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商业银行 ，正在每天燃烧百亿词元（Token），用来支撑业务发展 。
今年6月，招商银行首席信息官周天虹在股东会上披露数据：截至今年5月底 ，招行日均Token消耗量已达330亿。大模型成本收入比维持在20%左右。
换句话说 ，招行认为，投入20元于人工智能 ，可创造100元收益 。
几乎同期 ，多家银行披露Token消耗数据：
邮储银行股东会上披露称，日均大模型调用超600万次 ，日均输入 、输出词元（Token）超百亿；
微众银行日均Token消耗已从2亿跃升至超50亿；
兴业银行上线超200个智能体 ，Token日均调用量约41亿；
浦发银行日均Token约60亿；
民生银行日均Token约40亿 。
Token这一人工智能的计算单位，几乎成了银行衡量数字金融发展的参考指标 ，亦可能是银行的商业机密。
其中 ，由于不同的硬件 、模型、API或自建网关等因素可能会使Token成本相差百倍，这一成本的估算变得复杂 。粗略估计下 ，一家日均百亿Token的银行每日的成本支出也在数万元级别以上 。
从“砸钱买卡 、比拼场景 ”的上半场 ，头部银行正在迈入“精算Token 、拷问ROI”的下半场。
Token算力狂欢
2025年，银行业在AI赛道上的投入可谓“不计成本 ” 。15家披露金融科技相关投入的A股上市银行合计金融科技投入接近1900亿元 。其中，六大国有银行投入均超百亿元 ，工商银行以285.88亿元领跑 ，招商银行以129.01亿元位列股份行第一。
除去原生化、线上化 、数字化的互联网行业，金融行业可能是传统行业中对大模型投入和应用程度最高的行业 。
某银行信息技术部负责人向21世纪经济报道记者表示 ，由于金融行业本身是数据密集型的行业 ，在大模型出现时已经具备了较好的数据基础 、系统架构，以及配套的技术团队 。
他表示 ，模型训练推理的算力投入是很大的开支。众所周知 ，购买GPU的成本很高，但是除去了GPU ，可能还需要多机多卡互联 ，同时要购买高速网络设备 。例如400G以上的交换机相较于传统交换机价格会贵很多 。在提升GPU的算力、网络和存储性能的同时，随着计算密度的提高 ，业务的开支也会越来越大。
巨额AI投入的另一面 ，是银行业净息差持续承压 、利润增长放缓的现实压力。
数据显示，中国银行业净息差已经连续六年下降，截至2025年年末 ，商业银行整体净息差已经降至1.42%左右 。尽管净息差已连续三个季度维持在1.42% ，呈现企稳迹象，但绝对水平仍处于历史低位 。其中 ，股份制银行去年整体的净利润出现同比下降。
近期 ，美国公司Uber四个月烧光全年Token预算的案例引发了全球所有科技从业者的关注 。在这个案例中，尽管该公司Token消耗量激增 ，但AI成本越来越难以合理化 ，且难以证明支出与终端用户体验的实质性提升 、交付之间存在明确的逻辑关系 。
作为传统金融机构，银行并非科技公司 ，更不能只靠想象空间定价。算力狂欢背后的成本压力再也无法回避 。
在此背景下 ，科技公司以及对AI应用较多的金融业，均开始“精打细算 ” 。
PNC金融服务集团CEO Bill Demchak有一个清晰的判断：任何AI对银行生产力的提升 ，都可能被Token成本吞噬。
目前 ，银行业的智能体建设更加关注在成本预算有限的情况下，优先赋能哪些业务板块，以及如何在调用消耗最少的Token前提下让AI达成相同目标 。
上述银行信息技术部负责人表示 ，该行在AI上的投入可以分为两大部分 ，第一部分是硬件，硬件也是最大的成本 ，涵盖数千张AI算力卡 ，目前仍在持续扩容；第二部分是研发投入 。该行在推理框架、训练框架以及模型微调方面投入了大量资源和研发人员，以提升当前AI的推广效果。
他进一步表示 ，目前大模型的能力密度（能力评分除以参数量）正在持续提升 ，这意味着，可以在同参数规模下让模型能力更强 ，以及同业务效果下减少模型参数规模 。对于时效性更高的业务 ，可以在不牺牲业务效果的情况下，选择相对小尺寸的模型来提升效率 。
Token竞赛成本压力
梳理主要银行的Token消耗数据 ，银行业对AI的应用速度可见一斑。
工商银行至2026年初日均Token消耗量已达百亿级 ，较两年前增长近百倍。“工银智涌”体系在30余个业务领域落地500余个AI应用，AI数字员工年承担工作量5.5万人年 。个人金融AI助理将产品匹配时间从约1小时缩短至2至3分钟；对客外汇交易智能询价比率超96% 。
邮储银行在股东会上披露已落地超370个大模型应用场景，日均调用超600万次 ，日均Token超百亿 ，并明确提出到2026年底日均Token吞吐量突破300亿的目标。其中，零售营销智能体已触达超5400万名高潜客户 。
股份制银行中 ，招商银行日均Token消耗量达330亿；兴业银行已上线超200个智能体 ，日均Token约41亿，由董事长挂帅推动；浦发银行日均Token约60亿 ，大模型日均调用超400万次；民生银行日均Token约40亿 ，覆盖260个细分场景；光大银行明确将Token消耗规模持续增长作为衡量AI深度应用的核心指标 。
民营银行的代表微众银行正全面推进“AI原生银行 ”战略，日均Token消耗从2亿跃升至超50亿 ，已构建70余个数字员工及超800个智能体。
据国家数据局统计 ，2024年初，我国日均Token调用量仅为1000亿 ，至2026年3月已突破140万亿 ，两年增长超千倍，银行业正是这一爆炸式增长的推手之一 。
与此同时，银行的采购逻辑也在生变 。2026年5月下旬至6月初 ，江苏农商行 、广州银行 、中国银行安徽省分行、邮储银行山东省分行、秦皇岛银行等密集发布AI采购公告 ，但与2025年以底层平台为主不同，今年金融智能体招标全面铺开 ，采购从“买卡 ”转向“算账” ，即如何在调用最少Token的前提下让AI达成相同目标，成为新焦点。
神州信息AI创新中心总经理晋梅博士在接受媒体采访时 ，将银行业AI心态迭代划分为三个阶段：2025年上半年 ，DeepSeek引发“算力焦虑”，银行纷纷采购服务器 、部署模型；下半年 ，话题转向“智能体 ”和“场景 ” ，相关项目以每季度翻几倍的速度增长；进入2026年，大家不再比拼上了多少个场景 ，而是开始追问ROI（投入产出比） 。
成本会否吞噬业务
在这场“算账潮”中 ，招商银行提供了一个股份制银行的样本 。
周天虹表示，Uber案例反映的Token消耗超预算问题，主要是其科技部门将大模型用于编写代码导致 ，而非源于业务部门将大模型用于经营管理。
在此背景下 ，招行在AI应用上采取了“业务端积极 、开发端审慎 ”的策略 。
他表示，大模型编写代码的成本十分高昂 ，原因在于大模型的软件架构能力偏弱 ，以及技术债问题，例如容易生成难以阅读的“面条式代码 ”和性能问题、安全问题等 。
基于此判断 ，招行用于大模型编程的算力投入仅占总算力的5% ，而330亿的日均Token消耗量主要由业务部门产生。
他进一步透露，招行在提出“AI First”战略之前 ，已在科技条线建立了一套相对完整的成本收益度量体系。成本端细分为研发人员投入及Token费用；收益端则建立了六个维度的度量体系 ，包括银行视角四个维度 、客户视角两个维度 。
“当前招行大模型的成本收入比，我们测算大概在20%上下 ，即投入20元可创造100元收益 。 ”周天虹还直言 ，成本数据能算得很精准，但收益度量比较复杂，因为银行的价值链条本身就比较复杂。
除了成本收益比 ，招行还引入了一个重要指标“AI贡献比 ” ，即AI处理业务的对应工时和人类员工实际投入工时之比 。这一指标从去年底的1：13.5提升至今年5月底的接近1：9，提升幅度不小 。2025年全年 ，招行实现1556万小时的人工替代 ，相当于产生了超过8000人的全职人工效率。
具体到业务层面，零售端面向超1万名金葵花客户经理的“RM小助”已推动人均有效触客次数提升14% ，客均交易规模提升20%；对公端小企业尽调报告编写82%的工作量已由大模型替代 ，在线风控平台审批对公信贷规模接近6000亿元，同比增长44% 。
据悉 ，招行2025年科技总投入为130亿元左右 ，其中算力采购投入占比不算高，未来加大AI算力投入的空间较大 。
下半场的胜负手
2025年是银行业AI从试点走向规模化的关键年份。进入2026年 ，竞争逻辑正在重构 。
周天虹明确了招行的长期愿景为打造一家智能银行 ，但他坦言这还需要一些时间，也有非常高的复杂度 。目前，招行还在进一步细化和深化指标体系。
尽管短期算力成本可能上升 ，但长期来看 ，AI仍是银行业削减成本的重要抓手 。麦肯锡指出，随着AI全面应用 ，银行整体成本基数的净降幅仍能达到15%至20% 。
上述银行信息技术部负责人向21世纪经济报道记者表示 ，该行在技术层面上有一些趋势性的洞察。理论上Token肯定会越来越便宜，有说法称每Token成本每年大约降10倍 ，从初步的这几年看 ，这个论断还是有效的。
“当成本越来越低的时候，整个大模型的ROI就会持续上升 ，特别是需要更多上下文交互 、更多轮次的场景 ，例如私行的资产配置场景 。 ”
关于成本目标，他透露 ，近期公有云普遍涨价 ，该行目前每百万Token的成本已低于公有云水平 。不过，由于技术和管理能力差异，部分机构的Token成本可能是公有云的几倍 ，客观上无法做到大规模推广。
Token经济学 ，正在成为银行业AI时代的一门必修课 。而那些率先建立成本收益度量体系、敢于公布“20元赚100元 ”账本的银行，正在这场从“有没有”到“算不算得清 ”的竞赛中 ，抢占下一个五年的制高点 。
（文章来源：21世纪经济报道）
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