Sa bawat bagong yugto ng pagbuo ng infrastruktura, may laging lumalabas na mga tao na kumikita sa pamamagitan ng impormasyon na hindi pantay.
May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Black Brother Ai
Kamakailan ay may isang phenomenon sa AI community na lubos na interesante.
Fu Sheng, Sun Yuchen, at pamilya ng Trump, ang tatlong tao na tila ganap na nasa iba’t ibang larangan, ay biglang nagtatarget sa iisang negosyo.
AI transit station.
Source ng larawan: Singularity APEX, Programmer Fish Skin
Sa kampo ni Fu Sheng, ayon sa mga balita, ipinakilala niya ang EasyRouter, isang AI API aggregation platform na nagtataglay ng isang magkakasamang pag-access sa mga malalaking modelo tulad ng GPT, Claude, Gemini, DeepSeek at iba pa.
Sa kabilang panig ni Sun Yuchen, ang B.AI ay nagpalabas na ng multi-model invocation, Credits billing, TRON ecosystem payments, at subscription plans, at ayon sa mga ulat, ang daily active users ay lampaan na ang 1 milyon.
Mas direkta ang WLFI ecosystem na may kinalaman sa pamilya Trump, sinabing pinag-isa ng WorldClaw ang WorldRouter upang ma-access ang higit sa 300 AI models, at suportado ang pagbabayad gamit ang USD1 o ang pag-lock ng WLFI token upang i-unlock ang token package.
Nakita ko ang unang reaksyon ko dito ay:
Paano naging nagbebenta na ng AI token si Trump?
Ngunit pag-isipang mabuti, hindi ito kahit anong kakaiba.
Dahil sa unang nagkakaroon ng kita sa panahon ng AI, maaaring hindi talaga ang modelo.
Kundi ang layer sa pagitan ng model at ang user.
Ito ay ang transit station.
Ano nga ba ang midstation?
Marami sa mga tao ay agad na isipin kapag naririnig nila ang terminal:
Hindi ba ito pagbebenta ng API?
Oo, hindi rin ganun.
Ang pinakasimpleng pag-unawa ay ang isang mid-point na angkop bilang iisang entry point ng AI model.
Gagamitin mo ang OpenAI, kailangan mong i-connect ang isang set ng API.
Gagamitin mo ang Claude, isa pa ring interface.
Gumagamit ka ng Gemini, DeepSeek, Qwen, Kimi, MiniMax, bawat isa ay may sariling API, Key, presyo, taksil, at pagsasagawa ng panganib.
Hindi makakaramdam ang karaniwang user.
Ngunit kahit anong produkto, Agent, o enterprise AI application ang gagawin mo, kahit gamitin mo na ang mga management tool tulad ng ccswitch, kailangan pa rin mong mag-subscribe sa maraming membership, buksan ang maraming plus, pro, max, ultra, at sasabihin mo na ang proseso ay sobrang komplikado—renewal, invoice, reimbursement, isipin mo na lang ay nakakatakot.
Kung gayon, hindi mo maaaring isulat muli ang isang set ng lohika bawat beses na tatanggapin mo ang isang modelo.
Kaya umusbong ang intermediate station.
Ipinag-uugnay nito ang maraming model sa back-end nito, at ibinibigay ang isang magkakaisang API.
Kailangan lang ng user ng isang Key at isang entry point upang gamitin ang iba’t ibang model.
Mukhang karaniwan at walang teknikal na kahalagahan, kahit na tila walang kita.
Ngunit nang magkaron ito ng pagkakataon na makasalubong ang pagkonsumo ng AI token, naging malaking negosyo ito.
Ang tunay na kumakain ng token ay hindi ang pag-uusap, kundi ang Agent
Hindi na lang nag-uusap ang AI ngayon.
Ang chat ay hindi nagkakahalaga ng maraming token.
Ang tunay na kumakain ng token ay ang Agent.
Sumulat ng code, maghanap ng impormasyon, i-edit ang mga file, gawin ang analisis, lumikha ng ulat, magpapatuloy sa pagpapatupad ng mga gawain, at mag-ulit-ulit na mag-verify.
Isang agent na nagpapatakbo ng buong gabi, pagtingin sa account statement sa susunod na araw, talagang nagpapahinga sa iyo.
Kaya ang mga gitnaan ay hindi nagbebenta ng interface.
Binibenta nito ang tubig, kuryente, at coal ng panahon ng AI.
Unang paraan upang kumita: Legal na wholesale patungo sa retail
Ang unang paraan ng pagkakaroon ng kita sa transit station, malinis at legal.
Wholesale to retail.
Ang mga malalaking kliyente ay nakakakuha ng mas mababang presyo mula sa mga tagapagbigay ng modelo sa panganib, at pagkatapos ay hinahati ang kanilang paggamit sa mga maliit na bahagi para ibenta sa mga indibidwal na developer, maliit na team, at mga kliyente sa negosyo.
Kasalungat ito sa cloud service agent, SMS channel, at CDN distribution.
Mas malaki ang iyong volume, mas malakas ang iyong pagtawag sa presyo.
May teknikal na tim na kayo, kayo ay makakagawa ng routing, caching, rate limiting, failover, at billing management.
Kung mayroon kang corporate client, maaari mong ibenta ang stability at serbisyo.
Maaaring makita ang mga katangian tulad nito sa opisyal na website ng EasyRouter:
◆ Nagpapagsama ng higit sa 40 na mga supplier
◆ Automatic Failover
◆ Load balancing
◆99.9% na availability
◆P99 latency ay mas mababa sa 200ms
Ito ang lohika ng legal na transit station.
Hindi ito kikita ng spread.
Kumikita siya sa pera ng infrastraktura.
Ikalawang paraan upang kumita: Arbitrage ng pool ng account
Ang pangalawang paraan upang kumita ay nagsisimula nang maging gray.
Arbitrage ng pool.
Ito rin ang dahilan kung bakit maraming intermediate stations ang tila napakalaking kita.
Ang ilang platform ay gumagamit ng mga account mula sa ibang bansa, mga account na may subscription, libreng quota para sa negosyo, edukasyon, at iba pang mga pinagkukunan ng account pool upang hatiin ang mga account na inilaan para sa mga indibidwal o maliit na team at ipagbili ang bawat bahagi.
Halimbawa, isang account ng Claude Code Max na $200 kada buwan, kung hahatiin sa maraming tao, maaaring magdala ng kita ng ilang libo dolyar.
Hindi na ito isang imprastruktura.
Ito ay ticket scalper.
At mas nakakatago ang mga ticket scalper sa panahon ng AI.
Sa concert, kahit sino ang bumibili ng ticket mula sa ticket scalper, alam mo kung anong ticket ang binili mo.
Ang pagbebenta ng token sa AI intermediary station ay mahirap malaman kung ano ang tumutugon sa likod nito—ayon sa opisyal na pagbili, corporate discount, account pool, o isang uri ng薅羊毛 channel.
Alam mo lang na ito ay gumagana ngayon.
Hanggang sa isang araw, biglang itinigil ito at nagsabog. (Maraming intermediate stations ay nagsara nang buong-buo dahil wala silang risk control sa kanilang pool ng mga account.)
Ikatlong paraan upang kumita: pagbebenta ng mga fake na produkto
Ikatlong paraan upang kumita, mas mapanganib.
Mga fake item.
Ang platform ay nagpapakilala sa iyo na ito ay Claude.
Ngunit ang tunay na konektado sa likod ay mas mura na modelo.
Ang platform ay nagpapahayag na ito ay isang advanced na model.
Ngunit natagpuan mo na ang iyong inayos sa mas mababang modelo.
Mahirap makita ng karaniwang gumagamit.
May isang propesyonal na termino na model mapping.
Ganito ang back-end na map, maintindihan mo nang tingnan ang larawan.
Dahil sa maraming pang-araw-araw na gawain, ang pagkakaiba sa pakiramdam sa iba’t ibang modelo ay hindi gaanong malinaw.
Isang maikling pagsusumaryo, isang pagsasalin ng teksto—maraming modelo ang makakagawa nito.
Maaari mong isipin na ang modelo ay nasa karaniwang estado ngayon.
Ngunit kung ito ay ginagamit para sa code generation, enterprise knowledge base, customer service, at business processes, malaki ang problema.
Binebili mo ang kakayahan.
Binibigay sa iyo nito ang kawalan ng katiyakan.
Ito ang pinakamaliit na detalye ng transshipment station.
Parang habang kumakain ka ng tren at kumakanta, sinabi mo nang pabigat ang isang epikong proyekto.
Ginagamit mo ang Claude model para i-run ang iyong wallet, at habang pinagmamasdan mo ang code na isinulat ng Claude Opus 4.7, nararamdaman mo ang kagandahang parang tula—ang buong proyekto ay tumaas ng ilang antas sa kagandahan. Nang handa ka nang i-optimize at i-package para ipagkaloob, biglang isinapalit ng intermediate party ang iyong model sa isang libreng 7B na maliit na model, at ang tula mong code ay naging basura, at ang epic na proyekto ay naging mountain ng kalat. Paniniwalaan mo ako, sa gayong panahon, ang iisang isip lamang ang nasa isip mo: hindi ikaw ay nais na mag-explode sa lugar, kundi nais mong i-explode ang intermediate party.
Kaya ito ay maaaring napakahalagang imprastruktura sa panahon ng AI.
Maaari rin itong maging pinakamadaling lugar na itago ang gray area sa panahon ng AI.
Sama ang anyo, ngunit iba ang resulta sa magkabilang dulo.
Ang binibigyang-pansin ni Fu Sheng ay ang entry point ng gastos ng Agent.
Kaya hindi lang dapat tingnan natin ang pagpasok ni Fu Sheng, Sun Yuchen, at pamilya Trump bilang isang pagkakataon para sa kalokohan.
Tingnan kung ano ang kanilang pinapahalagahan.
Ang pinapansin ni Fu Sheng ay malamang ang cost entry ng Agent.
Hindi sapat na lumakas ang modelo upang maging tunay na malawak ang paggamit ng agent.
Kailangan pa ng pagbaba ng gastos sa pagtawag.
Kung ang isang AI na empleyado ay nagtatrabaho para sa iyo araw-araw, ngunit bumubulsa ng ilang dolyar ng Amerika bawat araw, hindi ito bagay na maaaring gamitin nang matagal ng karaniwang tao at karaniwang negosyo.
Kaya mahalaga ang routing.
Komplikadong gawain para sa inyong modelo.
Simple task for inexpensive models.
Gamitin ang iba’t ibang modelo para sa mahabang konteksto, code, multimodal, paghahanap, at pagsusumaryo.
Hindi ito simpleng pagbebenta ulit.
Ito ay ang pag-schedule ng model bilang midyong pangproduksyon.
Ang interes ni Sun Yuchen ay ang mga escenario ng pagbabayad
Ang interes ni Sun Yuchen ay ang mga escenario ng pagbabayad.
Sa dokumentasyon ng B.AI, ang LLM Service ay sumusuporta sa login ng wallet, on-chain deposit, TRX, USDT, USDD, USD1, at pati na rin sa pagbabayad gamit ang fiat currency.
Ito ay tumutugma sa kanyang direksyon.
Dahil ang AI Agent ay magkakaroon ng isang bagong problema kapag talagang nagsisimula na magpapatupad ng mga gawain.
Paano ginagamit ng machine ang pera?
Kahit na dati, ang pagbabayad ay ginawa ng tao sa pamamagitan ng pag-click sa button.
Ang hinaharap ay maaaring ang Agent mismo ang mag-call ng API, magbili ng data, mag-rent ng computing power, at magbayad ng service fee.
Sa panahong ito, ang stablecoin, wallet, at on-chain settlement ay maaaring magbigay ng isang malinaw na kuwento.
Ang AI Agent ang nagtatrabaho.
Ang token ang nagtatanggol ng pagkakasunod.
Ang stablecoin ang responsable sa settlement.
Ang chain ang responsable sa pagtatala.
Ang kuwento ay perpekto para kay Sun Yuchen.
Ang tinatangkilik ng pamilya Trump ay ang financial narrative.
Ang WorldClaw na may kaugnayan sa pamilya Trump, ginawa nito ang pangyayaring ito na mas parang isang financial narrative.
Sinasabi ng WorldRouter na kayang tanggapin nito ang higit sa 300 na modelo, at ang halimbawang presyo ay mas mababa ng halos 30% kaysa sa opisyal at OpenRouter.
Ang Token Plan ay nasa presyo mula sa $9.9 hanggang $9,999.
Kumakatawan din ang mga elemento tulad ng USD1, WLFI, AgentPay SDK, at mga pagkakataon sa aktibidad ng Mar-a-Lago.
Ibinebenta ng iba ang API.
Ibinebenta nito ang:
◆Pagkonsyumo ng AI token
◆kuwento ng crypto token
◆Politikal na trapiko
Ito ang kakaibang bahagi ng komersyalisasyon ng AI ngayon.
Totoo ang teknolohiya.
Ang pangangailangan ay totoong pangangailangan.
Ang bubble ay totoong bubble.
Isang mabuting negosyo ba ang midstream station?
Tama ba ang midstream station bilang isang magandang negosyo?
Ang aking pagtataya ay:
Mabuti sa maikling panahon, magkakaroon ng malalim na pagkakaiba sa matagalang panahon.
Maikli ang tama, dahil mabilis ang pagtaas ng demand.
Sa mga publikong datos ng National Data Bureau, binanggit na tumataas ang araw-araw na paggamit ng tokens sa buong bansa mula sa higit sa trilyon sa simula ng taon hanggang sa 100 trilyon sa dulo ng taon 2025, at lumampas sa 140 trilyon sa araw-araw na paggamit noong Marso 2026.
Hindi ito maliit na merkado.
At ang paggamit ng AI ay mula sa pag-uusap, patungo sa workflow, patungo sa Agent, at patungo sa mga loob na sistema ng kumpanya.
Kasagutan: Habang nagtatrabaho ang AI, patuloy na tataas ang pagkakasunod ng token.
Sino man ang nasa pinto, siya ang may pagkakataon na kumita.
Ngunit ang matagalang pagkakahati ay malinaw din.
Kasi ang pagiging murang hindi isang malalim na parian.
Maraming mga intermediate na puntos na tila napakaganda ngayon, ngunit maaaring ang panganib ay hindi pa nagkakaroon ng pag-atake.
Kapag may i-block sa itaas, sasabog ito.
Kapag nagkaron ng break sa channel, iiwanan ito.
Kapag tumataas ang presyo ng model, ito ay nagsasara.
Dumating ang regulasyon, maaari rin itong mawala.
Ang mga nakakarating sa huli ay hindi lamang nagbebenta ng mura.
Ang totoong mid-transit na lugar na magiging matatag ay dapat maging isang mapagkakatiwalaang imprastruktura, hindi lamang isang interface para sa pagbebenta.
It needs to answer several tough questions.
◆ Sino ba talaga ang upstream model?
◆ Paano kalkulahin ang presyo?
◆May nagpalit ng modelo nang tahimik?
Paano ang pagtrato sa data?
◆ Gaano katagal mananatili ang log?
◆Paano i-isolate ang Key?
Maaari ba magkaroon ng receipt?
May SLA ba kung may problema?
Paano gawin ang data compliance para sa mga korporatibong kliyente?
Kung hindi kayang sagutin ang mga tanong na ito, masasalba lamang ito nang pansamantala.
Maaari kang kumita ng mabilis na pera.
Mahirap mag-angkop sa matagalang paggawa.
Kaya hindi ko itinuturing ang transshipment bilang isang panahon lamang ng pagtaas.
Ito ay mas katulad ng isang maliliit na imahe ng maagang kaguluhan sa pagbuo ng AI infrastructure.
Nakakalituhan ang mga channel ng text message noong noon.
Ang payment interface ay nagsira.
CDN ay sobrang kalat.
Cloud server proxy is messy.
Ang affiliate program ay nagsagawa rin ng kalituhan.
Sa bawat bagong yugto ng pagbuo ng infrastruktura, may laging lumalabas na mga tao na kumikita sa pamamagitan ng impormasyon na hindi pantay.
May tao na nagawa ang platform.
May mga tao na kumikita tapos umalis.
May tao na naalis ng regulador.
Mas malamang din na ganoon ang AI transit station.
Ano ang mga klase ng player na mananatili sa huli?
Magiging natitira lamang ang ilang uri ng mga manlalaro.
Isang uri ay ang OpenRouter, isang pandaigdigang platform para sa pagrute ng mga modelo.
Isang uri ay ang pag-aggregate ng mga cloud provider at mga provider ng modelo mismo.
Isang uri ay ang kompliyans na AI gateway para sa mga negosyo.
May isang klase pa na magpaparating sa ilalim ng lupa, magtatawag ng mura, walang hanggan, at misteriyosong channel.
Ang karaniwang user ay magiging edukado nang paulit-ulit.
Ang mga corporate client ay magiging mas mapili din nang husto.
Sa panahong iyon, kung gusto ng transit station na kumita, hindi sapat ang pagiging mura.
Kailangan ito ay maaasahan.
Ang unang makakakita ng kita sa panahon ng AI ay maaaring hindi ang modelo
Kaya bumabalik tayo sa pamagat.
Ang unang makakakuha ng kita sa panahon ng AI ay maaaring hindi ang modelo.
Naniniwala ako na ang paghuhusga na ito ay tama.
Ang mga kumpanya ng model ay nag-aalala ng pera para sa pag-train, bumibili ng mga kard, naghahanap ng mga talento, at nagpapalaban sa presyo.
Hindi nagtatrabaho ang transit station sa pagtratrabaho ng model.
Nakikilala ito sa pagitan ng modelo at gumagamit, nagpapadala, nagbabayad, nagpapagawa, at nagpapamahagi.
Ang mga modelong kumpanya ay parang mga pwersahan.
Ang transit station ay katulad ng electric meter, power strip, at toll station.
Malaki ang investmeng ipinapasa sa pwersa plant, at mabagal ang pagbabalik ng puhunan.
Ang toll booth ay maaaring kumuha ng bayad kahit anong oras dumating ang trapiko.
Pero rito rin ay ang panganib.
Kung ito ay isang toll gate lamang, iiwasan ito.
May matagalang halaga lamang ito kung ito ay maaaring maging basehan sa panahon ng AI.
Ang pagkomersyalisasyon ng AI sa hinaharap ay hindi magiging eksklusibo sa mga may pinakamalakas na modelo.
Makakarating pa rin sa mga taong makakapagpapalit ng modelo sa mga kakayahan na mabibili, maayos, matatawag, at maipapadala.
Sayin pa nang mas malinaw.
Hindi kasi ang nagtatayo ng kuryente ang unang kumikita.
minsan, ang unang kumikita ay ang taong naglalagay ng kable sa bawat pinto.
At ang AI transit station, ngayon ay kumikita ng posisyong ito.