От OpenSea к OpenRouter: «Агрегационный» бизнес-подход серийного предпринимателя

比推Опубликовано 2026-03-13Обновлено 2026-03-13

Введение

Алекс Аталла, сооснователь крупнейшей NFT-платформы OpenSea, создал новый успешный проект OpenRouter — агрегатор API крупных языковых моделей (GPT, Claude, DeepSeek и др.). Платформа объединяет более 500 моделей, предоставляя разработчикам единый интерфейс и взимая 5% комиссии. Всего за 7 месяцев (октябрь 2024 – май 2025) объем транзакций через OpenRouter вырос в 10 раз до $8 млн в месяц. При команде менее 10 человек проект привлек $40 млн от a16z при оценке в $500 млн. Аталла повторяет стратегию OpenSea: не создает активы (NFT или модели ИИ), а агрегирует разрозненные ресурсы, становясь ключевым посредником. Его подход — не предсказывать победителей в технологических гонках, а занимать позицию, через которую неизбежно проходят денежные потоки. Успех OpenRouter усилился с ростом популярности AI-агентов вроде OpenClaw, использующих его как провайдера по умолчанию. История Аталлы демонстрирует: вместо спекуляций на "хотейках" выгоднее строить инфраструктуру, которая останется востребованной независимо от исхода рыночной лихорадки.

Автор: David, Deep Wave TechFlow

Оригинальное название: Тот, кто ушёл на пике NFT, теперь — самый скрытый победитель за OpenClaw


OpenClaw набирает популярность, но компания, которая тихо заработала на этом ажиотаже, — это та, о которой вы, возможно, не слышали:

OpenRouter.

Чтобы работать, OpenClaw необходимо подключать различные ИИ-модели: у Claude, GPT, DeepSeek — свои тарифы и API. OpenRouter занимается тем, что объединяет эти модели в один пакет: вы используете их через него, а он зарабатывает на разнице.

Этим бизнесом занимается Алекс Аталла. Его компания только что привлекла 40 миллионов долларов под руководством a16z, и сейчас её оценка составляет 500 миллионов.

Вы, возможно, ещё не знаете, что его предыдущим проектом был OpenSea — крупнейшая в мире NFT-биржа, чья пиковая оценка一度 превышала 13 миллиардов долларов.

Однако он решил уйти в самый разгар бума NFT, и через несколько месяцев рынок NFT рухнул.

Сейчас он снова зарабатывает на волне ажиотажа вокруг ИИ.

От агрегации ликвидности к агрегации больших моделей

Алекс Аталла, выпускник факультета компьютерных наук Стэнфорда.

В 2018 году он вместе с Девином Финзером основал OpenSea. Делали они простую вещь: другие создают NFT, а они предоставляют площадку для торговли, беря 2,5% с каждой сделки.

OpenSea не производит NFT, не спекулирует NFT, а просто предоставляет полки, агрегируя ликвидность.

В 2021 году начался бум NFT, и такие хиты, как Bored Ape, стали популярными символами. На пике месячный объём торгов на OpenSea достигал 5 миллиардов долларов, а Forbes оценил совокупное состояние Аталлы и Финзера в 2,2 миллиарда долларов.

В июле 2022 года он ушёл с поста CTO, заявив, что хочет заняться чем-то новым.

Последующие события всем известны: NFT рухнули, рынок полностью замер, и бизнес OpenSea тоже оказался в упадке. Однако на любом пиру кто-то платит по счетам, а Алекс ушёл до того, как музыка закончилась.

В 2023 году он уже начал работать над проектом под названием OpenRouter. Если объяснять в двух словах:

Это платформа-агрегатор и маршрутизатор для больших моделей, которая объединяет API сотен моделей за одним интерфейсом. Разработчики подключаются и делают вызовы, а OpenRouter берёт 5% комиссии.

Вы можете спросить: зачем обращаться к OpenRouter, если можно напрямую к OpenAI, Anthropic, чтобы вызывать Claude или GPT?

Конечно, можно.

Но сейчас вряд ли кто-то использует только одну модель: код пишут с Claude, ищут информацию с Gemini, а экономные задачи отдают DeepSeek. У каждого сервиса — отдельная регистрация, отдельное пополнение счёта, и форматы API разные...

Не говоря уже о том, что многим пользователям, желающим использовать Claude и GPT, невозможно напрямую подключиться к их API из-за ограничений.

Таким образом, OpenRouter становится путём наименьшего сопротивления. Один интерфейс, более 500 моделей, единый формат, автоматическое переключение — один ключ решает все проблемы.

Возможно, вы не заметили, но в OpenClaw провайдером по умолчанию (поставщиком API) ранее был OpenRouter.

Источник: пользователь Zhihu Feng Контрольный Алхимик

Когда вы вызываете Claude или DeepSeek, запрос сначала идёт к нему, а затем перенаправляется к производителю модели. Даже в документации OpenClaw указано:

Если система не распознаёт формат вашего API-ключа, по умолчанию используется OpenRouter.

Насколько быстро растёт этот бизнес?

В октябре 2024 года через OpenRouter ежемесячно проходило 800 тысяч долларов. К маю 2025 года эта цифра достигла 8 миллионов долларов.

За семь месяцев — в десять раз.

За год через его руки прошло более 100 миллионов долларов. Он берёт с этого 5%, получая 5 миллионов, при этом в команде меньше десяти человек.

Источник: sacra.com

a16z на основе его данных написали отраслевой отчёт под названием «Состояние ИИ: 100 триллионов токенов»; Stripe специально разработали для него индивидуальную систему биллинга.

И по мере нынешнего взлётного успеха OpenClaw, всё больше разработчиков и энтузиастов присоединяются, экспериментируя и сжигая токены, что неизбежно требует вызова различных больших моделей. Это окончательно подогрело бизнес OpenRouter.

Более того, a16z возглавили раунд инвестиций в эту компанию, оценив её в 500 миллионов.

Человек, продающий лопаты, снова стал тем, кто продаёт лопаты.

Разные тренды, одинаковая модель

Если внимательно посмотреть на эти два бизнеса Алекса, их структура практически identical.

Бизнес OpenSea заключался в том, чтобы не создавать NFT, а размещать созданные другими NFT в одном месте, позволять покупателям и продавцам торговать и брать 2,5%. Бизнес OpenRouter заключается в том, чтобы не обучать модели, а размещать обученные другими модели в одном месте, позволять разработчикам делать вызовы и брать 5%.

Эта стратегия, кажется, стала его зоной комфорта. Будь то NFT или ИИ, структура всего рынка очень похожа:

Сторона предложения крайне фрагментирована, сторона спроса (покупатели) не знает, где найти предложение, а он стоит посередине в качестве полки.

Насколько фрагментированными были NFT в 2021 году? Десятки блокчейнов, сотни проектов, десятки тысяч новых коллекций ежедневно. Если вы хотите купить Bored Ape, вы не будете искать на сайте каждого проекта. OpenSea собрал их все в одном месте: вы выбираете и покупаете, контрагент предлагает цену и продаёт вам.

Насколько фрагментированы большие модели в 2025 году? OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, Mistral, 01.AI... Только основных — более десятка, плюс сотни из open-source сообщества.

Сегодня лучше писать код с Claude, завтра вышла новая версия Gemini с улучшенным поиском, послезавтра DeepSeek подешевел вдвое. Каждая смена требует изменения интерфейса.

Сам Аталла однажды очень чётко объяснил эту логику:

«OpenSea объединил очень разрозненные запасы в одном месте. Сегодняшний ИИ очень на это похож.»

Ему не нужно знать, какой NFT вырастет в цене, и не нужно знать, какая модель победит. Ему нужно знать только одно: чем более фрагментировано предложение, тем ценнее посредник.

И что интересно, так это временные точки.

Когда он ушёл в июле 2022 года, оценка OpenSea всё ещё была на высоте, месячный объём торгов NFT хоть и снизился с пика, но никто не думал о крахе. Он сказал, что хочет «создать что-то новое с нуля». Полгода спустя вышел ChatGPT, началась эра больших моделей.

Он что-то разглядел или ему просто повезло?

Я не знаю. Но одно можно утверждать точно:

Когда он регистрировал OpenRouter в начале 2023 года, на рынке практически не существовало продуктов-маршрутизаторов для ИИ-моделей. К тому времени, когда все осознали необходимость единого интерфейса, он уже был на месте.

В上一次 раз он сделал то же самое в нише NFT. К тому времени, когда все ринулись в эту сферу, он уже был крупнейшей платформой.

Важно ли, что в тренде — ИИ?

В каждой волне ажиотажа большинство задаётся вопросом: что будет в тренде?

В 2021 году — какой NFT вырастет, в 2024 — какая мемная монета даст x100, в 2025 — какое ИИ-приложение выстрелит, в 2026 — что можно сделать с раками.

Алекс Аталла, вероятно, задаётся другим вопросом. Мне кажется, его ход мыслей таков: что бы ни стало популярным, через что будут проходить деньги?

Эти два вопроса кажутся не сильно отличающимися, но на самом деле это совершенно разные ставки.

Ставя на «что будет в тренде», вам нужно угадать один раз. Bored Ape вырастет, PEPE даст x100, какое-то ИИ-приложение станет следующим ChatGPT. Угадал — разбогател, не угадал — потерял всё. Опыт большинства — второй вариант.

Ставя на «через что пройдут деньги», вам не нужно угадывать ни одного конкретного исхода. NFT выросли — сделки происходят на OpenSea, он получает комиссию. Война ИИ-моделей идёт всё ожесточённее — разработчикам всё больше нужен единый интерфейс для переключения, OpenRouter становится всё более востребованным.

Не ставить на победителя, а ставить на то, что эта битва будет долгой.

Если оглянуться назад, в каждом цикле больше всего денег зарабатывали платформы, занимающие именно эту позицию.

Золотоискатели приходят и уходят, а продавец воды постоянно получает деньги.

Но я думаю, что просто говорить «продавать воду» или «продавать лопаты» — недостаточно. Среди продавцов лопат тоже много обанкротившихся. Аталла сделал одну более конкретную вещь правильно: он每次都 занимал позицию агрегатора.

Не любое инструментальное решение может собирать плату за проход. Вы должны быть тем, кто объединяет разрозненные предложения. Чем более фрагментировано предложение, чем выше стоимость переключения, тем больше定价权 у среднего, агрегирующего слоя.

Это также объясняет, почему он оба раза выходил на рынок на самой ранней стадии. Потому что у бизнеса агрегации есть особенность:

Тот, кто пришёл первым и заключил контракты с поставщиками, становится практически недосягаемым для последователей.

Таким образом, исключительность Аталлы, как я это понимаю, можно свести к двум фразам:

Первое: не угадывать, кто победит, а искать перекрёсток, через который должны пройти все. Второе: строить дорогу тогда, когда другие ещё даже не осознали необходимость в перекрёстке.

Талантливые люди не выбирают стол

Сейчас, мне кажется, особенно громко звучат два мнения.

Одни говорят, что AI Agent — это игрушка, установка OpenClaw бесполезна кроме как для сжигания токенов; другие говорят, что это очередная спекуляция на ИИ, и через три месяца никто не вспомнит.

Возможно, оба мнения верны.

Но для таких людей, как Алекс Аталла, это не имеет значения.

Будет ли OpenClaw полезен или нет, он всё равно получает деньги. Сегодня вам надоели раки, и вы удалили приложение — но токены, сожжённые за эти две недели, уже прошли через его руки.

Кто-то считает NFT грязными, пирамидой, scamом. Он построил на них компанию с оценкой в 13,3 миллиарда. Кто-то считает AI Agent пузырём, спекуляцией, не видя в них бизнес-модели. Он построил на них компанию с оценкой в 500 миллионов...

Возможно, талантливым людям действительно не нужно, чтобы мы одобряли нишу, в которой они работают.

За столом NFT он заработал. За столом ИИ он снова зарабатывает. Что будет на следующем столе — никто не знает.

Но я предполагаю, что он снова будет собирать деньги на входе.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Группа в TG БиТуш:https://t.me/BitPushCommunity

Подписка на TG БиТуш: https://t.me/bitpush

Оригинальная ссылка:https://www.bitpush.news/articles/7619501

Связанные с этим вопросы

QКто является основателем OpenRouter и какой его предыдущий успешный проект?

AАлекс Аталла, сооснователь OpenSea, крупнейшей в мире NFT-биржи.

QКакую бизнес-модель использует OpenRouter и как она связана с OpenSea?

AOpenRouter агрегирует API множества ИИ-моделей, взимая 5% комиссии, аналогично OpenSea, которая агрегировала NFT-транзакции с комиссией 2.5%.

QКакой рост доходов показал OpenRouter с 2024 по 2025 год?

AОбъем средств, проходящих через OpenRouter, вырос с $800,000 в октябре 2024 до $8 миллионов в мае 2025 года — десятикратный рост за семь месяцев.

QКакова текущая оценка OpenRouter и кто является инвестором?

AКомпания оценивается в $500 миллионов после раунда финансирования в $40 миллионов под руководством a16z.

QКакова ключевая стратегия Алекса Аталлы в бизнесе согласно статье?

AЕго стратегия — не предсказывать победителей, а занимать агрегирующую позицию на раннем этапе, создавая точку доступа для分散ных рынков (NFT или ИИ-моделей).

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit47 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist48 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit52 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit52 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片