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

المؤلف: دييافان

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

أسس شركة OpenSea، أكبر سوق عالمي للـNFT، 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 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 تُدعى OpenRouter.

هذه قصة عن اختيار الوقت ونسخ المنهجية.

من هو OpenRouter؟ وما الذي يفعله؟

إذا كنت مطور تطبيقات ذكاء اصطناعي، فبالتأكيد تعرف اسم OpenRouter، حيث تكمن وظيفته الكبرى 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 يوجعك

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

كل شركة تقدم نموذجًا API مختلفًا. وكل مرة تريد التبديل بين النماذج، 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. التبديل بين النماذج؟ تعديل سطر واحد في الكود.

OpenRouter كطبقة تجميع متعددة النماذج

مرتان من ريادة الأعمال، بنفس المنهجية

قبل أن يبدأ في ريادة الأعمال، كان لدى أليكس أتاله خلفية قوية في البرمجيات: تخصص في علوم الحاسوب بستانفورد، 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 كيفية عمل الذكاء الاصطناعي اليوم.” (قام OpenSea بتجميع مخزون NFT غير منظم جدًا في مكان واحد… والذكاء الاصطناعي اليوم أيضًا 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 إحدى الحلقات: 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 الجميع، 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 النماذج الذي يتفجر بالعدد، يحتاج إلى “طبقة تجميع”. وهذا هو موقع OpenRouter.

سوق ضخم يُقلل من قيمته

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

الفرق بين الاستنتاج والتدريب، واتجاه السوق المستقبلي، شرحته 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 كأهم نفقات 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 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 المشاركين الأوائل في هذا المجال، يمتلك OpenRouter ميزة حصرية: تصنيف الترتيب.

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 مفاجئة في أداء مهمة معينة

أصبح هذا التصنيف مرجعًا هامًا في الصناعة، ويحظى بتقدير 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 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 النماذج موثوقية في الصناعة. وكشفت شركة Menlo Ventures أن حتى أندريه كارباتي (مدير سابق في Tesla AI ومشارك في تأسيس OpenAI) قد أوصى بها علنًا.

عندما يبدأ دوران البيانات، يصعب على المنافسين اللحاق به.

أندريه كارباتي على X يذكر تصنيفات OpenRouter للنماذج الكبيرة

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 منها. هم يربحون “رسوم المرور”، وليس الفرق في السعر.

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في أوروبا وأمريكا:

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

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

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

“قال أليكس: نريد أن يشعر المطورون بعدم التعلق بمزود واحد. نريد أن يشعروا أن لديهم خيارات، ويمكنهم دائمًا استخدام أفضل الذكاء، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.” (نريد أن نحرر المطورين من الاعتماد على مزود واحد، ونوفر لهم خيارات، ويمكنهم دائمًا استخدام أفضل الذكاءات، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.)

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المعلنة)

8 أشخاص، بحجم معاملات سنوي يقارب مليار دولار.

هذا الأداء الفردي يُعتبر 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 لـOpenRouter هي “البيانات” و"المجتمع"، والدوران بدأ بالفعل (كلما زاد المستخدمون → زادت البيانات → 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 للتطوير المجمع، ولا يمكنهم التفاوض على الأسعار مع شركات النماذج، لذلك يحتاجون إلى وسيط.

هذا العمل قد يكون ذا قيمة للشركات الكبرى عند الاختبار، لكنه سيتخلى عنها عند التوسع الحقيقي.

وفي الواقع، حتى الشركات المتوسطة التي تستخدم كميات كبيرة من النماذج ستتجنب هذا النظام، مثل مشروع LiteLLM المفتوح المصدر، الذي يمكن نشره مجانًا.

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 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 لـOpenRouter 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 لواجهات برمجة التطبيقات 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 لـOpenRouter هي تصنيف الترتيب العام للنماذج وتغطية أوسع 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. 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، 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.