OpenRouter｜لقد باع ثروته التي تبلغ 22 مليار قبل انهيار NFT، ثم دخل مجاله مرة أخرى في أكثر مسارات الذكاء الاصطناعي سخونة

مجهول

المؤلف: دييا فان

في عام 2022، تجاوز ثروة خريج ستانفورد على الورق أكثر من 20 مليار دولار.

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

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

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

اسمه أليكس أتاله. شركته الجديدة تسمى OpenRouter.

هذه قصة عن اختيار الوقت ونسخ المنهجية.

من هو OpenRouter؟ وماذا يفعل؟

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

رغبتك في استخدام Claude لكتابة الكود، لكنك تجد أن قدرته غالبًا غير كافية

رغبتك في استخدام GPT للتحليل، لكن السعر يوجع قلبك

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

كل شركة مصنعة للنماذج لديها API مختلفة. كل مرة تغير النموذج، عليك تعديل الكود.

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

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

OpenRouter كطبقة تجميع متعددة النماذج

مؤسسان، نفس المنهجية

قبل تأسيسه، كان لدى أليكس أتاله خلفية برمجية قوية: تخصص علوم الحاسوب في ستانفورد، مهندس في Palantir، مؤسس مشارك ومدير تقني في OpenSea…

صورة مؤسس OpenSea أليكس أتاله (يسار) مع ديفين فينزر (يمين)

شرح في بودكاست عن التشابه بين تجربتيه في ريادة الأعمال:

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

ما هي منهجيته؟

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

عصر NFT: معايير البيانات الوصفية تختلف → تجميع OpenSea

عصر الذكاء الاصطناعي: معايير API تختلف → تجميع OpenRouter

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

في بداية 2023، كان هذا حكمًا معارضًا جدًا للمعتقد السائد. كانت السردية السائدة آنذاك أن OpenAI تتقدم بوضوح، 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 لاعبون جدد.

عالم يتفجر بالنماذج، يحتاج إلى “طبقة تجميع”. وهذا هو مكان OpenRouter.

سوق ضخم underestimated

نجاح OpenRouter يأتي من اتجاه واضح 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، يُرجى الاطلاع عليه.

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

“نعتقد أن تكاليف الاستنتاج ستتجاوز الرواتب كأهم مصروفات التشغيل لمعظم الشركات المعرفية 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.

OpenRouter يستهلك رموزًا بقيمة تصل إلى 8 تريليون

نموذج الذكاء الاصطناعي الشهير “تقييم الجمهور”

كمبادر مبكر في هذا المجال، لدى OpenRouter ميزة حصرية: تصنيف.

بعد معالجة أكثر من 100 تريليون رمز، يعرفون:

أي نموذج يكتب الكود بأفضل أداء

أي نموذج يقدم أفضل قيمة مقابل السعر

أي نموذج يحقق قفزات مفاجئة في مهمة معينة

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

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

وبعد أيام، علم الجميع أنه: GPT-4.1، وأن OpenAI اختارت أن يكون الإطلاق الحصري على OpenRouter.

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

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

أي نموذج يقدم أفضل أداء في المهمة

أي مزود أكثر استقرارًا

أي وقت هو الأرخص

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

عندما تبدأ عجلة البيانات بالدوران، يصعب على المنافسين اللحاق.

أندريه كارباتي على X يذكر تصنيفات OpenRouter للـ LLM

كيف يحقق OpenRouter أرباحه؟

نموذج عمل OpenRouter بسيط نسبيًا: تستخدم النموذج وتدفع 100 دولار، ويأخذون 5 دولارات.

أسعار شركات النماذج؟ يحددونها، ويأخذون نسبة منها. يربحون “رسوم المرور”، وليس “الفرق”.

هذا النموذج يتوافق مع نمط الأعمال الوسيطة في أوروبا وأمريكا:

الحياد في الموقع: هل ستثق في تصنيفهم إذا كانت لديهم نماذج خاصة؟

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

تأثير الشبكة: كلما زاد المستخدمون → زادت البيانات دقة → زاد قيمة التصنيف → زاد المستخدمون

قال أليكس: “نريد أن يشعر المطورون بعدم التقييد بالموردين. نريد أن يشعروا أن لديهم خيارات ويمكنهم استخدام أفضل الذكاء، حتى لو لم يفعلوا ذلك من قبل.” (نريد أن يشعر المطورون بعدم التقييد بالموردين، وأن يكون لديهم خيارات، ويمكنهم دائمًا استخدام أفضل الذكاءات.)

البيانات المالية (وفقًا للمعلومات المعلنة)

8 أشخاص، بحجم معاملات سنوي يقارب 1 مليار دولار GMV.

هذه الكفاءة في الأداء بين الشركات الناشئة المماثلة تعتبر رائدة.

سوق كبير، مساحة صغيرة

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

الميزة الأساسية لـ OpenRouter هي “البيانات” و"المجتمع"، والعجلة بدأت بالدوران (كلما زاد المستخدمون → زادت البيانات دقة → زاد التصنيف قيمة)، لكن هذا النموذج يعني أيضًا أن الازدهار والانحدار مرتبطان ارتباطًا وثيقًا ببيئة المطورين.

هذا العمل لا يمكن أن يزدهر إلا مع ظهور المزيد من المطورين الصغار والمتوسطين، لأنهم لا يملكون الوقت للقيام بمثل هذا التجميع، ولا يملكون الحجم أو القدرة التفاوض مع شركات الذكاء الاصطناعي، لذا يحتاجون إلى وسيط لإنجاز الأمر.

هذا العمل قد يكون ذا قيمة للشركات الكبرى عند الاختبار، لكنه لن يظل على نفس المستوى عند الانتشار الحقيقي.

وفي الواقع، حتى المشاريع المتوسطة التي تستخدم بشكل كبير ستتجنب ذلك، مثل البديل المفتوح المصدر LiteLLM، المجاني وقابل للنشر الذاتي.

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

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

وفي ذلك الحين، يبقى السؤال هل ستستمر في تحقيق التقييم المعلن حاليًا بمضاعف 100 مرة، أم لا.

بالطبع، لا يزال في مرحلة مبكرة، وسيستمر في النمو بسرعة عالية، وحدوده تعتمد على التحليل المسبق.

نظرة سريعة على OpenRouter في دقيقة واحدة

سؤال 1: ما هو OpenRouter؟

OpenRouter هو منصة تجميع لواجهات برمجة التطبيقات لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). عبر واجهة API واحدة، يمكن للمطورين الوصول إلى أكثر من 300 نموذج (بما في ذلك GPT-4، Claude، Llama، وغيرها)، دون الحاجة لدمج كل شركة مصنعة بشكل منفصل.

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، ومجاني. الميزة الحصرية لـ OpenRouter هي تصنيف النماذج العام وتغطية أوسع للمزودين.

سؤال 3: من هو مؤسس OpenRouter؟

أليكس أتاله، تخصص علوم الحاسوب في ستانفورد، وكان مؤسسًا مشاركًا ومديرًا تقنيًا في OpenSea (أكبر سوق NFT عالمي). غادر OpenSea في 2022، وأسس OpenRouter في 2023. ثروته على الورق تجاوزت 20 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 + جولة A)، بقيادة a16z و Menlo Ventures، بمشاركة Sequoia، وتقدر قيمته بنحو 500 مليون دولار.

سؤال 5: لماذا تختبر OpenAI نماذج جديدة على OpenRouter؟

وفقًا لـ OpenRouter، قامت OpenAI سابقًا باختبار نماذج جديدة بشكل مجهول على منصتها للحصول على ملاحظات غير متحيزة من المطورين. هذا يدل على أن مجتمع OpenRouter له تأثير معين في الصناعة.