From OpenSea to OpenRouter: The Business Strategy of a Serial Entrepreneur in 'Aggregation'

比推Xuất bản vào 2026-03-13Cập nhật gần nhất vào 2026-03-13

Tóm tắt

From OpenSea to OpenRouter: The "Aggregation" Playbook of a Serial Entrepreneur Alex Atallah, co-founder of OpenSea (the largest NFT marketplace, once valued at $13 billion), left at the NFT market's height before its collapse. He has now founded OpenRouter, an AI model aggregation platform that unifies API access to over 500 models (including Claude, GPT, and DeepSeek) and charges a 5% fee on transactions. OpenRouter simplifies developer access by providing a single interface, avoiding the complexity of dealing with multiple providers, separate registrations, and API inconsistencies. Its growth has been rapid: monthly transaction volume surged from $800,000 in October 2024 to $8 million by May 2025, with annual processed value exceeding $100 million. The company, recently valued at $500 million after a $40 million funding round led by a16z, benefits from the AI boom and tools like OpenClaw, which uses OpenRouter as a default provider. Atallah’s strategy remains consistent: he doesn’t bet on which specific asset or model will succeed but instead positions himself as the essential intermediary in fragmented market—aggregating supply and capturing value through transaction fees. His approach highlights the power of building platforms that become critical infrastructure, regardless of which trend emerges next.

Author: David, Deep Tide TechFlow

Original Title: The Person Who Exited at the Peak of NFTs Is Now the Most Hidden Winner Behind OpenClaw


OpenClaw is trending, but the one quietly making money in this wave is a company you might not have heard of:

OpenRouter.

To use OpenClaw, you need to connect various AI models to get things done. Claude, GPT, DeepSeek—each has its own pricing and interfaces. What OpenRouter does is bundle these models together. You use them through OpenRouter, and it profits from the margin.

The person behind this business is Alex Atallah. His company just raised $40 million led by a16z, and it's now valued at $500 million.

What you might not know is that his previous company was OpenSea, the world's largest NFT marketplace, which once reached a valuation of over $13 billion at its peak.

However, he chose to exit at the height of the NFT craze. A few months later, the NFT market crashed.

Now, he's making money again in the AI boom.

From Liquidity Aggregation to Large Model Aggregation

Alex Atallah, a Stanford computer science graduate.

In 2018, he co-founded OpenSea with Devin Finzer. The idea was simple: others mint NFTs, and they provide a platform for buying and selling, taking a 2.5% cut from each transaction.

OpenSea doesn't produce NFTs or speculate on them; it just provides shelves and aggregates liquidity.

When the NFT craze hit in 2021, breakout projects like Bored Ape Yacht Club became cultural phenomena. At its peak, OpenSea's monthly trading volume exceeded $5 billion. Forbes estimated that he and Finzer had a combined net worth of $2.2 billion.

In July 2022, he stepped down as CTO, saying he wanted to work on something new.

What happened next is well-known: NFTs crashed, the market entered a deep freeze, and OpenSea's business was in shambles. However, while the feast had its losers, Alex left before the music stopped.

In 2023, he started working on something called OpenRouter. In a nutshell:

It's an aggregation and routing platform for large models, putting hundreds of model APIs behind a single interface. Developers call them through OpenRouter, which takes a 5% fee.

You might ask, why not just go directly to OpenAI or Anthropic to call Claude or GPT?

Of course, you can.

But nowadays, no one uses just one model. You might use Claude for coding, Gemini for research, and delegate cost-effective tasks to DeepSeek. Each requires separate registration, top-ups, and has different interface formats...

Not to mention that many users who want to use Claude or GPT can't directly access their APIs from within China.

Thus, OpenRouter becomes the path of least resistance. One interface, over 500 models, unified format, automatic switching—one key to rule them all.

You might not have noticed while using OpenClaw, but the default provider (API provider) in the configuration file was OpenRouter.

Image source: Zhihu user Feng控炼丹师

When you call Claude or DeepSeek, the request goes to OpenRouter first, then is forwarded to the model provider. Even OpenClaw's documentation states:

If the system doesn't recognize your API key format, it defaults to OpenRouter.

How fast is this business growing?

In October 2024, the amount of money flowing through OpenRouter monthly was $800,000. By May 2025, that number had grown to $8 million.

Seven months, tenfold growth.

Over a year, more than $100 million passed through his hands. He takes a 5% cut, netting $5 million, with a team of fewer than ten people.

Image source: sacra.com

a16z used his data to write an industry report titled "The State of AI: 100 Trillion Tokens"; Stripe customized a billing system specifically for him.

And with the explosion of OpenClaw this year, more developers and enthusiasts are pouring in, finding creative ways to burn tokens, inevitably needing to call various large models. This has completely fueled OpenRouter's business.

Moreover, a16z led an investment round in the company, valuing it at $500 million.

A seller of shovels has once again become a seller of shovels.

Different Hotspots, Same Model

If you look closely at Alex's two businesses, their structures are actually the same.

OpenSea's business was not minting NFTs but putting others' minted NFTs in one place. Buyers and sellers come to trade, and it takes a 2.5% cut. OpenRouter's business is not training models but putting others' trained models in one place. Developers come to call them, and it takes a 5% cut.

This approach seems to be his comfort zone. Whether it's NFTs or AI, the market structures share very similar characteristics:

The supply side is extremely fragmented, and demand-side buyers don't know where to find the supply. He stands in the middle as the shelf.

How fragmented were NFTs in 2021? Dozens of chains, hundreds of projects, tens of thousands of new collections every day. If you wanted to buy a Bored Ape, you couldn't check each project's website one by one. OpenSea aggregated them; you came to browse and buy, and sellers offered them to you.

How fragmented are large models in 2025? OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, Mistral, 01.AI... Dozens of mainstream ones, plus hundreds from the open-source community.

Today, Claude might be best for coding; tomorrow, a new version of Gemini might be stronger for search; the day after, DeepSeek might halve its prices. Each switch requires changing the interface.

Atallah himself once said something that explains this logic very clearly:

"OpenSea brought very fragmented inventory together in one place. AI today looks very similar to that."

He doesn't need to know which NFT will rise or which model will win. He only needs to know one thing: the more fragmented the supply, the more valuable the middleman.

Moreover, the timing is interesting.

When he left in July 2022, OpenSea's valuation was still high. Although monthly NFT trading volume had fallen from its peak, no one thought it would crash. He said he wanted to "build something new from scratch." Half a year later, ChatGPT was released, and the era of large models began.

Did he see something, or was it just good luck?

I don't know. But one thing is certain:

When he registered OpenRouter in early 2023, AI large model routing products barely existed in the market. By the time everyone realized the need for a unified interface, he was already there.

Last time, he did the same thing in the NFT space. By the time everyone crowded in, he was already the largest platform.

Does It Matter If AI Is Hot?

In every wave of hype, most people ask: What will be hot?

In 2021, it was which NFT would rise; in 2024, which meme coin would 100x; in 2025, which AI application would break out; in 2026, what can be done with crayfish.

Atallah probably asks a different question. I think his thought process is: No matter what becomes hot, where will the money flow?

These two questions seem similar but are actually completely different bets.

Betting on "what will be hot," you need to guess right once. Bored Ape will rise, PEPE will 100x, some AI product will be the next ChatGPT. Guess right and get rich; guess wrong and go to zero. Most people experience the latter.

Betting on "where the money flows," you don't need to guess any single winner correctly. If NFTs rise, transactions happen on OpenSea, and he collects fees. The more fierce the AI model war, the more developers need a unified interface to switch between them, and the busier OpenRouter becomes.

Don't bet on who wins; bet that the battle will be long.

Looking back, those who make the most money in every cycle, in any industry, are usually platforms in this position.

Gold rushers come and go, but the water sellers keep collecting money.

But I think simply saying "selling water" or "selling shovels" isn't enough. Many shovel sellers have also failed. Atallah did something more specific right: he consistently positioned himself at the aggregation point.

Not just any tool can collect tolls. You need to be the one who consolidates fragmented supply. The more fragmented the supply and the higher the switching costs, the more pricing power the aggregation layer in the middle has.

This also explains why he entered both markets so early. Because aggregation businesses have one characteristic:

The first mover signs up the supply, making it hard for others to catch up.

So, Atallah's exceptional skill, I summarize in two sentences:

First, don't guess who will win; find the crossroads everyone must pass through. Second, build the road before others even realize they need a crossroads.

Exceptional People Never Choose the Table

Right now, I feel two voices are particularly loud.

One says AI Agents are toys; installing OpenClaw is useless except for burning tokens. The other says this is just another wave of AI hype, and no one will remember it in three months.

Both views might be right.

But for someone like Alex Atallah, it doesn't really matter.

Whether OpenClaw is useful or not, he's making money. If you think crayfish are boring and uninstall it today, the tokens you burned these two weeks have already passed through his hands.

Some think NFTs are dirty, a Ponzi scheme, a scam. He built a company valued at $13.3 billion on it. Some think AI Agents are a bubble, hype, with no business model. He built a company valued at $500 million on it...

Exceptional people probably don't need us to look down on the fields they're in.

He made money at the NFT table. He's making money again at the AI table. No one knows what the next table will be.

But I guess he'll still be at the door collecting tickets.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Bitpush TG Discussion Group:https://t.me/BitPushCommunity

Bitpush TG Subscription: https://t.me/bitpush

Original article link:https://www.bitpush.news/articles/7619501

Câu hỏi Liên quan

QWho is the founder of both OpenSea and OpenRouter, and what is his background?

AAlex Atallah, a Stanford computer science graduate, is the co-founder of OpenSea and the founder of OpenRouter.

QWhat is the core business model of OpenRouter, and how does it generate revenue?

AOpenRouter aggregates hundreds of AI models into a single API interface, allowing developers to access them uniformly. It charges a 5% fee on each API call made through its platform.

QHow did Alex Atallah's timing in leaving OpenSea and starting OpenRouter prove advantageous?

AHe left OpenSea at its peak in July 2022, just before the NFT market crashed, and started OpenRouter early in 2023, positioning it as a key aggregator before the AI model market became crowded.

QWhat key market condition does Alex Atallah's business strategy rely on for success?

AHis strategy relies on highly fragmented supply in a market, where both providers and users benefit from a centralized aggregator that reduces complexity and switching costs, giving the middle layer pricing power.

QWhat was OpenRouter's growth in transaction volume from October 2024 to May 2025?

AOpenRouter's monthly transaction volume grew from $800,000 in October 2024 to $8 million in May 2025, a tenfold increase in seven months.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit46 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit46 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit52 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit52 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片