Apenas oito meses após o lançamento de seu serviço comercial, o provedor de tabelas de classificação de IA Arena, que se originou como um projeto de pesquisa na UC Berkeley em 2023, atingiu US$ 100 milhões em receita anualizada.
A Arena é mais conhecida por seu popular placar de desempenho de modelo de IA de crowdsourcing, gerado a partir de mais de 10 milhões de avaliações de usuários. Seu site de consumidor permite que um usuário digite e envie uma solicitação para dois modelos; depois, o usuário escolhe qual modelo fez um trabalho melhor.
Embora o popular placar de modelos de IA da Arena seja gratuito para uso público, a empresa começou a gerar receita com sua plataforma em setembro, quando introduziu Avaliações de IA, um serviço que fornece a laboratórios de modelos e empresas análises de desempenho aprofundadas coletadas de sua comunidade.
O rápido crescimento das receitas da Arena mostra que as suas ofertas comerciais são tão populares entre os clientes como o são entre a sua comunidade de avaliadores, que são frequentemente atraídos para a plataforma para acesso antecipado aos modelos de IA mais recentes, muitas vezes inéditos.
“Muitas pessoas nem entendem que nosso negócio está ganhando dinheiro; as pessoas ainda nos veem como um projeto de código aberto”, disse Anastasios Angelopoulos, cofundador e CEO da Arena, ao TechCrunch.
Embora a Arena chame seu marco de receita de ARR, um termo que tradicionalmente significa receita recorrente anualizada, Angelopoulos esclareceu que a empresa cobra dos clientes pelo “consumo”, o que significa que sua receita não é recorrente.
Embora a Arena não tenha concorrentes diretos – Yupp, outra startup crowdsourced de seleção de modelos de IA, fechou em março – Angelopoulos disse que a empresa compete “pelo mesmo dólar” com startups de rotulagem humana como Mercor, Surge e Scale AI, que ajudam os fabricantes de modelos a refinar sua IA durante o pós-treinamento.
À medida que os fornecedores de IA se esforçam para maximizar o desempenho do modelo, o seu apetite por serviços de refinamento pós-treinamento continua a aumentar. Quando a Arena anunciou em janeiro que arrecadou US$ 150 milhões na Série A com uma avaliação pós-dinheiro de US$ 1,7 bilhão, sua receita anualizada foi de US$ 30 milhões.
Em outros lugares, a receita bruta anualizada do Handshake com treinamento em IA quase dobrou desde janeiro, passando de US$ 550 milhões para quase US$ 1 bilhão, informou o The Information em abril. A receita anualizada da Mercor também ultrapassou US$ 1 bilhão no início deste ano, acima dos US$ 500 milhões de setembro passado, de acordo com The Information.
O Arena classifica modelos em uma variedade de tarefas, como texto, codificação, visão e geração de imagens, bem como fluxos de trabalho complexos e de longa execução por meio do Modo Agente, recentemente introduzido.
Junto com Angelopoulos, a Arena foi cofundada pelo colega de pós-doutorado da UC Berkeley, Wei-Lin Chiang, que atua como CTO da startup. A startup também foi cofundada por Ion Stoica, o renomado professor da UC Berkeley e cofundador da Databricks que aconselhou o projeto antes de ser incorporado como empresa em abril de 2025.
A Arena levantou um total de US$ 250 milhões de investidores, incluindo Felicis, Andreessen Horowitz, The House Fund, LDVP, Kleiner Perkins, Lightspeed Venture Partners, Laude Ventures e UC Investments.
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