قام ببيع ثروته التي تبلغ 22 مليار قبل انهيار NFT، ثم دخل مجددًا في أكثر مسارات الذكاء الاصطناعي حيوية.

المؤلف: دييا فان

في عام 2022، كانت ثروة خريج من جامعة ستانفورد تتجاوز 20 مليار دولار.

أسس شركة OpenSea، أكبر سوق عالمي لـNFT، بقيمة تقديرية تبلغ 13.3 مليار دولار.

قبل انفجار فقاعة الـNFT بعدة أشهر، اتخذ قرارًا أكثر أهمية بالرحيل.

بعد عامين، حققت شركته الجديدة نموًا بمقدار 10 أضعاف خلال 7 أشهر، وحصلت على استثمارات من a16z و Sequoia و Menlo، بقيمة تقديرية تبلغ 500 مليون دولار.

اسمه أليكس أتاله. وشركته الجديدة تسمى OpenRouter.

هذه قصة عن اختيار الوقت المناسب ونسخ المنهجية.

من هو OpenRouter؟ وما الذي يفعله؟

إذا كنت مطور تطبيقات ذكاء اصطناعي، فبالتأكيد تعرف اسم OpenRouter، ووظيفته الأساسية هي مساعدة المطورين على حل مشكلة تبديل النماذج:

• تريد استخدام Claude لكتابة الكود، لكن تكتشف أنه غالبًا غير كافٍ

• تريد استخدام GPT للتحليل، لكن السعر يوجع قلبك

• تريد تجربة نماذج مفتوحة المصدر، وتكتشف أنه يتعين عليك إعادة كتابة مجموعة جديدة من واجهات برمجة التطبيقات (API)

كل شركة تقدم API مختلفة. وكل مرة تريد تبديل النموذج، عليك تعديل الكود.

ما يفعله OpenRouter يشبه إلى حد كبير تطبيق Ctrip، حيث يجمع جميع شركات الطيران في تطبيق واحد.

واجهة برمجة واحدة، تصل إلى أكثر من 300 نموذج. أكثر من 60 مزودًا. هل تريد التبديل بين النماذج؟ مجرد تعديل سطر واحد في الكود.

OpenRouter كطبقة تجميع متعددة النماذج

مرتان من ريادة الأعمال، بنفس المنهجية

قبل ريادة الأعمال، كان لدى أليكس أتاله خلفية تقنية قوية: تخصص في علوم الحاسوب من ستانفورد، مهندس في Palantir، مؤسس مشارك ومدير تقني في OpenSea…

مؤسس OpenSea أليكس أتاله (يسار) مع Devin Finzer (يمين)

شرح في بودكاست أن هناك نقاط مشتركة بين تجربتيه في ريادة الأعمال:

“نظم OpenSea مخزونًا متنوعًا جدًا ووضعه في مكان واحد… ترى الكثير من التشابه مع كيف يعمل الذكاء الاصطناعي اليوم.” (OpenSea جمع مخزون NFT غير منظم جدًا في مكان واحد… والذكاء الاصطناعي اليوم أيضًا يعمل بنفس الطريقة.)

ما منهجه؟

يبحث عن “بيئة مجزأة”، ثم يبني “طبقة تجميع”.

• في عصر الـNFT: معايير البيانات الوصفية تختلف → تجميع عبر OpenSea

• في عصر الذكاء الاصطناعي: معايير API تختلف → تجميع عبر OpenRouter

قال أليكس في بودكاست جملة أثارت إعجابي: إذا كان بإمكانك تدريب نموذج كبير للذكاء الاصطناعي مقابل 600 دولار فقط، فربما سيكون هناك عشرات الآلاف من النماذج في المستقبل. وعندها، ستحتاج إلى “سوق” خاص بها.

في بداية 2023، كان هذا حكمًا يتعارض مع الإجماع السائد. كانت الرواية السائدة آنذاك أن OpenAI تتقدم على الآخرين، وأن النماذج الأخرى مجرد مرافقة.

لكن أليكس كان على حق.

اليوم، يوجد أكثر من ألف نموذج مفتوح المصدر. Claude و Gemini و Llama و Mistral و DeepSeek… وكل بضعة أسابيع يظهر لاعب جديد.

عالم يتفجر فيه عدد النماذج، يحتاج إلى “طبقة تجميع”. وهذا هو موقع OpenRouter.

سوق ضخم underestimated

وراء نجاح OpenRouter يكمن اتجاه واضح في سوق الذكاء الاصطناعي، وهو أن “الاستنتاج” سيحل محل “التدريب” ليصبح القوة الرئيسية.

الفرق بين الاستنتاج والتدريب، واتجاهات السوق المستقبلية، شرحها بشكل واضح في تحليل Groq أمس، أنصح بمشاهدته.

رأي المدير التنفيذي Chris Clark يمكن أن يكون مرجعًا للجميع:

“نعتقد أن تكاليف الاستنتاج ستتجاوز الرواتب كأهم مصروفات التشغيل لمعظم الشركات المعتمدة على المعرفة خلال الخمس إلى العشر سنوات القادمة.” (نعتقد أن تكلفة الاستنتاج ستتجاوز الرواتب، وتصبح أكبر نفقات التشغيل للشركات المعتمدة على المعرفة خلال 5-10 سنوات القادمة.)

وهذا واضح من بيانات OpenRouter الخاصة.

استهلاك رموز OpenRouter يقترب من 8 تريليون

نموذج الذكاء الاصطناعي “الشائع” المعروف باسم “تقييمات الجمهور”

باعتبارها من أوائل المشاركين في هذا المجال، تمتلك OpenRouter ميزة حصرية: تصنيف الأداء.

بعد معالجة أكثر من 100 تريليون رمز، يعرفون:

• أي نموذج هو الأفضل في كتابة الكود

• أي نموذج هو الأكثر قيمة مقابل السعر

• أي نموذج يحقق قفزات في مهام معينة

أصبح هذا التصنيف مرجعًا هامًا في الصناعة، ويحظى باعتراف كبير في مجتمع المطورين.

والأكثر جنونًا؟ في أبريل 2025، ظهر نموذج غامض يُدعى “Quasar Alpha” على منصة OpenRouter.

وبعد أيام، اكتشف الجميع أن: هذا هو GPT-4.1، وOpenAI اختارت أن يكون الإطلاق الحصري على OpenRouter.

لأن OpenRouter يمتلك أصلًا فريدًا: أكبر مجموعة بيانات لاستخدام النماذج المتعددة على مستوى الشبكة.

يوميًا، يستخدم ملايين المطورين منصتها لاستدعاء نماذج مختلفة. وتعرف OpenRouter:

• أي نموذج يحقق أفضل أداء في أي مهمة

• أي مزود أكثر استقرارًا

• وأي وقت هو الأرخص

هذه البيانات أنتجت أكثر تصنيفات LLM موثوقية في الصناعة. وكشفت شركة Menlo Ventures أن حتى Andrej Karpathy (مدير سابق لذكاء Tesla، ومشارك في تأسيس OpenAI) قد أوصى بها علنًا.

عندما يبدأ نظام البيانات في الدوران، يصعب على المنافسين اللحاق به.

أندريه كارباتي يذكر على X تصنيفات OpenRouter للـLLM

كيف يحقق OpenRouter أرباحه؟

نموذج عمل OpenRouter بسيط نسبيًا: تدفع 100 دولار مقابل استخدام النموذج، ويأخذون 5 دولارات كعمولة.

أسعار النماذج من قبل الشركات المزودة تُحتسب كما هي، وهم يربحون “رسوم المرور”، وليس من الفرق في السعر.

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في الغرب:

2. الحياد في التوجيه: إذا كانت النماذج الخاصة بهم، هل ستثق في تصنيفاتهم؟

3. نمو طبيعي مع السوق: كلما كبر سوق الذكاء الاصطناعي، زادت حصتهم من الأرباح

4. تأثير الشبكة: كلما زاد المستخدمون → زادت البيانات دقة → زادت قيمة التصنيفات → وزاد عدد المستخدمين

كلام أليكس: “نريد أن يشعر المطورون بعدم التقييد من قبل البائعين. نريد أن يشعروا أن لديهم خيارات، ويمكنهم استخدام أفضل الذكاء، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.” (نريد أن نُبقي المطورين غير مرتبطين بمزود واحد، ونوفر لهم خيارات لاستخدام أفضل الذكاءات.)

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المنشورة)

8 أشخاص، بحجم معاملات سنوي يقارب 100 مليون GMV.

هذه الكفاءة في الأداء تعتبر من أعلى المستويات بين الشركات الناشئة المماثلة.

سوق كبير، ومساحة صغيرة

بعد ذكر المميزات، لا بد من الحديث عن بعض المشاكل في هذا النموذج:

الميزة الأساسية لـOpenRouter هي “البيانات” و"المجتمع"، والدوران بدأ بالفعل (كلما زاد المستخدمون → زادت البيانات دقة → زادت قيمة التصنيفات)، لكن هذا النموذج يعتمد بشكل كبير على ازدهار وتدهور بيئة المطورين.

لا يمكن لهذا العمل أن يزدهر إلا إذا ظهر عدد متزايد من المطورين الصغار والمتوسطين، لأنهم لا يملكون الوقت أو الحجم للتفاوض مع شركات الذكاء الاصطناعي، ويحتاجون إلى وسيط لإنجاز ذلك.

هذا العمل قد يكون ذا قيمة للشركات الكبرى عند الاختبار، لكنه لن يكون بمقدورها أن تتوسع بشكل حقيقي.

وفي الواقع، حتى المشاريع المتوسطة الحجم التي تستخدم كميات كبيرة من الذكاء الاصطناعي ستتجنب الاعتماد عليه، مثل مشروع LiteLLM المفتوح المصدر، المجاني وقابل للنشر الذاتي.

المطورون الحساسون للتكلفة سيسألون: “لماذا أدفع 5%؟”

ومع زيادة المنافسة، قد ينخفض هذا النسبة من 5% إلى 3%، أو حتى 2%.

وفي ذلك الحين، يبقى السؤال هل ستتمكن من الحفاظ على التقييم المعلن حاليًا وهو 100 ضعف، وهو أمر غير مؤكد.

بالطبع، لا يزال في مراحله المبكرة، وسيواصل النمو بسرعة عالية، وحدوده المستقبلية تتطلب التفكير المسبق.

نظرة سريعة على OpenRouter في دقيقة واحدة

سؤال 1: ما هو OpenRouter؟

OpenRouter هو منصة تجميع لواجهات برمجة التطبيقات لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). من خلال واجهة برمجة واحدة، يمكن للمطورين الوصول إلى أكثر من 300 نموذج (بما في ذلك GPT-4، Claude، Llama، وغيرها)، دون الحاجة لدمج واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بكل شركة على حدة.

سؤال 2: ما الفرق بين OpenRouter و LiteLLM؟

كلاهما يوفر تجميع لواجهات برمجة تطبيقات LLM، لكن بنماذج مختلفة. OpenRouter هو خدمة SaaS مستضافة، ويأخذ عمولة 5%؛ بينما LiteLLM هو مشروع مفتوح المصدر، يمكن نشره ذاتيًا، ولا يتطلب رسومًا. الميزة الحصرية لـOpenRouter هي تصنيف الأداء العام والنطاق الأوسع للمزودين.

سؤال 3: من هو مؤسس OpenRouter؟

أليكس أتاله، خريج علوم الحاسوب من ستانفورد، وكان مؤسسًا مشاركًا ومديرًا تقنيًا في OpenSea (أكبر سوق NFT عالمي). غادر OpenSea في 2022، وأسس OpenRouter في 2023. ثروته الشخصية تجاوزت 20 مليار دولار في بعض الأحيان.

سؤال 4: كم تمويل حصل عليه OpenRouter؟

في يونيو 2025، أكمل تمويلًا بقيمة 40 مليون دولار (جولة بذرة وجولة A)، بقيادة a16z و Menlo Ventures، بمشاركة Sequoia، وتقدر قيمته بنحو 500 مليون دولار.

سؤال 5: لماذا تختبر OpenAI نماذج جديدة على OpenRouter؟

وفقًا لما كشفت عنه OpenRouter، أن OpenAI كانت تختبر نماذج جديدة بشكل مجهول على منصتها للحصول على ملاحظات غير متحيزة من المطورين. وهذا يدل على أن مجتمع OpenRouter له تأثير معين في الصناعة.