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2026年5月15日 | 0 条评论 | 发布于 体育资讯 | 作者 金年会小编

一家未直接开发AI技术的公司，年收入已达1亿美元。

创造这一商业奇迹的平台名为Arena，它已成为各大AI巨头竞相参与的“大模型竞技场”。

Arena的前身是Chatbot Arena，最初只是加州大学伯克利分校团队于2023年启动的一个开源研究项目。

令人意想不到的是，该平台迅速成长为掌握大模型核心竞争力的关键阵地。

就在近期，Arena商业化服务上线仅8个月，其年化营收便突破1亿美元，达到一个新的里程碑。

ChatGPT、Claude等模型在Arena上榜，这个大模型擂台备受关注

许多人对Arena并不陌生。

它最引人注目之处在于，通过用户真实的匿名评测数据，构建了一个大模型排行榜。

其运作方式极其简便，却充满了竞争性——

用户输入一段指令，系统会匿名派出两个模型同时生成回答；随后，用户选择表现更优的模型。

系统汇总海量的此类投票，形成类似Elo评分系统的排行榜。

这种“擂台赛”的模式，使其成为全球AI爱好者和开发者趋之若鹜的平台。

目前，该平台已积累超过1000万次用户评测、7亿次对话、8200万张投票，每月吸引超过1000万访客，遍布全球150多个国家。

更重要的是，平台每日约80%的用户提问都是全新的，确保了没有任何模型能够预先“背题”。

其评价的含金量如何？

OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta等平时竞争激烈的顶尖科技公司，都将自家最新的模型提交到Arena接受社区的检验。

甚至有消息称，OpenAI在GPT-5正式发布前，曾以代号“summit”在Arena上进行秘密测试。

换言之，全硅谷最先进的模型，都在等待一个由伯克利学生主导的项目来为其“盖章认证”。

1亿美元营收是如何实现的？

那么，一个免费的排行榜，是如何蜕变为一个年收入1亿美元的“吸金利器”的？

去年9月，Arena推出了名为AI Evaluations的商业化服务：

模型开发商和大型企业可以付费，利用Arena庞大的用户社区对其模型进行深入评估，从而获得仅靠标准跑分无法体现的“真实世界”性能分析。

这被视为一套“面向真实世界的持续集成/持续部署(CI/CD)系统”。

模型在准备公开发布前，Arena会通过社区免费进行评测；

而企业若想了解自家模型在实际用户使用中的优势、劣势以及潜在的“一本正经地胡说八道”的情况，则需要付费。

这是一种典型的“卖水人”商业模式——在淘金热中，卖水和卖铲子的人往往比挖金子的人更稳定地赚钱。

大模型厂商的竞争越发激烈，越是渴望挖掘模型的极致性能，对这种“上线后调优”服务的需求就越大。

Arena恰好处于所有参与者都必须经过的关键节点。

三位伯克利背景人士，打造了最赚钱的AI业务

Arena的前身是Chatbot Arena。

再往前追溯，它属于伯克利大学著名的LMSYS研究小组。

最初，两位伯克利大学的室友，只是希望创建一个中立的平台，让大语言模型能够进行公平的比较。

谁也未曾预料到，这个学生项目会迅速发展成为一家估值达17亿美元的独角兽公司。

项目发展的速度惊人：2025年春季，该项目从大学独立出来，正式成立公司，并在几周内获得了1亿美元的种子轮融资，估值达到6亿美元；

数月后商业产品上线，仅用四个月时间，年化营收就飙升至3000万美元。

随后，今年1月，由Felicis和UC Investments领投的1.5亿美元A轮融资完成，公司投后估值为17亿美元。

领导该公司的三位核心人物，都非等闲之辈。

CEO Anastasios Angelopoulos，其学术背景深耕数学领域。

他在斯坦福大学攻读电子工程学士学位期间，曾师从凸优化领域的知名学者Stephen Boyd。

在伯克利大学攻读博士学位时，他的导师是机器学习领域的泰斗Michael I. Jordan和计算机视觉领域的权威Jitendra Malik。

他多年来致力于研究如何对“黑箱”模型进行数学上严谨的评估。

CTO Wei-Lin Chiang是开源社区的知名人士，他曾开发出广受欢迎的开源聊天机器人Vicuna。

他在伯克利大学攻读博士学位，师从分布式系统专家Ion Stoica，此前曾在谷歌、亚马逊和微软等公司有过工作经历。

2022年底ChatGPT公测之际，他暂停了之前的研究，全身心投入到Arena项目中。

他的搭档Angelopoulos形容他对此项目的投入是“一份用爱发电的事业”。

为了这个项目，两人长时间工作，甚至选择同住。这两位室友，共同打造了一家估值17亿美元的公司。

第三位联合创始人是著名的伯克利教授、Databricks联合创始人Ion Stoica，他在项目于2025年4月公司化之前一直担任顾问。

充当裁判比作为选手更重要

Arena最新的举措是推出了Agent Mode（智能体模式）。

该模式的评测范畴已远超“谁的聊天能力更强”，而是聚焦于数百万用户正在通过智能体完成的真实任务：编写代码、调试错误、进行研究、分析文档——这些涉及数百万次工具调用和多轮交互的长流程任务。

Arena开始采用任务完成率、幻觉率等客观指标进行评分，这已经远远超越了最初的“人类偏好投票”模式。

AI正从“聊天机器人”演变为能够独立执行任务的“智能体”，其所承担的任务日益复杂，且涉及的风险也越来越高。

评测，是人类深入了解AI内部运作的最后一道探针。

Arena之所以能创造1亿美元甚至17亿美元的商业价值，其根本逻辑在于押注这一评测的重要性将日益凸显，其价值也将随之水涨船高。

然而，最终所有人都将面临同一个问题——当机器开始自主出题时，谁才有资格来批改考卷？

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