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2 个月估值从 13 亿暴涨到 100 亿美元!最大 AI 中转站 OpenRouter 要被收购了

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作者: 新智元

Stripe 正在谈判收购 OpenRouter

据《华尔街日报》和 The Information 分别援引知情人士消息,交易价格可能接近 100 亿美元(约合人民币 680 亿元)。

2 个月估值从 13 亿暴涨到 100 亿美元!最大 AI 中转站 OpenRouter 要被收购了

2 个月估值从 13 亿暴涨到 100 亿美元!最大 AI 中转站 OpenRouter 要被收购了

两个月前 OpenRouter 的估值还只有 13 亿美元(约合人民币 88 亿元),溢价近 7 倍。

交易可能在一个月内宣布,但也可能告吹。

The Information 的消息称,Databricks 此前也与 OpenRouter 谈过收购,后续进展不明。

Stripe 发言人对《华尔街日报》称「不对传闻和猜测置评」。

OpenRouter 的名字可能大多数人没听过,但它做的事跟每个 AI 用户有关。

打开一个 AI 翻译工具,输入一段话,几秒后拿到结果。

你看不到的是:这段话到底被发给了 GPT、Claude,还是某个便宜得多的开源模型。

这个「选哪个模型」的决定,越来越多由 OpenRouter 这类中间层来做。

一个简单的类比:如果 AI 模型是航班,OpenRouter 就是去哪儿。

开发者通过它一个 API 接入 400 多个大模型,按任务复杂度、成本和响应速度自动匹配。

总结一封日常邮件不需要动用最贵的前沿模型,处理一份法律合同则会被导向能力更强的那个。

用户体验没变,但背后的账单差了几倍。

这也解释了一件事:为什么不少 AI 产品能维持低价甚至免费。

OpenRouter 由 Alex Atallah 和 Louis Vichy 在 2023 年创办。

2 个月估值从 13 亿暴涨到 100 亿美元!最大 AI 中转站 OpenRouter 要被收购了

Alex Atallah

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Louis Vichy

Atallah 的上一段创业是 NFT 交易平台 OpenSea,高峰期估值 133 亿美元。

NFT 退潮后他在 2022 年离开,转做 AI 基础设施。

他在一次采访中说过:

增长数据验证了这个判断。

据 The Information 报道,截至今年 4 月 OpenRouter 年化收入达到 5000 万美元,半年翻了 5 倍。

平台上架超过 400 个大模型,开发者用户超过 100 万。

投资方包括 CapitalG(Alphabet 旗下增长基金)、Menlo Ventures 和 a16z,累计融资 1.53 亿美元。

Stripe 是全球最大的互联网支付处理商,帮数百万企业完成线上收款。

过去一年,这家公司把业务密集地往 AI 基础设施延伸。

2025 年 12 月,Stripe 花约 10 亿美元收购了按使用量计费平台 Metronome。

Metronome 帮 AI 公司按 Token 用量向客户收费,OpenAI 和 Anthropic 都是它的客户。

Stripe CEO Patrick Collison 当时说:

加上 OpenRouter,Stripe 的意图浮出水面:选模型、计费、收款,一条链路全打通。

如果把 AI 应用比作餐厅,Stripe 同时成了食材调配员(帮你选模型)、水电表(按量计费)和收银台(支付)。

对企业客户来说,一个供应商就能管住全部 AI 用量和账单。

Stripe 有弹药做这件事。

据 The Information 报道,Stripe 2025 年自由现金流 32 亿美元,同比增长 52%,全年收入约 68 亿美元。

2 个月估值从 13 亿暴涨到 100 亿美元!最大 AI 中转站 OpenRouter 要被收购了

今年 2 月的员工老股转让把估值推到 1590 亿美元。

同一时期 Stripe 还联手私募基金 Advent International 向 PayPal 发出约 530 亿美元的收购要约,PayPal 嫌价格太低,谈判还在继续。

100 亿美元买一家年收入 5000 万的公司,看上去是天价。

但 OpenRouter 的收入半年翻了 5 倍,赌注落在增速上。

更关键的是位置:当企业从绑定单一 AI 模型转向多模型混用,控制路由层的人就拿到了分配流量的权力。

哪个模型被优先推荐、哪个被排在后面,都在这一层决定。

对普通用户来说,变化不在明天,但方向已经可以看到。

Stripe 收购 Metronome 拿下了「怎么收钱」,拿下 OpenRouter 就拿下了「用谁的模型」。两个问题合在一起,就是 AI 应用的入口。

你未来用的每一个 AI 产品,它的成本和背后的模型选择,正在从应用开发者手里往下沉,沉到基础设施这一层。

参考资料:

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