10万亿美元 Token 经济——Alex Atallah、OpenRouter 与 AMP 的 Anjney Midha

摘要

• Anjney 将 Stripe–OpenRouter 交易定义为安全问题，而不只是支付问题。 他的判断是，Token 是“一种在互联网中流动的新型价值单位”，Token 经济将在5年内达到约5万亿美元，10年期 Token 流量则约为10万亿美元。Alex 表示，OpenRouter 上月拦截的美元交易额是前月的10倍。Anjney 借 Stripe Radar 作类比：“Stripe 如今本质上是一家安全公司”，而下一轮威胁将由智能体化业务驱动——“AI 智能体持续实施的恶意行为即将像海啸一样袭来”。
• “只是个封装层”的判断，是这一轮周期中最严重的错价。 风投曾把 OpenRouter 说成“只是个市场……只是薄薄一层，只是个代理”；Anjney 没有试图重新教育他们，而是直接投资，并认为大约1个月后，Menlo 的 Matt Murphy 就将其估值上调了10倍。另一大质疑是基于 scaling laws 的“大模型胜出”论，Alex 则认为，如果出现 Google 级别的 LLM 垄断，其规模会是“荷兰东印度公司的10^15倍”，而竞争者的构建在经济上更容易分散化。
• 前沿实验室在分发端存在结构性短板，这正是 OpenRouter 的护城河。 Claude 的第一个 checkpoint 在发布前1年就已完成；Claude 1 博客文章中的3个开发者案例——Discord 机器人、Anjney 妻子创办的 Juni Learning，以及 Notion——都是团队朋友。Anthropic 花了超过12个月才实现首个1000万美元收入；相比之下，OpenRouter 可以对 Black Forest Labs 说：“你发布当天，我们就能把100万名开发者带给你。”如今平台开发者已超过1000万；Mistral 的首次发布则只是一个 torrent 磁力链接，甚至没有 API。
• 增长拐点与模型发布高度同步，而 OpenClaw 是最近一次阶跃式跃升。 Claude Sonnet 3.5 在2024年中实现编程能力跃升前，文本类应用一直占主导；此后模式不断重复：前沿模型发布，30天后用户收到令人震惊的账单，再过约3个月，开源权重模型提供更便宜的替代方案。2025年末，OpenClaw 带来了非开发者用户，以及一种心跳架构——“没人想为心跳支付太多钱”——推动自动路由器指数级起飞。OpenRouter 如今每天处理约10万亿个 Token，Token 量按周增长约9%。
• Alex 的前瞻判断是，通用推理转售很可能会让位于离散任务。 推理网关天然容易成为欺诈目标，实验室和推理服务商推动客户“先做承诺，再把推理带到别处”的压力会很大。因此，企业可能转向离散智能任务、Datadog 式事件计价，以及自带推理，OpenRouter 可以支持这套模式。
• Fusion 是一次有据可查的认知转向。 2024年初的“模型混合”原型曾被删除，因为融合结果有时不如最佳单模型——当时前沿领先者与其他模型的差距太大。到2026年，头部3到4个模型的能力更接近，同时仍存在明显差异；当每个模型都认为 Alex 的融合架构方案优于各自单独生成的结果时，OpenRouter 重新将其构建为 Fusion。
• “聚焦”是两人的共同运营准则。 Alex 说，“即使在 AI 时代，聚焦仍被低估”。Anjney 给出的证明是：Anthropic 起步时“比 OpenAI 落后100亿美元”，但从第一天起，种子备忘录就明确要“负责任地商业化一名 AI 编程搭档”，排除炫目的图像和视频方向，最终在5年内成为“1万亿美元公司”。

精读

1. 发布-订阅产品与600美元 Alpaca 时刻

• swyx 重新提及 Alex 在2023年初的判断：产品位于数据发布与订阅的交叉点，市场本质上是带 SKU 的发布-订阅系统；但“人类以非常离散、临时的方式消费”，智能体和推理消费者则“持续消费，而且一直在改变自己消费的 SKU”。因此，OpenRouter “介于普通 API 体验与市场之间”：模型 slug 和自动路由器，都是持续订阅的 SKU。
• 创办 OpenRouter 的触发点是 Alpaca。2022年末，OpenAI “是唯一的选择”；Llama 在2023年1月发布后，虽然在1到2个基准上超过 GPT-3，但“实际上并不是一个有吸引力的模型”。随后，斯坦福团队花600美元用合成数据微调模型，Alex 在飞机上使用时，已经“无法分辨 ChatGPT 和 Alpaca 的结果”。结论是：“我们第一次拥有了一种全新的数据变现方式”——把数据压缩进模型，再把模型卖出去；这意味着一个即时出现、需要市场承接的生态。
• 当时没有 LLM 的统一大本营；Hugging Face 最接近，但缺少闭源模型、当时可用的推理能力，以及“谁在使用什么、为什么使用”的数据，而“这些差异对我来说都极其关键”。

2. Discord 的审核拒绝让 Anjney 转向开源权重

• Anjney 担任 Discord 平台副总裁时，负责2500万月活用户，并拥有早期 GPT-3.5 访问权限。他的用例几乎就是上下文内审核：把每个服务器自定义的社区规范喂给 LLM，而不是完全依赖一支5000多人组成的外包审核团队。但后训练安全护栏不断拒绝请求：Harry Potter 粉丝社区的审核因商标规则被拒；一篇侦探小说章节因为出现谋杀情节，在草稿中途被拦截。
• Discord 曾向 OpenAI 索要模型权重，以确保大规模运行的可靠性，得到的回答是：“抱歉，各位，事情不是这么运作的。我们是一家闭源公司。” Anjney 由此意识到，企业“需要某种控制平面或管理系统，来编排这些开放模型”。大约6个月后 Llama 发布，再过6个月，他牵头完成了 Mistral 的 A 轮融资。听到 OpenRouter 上线时，他想到：“这两个世界会发生碰撞。”
• Alex 从用户侧得出了同样的结论：当模型拒绝请求时，“我必须有选择，能够切换到另一个模型”；这种张力也推动他去做一个市场。

3. “大模型胜出”与“只是个封装层”——最终都站不住脚的质疑

• 融资时最大的质疑是，scaling laws 加上网络效应会造就 Google 式垄断，OpenRouter “最终只能争夺残羹冷炙”。Alex 反驳称，LLM 不只是用户界面，更是构建全新业务的方式；因此，如果出现赢家通吃，其规模会是“荷兰东印度公司的10^15倍”，而且这种结果本身也不太可能，因为优秀竞争者“更容易以分散化方式构建”。
• Anjney 完全颠倒了这一质疑：“在我看来，scaling laws 从来不是一个 bug，而一直是 OpenRouter 有价值的 feature。”作为 Anthropic 的早期投资人，同时也投资了 Mistral、Black Forest Labs 和 Luma，他已经看到了多模型生态正在形成。
• 同行把 OpenRouter 说成“只是个市场……只是薄薄一层，只是个代理……只是个封装层”，让 Anjney 很恼火，最后的回应是：“我没时间和你争论。我们直接投资。”大约1个月后，Menlo Ventures 的 Matt Murphy 将其估值上调了10倍。swyx 则调侃道：“一切都是封装层，一直向下封装到底层裸金属。”

4. 实验室训练 checkpoint，随后却无人问津——缺口在分发

• Anjney 在所投资实验室中反复看到同一模式：研究团队只关注能力，训练模型“有时要花数十亿美元”，随后“checkpoint 完成了，接下来却一片寂静”。Claude 的第一个 checkpoint 在发布前1年就已完成；Claude 1 博客文章中的3个开发者案例——Discord 机器人、Anjney 妻子创办的 Juni Learning，以及 Notion——全都是团队朋友。Anthropic 花了超过12个月才达到首个1000万美元收入。
• 相比之下，Google DeepMind 可以在一夜之间“把新的 checkpoint 部署到10亿台设备”，而 OpenRouter 能对 BFL 说：“你发布当天，我们就能把100万名开发者带给你。”Alex 如今统计，平台开发者已超过1000万。Mistral 的首个 checkpoint 则以 torrent 权重形式发布——“他们只是放了一个磁力链接”，没有 API。
• Alex 用一个营销比喻描述模型市场：这是“一间漆黑的大房间”，用户只能摸索着接触黑盒产品；“模型不是那种可以把所有功能列在网页上的产品”。因此，负责照亮这间房子的必须是一个中立第三方。

5. 加密货币是彩排，Discord 是培养皿

• Axie Infinity 服务器让两人看到了社区飞轮：Alex 说，菲律宾约有10%的人在其中，数十亿美元的 NFT 交易额通过 Discord 流转，并来自 OpenSea 交易；“用户分享链接，是某件重要事情正在发生的非常清晰的信号”。
• Anjney 在 Magic: The Gathering 时就认识的朋友、Midjourney 创始人 David Holz 证明了这个模型。独立网页应用的“留存率很差”，因为空白画布“会让从未使用过 AI 的人无所适从”；但在 Discord 服务器里，用户会互相复制 prompt，最终达到约1000万月活用户。从上线到1000万美元年化收入运行率，用时不到8个月。四选一图片选择器构成了反馈闭环——“这就是 RLHF 反馈环”。
• Anjney 事后回看认为：“加密货币最终有点像生成式模型的一次彩排”；区别在于，从来没人需要追问 AI 的用例，因为“我能创造任何我能想象的东西”。Stable Diffusion 发布后，“其他人现在也能构建自己的 Midjourney”，但他们需要 API，而不是自行托管模型权重。OpenRouter 提供了由此产生的需求所需要的分发和基础设施。
• Alex 解释 OpenRouter 为什么没有围绕 Discord 构建：LLM 需要代码库集成、治理和数据政策——“这些都远不止一个 Discord 服务器能够提供的东西”。

6. Window AI、来自 GitHub 的联合创始人，以及打动 Stripe 的 iframe

• 在创办 OpenRouter 之前，Alex 用 Plasmo 构建了 Window AI，这是一个探索“AI 版 MetaMask”、自带模型模式的 Chrome 扩展——虽然“不是正确的产品形态”，但他由此认识到，这必须是一个带发现界面的 API：“我需要图表……我需要既能以人类身份探索，也能以智能体身份探索。”Plasmo 的创始人 Louis Vichy 后来开始贡献代码，并成为 OpenRouter 的联合创始人。
• Anjney 反复讲述的一段人物侧写发生在一次 OpenSea–Discord 集成电话会上：7个人都同意把用户跳转到 OpenSea，只有 Alex——“那个不为 Discord 工作的人”，而且自己的公司本可从跳转中获益——提出反对，建议在 Discord 内嵌 iframe 收银台。“Alex 把用户体验放在第一位。我当时就觉得，这很特别。”
• 他的结论也解释了这笔交易的逻辑：“没人应该惊讶于 Stripe 为什么决定必须收购 OpenRouter——同时理解机器学习社区、开发者体验和终端用户体验的人，非常罕见。”

7. Mixtral 的价格战，以及最初由人类充当路由器

• 据 Alex 所知，Mixtral 8x7B 是“第一次有开源权重模型在严肃语境下被称为世界最佳模型”，其中当然也包含炒作成分。混乱的推理市场让服务商展开价格竞争，swyx 称价格下降了约80%；Alex 认为，这是“服务商市场第一次明确以创造开发者价值的方式运转”。
• Anjney 回忆 NeurIPS 期间问 Guillaume 发布后感觉如何，得到的回答是：“按照他典型的法国式表达……这是一个还可以的模型，没那么好。”Guillaume 的判断是，MoE 的速度让人以为它击败了 GPT-4——“有时模型更快，你就会以为它更聪明”。
• swyx 总结称，这标志着“人类充当路由器”的开始：先询问速度更快的模型，失败后再手动升级。swyx 说自己此前没这样想过，但这个解释确实成立；Alex 则将其连接到最终的自动路由。

8. 为什么 Arena 与 OpenRouter 必须是两家公司，以及为什么聚焦会胜出

• Alex 的结构性答案是：“一家公司在获取数据并将其出售，另一家公司默认情况下却不能这样做。”除非组织主动选择加入，OpenRouter 无法看到 prompt 或 completion；而 Arena 的商业模式则围绕实验室展开。Anjney 曾担任 Arena 首任 CEO，任期5个月，同时帮助 Anastasios 和 Wei-Lin 将其在伯克利的项目分拆为 AI Reliability Institute。他补充说，两类客户的最高期待完全不同：一类是后训练研究员，另一类是正在上线应用的开发者。
• Alex 的准则是：“即使在 AI 时代，聚焦仍被低估，而且至关重要。”这不仅关系到产品质量，也因为“世界知道你的聚焦方向是什么”，并会把问题映射到相应品牌。
• Anjney 的证明案例是 Anthropic：公司起步时“比 OpenAI 落后100亿美元”，但从第一天起，种子备忘录就确定要“负责任地商业化一名 AI 编程搭档”，排除炫目的图像和视频模型，最终成为“5年内达到1万亿美元估值的公司”。swyx 反驳说，Claude Instant 和 Claude 2 的营销重点是文本和长上下文；对此的回应是，内部主要评测始终聚焦编程，包括长时程智能体编程。

9. 没有走的路，以及 Fusion 的复活

• 一项未发布的原型是面向消费者的微调即服务：输入 YouTube 视频，得到一个说话方式像视频人物的模型，最初目标是“AI Steve Jobs”。swyx 认为，这“只是一个被过度包装的 RAG 机器人”，用户最终还是想找到源视频。至于把微调作为一种原生路由方式、将业务迁出 OpenAI，Alex 选择保持中立——与推理服务商合作，而不是与其竞争；Anjney 则认为 Alex “可能稍微早了一点”，因为这一细分市场如今正以极快速度增长。
• 2024年初的 MoM（Mixture of Models，模型混合）融合原型最终删除了代码：“融合结果比最佳模型稍差，有时一样……因为最佳模型领先第二、第三名太多。”
• 2026年的反转来自 Alex 的一个理论：强化学习“扩大了每个实验室内部的创造力表面”。头部3到4个模型的能力更加接近，同时仍存在明显差异，而且都能提出有意思的想法。在 Alex 的个人实验中，每个模型都认为融合架构方案优于自己单独生成的结果。“抽查一下：还不错。我们应该做基准测试。”这最终演变成 Fusion。

10. 从文本应用到 OpenClaw：把 AI 变迁拍成一部电影的排行榜

• 增长拐点跟随模型发布：截至2024年5月，平台重点仍是文本类应用，DreamTavern 是头部应用之一，其创始人如今在 Cognition 负责产品，Cognition 是 Devin 背后的公司。随后 Claude Sonnet 3.5 在编程上“实现了惊人的跃升”，改变了基于 OpenRouter 构建的应用类型。反复出现的节奏是：使用量激增，用户30天后看到账单并惊呼“等等，发生了什么？”，约3个月后，开源权重模型提供更具成本效益的选择。“这种情况我们见过好几次。”
• 2025年末出现 OpenClaw：它不是另一个 IDE，而是“一种让生产力用户或互联网创作者第一次接触 AI 的新产品形态”，采用心跳架构，持续 ping 所选模型确认其仍然在线——“没人想为心跳支付太多钱”。这让自动路由器“开始指数级起飞”。随后出现 Hermes，进一步强化技能和记忆管理。
• 如今的规模约为每天10万亿个 Token，Token 量按周增长约9%。swyx 提到，Karpathy 不再阅读 r/LocalLLaMA，而是转去看 OpenRouter 排行榜；Alex 认为，排行榜的历史“有点像一部记录 AI 领域随时间如何变化的电影”。

11. Stripe：10万亿美元 Token 经济的新警长

• Alex 列出的欺诈类型已经具备工业规模：被盗信用卡、违反服务条款的流量倒卖者、被黑和遭入侵的公司、侧信道推理转售、失控智能体——“我们上月拦截的美元交易额是前月的10倍”。他的结构性警告是：“如果你在做网关，或者销售通用推理，你就是欺诈目标。”这会推动生态转向离散任务定价——“Datadog 的定价页面很好地展示了未来”——以及自带推理，因为“实验室推动你先做承诺，再把推理带到别处的压力会非常大”。
• Anjney 的宏观框架是：线上支付规模增长至超过1万亿美元后，需要新的欺诈基础设施；“未来5年，我们预计 Token 经济将达到约5万亿美元”，10年期 Token 流量则约为10万亿美元。他留下的深刻教训是：当 Midjourney 年化收入运行率还不到3亿美元时，其免费试用被中国的一名用户转售。“我不认为 Midjourney 此后真的再开启过免费试用。”
• Stripe 的类比是刻意为之：Stripe 曾将欺诈成本视作获客成本，5年后推出 Radar；按 Anjney 的说法，“Stripe 如今本质上是一家安全公司”。下一轮威胁会被放大：“不只是坏人，还有所有将攻击 Token 流量的坏智能体。”实验室只能看到智能体失控的一小部分，因此生态需要能够观察跨实验室数据的“新警长”，否则“如果人们就是不信任 Token，我们可能永远走不到那一步”。
• Alex 表示，交易完成后 OpenRouter 的品牌、产品和路线图都会保留；“大多数事情都会按我们独立时会做的方式推进，只是所有事情都会更快。”至于更长期的安排：“希望很快能对此发表评论，但现在还不能。”

核实说明

• 逐字稿中 Anjney 对10年期判断存在相互矛盾的版本：开头片段说“如果达到10万亿美元，我会感到震惊”，后文讨论则说“如果达不到10万亿美元，我会感到震惊”。本摘要只报告这一数字，没有在两种表述之间作出选择。