Nacido en 2023 como un proyecto de investigación en la Universidad de California, Berkeley, Arena, proveedor de tablas de clasificación de IA, alcanzó los 100 millones de dólares en ingresos anuales solo ocho meses después del lanzamiento comercial.
Arena es mejor conocido por sus populares tablas de clasificación de desempeño de modelos de IA generadas a partir de más de 10 millones de calificaciones de usuarios. El sitio web para consumidores permite a los usuarios ingresar indicaciones para enviarlas a los dos modelos. Luego, el usuario selecciona qué modelo dio mejores resultados.
Las populares tablas de clasificación de modelos de IA de Arena son gratuitas y están disponibles para el público, pero la compañía comenzó a monetizar su plataforma en septiembre con la introducción de AI Assessment, un servicio que proporciona análisis de rendimiento detallados recopilados de la comunidad para laboratorios de modelos y empresas.
El rápido crecimiento de los ingresos de Arena muestra que sus servicios comerciales son populares no sólo entre los clientes sino también entre la comunidad de evaluadores. La comunidad de evaluadores a menudo se siente atraída por esta plataforma para obtener acceso temprano a los modelos de IA más recientes (a menudo inéditos).
«Mucha gente ni siquiera se da cuenta de que nuestro negocio genera dinero. La gente todavía nos considera un proyecto de código abierto», dijo a TechCrunch el cofundador y director ejecutivo de Arena, Anastasios Angelopoulos.
Arena se refiere a sus hitos de ingresos como ARR, un término utilizado tradicionalmente para describir los ingresos recurrentes anualizados, pero Angelopoulos aclaró que la compañía cobra a los clientes por el «consumo», lo que significa que los ingresos no son recurrentes.
Aunque Arena no tiene competidores directos (Yupp, otra startup de selección de modelos de IA con crowdsourcing, cerró en marzo), Angelopoulos dijo que la compañía compite «dólar por dólar» con startups de etiquetado humano como Mercor, Surge y Scale AI. Ambas startups ayudan a los modeladores a mejorar su IA después del entrenamiento.
A medida que los proveedores de IA se esfuerzan por maximizar el rendimiento del modelo, la demanda de servicios de optimización posteriores a la capacitación continúa creciendo. Cuando Arena anunció en enero que había recaudado 150 millones de dólares en financiación Serie A con una valoración posterior al dinero de 1.700 millones de dólares, la empresa tenía unos ingresos anuales de 30 millones de dólares.
En otros lugares, los ingresos anuales totales de Handshake por el entrenamiento de IA casi se han duplicado desde enero, de 550 millones de dólares a casi mil millones de dólares, informó The Information en abril. Según la información, las ventas anuales de Melkor también superaron los mil millones de dólares a principios de este año, frente a los 500 millones de dólares de septiembre del año pasado.
Arena clasifica los modelos en función de una variedad de tareas como texto, codificación, visión, generación de imágenes y flujos de trabajo complejos y de larga duración con el modo agente recientemente introducido.
Arena fue cofundada por Angelopoulos (en la foto de la izquierda) y Wei-Lin Chiang (en la foto del centro), un investigador postdoctoral de la Universidad de California, Berkeley, que se desempeña como director de tecnología de la startup. La startup también fue cofundada por Ion Stoica (en la foto de la derecha), un distinguido profesor de la Universidad de California en Berkeley y cofundador de Databricks, quien asesoró el proyecto antes de que se incorporara como empresa en abril de 2025.
Arena ha recaudado un total de 250 millones de dólares de inversores como Felicis, Andreessen Horowitz, The House Fund, LDVP, Kleiner Perkins, Lightspeed Venture Partners, Laude Ventures y UC Investments.
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