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年入1亿美元，两个90后伯克利室友，搞出最赚钱的AI生意 - 风驰直播官网

2026-07-05

一家未实际开发AI的公司，却实现了每年1亿美元的营收。 这一商业上的惊人成就，源于一个吸引了众多硅谷AI巨头参与竞争的平台——Arena。 Arena的前身是Chatbot Arena，最初由加州大学伯克利分校的一个团队于2023年发起，旨在进行一项开放的研究项目。 令人意想不到的是，该平台在极短的时间内，已成为掌握大型语言模型发展关键的中心。 就在近期，Arena在其商业化服务上线仅8个月后，年化营收便达到了1亿美元，标志着一个新的里程碑。

ChatGPT、Claude等模型在此亮相，构筑大型模型竞技场 对于许多人而言，Arena并不陌生。 它最受关注的特点在于，通过用户真实的匿名测试，构建了一个大型模型性能排行榜。 其运作方式极为简单，却充满了竞争的意味—— 用户输入指令，系统会随机派出两个匿名的模型进行回答，随后由用户选择表现更优的模型。 系统收集海量的此类投票，最终形成一个类似Elo评分系统的排行榜。 正是这种“擂台赛”的模式，使Arena成为了全球AI爱好者和开发者们的聚集地。 截至目前，该平台已积累了超过1000万次用户评估、7亿次对话记录、8200万张投票，每月吸引超过1000万访客，遍布全球150多个国家。 尤为关键的是，平台每日约80%的用户提问都是全新的，这意味着没有任何模型能够事先“背诵”答案。 其权威性体现在，OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta等顶级科技公司，均将自家旗舰模型送上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”将其秘密上传至Arena进行测试。 换言之，全硅谷最顶尖的模型，都在等待一个伯克利学生的平台为其“盖章认证”。

1亿美元营收的由来 那么，一个免费的排行榜是如何转化为一个年收入1亿美元的“吸金机器”的呢？ 去年9月，Arena推出了名为AI Evaluations的商业服务。 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，从而获得仅凭基准测试无法获得的“真实世界”性能分析。 这套服务被形容为一套“面向真实世界的CI/CD系统”。 当模型准备公开发布时，Arena会免费为其进行社区评估； 而企业若想了解其模型在实际用户使用中的优势、劣势以及潜在的“幻觉”问题，则需要付费。 这是一种典型的“卖水人”商业模式——在淘金热中，卖水和工具的人往往比挖金子的人更稳妥。 模型厂商之间的竞争越激烈，对性能的极致追求越强，对这种“上线后调优”服务的需求也就越大。 Arena恰好处于所有参与者都必须经过的关键节点。

三位伯克利人打造的盈利模式 Arena的前身是Chatbot Arena。 更早之前，它隶属于伯克利大学著名的LMSYS研究小组。 最初，两位伯克利的室友怀揣着一个朴素的想法——为大型语言模型搭建一个中立的比较平台。 谁也没有预料到，这个学生项目会迅速发展成为一家估值数十亿美元的公司。 项目进展迅速：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，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，在今年1月，由Felicis和UC Investments领投的1.5亿美元A轮融资到位，公司投后估值锁定在17亿美元。 领导该公司的三位核心成员均非等闲之辈。 CEO Anastasios Angelopoulos，在数学领域有深厚造诣。 他在斯坦福大学攻读电子工程本科期间，师从了凸优化领域的著名学者Stephen Boyd。 在伯克利大学攻读博士学位时，他的导师更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。 他多年的研究重点在于如何为“黑箱”模型提供数学上严谨的评估方法。 CTO Wei-Lin Chiang是开源社区的知名人物，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Ion Stoica，专注于分布式系统领域，此前曾在谷歌、亚马逊和微软有过工作经历。 在ChatGPT于2022年底公开测试时，他中断了之前的研究，全身心投入到Arena项目中。 他的搭档Angelopoulos形容他对该项目的投入是“一份用爱发电的事业”。 为了这个项目，两人长时间工作，甚至搬到了一起居住。这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大学教授、Databricks联合创始人Ion Stoica，他在项目于2025年4月公司化前一直担任顾问。

裁判比选手更重要 Arena最新的举措是推出了Agent Mode（智能体模式）。 该模式的评测范围已不再局限于“谁的聊天能力更强”，而是涵盖了数百万用户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——这些通常涉及多次工具调用和多轮交互的复杂任务。 Arena开始采用任务完成率、幻觉率等客观指标进行评分，这远远超出了最初“人类偏好投票”的范畴。 AI正从“聊天机器人”演进为能够独立承担任务的“智能体”，其任务的复杂性和重要性都在不断提升。 评测，正成为人类深入理解AI内部运作的最后手段。 Arena之所以能实现1亿美元的营收，并获得17亿美元的估值，其核心在于抓住了AI发展趋势中一个日益重要且价值不断提升的环节。 但最终，所有人都必须面对一个问题——当机器开始自主出题，谁才有资格进行评判？

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