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加密熊市創業指南第二彈之Token中轉站:以加密Token換AI Token

Wenser
Odaily资深作者
@wenser2010
2026-04-10 03:28
本文約3491字,閱讀全文需要約5分鐘
價差驚人,還能順手把國產模型API銷往全世界。
AI總結
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  • 核心觀點:文章指出,利用加密貨幣支付,聚合并轉售AI模型API(特別是將國產高性價比模型反向輸出至海外)的「AI Token中轉站」賽道,是一個被嚴重低估、具備真實需求與收入模式,但面臨資源整合與合規挑戰的加密原生創業機會。
  • 關鍵要素:
    1. 市場存在真實痛點:用戶需繞過信用卡門檻、降低AI模型使用成本,但超45%的第三方平台存在「身份不匹配」等欺詐或性能問題,導致服務不穩定。
    2. 核心商業路徑:一是通過加密貨幣(如USDC/ETH)直接購買AI服務積分,打造結構性支付入口;二是利用國產模型(如Qwen、GLM)與海外模型的巨大價差,進行「反向出海」銷售。
    3. 典型代表案例:OpenRouter由OpenSea前聯創創立,接入超60家服務商,支持Crypto支付,體現了從「NFT交易層」到「AI路由層」的聚合思路遷移。
    4. 顯著利潤空間:以Qwen3.5為例,其API成本約為Claude Sonnet的1/27,通過協議轉換以美元計價售往海外,存在可觀套利空間。
    5. 主要落地門檻:包括穩定的國內模型採購渠道、Crypto支付與法幣結算的流動性管理、數據跨境與API轉售的合規風險,以及海外用戶運營能力。

原創|Odaily(@OdailyChina

作者|Wenser(@wenser 2010

在《加密熊市創業指南第一彈》探討過幣股盤前價差市場之後,Kalshi 旋即完成 220 億美元估值新一輪融資,其市場地位隨即水漲船高。

而本系列的第二個方向,則落在了一個更日常、更高頻、也更容易被日常與 AI 相伴的加密原住民忽視的細分領域——AI Token 中轉站

這個賽道本身並不新鮮。過去兩年裡,國內外已湧現出大量以「低價 API」為賣點的中轉服務,從閒魚的 9.9 元月卡到各類開發者社群裡口耳相傳的「穩定渠道」,這門生意的規模早已超出大多數人的想像。但在加密市場的視角下,它有兩個被嚴重低估的維度:其一,用加密貨幣(Crypto Token)直接購買 AI Token,是一個尚未被充分開發的結構性入口;其二,將國內 Qwen、Kimi、GLM、Minimax 等廉價模型打包出售給海外用戶,是一條尚未主流化的「反向輸出」路徑。​

後文中,我們也將提及 2022 年從 OpenSea 果斷離場、隨後創立 OpenRouter 的「精英創業者」Alex Atallah 的跨界轉型。不是因為這個專案本身有多傳奇,重要的是,它為加密圈創業者開闢了一條新的被嚴重低估的商業思路——Crypto Token 和 AI Token 之間那道尚未被真正打通的橋樑管道。

Token 與 Token 亦有差距:AI x Crypto 旋轉門的底層結構

AI Token 中轉站本質是一個 API 聚合轉發層。用戶通過平台獲得統一金鑰,平台代為轉發請求到 OpenAI、Anthropic 等官方渠道。

需求是真實的:繞過信用卡註冊門檻、降低接入成本。看似門檻不高,但其實內裡水很深。

據研究團隊對 17 個第三方 API 平台的測試,45.83%存在「身份不匹配」——用戶付的是 GPT-4 價格,實際跑的是廉價開源模型,性能差距最高達 40%,大多數用戶無從察覺。

這解釋了為什麼很多超低價平台頻繁跑路。不是主動欺詐,是上游帳號池遭遇批量封號,成本結構瞬間崩塌。2026 年 3 月 Claude 協議升級引發的大規模封號潮,就是一次典型連鎖反應。

三類貨源:「白貨」企業合約正規採購、「灰貨」批量註冊帳號池、「黑貨」黑卡充值或盜號。絕大多數超低價平台依賴後兩類。

用戶追求低價,低價背後是不穩定的貨源和隱性的資料風險。這個矛盾目前無解。

Token 中轉站的 3 道門:正規軍、合作方與單兵作戰

OpenRouter 是這一賽道最值得關注的案例。創始人 Alex Atallah,OpenSea 聯合創始人兼前 CTO,史丹佛 CS 背景,YC 與 HF0 雙料校友,Forbes 首批 NFT 億萬富翁之一。2018 年與 Devin Finzer 共同創立 OpenSea,2021 年完成加密行業歷史上最具代表性的財富積累之一。2022 年 NFT 市場進入漫長衰退期,Atallah 轉戰 AI 基礎設施。

從 NFT 市場的「統一交易層」到 LLM 的「統一路由層」,產品直覺一脈相承——在碎片化的供給側之上建立標準化聚合入口

OpenRouter 現在接入超過 60 家推理服務商、300+個模型,全球用戶超 420 萬,接入應用超 25 萬個。一個統一的 OpenAI 相容介面,開發者以最低摩擦存取任意主流模型。

此外,Crypto 支付路徑也是鮮少人涉足的領域。

Openrouter 平台難得還開放了通過 Coinbase Business Checkouts 以加密貨幣購買 Credits 的渠道,用戶可直接以 USDC/ETH 鏈上充值,無需經過傳統銀行渠道。當然,Crypto 支付渠道還會額外收取約 5%的手續費,但對於規避傳統支付摩擦的用戶,溢價在可接受範圍內。

OpenRouter、APIMart.aicabbagewwc.com,代表當前賽道三種切入姿態。

OpenRouter 走「加密原生+全球開發者」路線,核心牌是合規性與創始人信用。APIMart 差異化在於多模態覆蓋廣度與國產模型整合深度,接入了 Qwen、ByteDance 等系列,對反向出海策略尤其友好。cabbagewwc 代表的國內開發者向中轉站,深耕在地化營運與人民幣計價服務,是離國內模型貨源最近的一環。

三者合在一起,構成從貨源採購、協議聚合到加密支付的完整價值鏈條。這條鏈條上,目前還沒有一個玩家將所有環節真正打通。

Token 反向輸出之路:將國產性價比模型銷往全世界

如果說 Crypto 支付是「入口差異化」,那麼反向出海則屬於「貨源差異化」。

按照精加工利潤遠大於粗加工的嘗試來看,後者的利潤價差自然更為驚人。

以 2026 年初資料為參照:Qwen3.5 百萬 Token 價格低至 0.8 元人民幣,約 0.11 美元,是 Gemini 3 Pro 的 1/18,與 Claude Sonnet 4.6 的 3 美元輸入價格相比差距超 27 倍。

GLM-5 在編程基準 SWE-Bench Verified 上取得 77.8%成績,超越 Gemini 3 Pro,逼近 Claude Opus 4.5,API 價格僅為後者一個零頭。Kimi K2.5 上線近 20 天累計收入已超過 2025 年全年。

這些模型在海外可獲得性相對極低:註冊門檻、支付限制、語言介面,以及海外開發者對國產模型能力的資訊差,構成了一道隱形的准入壁壘。

反向出海中轉站的生存空間就在這裡。

具體的操作,或許可以考慮在國內以人民幣批量採購模型 API 額度,通過協議轉換層對外暴露 OpenAI 相容介面,以 USDT/USDC 計價,向海外開發者與新創團隊出售。阿里雲百煉 Coding Plan 提供了一個成本參照:Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5 四大模型打包,新用戶首月僅需 7.9 元人民幣,即可獲得 18000 次請求額度。映射到海外市場以美元定價出售,利潤空間可觀。

機會背面的 3 重隱憂:資金、資源與合規門檻

不瞎唱多。這門生意真正落地前,有幾道門檻必須正視。

資金門檻。 批量採購國內模型 API 額度、搭建技術轉發層、維持海外伺服器與 Crypto 支付通道,都需要前期資本投入。更關鍵的是流動性管理——Crypto 收款與人民幣付款之間存在匯率波動和出入金摩擦,沒有成熟的資金週轉方案,帳期很容易出問題。

資源渠道。 穩定的國內模型 API 採購渠道是核心資產。正規渠道意味著與模型廠商或雲平台建立商務合作,需要時間和資質;帳號池路線面臨持續的封號風險和合規隱患。同時,海外用戶的觸達能力同樣不可或缺——Twitter/X、Reddit、Discord、Telegram 等渠道的冷啟動,對於沒有海外社群營運經驗的團隊是一道真實壁壘。

法律合規。 風險來自兩端。模型服務條款的轉售限制,絕大多數主流廠商明確禁止 API 商業轉售,帳號池模式在法律層面持續處於違約風險之中。資料安全與跨境合規,將國產模型服務出售給海外用戶涉及資料出境合規要求,在當前監管環境下需要謹慎評估。Carno 收款在部分司法管轄區還可能觸發 VASP 持牌要求。

另有一個點:業內已有充分證據表明,部分中轉平台將用戶 prompt 資料打包出售用於模型訓練。這不僅是法律風險,更是一旦曝光就會直接摧毀用戶信任的商業地雷。

門檻不在技術,在資源整合與風險管理。能同時做好這四件事的團隊——國內廉價模型採購渠道、OpenAI 相容協議轉換、Crypto 支付通道、海外用戶營運——目前市場上幾乎不存在。

這既是機會,也是現實的難度所在。

從代開會員到 Token 中轉,AI 銷售版圖在擴張

從 Alex Atallah 在 NFT 退潮後轉身創立 OpenRouter,到國內一批開發者悄悄搭建起服務數萬用戶的中轉站,這門生意的存在本身,已經是對「熊市裡什麼能活下來」這個問題的現實回答:不依賴 Token 炒作,不依賴融資敘事,靠真實的 API 呼叫量產生真實收入。

水深不代表不能游。關鍵在於下水之前,先把水有多深量清楚。

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