3个月身价暴涨5倍！对比解构中美“Token工厂”的造富vs烧钱

作者 | 四月

在当前的大模型叙事里，聚光灯被长期锁定在模型的参数竞赛和庞大的算力基建上；但跳出这个框架，一家既不造模型、也不囤算力卡的“AI 中间商”，却卖出了超 70 亿美元（折合 472 亿人民币）的身价，相当于约 50 倍的市销率 P/S （参照其 1.4 亿美元 ARR）。

今日消息，彭博援引知情人士报道称，支付巨头 Stripe 已敲定收购 OpenRouter 的协议，交易价格超过 70 亿美元。而就在 5 月，OpenRouter 刚刚完成 B 轮融资，当时媒体披露的投后估值仅为 13 亿至 15 亿美元。

也就是说，短短不到三个月，这家公司实现了惊人的 5 倍溢价涨幅。

OpenRouter 的含金量究竟体现在哪？简单来说，它把 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、GLM 等开闭源厂商的各大模型接到了同一个 API 下，让开发者可以自由切换、自动路由——它本质上是一个提供模型调度服务的“流量中间商”。

这门生意在中国并不陌生。

正在冲刺 IPO 的硅基流动（SiliconFlow），同样提供统一 API、多模型调用和推理服务，平台注册用户已经突破千万，Token 调用量也在高速增长。但翻开它的招股书，看到的却是另一组反差性极强的财务报表：2025 年整体毛利率已经跌至 -24%，其中最接近 OpenRouter 业务形态的“公有云 Token 服务”，毛利率更低至 -119%。

一边是卖得越多越不堪重负的算力成本，一边却跑出了约 70% 的年化毛利率，看起来都在做“模型中转站”，为什么中美两套商业模式的效益差得这么远？

厘清这个问题，也成了理解 OpenRouter 作价 70 亿美元被收购的关键。

三个月，从 13 亿到 70 亿

OpenRouter 成立于 2023 年，创始人 Alex Atallah 此前最知名的身份，是 NFT 交易平台 OpenSea 的联合创始人。

图注：OpenRouter 核心团队与其投资人，从左往右依次是：OpenRouter 首席运营官 (Chris Clark)、OpenRouter 创始人兼首席执行官 (Alex Atallah)、Menlo Ventures 董事总经理/资深合伙人 (Deedy Das) 以及 Menlo Ventures 资深合伙人 (Matt Murphy)

这段 Web3 经历乍看和 AI 没什么关系，其实底层逻辑颇具连续性。

NFT 牛市最疯狂时，Atallah 亲历了典型的互联网“流量毒打”：需求突然爆发、服务器过载、搜索索引崩溃。他回忆，自己当时最重要的任务，就是别让 OpenSea 变成那个频繁宕机的“Fail Whale”。

这种对突发流量、容量和稳定性的执念**，后来几乎原封不动地被带到了 OpenRouter，**也影响了 OpenRouter 的产品逻辑：不重押某一家供给，而是提前为不可预测的需求和流量峰值准备冗余。

更有意思的是，他连续两次创业，本质上都在做双边市场 Marketplace。

OpenSea 不生产 NFT，它连接买卖双方；OpenRouter 也不生产模型，它连接算力供给和模型需求。

不碰重资产，让它的规模飞轮转得极快。2025 年初 Menlo Ventures 投资 OpenRouter 时，它还只有约 250 万开发者；到今年 5 月，这个数字已经突破 800 万。

同期，其周处理量在半年内从 5 万亿 Token 涨到 25 万亿 Token，增长 5 倍，已覆盖并支持接入超过 500 个模型。

目前 OpenRouter 已经开始真正赚钱。The Information 7 月份的报道称，OpenRouter 的ARR 年化收入达到约 1.4 亿美元，成本年化约 4000 万美元，也就是说年化毛利润高达 1 亿美元，对应毛利率约 71%。

按 70 亿美元收购价粗估，相当于约 50 倍年化收入，显然不便宜。但 Stripe 看中的，也并非它当前的营收，而其在产业链中极为特殊的“卡位”。

一套 API，两门生意

很多人把 OpenRouter 简单理解成“大模型 API 超市”，这过于表面。因为在真实场景中，开发者面对的不是一道选择题，而是两道：先选什么模型？再选这个模型跑在哪家服务商（Provider）上？

同一个开源模型，可能同时被几十家推理服务商托管。各家在量化技术、集群调度上的能力参差不齐，最终导致价格、延迟和可靠性千差万别。

OpenRouter 做的，是把这两层供给一起抽象掉。请求进来，它按照成本、速度自动选择最优的 Provider；遇到宕机，自动切换（Failover）。

这里就出现了一个极其残酷的产业现实：硅基流动自己，其实就是 OpenRouter 底层的 Provider 之一。

把大家的产业链定位拆分看，这两家中美 Token 工厂的差异就十分清晰了。

硅基流动这类 Provider，虽然不拥有大规模 GPU 资产，但必须真金白银地租用算力，去部署、优化模型，把算力变成 Token 再卖给客户。它承担的是生产环节最直接的硬件成本。

正如其招股书披露：2025 年公有云服务毛亏超 3400 万，卖出一枚 Token 就得消耗一次算力，GPU 租贵了或模型降价了，都会极大程度影响毛利波动。

而 OpenRouter 面对的完全是另一套数学题。

它不需要成为“生产 Token 最便宜的人”，它只需要不断找出“当下谁生产得最便宜、最稳定”，然后把流量导过去，自己稳稳抽取约 5.5% 的平台费。

这样看起来，一家似乎是深陷泥潭跟 GPU 成本赛跑的运动员，另一家是坐在看台上挑选赢家的裁判。

Token 越便宜，反而越值钱

并且在大模型的“价格战”中，这种模式差异被进一步放大。

在接受 20VC 采访时，Atallah 反复强调他并不相信 AI 最终会走向“一家通吃”。现在这种趋势也越来越明显。

企业不会把每个任务都扔给最贵的前沿模型。复杂推理可以交给 Claude、GPT 等强模型，但分类、抽取、格式转换等确定性任务，完全可能交给便宜十几倍的小模型。到了 Agent 时代，“一个任务临时拉起一支多模型队伍”将成为刚需。

模型越多，Token 越便宜，选择和调度的难度就越大。

在访谈中，Atallah 提到了一个典型的“杰文斯悖论”案例：OpenRouter 上某款 OpenAI 模型价格在两周内价格累计降幅达 90%，Token 使用量随后增长约 13 倍。也就是单位成本下降，反而刺激出更大的总需求。

但把 OpenRouter 和硅基流动放在一起，这个案例还有另一层含义。同样面对这暴涨的 13 倍流量，两家公司的悲欢并不相通：

• 对于硅基流动这类底层 Provider，降价首先是一场极限成本战。市场价格腰斩，如果自身的 GPU 利用率和推理效率跟不上，卖得越多亏得越惨；

• 但对于 OpenRouter 而言，只要降价刺激出的总需求在增长，经过平台的交易流水就会持续扩大，它的过路费只会越收越多。

所以底层逻辑是，Provider 赌的是“我生产的 Token 能不能比别人更便宜”，Router 赌的是“未来到底会不会有越来越多 Token 需要被分配”。

制造 Token，越来越像一门内卷的效率生意；而更上层的分配 Token，却成了一门高毛利的交易生意。

70 亿美元买的究竟是什么？

Stripe 掏出天价，当然不是为了买一个“更好用的 Token 工厂”，而是为了在即将到来的 Agent 时代，彻底垄断“智能消费”的资金流。

仔细看 Stripe 今年的动作，草蛇灰线其实早已埋好。今年 1 月，Stripe 刚收购了用量计费平台 Metronome，同月又公开披露了与 OpenRouter 的深度合作。

把这三块业务拼图合在一起，一个更庞大的商业闭环浮出水面：

• OpenRouter：决定一个任务调用什么模型、走哪个节点、消耗多少 Token；
  

• Metronome：负责极其复杂的用量计量（Usage-based Billing）；
  

• Stripe：在最底座负责定价、发票、税务和支付核销。

如果顺利完成拼图，Stripe 基本可以理解为 “面向全球开发者的支付宝”+“AI 时代的算力银联” 的双重角色。

过去，是“人”在购买软件，按月付固定订阅费；未来，是“机器（Agent）”在执行任务，背后可能在一秒钟内触发几十次模型调用。

用户甚至不知道自己的 Agent 刚刚采购了多少“智能”，那么谁控制了 Routing（路由），谁就最先看到了这些机器的消费流水；谁掌握了这笔流水，谁就成为了 AI 时代的 Visa 与银联。

结语

硅基流动和 OpenRouter 的强烈反差，恰好反映了当前 AI 推理市场正在分层的两股力量：一边在底层死磕芯片和调度，努力让一块显卡榨出更多智能；另一边则悬浮于所有模型之上，试图成为全行业的“分发枢纽”。

前者决定了 AI 的算力底座最终能有多便宜；后者则指向了这些便宜的算力，最终以何种价格、流向哪里。

只要 Token 还在不停流动，无论谁赢，都得有人负责计费和收钱。如果模型厂商争的是牌桌上的赢家，那么 Stripe 想买下的则是牌桌本身。

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