信用卡获客的开卡礼，正从传统的拉杆箱、咖啡券等，向人工智能（885728）（AI）算力、大模型会员等加速转变。
2026年下半年以来，多家商业银行密集上线搭载AI权益的主题信用卡。“消费（883434）即算力”，正从部分机构的试水之举，演变为银行业竞相布局的新赛道。
业内人士指出，在信用卡发卡量持续收缩的背景下，以算力为核心的权益更迭，是银行针对高净值客群展开的一场精细化运营突围。长远来看，此类产品能否为信用卡业务带来实质性增量，关键在于机构如何利用AI技术融入业务、实质性优化授信审批与智能风控，以及在AI算力生态建设上的持续投入。
“消费即算力”成风向标
6月以来，将Token（词元）用量、智能体会员纳入银行卡权益体系，俨然成为各家银行信用卡最受外界关注的动作之一。
在此轮创新中，股份行入局较早。6月12日，招商银行（HK3968）上线运通工程师信用卡专属AI权益——新用户消费（883434）达标后可获得MiniMAx算力权益包。随后，平安银行（000001）、浦发银行（600000）、光大银行（601818）等相继推出了各具特色的AI信用卡产品。
以平安银行（000001）为例，该行在2026世界人工智能（885728）大会（WAIC）期间推出了平安悦享白金卡AI生活版，新用户消费（883434）达标可解锁百度（BIDU）智能云、阿里云、腾讯云等AI企业的Token权益包或会员资格。
7月10日，浦发银行（600000）联合中国银联、阿里云发布“科技菁英信用卡（云智版）”；7月18日，光大银行（601818）宣布依托中国银联Token Plan平台，发布光大福卡Token权益升级计划。
除了股份行，国有大行也争相入局。比如，农业银行（HK1288）官宣与月之暗面旗下AI智能助手Kimi联名，推出运通Kimi联名信用卡，持卡人可将日常消费（883434）转化为AI算力额度，还可以用消费（883434）积分八折兑换Kimi会员权益，并有机会参与AI行业闭门沙龙等活动。
精准锚定高价值用户
尽管“消费（883434）即算力”的口号颇具吸引力，但查阅各家银行的办卡章程与权益细则不难发现，大多数信用卡的AI算力权益均设置了明确的兑换门槛。
以农业银行（HK1288）万事达（MA）尊然白金卡（智享AI版）为例，首次开卡的客户需在核卡后次两个自然月内，累计消费（883434）满6笔且满5888元人民币，方可领取包含AI权益在内的双重开卡礼。相比之下，除了消费（883434）门槛，招商银行（HK3968）运通工程师信用卡还对持卡人的学历提出了要求，仅限大专及以上学历客户申请。
信用卡AI权益的门槛设置，反映了银行信用卡客群运营策略的精细化转变。业内人士指出，传统信用卡权益仅围绕生活消费（883434）场景展开，本质是对用户日常支出的反向补贴；而本轮AI信用卡将大模型Token、算力额度纳入核心权益，是主动筛选有AI使用习惯和工作需求的人群。
“这类用户不仅是高收入群体，更代表数字经济（885976）下的优质资产，其生产力工具需求为银行提供了深度绑定的场景，或将推动信用卡从支付工具升级为数字生产力的配套载体。”招联首席经济学家、上海金融与发展实验室执行主任董希淼对证券时报记者表示。
苏商银行特约研究员薛洪言认为，信用卡权益更迭的核心，是银行试图将其从“生活消费（883434）型”升级为“生产赋能型”。“对AI算力有高频需求的人群，往往集中于高附加值行业，收入有增长预期且处于职业上升期。他们对算力的依赖具有一定刚性，这意味着这类信用卡账户的活跃度可能获得更稳定的底层支撑。”
薛洪言表示，未来，这类客群的金融需求也不止于支付，从设备分期到创业经营贷等，为银行提供了由单一获客走向更深层次绑定经营的想象空间。
跨界联手寻找存量破局点
中国人民银行公布的2026年第一季度支付体系运行总体情况显示，截至一季度末，全国信用卡和借贷合一卡为6.87亿张，较2022年三季度8.07亿张的历史峰值累计减少约1.2亿张。
信用卡行业面临的规模收缩压力，正是推动银行引入AI算力，积极寻找存量破局之法的直接动因。通过观察可发现，首批AI主题信用卡中，不少银行正是选择与算力平台、头部大模型企业联合发卡。
董希淼指出，“银行+卡组织+AI厂商”的三方合作，有助于低成本获客和进一步拓展场景；同时，通过与AI服务商合作构建差异化竞争壁垒，银行信用卡可以跳出积分兑换的红海竞争，让信用卡从单纯的支付工具转变为连接消费（883434）与生产的权益新入口。
不过，多位受访人士提示，要打开更广阔的市场，银行不能仅停留在“送算力”的营销层面。随着大模型智能水平提升，算力成本快速下探，单纯的算力权益吸引力未来可能被稀释。
董希淼建议，银行需从算力分发者转为生产力赋能者，将AI嵌入具体业务场景；构建分层算力权益体系匹配不同用户需求，并探索算力消耗与金融权益、信用额度的联动机制，形成“用AI越深、权益越高”的正向循环。
薛洪言认为，银行需要在底层进行系统性的适配与调整。在风控上，可将算力使用额度、生成任务类型等行为线索与传统信用评估相融合，形成更动态多维的风险判断；在运营上，需跳出一次性赠送的惯性，尝试根据用户的算力消耗节奏，在适当节点匹配分期或兑换方案。
此外，在消费（883434）转化为算力的过程中，数据合规是不可逾越的红线。受访专家一致认为，平衡精准营销与隐私合规的核心，在于划定清晰的数据边界并获取明确授权。银行应运用多方安全计算等技术实现隐私保护，坚持“最小必要”数据收集原则，确保核心金融数据不出域，在精准触达与数据安全（885942）之间守住底线。
