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 على الورق.

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

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

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 ما يكون غير كافٍ

• تريد استخدام GPT للتحليل، لكن السعر يوجع القلب

• تريد تجربة نماذج مفتوحة المصدر، وتكتشف أنه يتعين عليك إعادة كتابة مجموعة API للتكامل

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

OpenRouter يشبه قليلاً شركة 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 يعمل بنفس الطريقة.)

ما هي منهجيته؟

إيجاد “بيئة مجزأة”، ثم بناء “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 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 النماذج يتفجر بشكل هائل، ويحتاج 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، وندعوكم للاطلاع عليه.

رأي المدير التنفيذي للعمليات Chris Clark يمكن أن يكون مرجعًا للجميع:

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

وهذا يمكن ملاحظته من بيانات شركة OpenRouter نفسها.

استهلاك رموز OpenRouter يقترب من 8 تريليون

نموذج الذكاء الاصطناعي الشهير “تقييم الجمهور”

باعتباره أحد الأوائل في هذا المجال، يمتلك OpenRouter ميزة حصرية: تصنيف.

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 مهمة معينة

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

ما هو أكثر جنونًا؟ في أبريل 2025، ظهر نموذج غامض يُدعى “Quasar Alpha” على OpenRouter.

وبعد أيام، اكتشف الجميع أن: هذا هو GPT-4.1، والذي اختارته OpenAI للإطلاق الحصري على OpenRouter.

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

يوميًا، يستخدم ملايين المطورين هنا نماذج مختلفة. وOpenRouter يعرف:

• أي نموذج هو الأفضل في أداء مهمة معينة

• أي مزود هو الأكثر استقرارًا

• وأي وقت هو الأرخص

هذه البيانات خلقت أكثر تصنيفات LLM موثوقية في الصناعة. وكشفت شركة Menlo Ventures أن حتى Andrej Karpathy (مدير الذكاء الاصطناعي السابق في Tesla، والمؤسس المشارك لـ OpenAI) قد أوصى بها علنًا.

عندما يبدأ عجلة البيانات بالدوران، يصعب على المنافسين اللحاق بها.

أندريه كارباتي على X يذكر تصنيفات OpenRouter للـ LLM

كيف يحقق OpenRouter أرباحه؟

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

تحدد شركات النماذج سعرها، ويأخذون نسبة من المبيعات. هم يربحون “رسوم المرور”، وليس “الفرق”.

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في أوروبا وأمريكا:

2. الحيادية: إذا كانت لديهم نماذج خاصة، هل ستثق في تصنيفاتهم؟

3. النمو الطبيعي للسوق: كلما كبر سوق الذكاء الاصطناعي، زادت حصتهم.

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

كلام أليكس: “نريد أن يشعر المطورون أنهم غير مربوطين بمزود واحد. نريد أن يشعروا أن لديهم خيارات ويمكنهم استخدام أفضل الذكاء، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.” (نريد أن نحرر المطورين من قيد الشركات المزودة، ونعطيهم حرية الاختيار، ويستخدموا أفضل الذكاء الاصطناعي دائمًا.)

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المعلنة)

8 أشخاص، بمعدل نمو سنوي يقارب مليار دولار GMV.

هذا الأداء من حيث الكفاءة الشخصية يتفوق على شركات ريادة الأعمال المماثلة.

سوق كبير، ومساحة صغيرة

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

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

نجاح هذا العمل يتطلب ظهور المزيد من المطورين الصغار والمتوسطين، لأنهم لا يملكون الوقت للقيام بمثل هذا التجميع، ولا يملكون الحجم التفاوضي مع شركات الذكاء الاصطناعي، لذلك يحتاجون إلى وسيط.

هذا العمل قد يكون ذا قيمة للشركات الكبرى عند الاختبار، لكنه لن يكون قادرًا على المنافسة على نطاق واسع.

وفي الواقع، حتى المشاريع المتوسطة الحجم التي تستخدم بشكل أكبر ستتجنب هذا النموذج، مثل مشروع LiteLLM المفتوح المصدر، المجاني وقابل للنشر الذاتي.

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

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

وفي ذلك الحين، يبقى السؤال هل ستستمر في تحقيق التقييم المعلن حاليًا بمضاعفات 100، وهو أمر غير مؤكد.

بالطبع، لا يزال في مرحلة مبكرة، ومن المتوقع أن يستمر في النمو بسرعة عالية، وحدوده تعتمد على التحليل المسبق للمخاطر.

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 API واحدة، يمكن للمطورين الوصول إلى أكثر من 300 نموذج (بما في ذلك GPT-4، Claude، Llama وغيرها)، دون الحاجة لدمج كل شركة نموذج على حدة.

سؤال 2: ما الفرق بين OpenRouter و LiteLLM؟

كلاهما يوفر تجميع API لنماذج اللغة الكبيرة، لكن بنماذج مختلفة. OpenRouter هو خدمة SaaS مستضافة، ويأخذ 5% عمولة؛ بينما LiteLLM هو مشروع مفتوح المصدر، يمكن نشره ذاتيًا، ولا يتطلب رسوم. الميزة الحصرية لـOpenRouter هي تصنيف النماذج العام وغطاء مزودين أوسع.

سؤال 3: من هو مؤسس OpenRouter؟

أليكس أتاله، خريج ستانفورد في علوم الحاسوب، وكان مؤسسًا مشاركًا ومديرًا تقنيًا في OpenSea (أكبر سوق NFT عالمي). ترك OpenSea في 2022، وأسس OpenRouter في 2023. ثروته على الورق تجاوزت 20 مليار دولار في ذروتها.

سؤال 4: كم تمويل حصل عليه OpenRouter؟

في يونيو 2025، أكمل OpenRouter جولة تمويل 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، قامت OpenAI سابقًا باختبار نماذج جديدة بشكل مجهول على منصتها للحصول على ملاحظات غير متحيزة من المطورين. وهذا يدل على أن مجتمع OpenRouter له تأثير معين في الصناعة.