证券配资教程科技金融加速跟进人工智能赛道

　　人工智能加快从技术突破走向产业应用，算力需求随之快速增长。产业加速向“新”，金融服务也在加快跟进。在2026年中国国际服务贸易交易会上，“算力”成为金融服务专题展区的高频词。从中国工商银行“工银智算通”、中国银行“词元通”、邮储银行“U亿算”算力贷到中国人保“算力保”，一批围绕人工智能和算力产业的新型金融产品集中亮相。

　　新产业催生金融新需求

　　人工智能快速发展带来的一个直接变化，就是算力需求持续增长。算力可以简单理解为设备处理数据、完成计算任务的能力。如果说电力是工业社会的重要动力，那么算力正在成为数字经济时代日益重要的基础能力。特别是大模型训练和推理，需要大量芯片、服务器、数据中心和网络设施支撑。

　　另一个频繁出现在本届服贸会金融展区的新名词是“词元”。词元是大模型处理信息的基本计算单元，可以理解为衡量大模型使用量的一把“尺子”，类似于用电按“千瓦时”计量、流量按兆计量。调用大模型生成文字、图片等内容，都会产生相应的词元消耗。随着人工智能应用加速落地，算力和词元正逐渐成为企业经营中的实际成本。

　　新的生产方式催生新的金融需求。建设智算中心需要大规模资金投入，购买服务器和算力设备需要融资；人工智能企业训练模型、购买算力和词元，同样需要资金支持。但与传统制造企业相比，不少人工智能企业缺少厂房、土地等传统抵押物，企业价值更多体现在技术、人才、知识产权、数据和未来订单中。这意味着，金融机构过去熟悉的是厂房、机器和库存，如今则需要逐渐学会理解算力、算法和数据。

　　“人工智能正在重塑科技创新范式、产业逻辑和金融赋能模式，现有金融体系与科技创新之间仍存在需要进一步适配之处。”国务院发展研究中心原副主任王一鸣认为，科技创新周期长、不确定性较高，需要更加匹配其发展规律的金融支持。

　　当前，金融机构识别企业的方式正在发生变化。本届服贸会上，中国银行展示“中银夸腾”系统，依托内外部数据开展数智建模，为科技金融和产业链金融拓客、精准营销提供支持。毕马威中国副主席吴旭初在服贸会期间表示，做好科技金融不能简单把传统贷款产品换一个名字。面对算力、人工智能等新产业，金融机构需要真正理解企业靠什么赚钱、资金花在哪里、风险来自哪里，再据此设计金融产品。

　　金融服务向产业链延伸

　　如果说过去银行服务科技企业，更多聚焦解决单个企业的融资需求，那么从本届服贸会看，金融服务正在沿着产业链向前后两端延伸。

　　工商银行发布的“工银智算通”就是一个缩影。“工银智算通”包括算力结算通、算力研发贷、算力基建贷、算力词元贷、算力租赁贷、算力采购贷、算力并购贷、算力股权通8项服务，从数据中心建设、技术研发，到算力采购、企业并购和股权融资，覆盖算力企业不同成长阶段。

　　工商银行公司金融业务部副总经理胡贤文介绍，8项服务有的解决企业研发投入和日常周转资金需求，有的支持企业上市发展，还有的提供全球账户收付和资金结算，希望以长期稳定的金融支持陪伴企业成长。

　　这种变化的一个特点，是银行开始按照算力产业链不同环节拆分金融需求。数据中心、算卡集群等基础设施建设具有重资产特征，需要期限较长、金额较大的项目融资；大模型训练和人工智能应用企业则往往轻资产、高研发，需要更多信用融资和流动资金支持；进入运营阶段后，企业又会产生算力采购、租赁、结算等需求。

　　中国银行则把金融服务进一步延伸到“词元”。本届服贸会上，中国银行北京市分行正式发布“词元通”服务方案：向上游算力建设方提供固定资产贷款和租赁融资，向下游人工智能应用企业等提供词元采购融资支持，金融服务覆盖人工智能产业链上下游。

　　中国银行北京市分行行长蔡兴华表示，目前该行服务科技企业1.5万家，为7000家国家高新技术企业提供贷款，科技贷款余额超过4000亿元，人工智能行业贷款超过1500亿元。

　　从购买设备到购买算力，再到支持词元采购，银行融资对象的变化背后，是企业生产方式的变化。过去一家企业扩大生产，往往意味着增加厂房、设备和生产线；现在，一家人工智能企业扩大业务，可能意味着增加模型调用量、购买更多算力资源。

　　因此，金融服务要进一步顺应企业生产方式变化，更加深入理解产业发展规律、准确识别新型企业的融资需求。其中，要从企业财务报表进一步走向研发、订单、知识产权、算力利用率等经营场景，在理解产业的基础上识别风险。

　　风险保障跟上创新步伐

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　　银行解决的是科技企业发展中的资金问题，保险则更多面对另一道问题——新技术带来的风险由谁承担。本届服贸会上，中国人保首发“算力保”系列专属产品，成为保险服务科技产业的新探索。

　　与普通厂房不同，算力企业面临的不只是设备损坏风险。算力中心里有大量服务器、人工智能加速设备等高价值硬件。一旦供电中断、服务器故障或者数据出现问题，即使设备本身损失有限，也可能导致算力服务中断，影响下游客户业务运行。这意味着保险不能只盯着“机器坏没坏”，还要关注“服务能不能继续”。

　　今年6月底，人保财险已在西安落地“算力保”首单业务，为陕西省大数据集团提供800万元风险保障，保障范围除了服务器、人工智能加速设备等硬件，还将算力供给中断、数据丢失等运营风险纳入其中。服贸会期间，“算力保”系列产品进一步亮相。

　　中国人保财险北京分公司副总经理聂信介绍，人保围绕科创企业从概念验证、小试到中试的全周期风险，已落地“量子保”“算力保”、无人机责任险、商标侵权责任险等创新产品。

　　保障范围的延伸，折射出保险服务科技创新方式的变化。对于科技企业而言，需要转移的不只是厂房、设备等有形资产损失，还包括研发、生产中断、服务责任等经营风险。保险保障正在从传统的“保资产”进一步向“保研发、保运营、保责任”拓展。

　　与此同时，人工智能本身也正在成为保险机构识别风险的新工具。人保财险联合中国气象科学研究院和南开大学发布气候物理风险量化模型。模型将未来气候情景与巨灾模型结合，通过灾害、工程、金融3个核心模块，把气候变化、灾害风险、工程损伤进一步转化为可量化的保险损失，可应用于风险识别、压力测试、承保组合分析以及巨灾风险管理。

　　类似变化还出现在商业航天领域。服贸会期间，人保财险浙江省分公司等四方共同启动商业航天卫星保险生态圈。过去商业航天保险更多集中在卫星发射等环节，但卫星进入轨道后，还可能面临空间碎片碰撞、轨道扰动、元器件老化、软件故障等风险。此次合作通过引入第三方在轨监测数据和风险评估，探索建立适应不同轨道、不同设计寿命卫星的保险方案，把风险保障从发射阶段进一步向在轨运营阶段延伸。

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　　从地面的算力中心到太空中的商业卫星，保险机构面对的是一道共同的考题：产业越新，历史数据越少，风险识别和定价难度越大。保险真正进入这些新兴领域，不能仅靠扩大承保范围，还需要保险机构与科研院所、科技企业、专业技术机构加强合作，逐步完善数据积累、风险模型和评估标准，提高识别和管理新型风险的能力。