token经济的规模、信任基础设施与模型路由层的商业逻辑——OpenRouter CEO Alex Atallah与a16z合伙人Anjney Midha访谈要点梳理（Latent Space，2026-09-25）

——据Latent Space节目《The $10 Trillion Token Economy — Alex Atallah, OpenRouter & Anjney Midha, AMP》（2026-09-25）整理

摘要：本文对Latent Space节目2026年9月25日一期对谈的主要观点进行了梳理汇总。该期由swyx主持，嘉宾为OpenRouter联合创始人兼首席执行官Alex Atallah与OpenRouter投资人、a16z合伙人Anjney Midha，录制背景是Stripe收购OpenRouter的交易刚刚公布。本文梳理了Midha对token经济规模与欺诈风险的判断，介绍了OpenRouter的业务规模、用量轮动机制、商业模式演变与多模型生态的形成过程，最后阐述了两位嘉宾对Stripe收购逻辑的解读。据其介绍，OpenRouter开发者超过1000万，每天处理的token量超过10万亿，上月拦截的欺诈金额是前月的10倍；Midha预计token经济五年内达到约5万亿美元、十年内达到10万亿美元。

关键词：token需求；模型路由；开放权重；定价与变现；代理安全；OpenRouter；Stripe

一、token经济的规模判断与欺诈风险

Midha认为，token正在成为一种在互联网上流动的新价值单位，其扩张路径与在线支付相似，欺诈与信任问题在很大程度上决定规模能否兑现。

（一）规模判断：五年约5万亿美元、十年10万亿美元

Midha的量级判断以在线支付为参照。据其介绍，在线支付大致从上世纪八九十年代起步，十年间规模达到1万亿美元以上，其间不得不建立全新的支付方案应对线上欺诈；token经济目前大致处在同一阶段，预计未来五年规模达到约5万亿美元，十年内若达不到10万亿美元的token流，他会感到意外。值得注意的是，Midha未对上述数字的构成作拆分，也未说明其口径对应推理收入还是token所承载的交易额（GMV），节目中交替使用“token流”与“GMV与全球GDP增长”两种表述。

（二）欺诈风险：从人为滥用到代理规模化滥用

Midha对欺诈风险的认识来自其在Discord任平台负责人时的经历，OpenRouter的业务数据也显示欺诈形态正在快速演化。

一是应用层在较小规模即遭遇有组织滥用。Midjourney早期依靠免费试用拉新，团队发现用户生成10张图后即会被打动；某日David Holz一早连打三个电话，原因是一夜之间涌入的新用户来自有人批量转售免费试用，Midjourney随即关闭免费试用，据Midha所知至今未再开放。彼时Midjourney年化收入尚不足3亿美元，这使他意识到token越有价值，越容易成为攻击目标。

二是欺诈金额与类型同步扩张。据Atallah介绍，OpenRouter上月拦截的欺诈金额是前月的10倍，欺诈类型日趋分化，包括盗刷信用卡、违反服务条款转售流量、账号被盗、整个公司遭攻陷而不自知、账号私下转售推理，以及账号未遭入侵但代理失控跑飞产生的账单。信任与安全团队已针对每一类建立模型，并与Stripe长期合作。

三是未来滥用将由AI代理以递归规模发起。Midha指出，实验室只掌握自家模型失控的数据，看不到全生态的不良行为，因此需要跨实验室、跨部署的“整个token经济的护盾”；否则10万亿美元中将有相当大比例属于欺诈与滥用，甚至可能因人们不信任token而达不到这一规模。

二、OpenRouter的业务规模与用量轮动机制

OpenRouter的用量增长总体上围绕模型发布展开，Atallah将其概括为前沿模型拉动用量、账单驱动降本、开放权重接住需求的循环。

（一）开发者与token规模

一是开发者规模。Midha回忆，Black Forest Labs发布模型时，OpenRouter可以承诺“发布当天送来100万开发者”；据Atallah介绍，目前开发者数量已超过1000万，但账号去重工作量较大，这一数字不易精确。Midha补充指出，一家实验室发布模型当天若有1000名开发者真正调用并反馈，就已比其自身能触达的多出1000名。

二是token量规模与增速。据主持人swyx介绍，OpenRouter目前token量周环比增长约9%，Atallah表示大致属实。OpenRouter曾在State of AI报告中披露100万亿token的累计量，Atallah表示目前每天处理的token量已超过10万亿。

（二）用量增长的三个拐点

Atallah表示，OpenRouter的增长拐点大多出现在重大模型发布前后。

一是编码能力跃迁带来用量激增。2024年5月之前，OpenRouter的用量重心在文字创作类用途，原因是模型编码能力不足、应用难以搭建，模型虽有多样性但用途不广，当时的头部应用之一Dream Tavern的作者现负责Cognition的产品。2024年年中Claude Sonnet 3.5发布，Atallah称之为编码能力的巨大跃迁，基于OpenRouter搭建的应用形态随之改变，用量激增，用户也由此开始关注账单、寻找更便宜的等效模型。他将这一过程概括为反复出现的摆动：实验室推出前沿创新，用量激增，用户30天后看到发票，开放权重模型约三个月后提供性价比选项，这一过程已出现多次。主持人认为“所有的实验室都在帮你”，Atallah则表示“养一个OpenRouter需要整个生态”。

二是开放权重模型引发价格竞争。在Atallah看来，Mixtral 8x7B是提供商市场跑通的清晰案例。据主持人介绍，那轮价格战将价格压低约80%。Atallah表示，这标志着开放权重模型开始被认真视为全球领先模型，虽有影响者炒作成分，但不少案例显示其在部分任务上超过GPT-4；彼时推理服务市场较为混乱，OpenRouter让各提供商在一处比价，将价格竞争的收益交给开发者。Midha补充称，他曾在NeurIPS会议上询问Mistral的Guillaume Lample感受如何，对方回答“还行，没那么好”，并认为人们觉得其强于GPT-4部分源于速度，混合专家（MoE）架构运行高效，模型快会让人觉得它更聪明。主持人认为这是“人作为路由器”的起点，即用户先调用快模型、不满意再手动升级，此后这一环节交由自动路由完成。

三是新型应用形态催生低成本调用需求。2025年年底的变化来自OpenClaw。据Atallah介绍，此前排行榜上的编码应用均为IDE或终端代理，Cline曾长期居首；OpenClaw带来新的应用形态，将生产力用户和互联网创作者带入AI领域，其架构会调用所选模型做心跳检测以确认自身在线，心跳检测不值得高成本，自动路由对这批用户因而变得十分有用，用量呈指数式上升，Hermes随后跟进，并在技能与记忆管理上形成社区。Atallah表示，OpenRouter排行榜随时间的变化就是“一部AI行业变迁的电影”，Karpathy曾表示已不再浏览LocalLlama，改为直接查看OpenRouter排行榜。

三、路由层的商业模式与价值来源

两位嘉宾分别从商业模式与投资逻辑两个角度阐述了路由层的价值，总体上认为中立第三方在比价、分发与开发者体验上具有独立作用。

（一）从推理抽成转向按事件计价

据主持人介绍，OpenRouter很早即确立交易抽成的商业模式，Atallah对此并无异议，但他对行业通行的“转售推理并加价”模式给出了明确的方向判断，理由有两方面。

一是通用推理转售者天然是欺诈目标。做网关或销售通用推理的公司容易被欺诈者盯上，销售边界清晰、只完成某件具体任务并附带少量功能的智能产品，受攻击的概率会低得多。二是上下游两头挤压。实验室与优质推理提供商会施加较大压力，促使客户签订承诺用量、将推理迁至其平台，单靠推理加价的模式将两头受压。

基于此，Atallah预计相关公司会从“转售推理加附加能力”转向按离散任务和增强功能收费，由用户以第三方方式自带推理。对于按结果还是按任务付费，他认为Datadog的定价页代表了未来形态，基础设施公司将对提供的各类事件分别收费，连续型定价增多，越靠近消费端定价越简单、订阅制越普遍。

与此同时，Atallah表示OpenRouter主动选择不做微调服务以及记忆、技能、沙盒等相邻层，原因是这些抽象难以适用于所有开发者，开发者偏好差异较大，作为中立市场与相关公司合作更为合算。在数据政策上，OpenRouter默认看不到提示与补全内容，机构须自行开启方可记录，免费端点同样不收集提示。

（二）路由层的投资逻辑

Midha从投资人角度解释了在其他风险投资机构认为其“只是一个市场、只是一层代理、只是套壳”时仍坚持投资的原因。

一是实验室普遍缺乏分发能力。他指出，实验室预训练团队思路高度相似，训练完成、checkpoint出炉、挂成API之后便“一片寂静”。据其介绍，Claude第一个checkpoint在内部完成后搁置一年，直到ChatGPT推出才决定对外发布，Claude 1博客中的三个开发者案例均来自团队的朋友，分发计划相当临时；Anthropic用了超过12个月才实现第一个1000万美元收入。相比之下，谷歌DeepMind（Google DeepMind）训练完新模型后，按一个按钮即可推送至谷歌文档（Google Docs）与安卓（Android）上的十亿台设备，这种隐性的分发优势多数人没有意识到。二是实验室需要有人承接“管道”工作。OpenRouter出现之前，每家实验室须自行处理密钥管理、配额、端点版本控制等科学家眼中的“管道”事务。据其介绍，他不再尝试说服其他风险投资机构，直接完成投资，一个月后Menlo Ventures的Matt Murphy将估值抬高了10倍。

Atallah的解释偏重产品层面，并对“大模型赢家通吃”的质疑作了回应。一是模型需要中立第三方“照亮黑屋子”。模型是黑盒，开放权重模型亦然，无法像普通产品那样将功能罗列在网页上，用户如同走进一间黑屋子摸索桌上的物品，需要有人照亮每个角落，且照亮者须是中立第三方。二是路由层承担模型的营销与包装职能，这是开发者体验之外的第二层价值，OpenRouter为一个模型所做的营销与实验室为自身所做的完全不同。三是赢家通吃的格局难以成立。融资时他遇到的主要反对意见是规模定律与网络效应会将价值集中到一家公司，如同谷歌赢下搜索；他的反驳是，大模型是构建全新业务的基础，若真出现谷歌级垄断，整个经济都将依赖于它，这一结果本身并不合理，且造出有力竞争者的经济条件比搜索时代分散得多。

Midha则认为规模定律对OpenRouter始终是利好，当时已有OpenAI与Anthropic两家算力扩展有效的证据，他又投资了Mistral、Black Forest Labs与Luma，多模型生态的形成是显而易见的。

四、多模型生态的形成与演进

两位嘉宾转向多模型的起点均源于对闭源模型局限的切身体会，多模型融合产品的可行性则取决于头部模型之间的差距。

（一）开放权重需求的起点

一是企业需要对模型能力的更多控制。Midha在Discord任平台负责人时获得GPT-3早期访问权限，内部设想两个用例，分别是新手引导助手Clyde与内容审核。据其介绍，Discord拥有2.5亿月活用户，外包内容审核团队超过5000人，设想是将各服务器自身的社区规范交给模型做“上下文内审核”，但不少服务器的规范本身违反OpenAI的规则，模型会直接拒答，一个哈利波特粉丝社区即因商标内容被拒。团队向OpenAI申请模型权重遭拒，对方回复“我们是闭源公司”。Midha表示，这使他意识到企业需要开放模型、需要对能力的更多控制，进而需要一个控制面来编排这些模型；六个月后Llama发布，再过六个月他领投了Mistral的A轮融资。

二是有价值的数据可以“压缩成模型来卖”。据Atallah介绍，2022年底可用的选择只有OpenAI；2023年初Llama发布，在个别基准上超过GPT-3但无法对话；斯坦福大学（Stanford）团队用合成数据微调出Alpaca仅花费600美元，他在飞机上使用Alpaca时，很多情况下分辨不出与ChatGPT的差别。他由此得出两点判断：其一，任何有价值的数据都可以花600美元压缩成一个模型来出售，这是经济中全新的商业模式；其二，每当出现一个突破性应用与一个模仿框架，就会产生一整个生态，单一公司的决策与整个生态能做出的变体之间差距巨大，因而需要一个市场来发现这些服务。他指出，当时互联网上缺少一个能看到哪些模型被使用、被谁使用、为何使用的“大本营”，Hugging Face相对接近，但没有闭源模型，当时也不能直接调用，且缺少使用数据。

（二）多模型融合产品的回归

Atallah还介绍了多模型融合产品的开发经过。

一是早期原型因头部模型差距过大而放弃。2024年初OpenRouter曾开发“mixture of models”原型，由几个模型并行作答，再由其中能力靠前的模型融合结果，类似早期的模型议事会。问题在于融合结果有时不如单独使用头部模型，原因是头部模型远远领先于第二、三名，加之产品形态不对，团队删除了全部代码。

二是头部模型趋近后以Fusion重新推出。2026年初OpenRouter将其作为Fusion重新做出，理由是目前已有两三个乃至四个前沿模型表现良好，强化学习扩展了各实验室研究人员的创造力，模型之间的推理风格“仍然各异，但都能插入相当有意思的想法”。Atallah曾将一份代码改动的架构方案交给所有模型，融合结果后再请各模型评判融合稿是否强于自身稿件，各模型均给出肯定回答，经多次抽查后团队决定开展基准测试并推出产品。据主持人介绍，该功能随Fable上线一同推出。

五、Stripe收购OpenRouter的逻辑

Midha将这笔交易定义为“互联网生态与前沿AI生态的安全故事”，Atallah则强调交易将加快OpenRouter的市场推进。

（一）团队与用户体验

Midha表示，Stripe决定收购OpenRouter不应令人意外，原因是同时理解机器学习社区、开发者体验与终端用户体验的人极少。他回忆了2010年代在Discord与OpenSea推进NFT集成时的经历：七个人开了几周会，均同意采用点击链接跳转至OpenSea的方案，只有当时并未在Discord任职的Atallah提出反对，主张在Discord内嵌iframe直接结账，即便这对OpenSea自身不利。Midha由此判断，OpenRouter团队会把用户体验置于自身利益之前。

（二）安全逻辑与协同安排

一是Stripe的核心能力在于欺诈识别。Midha回忆十年前投资Stripe时Patrick Collison与John Collison的说法：传统支付工具需要七天完成客户身份验证（KYC），Stripe将欺诈成本视为获客成本先行承担，五行代码、五分钟即可收款，多年积累数据后推出Radar；如今不少服务商能提供更便宜的支付通道，Stripe在美国与欧洲维持地位依靠的是欺诈识别，“人们以为它是支付公司，其实它是安全公司”。

二是价值流动需要新的安全基础设施。Midha认为，每当有大量价值在网络上流动，都需要新的保护与安全基础设施，让不良行为者进不来、正常交易更快完成。

三是双方协同清晰、路线图保持不变。Atallah表示，这笔交易将帮助OpenRouter加快市场推进、更快向企业上层客户拓展，双方在信任与安全、让应用接受token、让用户自带推理等方面具有清晰的协同。OpenRouter的品牌、产品与路线图保持不变，未来六个月的多数工作与独立运营时一致，只是推进速度更快，更长期的计划暂不便披露。

总的看，两位嘉宾认为，token正在成为一种在互联网上流动的新价值单位，前沿模型、开放权重模型与各类应用共同构成的多模型生态，需要中立第三方承担比价、分发与风控职能；与此同时，随着token流规模扩大，欺诈与滥用将同步增长，跨实验室、跨部署的信任与安全基础设施在很大程度上决定token经济能否达到十年10万亿美元的量级。