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

المؤلف: دييافان

في عام 2022، تجاوز ثروة أحد خريجي جامعة ستانفورد على الورق ملياري دولار.

أسس OpenSea، أكبر سوق عالمي للرموز غير القابلة للاستبدال (NFT)، بقيمة تقديرية تبلغ 13.3 مليار دولار.

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

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

اسمه هو 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، حيث يتمثل دوره الأكبر في مساعدة المطورين على حل مشكلة تبديل النماذج:

• تريد استخدام Claude لكتابة الكود، لكنك تجد أن قدرته غالبًا غير كافية

• تريد استخدام GPT للتحليل، لكن السعر يسبب لك الألم

• تريد تجربة نماذج مفتوحة المصدر، وتكتشف أنك بحاجة لإعادة كتابة مجموعة جديدة من واجهات برمجة التطبيقات (API)

كل شركة تقدم نماذج API مختلفة. وكل مرة تقوم بتبديل النموذج، يتعين عليك تعديل الكود.

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

واجهة برمجة تطبيقات 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 أن يبدأ أليكس أتاله في ريادة الأعمال، كان لديه خلفية برمجية 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 لنفسه في بودكاست عن أوجه التشابه بين تجربتيه في ريادة الأعمال:

“نظم OpenSea مخزونًا متنوعًا جدًا ووضعه في مكان واحد… ترى الكثير من أوجه التشابه مع كيفية عمل 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 NFT: معايير البيانات الوصفية تختلف → تجميع عبر OpenSea

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

قال أليكس في بودكاست جملة أثرت فيّ كثيرًا: 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 عام 2023، كان هذا حكمًا يتعارض مع الإجماع السائد. كانت الرواية السائدة آنذاك أن: OpenAI تتقدم بشكل كبير، وأن النماذج الأخرى مجرد منافسين ثانويين.

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 يتضاعف فيه عدد النماذج بشكل هائل، يحتاج إلى “طبقة تجميع”. وهذا هو موقع OpenRouter.

سوق ضخم underestimated

نجاح OpenRouter يعود إلى الاتجاه الواضح في سوق الذكاء الاصطناعي اليوم، وهو أن “الاستنتاج” سيحل محل “التدريب” ليصبح القوة الرئيسية.

الفرق بين الاستنتاج والتدريب، واتجاهات السوق المستقبلية، شرحها بشكل واضح في تحليل Groq أمس، ويمكنكم الاطلاع عليه.

رأي المدير التنفيذي للعمليات (COO) كريس كلارك يمكن أن يكون مرجعًا للجميع:

“نعتقد أن تكاليف الاستنتاج ستتجاوز الرواتب كأكبر مصروفات تشغيلية لمعظم الشركات المعرفية خلال الخمس إلى العشر سنوات القادمة.” (نعتقد أن تكلفة الاستنتاج ستتجاوز الرواتب، لتصبح أكبر نفقات التشغيل للشركات المعرفية خلال 5-10 سنوات.)

وهذا واضح من بيانات شركة OpenRouter نفسها.

استهلاك رموز OpenRouter يقترب من 8 تريليون

نموذج الذكاء الاصطناعي “الشهير” في الصناعة

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 باعتراف كبير في مجتمع المطورين.

والأكثر جنونًا؟ في أبريل 2025، تم إطلاق 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 فريدًا: أكبر مجموعة بيانات لاستخدام النماذج المتعددة على مستوى الشبكة.

يستخدم ملايين المطورين هنا نماذج مختلفة يوميًا. وOpenRouter يعرف:

• أي نموذج هو الأفضل في أداء مهمة معينة

• أي مزود هو الأكثر استقرارًا

• وأي وقت هو الأرخص

هذه البيانات خلقت أكثر تصنيفات النماذج موثوقية في الصناعة. وكشفت شركة Menlo Ventures أن حتى أندريه كارباتي (مدير أبحاث الذكاء الاصطناعي السابق في تسلا، والمؤسس المشارك لـ OpenAI) قد أوصى بها علنًا.

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

أندريه كارباتي يذكر تصنيفات OpenRouter للـ LLM على X

كيف يحقق OpenRouter أرباحه؟

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

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

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في الغرب:

2. الحياد في الموقع: إذا كانت النماذج التي يملكها OpenRouter، هل ستثق في تصنيفه؟

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

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

“قال أليكس مباشرةً:“نريد من المطورين ألا يشعروا بالاعتماد على مزود واحد. نريد أن يشعروا أن لديهم خيارات، ويمكنهم استخدام أفضل الذكاءات، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.””

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المنشورة)

8 أشخاص، بحجم معاملات سنوي يقارب مليار دولار GMV.

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

سوق كبير، ومساحة صغيرة

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

الميزة الأساسية لـ OpenRouter هي “البيانات” و"المجتمع"، حيث بدأ عجلة النمو بالدوران (المزيد من المستخدمين → بيانات أدق → تصنيفات أكثر قيمة)، لكن هذا النموذج أيضًا يعتمد بشكل كبير على ازدهار وتدهور بيئة المطورين.

لا يمكن لهذا العمل أن يزدهر إلا مع ظهور المزيد من المطورين الصغار والمتوسطين، لأنهم لا يملكون الوقت أو الحجم للتطوير المجمع، ولا يمكنهم التفاوض على الأسعار مع شركات الذكاء الاصطناعي، لذلك يحتاجون إلى وسيط.

هذا العمل قد يكون ذا قيمة للشركات الكبرى أثناء الاختبار، لكنه سيتخلى عنها عند الانتقال إلى النطاق الحقيقي.

وفي الواقع، حتى الشركات المتوسطة التي تستخدم نماذج أكثر انتشارًا ستتجنب الاعتماد عليه، مثل مشروع LiteLLM المفتوح المصدر، الذي يمكن نشره مجانًا.

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

ومع زيادة المنافسة، قد ينخفض نسبة العمولة من 5% إلى 3% أو حتى 2%.

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

بالطبع، لا يزال في مرحلة مبكرة، ومن المتوقع أن يستمر في النمو بسرعة عالية، وحدوده تتطلب التفكير المسبق عند التحليل.

ملخص سريع عن OpenRouter

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 واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بكل شركة على حدة.

سؤال 2: ما الفرق بين OpenRouter و LiteLLM؟

كلاهما يوفر تجميع لواجهات API لنماذج اللغة الكبيرة، لكن بنماذج مختلفة. OpenRouter هو خدمة SaaS مستضافة، ويأخذ عمولة بنسبة 5%؛ بينما LiteLLM هو مشروع مفتوح المصدر يمكن نشره ذاتيًا، ولا يتطلب رسومًا. الميزة الحصرية لـ OpenRouter هي تصنيفه العام للنماذج وتغطية 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. غادر OpenSea في 2022، وأسس OpenRouter في 2023. ثروته الشخصية تجاوزت 2 مليار دولار في بعض الأحيان.

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، 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.