年入1亿美元，两个90后伯克利室友，搞出最赚钱的AI生意 - 蜘蛛体育

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2026-07-05

一家未直接开发AI技术的公司，年收入已达1亿美元。

这家公司名为Arena，在大型语言模型竞争激烈的领域中脱颖而出，创造了这一商业奇迹。

Arena的前身是Chatbot Arena，最初是加州大学伯克利分校团队在2023年发起的一项开放研究项目。

令人瞩目的是，该项目在极短时间内便成为了掌握大型模型核心竞争力的关键平台。

在Arena商业化服务推出仅8个月后，其年化营收已突破1亿美元，达到一个重要里程碑。

ChatGPT、Claude等模型在Arena上争相展示，该平台成为大型模型竞技场

Arena对许多人来说并不陌生。

它最受关注的特点是，通过用户真实参与的匿名盲测，构建了一个权威的大型模型排行榜。

其运作模式极为简便，却蕴含着强大的竞争性——

用户输入指令，系统随机选择两个匿名模型进行回应，随后用户选出表现更优的模型。

平台将数千万次的此类投票数据汇总，生成类似Elo评分系统的排行榜。

这种“擂台赛”的机制，已使其成为全球AI爱好者和开发者的重要聚集地。

截至目前，该平台已积累超过1000万次用户评测、7亿次对话记录、8200万张投票，以及每月超过1000万的访客，遍布全球150多个国家。

尤为关键的是，约80%的用户提问是全新的，这确保了任何模型都无法通过预先记忆来应对。

其评估的含金量极高。

OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta等顶级科技公司，都在Arena上展示和测试其旗舰模型。

甚至有报道称，OpenAI在GPT-5正式发布前，曾使用代号“summit”的模型在该平台上进行秘密测试。

换言之，全硅谷最顶尖的大模型，都在等待由伯克利学生主导的项目进行评估和认可。

1亿美元营收的来源

那么，一个免费的排行榜是如何实现高达1亿美元的营收的呢？

去年9月，Arena推出了名为“AI Evaluations”的商业服务。

该服务允许模型开发商和大型企业付费，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。

这套服务被描述为一套“面向真实世界的持续集成/持续部署（CI/CD）系统”。

一旦模型准备好公开发布，Arena会免费为其进行社区评测。

而企业若想了解自家模型在实际用户使用中的优势、劣势以及潜在问题，则需要付费使用此项服务。

这是一种典型的“为淘金者提供工具”的商业模式——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。

随着大模型厂商竞争日趋激烈，他们对这类“上线后优化”服务的需求也日益增长。

Arena恰好处于这一关键环节。

三位伯克利背景人士，打造了高盈利的AI生意

Arena的前身是Chatbot Arena。

再往上追溯，它属于伯克利大学著名的LMSYS研究小组。

两位同住一间的伯克利学生，最初的愿望是为大语言模型搭建一个公平的竞技平台。

没有人预料到，这个学生项目会迅速发展成为一家估值极高的公司。

项目进展神速：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，公司估值达到6亿美元。

数月后，商业产品上线，仅用四个月时间，年化营收就达到了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，公司投后估值达到17亿美元。

公司的三位核心领导者均非等闲之辈。

CEO Anastasios Angelopoulos，拥有深厚的数学背景。

他在斯坦福大学攻读电子工程本科期间，师从凸优化领域的知名学者Stephen Boyd。

在伯克利攻读博士学位时，他的导师包括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。

他多年来专注于研究如何对“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，他开发了广受欢迎的开源聊天机器人Vicuna。

他在伯克利攻读博士学位，师从Ion Stoica，专注于分布式系统领域，此前曾在谷歌、亚马逊和微软等公司工作。

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。

他的同事Angelopoulos形容他对这个项目的投入是“一份用爱发电的事业”。

为了这个项目，两人投入大量时间，甚至选择同住，最终两位室友共同建立了一家估值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。在项目于2025年4月公司化之前，他一直担任该项目的顾问。

“裁判”比“选手”更重要

Arena的最新进展是推出了“Agent Mode”（智能体模式）。

该模式的评测内容已经超越了单纯的“聊天能力”，而是涵盖了数百万用户在实际使用智能体完成的任务，如编写代码、调试错误、进行研究、分析文档等，这些任务通常涉及多次工具调用和多轮交互。

Arena开始使用任务完成率、幻觉率等客观指标进行评分，这已经远远超出了最初基于人类偏好投票的范畴。

AI正从“聊天机器人”向能够独立完成任务的“智能体”演进，其任务的复杂度和重要性也在不断提升。

评测，是人类深入了解AI内部运作的最后一道重要关卡。

Arena之所以能创造1亿美元的营收，并达到17亿美元的估值，其核心逻辑在于，这类评测服务的重要性将日益凸显，其价值也将随之增长。

然而，最终所有人都需要面对一个问题：当机器开始自主出题时，谁将拥有最终的阅卷权？

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