Apenas ocho meses después del lanzamiento de su servicio comercial, el proveedor de clasificación de IA Arenaque comenzó como un proyecto de investigación en UC Berkeley en 2023, ha alcanzado unos ingresos anuales de 100 millones de dólares.
Arena es conocido por sus populares tablas de clasificación de rendimiento de modelos de IA de colaboración colectiva, generadas a partir de más de 10 millones de evaluaciones de usuarios. Su sitio web para consumidores permite a los usuarios escribir comandos que se envían a dos modelos; después de eso, el usuario elige qué modelo funciona mejor.
Aunque la popular tabla de clasificación de modelos de inteligencia artificial de Arena es gratuita para uso público, la compañía comenzó a generar ingresos a partir de su plataforma en septiembre, cuando se presentó. Evaluación de IAun servicio que proporciona a laboratorios modelo y empresas análisis de desempeño en profundidad recopilados de su comunidad.
El rápido crecimiento de los ingresos de Arena significa que sus ofertas comerciales son tan populares entre los clientes como lo son entre la comunidad de evaluadores, quienes a menudo se sienten atraídos por la plataforma para obtener acceso temprano a los últimos modelos de IA que a menudo aún no se han lanzado.
“Mucha gente ni siquiera entiende que nuestro negocio genera dinero; la gente todavía nos ve como un proyecto de código abierto”, dijo a TechCrunch Anastasios Angelopoulos, cofundador y director ejecutivo de Arena.
Aunque Arena se refiere a su hito de ingresos como ARR, un término que generalmente significa ingresos recurrentes anuales, Angelopoulos aclaró que la compañía cobra a los clientes por el “consumo”, lo que significa que sus ingresos no son recurrentes.
Si bien Arena no tiene competidores directos (Yupp, otra startup de selección de modelos de IA de crowdsourcing, cerró en marzo), Angelopoulos dijo que la compañía compite “por el mismo dinero” con startups de etiquetado humano como Mercor, Surge y Scale AI, todas las cuales ayudan a los constructores de modelos a afinar su IA durante la capacitación posterior.
A medida que los proveedores de IA se esfuerzan por maximizar el rendimiento del modelo, su interés en los servicios de optimización posteriores a la capacitación continúa creciendo. Cuando Arena anunció en enero que estaba recaudando una Serie A de 150 millones de dólares con una valoración posterior al dinero de 1.700 millones de dólares, sus ingresos anuales fueron de 30 millones de dólares.
En otros lugares, los ingresos brutos anuales de Handshake por el entrenamiento de IA casi se han duplicado desde enero, pasando de 550 millones de dólares a casi mil millones de dólares, The Information reportado en abril. Los ingresos anuales de Mercor también superaron los mil millones de dólares a principios de este año, frente a los 500 millones de dólares del pasado mes de septiembre. de acuerdo a a Información.
Arena califica modelos en una variedad de tareas como texto, codificación, visión y generación de imágenes, así como flujos de trabajo complejos y de larga duración a través del Modo Agente recientemente introducido.
Junto con Angelopoulos (en la foto a la izquierda), Arena también fue fundada por su compañero estudiante postdoctoral de UC Berkeley Wei-Lin Chiang (en el centro en la foto), quien se desempeña como CTO de la startup. La startup también fue cofundada por Ion Stoica (en la foto de la derecha), un renombrado profesor de UC Berkeley y cofundador de Databricks que asesoró el proyecto antes de que se fundara como empresa en abril de 2025.
Arena ha recaudado un total de 250 millones de dólares de inversores, incluidos Felicis, Andreessen Horowitz, The House Fund, LDVP, Kleiner Perkins, Lightspeed Venture Partners, Laude Ventures y UC Investments.
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