提供了一次方便，最后反而吸引到了一批相对稳定的中小企业客户。这些客户对合规性要求不会特别高，每月消耗在几百到几千美金。如果是大客户，可能更倾向于私有化部署。“这个行业是很乱的，不懂技术照样可以做，照样可以赚到钱。”夏达说，理论上而言，一个人只要懂得怎么开通Claude Code或GPT的订阅，就能做这个生意。“甚至花笔钱找人帮你搭起来也一样。”要把中转站当成一门正经生意来做，也不是没有门槛。例如，不用开源框架、重写底层代码，其必要性在于对一些bug能够更好追踪和处理；再比如增加成本投入，把号池扩大两倍，以做到更好的负载均衡；更有技术能力的，就对可能出现的错误分发进行更好的算法优化。站在这个角度来说，不懂维稳和售后的中转站存活时间都不长。有时候它们不一定是主观上“跑路”，而是真的没有承接能力。夏达现在有种预感，中转站赚钱的风口要过去了。一方面，Anthropic在加速收紧政策。4月5日，Claude Code负责人Boris Cherny官方宣布Claude订阅不再支持OpenClaw等第三方harness平台。而在中转站面对的需求里，绝大多数人都是冲着Claude去的，别的模型不具备足够吸引力。另一方面，他发现中转站Token消耗量没有持续暴涨，变得贴近龙虾爆火前的水平。“你会发现C端用户因为OpenClaw热度来了，又因为OpenClaw回冷走了，所以没什么意义。”2026年一季度，OpenRouter数据显示，中国大模型厂商屡次占领Token消耗量榜单前五。DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱、千问、阶跃星辰、小米等中国厂商名称，稳定交替出现在其按周总结的市占率前十名单中。“大厂会吃掉大部分市场，剩下才是我们小个体户的盘子。”夏达清楚意识到。出海，是团队留在AI牌桌上的一个机会。据一名AI Infra技术人员拆解，Token成本的核心构成是算力成本，再往下拆解还可以分为GPU成本、服务器成本、机房成本、电力成本等。“静态来看，对几乎所有大模型，GPU芯片都占成本绝大部分。动态来看，不同模型结构设计对成本影响程度最大，差距可达10倍。”他说，而这是中国模型厂商最下功夫的地方之一。于是在Token时代，国产模型因为有算力和电力的成本优势，结合自身的算法创新，有机会往海外做更大规模输出，在一个由IaaS（基础设施即服务）向MaaS（模型即服务）的集体转型趋
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