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 ستانفورد على الورق ملياري دولار.

أسس OpenSea، أكبر سوق عالمي للـNFT، والذي تبلغ قيمته 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، وبلغت قيمتها 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، ووظيفته الأساسية هي 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 API للتكامل

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

OpenRouter يشبه إلى حد كبير شركة “كياك” (携程)، 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 في ريادة الأعمال، كان لدى أليكس أتاله خلفية قوية في البرمجيات: تخصص علوم الحاسوب في ستانفورد، مهندس في Palantir، مؤسس مشارك ومدير تقني في OpenSea…

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

شرح لنقطة مشتركة بين تجربتيه في ريادة الأعمال في بودكاست:

“نظم OpenSea مخزونًا متنوعًا جدًا ووضعه في مكان واحد… ترى الكثير من التشابه مع كيفية عمل الذكاء الاصطناعي اليوم.” (OpenSea جمع مخزون NFT غير منظم جدًا في مكان واحد… والذكاء الاصطناعي اليوم مشابه جدًا.)

ما هي منهجيته؟

إيجاد “بيئة مجزأة” ثم بناء “طبقة تجميع”.

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

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

قال أليكس في بودكاست جملة أثرت فيّ: 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 معارضًا جدًا للمعتقد 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 بشكل هائل يحتاج إلى “طبقة تجميع”. وهذا هو موقع OpenRouter.

سوق كبير 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، واتجاهات السوق المستقبلية، شرحها بشكل واضح في تحليل Groq أمس، ويمكنكم الاطلاع 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 الاستنتاج ستتجاوز الرواتب، وتصبح أكبر نفقات التشغيل للشركات المعتمدة على المعرفة 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 البيانات.

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 أنتجت 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 دوران البيانات، يصعب على المنافسين اللحاق به.

أندريه كارباتي يذكر على X تصنيفات OpenRouter للـLLM

كيف يحقق OpenRouter أرباحه؟

نموذج عمل OpenRouter بسيط نسبيًا: تستخدم النموذج وتدفع 100 دولار، وهو يأخذ 5 دولارات كعمولة.

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

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في أوروبا وأمريكا:

2. الحياد في الموقع: إذا كانت OpenRouter تمتلك نماذجها، هل ستثق في تصنيفاتها؟

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

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

“قال أليكس: نريد أن يشعر المطورون أنهم غير مرتبطين 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 الموردين، ونوفر لهم خيارات، ويمكنهم دائمًا استخدام أفضل الذكاءات.)

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المنشورة)

8 أشخاص، بقيمة GMV سنوية تقارب مليار دولار.

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 (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 مع ظهور المزيد من المطورين الصغار والمتوسطين، لأنهم لا يملكون الوقت أو الحجم للتعامل مع هذا النوع من التجميع، ولا يمكنهم التفاوض على الأسعار مع شركات الذكاء الاصطناعي، لذلك يحتاجون إلى وسيط.

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

وفي الواقع، حتى الشركات المتوسطة التي تستخدم كميات كبيرة من النماذج ستتجنبها، مثل مشروع بديل مفتوح المصدر يُدعى LiteLLM، وهو مجاني ويمكن نشره ذاتيًا.

المطورون الحساسون للتكلفة سيسألون: “لماذا تدفع لك 5%؟”

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

وفي ذلك الحين، يبقى الحفاظ على التقييم المعلن حاليًا بمقدار 100 ضعف قيمة الشركة، أمر غير مؤكد.

بالطبع، لا تزال في مرحلة مبكرة، ومن المتوقع أن تستمر في النمو بسرعة عالية، وحدودها المستقبلية تعتمد على التحليل المسبق.

نظرة سريعة على OpenRouter في دقيقة واحدة

سؤال 1: ما هو OpenRouter؟

OpenRouter هو منصة تجميع لواجهات برمجة تطبيقات نماذج 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 كل شركة على حدة.

سؤال 2: ما الفرق بين OpenRouter و LiteLLM؟

كلاهما يوفر تجميع لواجهات برمجة نماذج اللغة الكبيرة، 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 النماذج العام وغطاؤه 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). ترك OpenSea في 2022، وأسس OpenRouter في 2023. ثروته الشخصية تجاوزت 2 مليار دولار في وقت من الأوقات.

سؤال 4: كم جمعت OpenRouter من التمويل؟

في يونيو 2025، أكملت OpenRouter جولة تمويلية بقيمة 40 مليون دولار (جولة بذرة وجولة A)، بقيادة a16z و Menlo Ventures، وشاركت Sequoia، وتقدر قيمتها 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.