加密貨幣熊市創業指南第二部分：AI 訪問的代幣中心

原創｜Odaily 星球日報（@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 22 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，海內外已湧現出大量以「低價 API」為賣點的中轉服務，從閑魚的 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。

在後文中，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。不是因為這個項目本身有多傳奇，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密鑰，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。

根據研究團隊對 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。

這解釋了為何許多超低價平台頻繁跑路。並非主動詐騙，而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」批量註冊賬號池、「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數據風險。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，斯坦福 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——在碎片化的供應側之上建立標準化聚合入口。

OpenRouter 現已接入超過 60 家推理服務商、300+ 個模型，全球用戶超過 420 萬，接入應用超過 25 萬個。一個統一的 OpenAI 兼容接口，讓開發者能以最低摩擦訪問任何主流模型。

此外，Crypto 支付路徑也是鮮少人涉足的領域。

Openrouter 平台罕有地開放了透過 Coinbase Business Checkouts 以加密貨幣購買 Credits 的渠道，用戶可直接以 USDC/ETH 進行鏈上充值，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，但對於希望避開傳統支付摩擦的用戶而言，此溢價仍在可接受範圍內。

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

OpenRouter 採用「加密原生+全球開發者」路線，核心優勢在於合規性與創始人信譽。APIMart 的差異化在於多模態覆蓋範圍廣泛與國產模型整合深度，已接入 Qwen、ByteDance 等系列，對反向出海策略尤為友好。cabbagewwc 代表的國內開發者中轉站，深耕本地化運營與人民幣計價服務，是距離國內模型供應源最近的一環。

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」。

According to the attempt where refined processing profit far exceeds crude processing, the profit spread of the latter is naturally more astonishing.

以 2026 年初數據為參照：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。

這些模型在海外的可獲得性相對極低：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，構成了一道隱形的準入壁壘。

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 兼容接口，以 USDT/USDC 計價，向海外開發者與初創團隊出售。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

不盲目唱多。在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 配額、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，賬期很容易出問題。

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；賬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，對於沒有海外社區運營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。數據安全與跨境合規，將國產模型服務出售給海外用戶涉及數據出境合規要求，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 牌照要求。

另一點：業界已有多項證據表明，部分中轉平台將用戶 prompt 數據打包出售以用於模型訓練。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，而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 兼容協議轉換、Crypto 支付通道、海外用戶運營——目前市場上幾乎不存在。

這既是機會，也是現實的難度所在。