（北京5日综合电）Token（词元）消耗量成为评估银行数字金融发展的重要指标，近期中国多家银行披露Token消耗数据，包括邮储银行、微众银行、兴业银行等，消耗Token从40亿到百亿不等。除了反应中国银行业在AI钜额投入外，同时银行净息差持续承压。中国银行跟全球银行一样未来需要更精打细算。
中国招商银行首席信息官周天虹6月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。换言之，招行认为，投入人民币20元于AI，可创造100元收益。
此外，近期中国多家银行披露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。
中国银行业在2025年进入AI竞赛，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人民币1900亿元。其中，六大国有银行投入均人民币超百亿元，工商银行以人民币285.88亿元领跑，招商银行以人民币129.01亿元位列股份行第一。
银行投入AI的成本在哪？据21世纪经济报导，某银行信息技术部负责人表示，模型训练推理的算力投入是很大的开支，而购买GPU成本很高，但除去GPU，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。
然而，雪上加霜的是，中国银行的净息差持续承压，利润放缓。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%。
美国银行家6月报导，PNC金融服务集团执行长比尔（Bill Demchak）曾表示，Token成本可能会削弱生产力提升。他说，即使AI提高了银行的生产力，Token成本也会抵消这种效果。也因此，银行开始重新考虑将哪些模型应用于哪些任务，而不是简单地扩大人工智慧的应用范围。
文：综合报导
图：互联网
