民生银行“算力贷”为人工智能企业解“算力之渴”

2026年09月24日 11:07 来源:证券市场周刊

算力是什么?如果把人工智能比作一个聪明的大脑,算力就是驱动这个大脑运转的“能量”。就像没有电力,再先进的生产线也无法开工;没有马力,再精良的汽车也无法行驶——没有算力,再精妙的AI模型也无法完成一次图像生成、一轮语音识别或一次模型训练。

对一家人工智能公司来说,算力是不可或缺的基础生产要素。人工智能每一次迭代进化,都需要消耗海量算力。而AI的进化以“周”为单位,企业购买算力的花销不是一笔小数目。

算力需求持续存在,资金供给需要跟上。但AI企业普遍面临的现实是,公司最值钱的是算法、数据和人才,传统信贷“看厂房、看抵押”的老模式已经失灵。一边是迫切的算力需求,一边是传统融资无法匹配——这是AI科创企业所面临的“算力之渴”。

如何让“看不见的算力”变成“看得见的授信”?民生银行用“算力贷”进行了破题。

一支“AI画笔”的算力突围

2023年4月,一家AI创作平台在成都高新区成立。创始团队是国内最早一批布局游戏出海的从业者,团队带着丰富的全球化产品研发与运营经验。短短三年,这家公司已发展成为国家级高新技术企业,跻身全球AI消费应用榜TOP19,还入选了福布斯中国“人工智能全球化标杆企业TOP50”。

这家公司的业务最初是给创作者发的一支“AI画笔”:最早只能帮人画一张图;后来逐步演进为能写、能画、能生成内容的全模态创作平台——创作者输入一句话,它就能产出图文、设计乃至视频素材。用户与内容生成量持续攀升,每多服务一个用户、每多训练一轮模型,背后都是可观的算力开销。

“算力是我们最刚性、也最不能等的投入。”企业负责人坦言,模型迭代以周为单位,每一轮迭代都需要真金白银的资金支持。“我们希望把股权融来的钱更多投在研发和市场上,期望以信贷方式解决算力采购资金。”

但企业面临的现实难题在于:公司最核心的资产是技术和人才,固定资产相对有限。传统信贷模式往往先问“有无房产可供抵押”,而企业恰恰难以提供。

转机出现在民生银行成都分行的上门拜访。“让我们意外的是,他们是真懂AI。”负责人回忆,分行团队进企业,看的不是房产,而是技术路线、用户增长和订单质量,关注的是企业真实技术实力与长期发展潜力。成都分行把企业核心技术实力、研发团队背景、订单质量、算力采购合同,连同未来算力服务产生的收入,一起纳入授信综合评估,还专门开通了绿色审批通道。1500万元授信快速获批,资金及时到位,企业新一代多模态模型的训练计划按节点推进,为全球市场拓展备足了“算力弹药”。

让机器人“看懂人、动手干”的算力账

另一笔“算力贷”落地在广州黄埔。一家由医学、精密仪器和人工智能领域顶尖专家联合创立的硬科技公司,在研究一项相比数字世界AI更复杂的问题——物理AI。

“语言模型能生成流畅的对话,但物理AI必须真正理解真实世界里的人体状态、设备边界和执行结果。”企业负责人说。为此,企业搭了一套“眼—脑—学—手”的体系——用高精度的三维成像当“眼睛”去观察,用自研的底层大模型当“大脑”去判断,靠持续的数据训练当“老师”去进化,再用机械臂之类的执行机构当“手”去落地。这套体系落地的第一款产品,是一款聚焦医疗抗衰的具身智能机器人:它要靠超高精度的三维成像和多模态感知,在真实的物理环境里完成精准干预和自主执行。

实现这一目标,同样离不开算力支撑。公司自研底层大模型,依托超算中心采购算力、开展模型训练;随着模型持续迭代,算力支出不断攀升。可公司账面没有固定资产,如果全靠自有资金投入,研发周期会被拉长;若等待股权融资,市场窗口可能转瞬即逝。

民生银行广州分行启动了面向科创企业的“算力贷”专项评审。调研时,分行团队直接走进了企业的AI研发实验室和样品车间,把核心技术实力、产品和服务的商业化进度、欧盟CE认证等“硬资质”、研发团队背景和硬件量产订单,逐项核实评估。经绿色审批通道,1000万元专项授信快速落地,企业专门用来向超算中心采购算力,为模型训练提供了持续的算力支撑。

两笔“算力贷”落地,背后逻辑一脉相承:做“算力贷”,关键是从企业的技术、研发和经营里,找到可靠的授信依据。民生银行跳出“看资产”,转向“看技术、看成长、看未来”——把核心技术实力、研发团队背景、订单质量、算力采购合同和未来算力服务收入,都纳入综合评估,再用绿色审批通道让资金赶上企业的研发节奏,使金融支持更贴近科创企业的真实需求。

当算力成为人工智能时代最基础也最紧迫的生产要素,让“看不见的算力”变成“看得见的授信”,也成为金融服务新质生产力最朴素也最实在的注脚。

面向人工智能企业持续增长的算力需求,民生银行将围绕算力采购、模型训练等实际场景,进一步完善“算力贷”的授信评价和服务方式,在传统抵押物之外,更准确地识别企业的技术能力、研发投入、订单质量和商业化进展,使金融支持更加贴近企业研发节奏,服务更多人工智能企业推进技术迭代和产业应用。

责任编辑:wd

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