银行信用卡将消费积分直接锚定AI算力的尝试，提供了一种资产重新定义的思路，但能否持续，取决于AI使用是否真正成为大众的高频刚需

文｜《财经》记者 陈洪杰 实习生 蔡秉谚

编辑｜张颖馨

信用卡行业高速扩张期已然落幕，存量承压、增长放缓成为行业共性难题。眼下，顺势落地的AI（人工智能）商业化应用，正成为银行夯实持卡人黏性、挖掘新增量的重要抓手。

2026年6月以来，多家银行相继将Token（词元）调用额度、大模型会员、云服务优惠券和AI消费返现等纳入信用卡权益，对积分兑换、出行保障、生活优惠及健康服务等传统福利进行升级。

近日，农业银行亦与万事达卡在上海推出尊然白金信用卡（智享AI版）。据悉，该产品引入AI平台和数字办公会员等权益，将数字化工具与信用卡权益体系相结合，客户将有机会获得OfoxAI平台（一款工具类产品）Token券、MiniMax平台会员以及WPS（金山办公软件）会员等权益。

另据《财经》不完全梳理，除了招商银行、农业银行，交通银行、平安银行、浦发银行等银行近期也相继推出信用卡相关AI权益。

一位国有大行人士对《财经》表示，经过多年“跑马圈地”式的高速扩张，商业银行对潜在信用卡客群的开发已趋于充分，新增获客与存量二次发卡的难度持续攀升，市场整体步入存量饱和阶段。在此背景下，深度经营存量客户，尤其是针对现在科技新贵（包括开发者、AI从业者等）以及对新兴事物感兴趣的年轻人，成为信用卡业务破局的核心抓手。

另有行业人士认为，直接锚定AI算力的信用卡，走得远不远，还需要看AI能不能成为普通人的高频刚需。AI厂商本身存在产品迭代频繁的行业特性，有待市场进一步验证。

权益切换，信用卡锚定AI新赛道

长期以来，银行信用卡权益主要围绕人们的餐饮、出行、娱乐等生活消费场景展开。而随着人工智能技术快速发展，AI工具和模型调用额度逐渐成为重要生产力要素。

2026年6月以来，多家银行相继将大模型会员、Token调用额度、云服务优惠券和AI消费返现等纳入信用卡权益，AI进入针对持卡人的产品体系成为现实。

据《财经》梳理，从目前公开资料看，银行信用卡引入AI权益主要有以下路径：直接赠送模型会员或调用额度；以优惠券、返现降低AI产品使用成本等。

据悉，该卡新客户只需通过支付宝快捷、微信快捷或银联云闪付App（应用程序）扫码完成一笔小额交易，即可获赠MiniMax（一家人工智能公司）平台的AI算力权益套餐，至高可享每月18亿Token M3模型用量，直接用于文档、图像、音视频等多模态模型调用，以及MaxClaw（AI智能体）龙虾部署等AI高频场景。

浦发银行信用卡则联合中国银联、阿里云推出科技菁英信用卡（云智版）。公开资料显示，持卡人开卡后除可申领云闪付券包等，还能得到“最高达30亿千问大模型Token的全量算力补贴”。但需注意，这一算力补贴要通过券包和具体产品价格换算，并非每名持卡人直接获得30亿Token。

部分银行针对特定群体推出包含AI权益的主题信用卡。比如对于科技型企业员工，农业银行推出尊然白金信用卡（智享AI版）。“该产品引入AI平台和数字办公会员等权益，此外还延续白金信用卡既有服务体系，配套提供接送机、专家预约挂号、道路救援、航空延误险等服务。”

另外一家国有大行交通银行则采取“借记卡新品+存量信用卡升级”的方式，新推出人工智能主题借记卡，原有程序员主题信用卡则在2026年7月至12月增加“AI智享消费返现活动”。

不仅如此，银行的AI权益开始由个人消费场景向资产管理和经营服务延伸。例如网商银行不久前推出的“生意金卡”主要面向小微经营者提供Token试用，叠加找客、招投标、选址等经营工具。

不过，上述多数产品设置了新户、消费达标、限量领取和有效期等条件，现阶段更接近以AI权益测试获客和活跃度，相关权益能否转化为持续用卡，业内人士认为尚待观察。

《财经》注意到，在AI与金融产品结合方面，国外此前已有类似操作，但权益定价与国内的商业逻辑并不相同，前者与AI直接相关的银行卡权益，更多沿着“补贴用户已经发生的AI支出”展开。

值得注意的是，除了直接补贴AI权益，一些海外卡片还将数字资产作为消费回馈，为观察“数字化权益”如何形成持续用卡提供了另一种参照。比如总部位于新加坡的加密货币全生态服务平台Crypto.com根据持卡用户消费返还加密货币，将数字资产作为消费回馈。

加速落地，银行与厂商一拍即合

银行是AI技术的应用大户，行业投入和应用规模均处于金融业领先水平，但囿于多重因素，一些产品的实际落地情况通常不及预期。此次AI与信用卡的融合为何能较快落地？

有行业人士认为，信用卡用户规模触顶、息差收窄、传统权益（机场贵宾厅、购物返现）严重同质化，银行迫切需要找到新的差异化锚点。

2026年5月，中国人民银行发布的《2026年第一季度支付体系运行总体情况》数据显示，截至一季度末，全国共开立银行卡102.61亿张。其中，借记卡95.74亿张，信用卡和借贷合一卡6.87亿张，较顶峰减少了1.2亿张。2026年一季度商业银行净息差为1.4%，较2025年四季度环比下降2个基点，创下历史新低。

传统粗犷的信用卡发展模式正在发生改变。据《财经》梳理，截至7月14日，已有约90家信用卡中心/分中心终止营业。

从经济的因素考虑，Token额度不同于实物权益，无需仓储物流，发放成本接近于零，成本相较于银行过去在开展信用卡所付出的资金并不高，却对目标用户群体具有极强的实用价值。《2024消费金融数字化转型主题调研报告》亦显示，2024年度，线上线下获客成本显著上升，信用卡产品线上获客成本约276元，线下获客成本约240元，大额消费贷产品线上获客成本约344元，线下获客成本约375元。

中金公司在《Token启示录（二）：单位经济模型探讨》一文中曾提到，分别假设是采用算力自建和算力租赁两种方式，测算得算力自建角度，推理成本估计在2美元/百万Tokens左右；算力租赁角度，推理成本估计在2.6美元/百万Tokens左右。

2026年7月17日，月之暗面正式发布了新一代旗舰大模型Kimi K3，并公布了其定价策略：输入Token价格：3美元/百万Token；输出Token价格：15美元/百万Token。

“更关键的是，AI厂商同样有强烈的获客动机，双方诉求高度一致，合作摩擦极小。相比银行与航空、零售、餐饮等传统行业的联名合作，AI权益的谈判链条更短、落地更快，几乎不涉及复杂的线下资源调配，只需一套API（应用程序编程接口）对接即可完成权益核发。”国家金融与发展实验室副主任曾刚对《财经》表示，这种“轻资产、强感知、易标准化”的特性，使AI权益天然契合信用卡的数字化发放机制，融合速度自然远超其他赛道。

在曾刚看来，当前信用卡行业的核心困境，不在于权益不够丰富，而在于价值逻辑的过时：它依然是一个以“授信换消费、以消费换积分、以积分换礼品”为闭环的线性模型，用户与银行之间缺乏真正的智能连接。AI的真正价值，不应止于“把Token当优惠券发”，而在于重构这一闭环本身。

持续性待考，信用卡行业会否重塑？

当AI权益进入信用卡，对普通用户吸引力几何？信用卡行业是否有望迎来重塑？

一名2001年出生的AI应用工程师向《财经》表示，其日常会通过Vibe Coding（通过自然语言描述需求，由AI生成、修改和调试代码的开发方式）完成部分原型开发。相比抽象的Token数量，他更关注权益是否对应自己正在使用的模型和工作流程。

“比如某公司具体会员，拿到后可以直接用于搜索、长文整理和日常办公，比较容易理解。Token Plan则更适合需要调用模型接口、批量处理内容或开发AI应用的人。”他表示，“如果只是告诉我有6亿或18亿Token，除非对Token使用十分熟悉的软件工程师，否则很难立即判断能够使用多久。”

在他看来，AI权益更可能成为年轻人注意到某张信用卡的要素，但很难成为长期持卡的唯一理由。“如果模型不是我原来使用的平台，我未必会为了赠送额度迁移整个工作流。两三个月的会员到期后，是否继续使用这张卡，还要看年费、支付便利和其他基础权益。”

曾刚认为，银行业将大模型会员、Token额度等纳入信用卡权益，需要注意以下问题：首先是权益标准不统一的问题，各家大模型厂商的Token计价方式、有效期、可用场景差异显著，若银行宣传口径模糊，极易引发用户误解与纠纷，监管合规风险不可小觑。

其次是目标用户匹配度的问题：Token对开发者、AI重度用户确有价值，但对普通消费者而言感知极为有限，以此为核心权益进行大众推广，可能造成获客质量参差不齐，激活率和活跃度难以维持。

再者，AI厂商本身存在商业模式尚未成熟、产品迭代频繁的不稳定性，一旦合作方调整定价策略或停止某项服务，银行的既有承诺将面临兑付困境。“此外，还需关注数据安全边界。用户通过信用卡权益使用AI服务时，金融数据与AI交互数据之间的隔离与保护，是银行必须提前厘清的合规底线，不能以创新为由模糊责任归属。”曾刚表示。

与此同时，若以过去的规模增长逻辑观察信用卡的短期发展，该业务实难恢复到过去的辉煌时刻，这与居民杠杆有关。国家金融与发展实验室发布的《2026年一季度宏观杠杆率报告》显示，2026年一季度居民部门的杠杆率下降0.5个百分点至59.0%，债务同比增长-0.4%，是1995年三季度以来首次出现负增长。其中，消费性贷款（不包括房贷）增速从2025年末的0.7%降至-1.2%，首次出现负增长。

曾刚进一步指出，银行信用卡将消费积分直接锚定AI算力的尝试，提供了一种资产重新定义的思路，但能否持续，取决于AI使用是否真正成为大众的高频刚需。归根结底，AI能否重新定义信用卡，关键不在技术，而在于银行是否有意愿从发卡机构转型为用户财务生活的智能伙伴，这需要组织逻辑、产品逻辑与商业逻辑的同步重构。

责编 | 要琢

题图来源 | 视觉中国