Huit mois seulement après le lancement de son service commercial, le fournisseur de classement d’IA Arena, né d’un projet de recherche à l’UC Berkeley en 2023, a atteint 100 millions de dollars de revenus annualisés.
Arena est surtout connu pour son populaire classement des performances des modèles d’IA participatif, généré à partir de plus de 10 millions d’évaluations d’utilisateurs. Son site Web grand public permet à un utilisateur de saisir une invite qu’il envoie à deux modèles ; ensuite, l’utilisateur choisit quel modèle a fait le meilleur travail.
Bien que le populaire classement des modèles d’IA d’Arena soit gratuit pour un usage public, la société a commencé à générer des revenus à partir de sa plate-forme en septembre lorsqu’elle a introduit AI Evaluations, un service qui fournit aux laboratoires de modèles et aux entreprises des analyses approfondies des performances recueillies auprès de sa communauté.
La croissance rapide des revenus d’Arena montre que ses offres commerciales sont aussi populaires auprès des clients que de sa communauté d’évaluateurs, qui sont fréquemment attirés par la plateforme pour un accès anticipé aux modèles d’IA les plus récents, souvent inédits.
« Beaucoup de gens ne comprennent même pas que notre entreprise rapporte de l’argent ; les gens nous voient toujours comme un projet open source », a déclaré Anastasios Angelopoulos, co-fondateur et PDG d’Arena, à TechCrunch.
Alors qu’Arena appelle son chiffre d’affaires ARR, un terme qui signifiait traditionnellement les revenus récurrents annualisés, Angelopoulos a précisé que la société facture aux clients la « consommation », ce qui signifie que ses revenus ne sont pas récurrents.
Bien qu’Arena n’ait pas de concurrents directs – Yupp, une autre startup de sélection de modèles d’IA participative, a fermé ses portes en mars – Angelopoulos a déclaré que la société était en concurrence « pour le même dollar » avec des startups d’étiquetage humain comme Mercor, Surge et Scale AI, qui aident toutes les modélistes à affiner leur IA pendant la post-formation.
Alors que les fournisseurs d’IA s’efforcent de maximiser les performances des modèles, leur appétit pour les services d’optimisation post-formation continue d’augmenter. Lorsqu’Arena a annoncé en janvier avoir levé une série A de 150 millions de dollars pour une valorisation post-monétaire de 1,7 milliard de dollars, son chiffre d’affaires annualisé était de 30 millions de dollars.
Ailleurs, les revenus bruts annualisés de Handshake provenant de la formation en IA ont presque doublé depuis janvier, passant de 550 millions de dollars à près d’un milliard de dollars, a rapporté The Information en avril. Le chiffre d’affaires annualisé de Mercor a également dépassé le milliard de dollars plus tôt cette année, contre 500 millions de dollars en septembre dernier, selon The Information.
Arena classe les modèles en fonction d’une variété de tâches telles que la génération de texte, de codage, de vision et d’images, ainsi que de flux de travail complexes et de longue durée grâce à son mode Agent récemment introduit.
Avec Angelopoulos (photo de gauche), Arena a été cofondée par Wei-Lin Chiang, étudiant postdoctoral à l’UC Berkeley (photo au centre), qui est le CTO de la startup. La startup a également été cofondée par Ion Stoica (photo de droite), professeur renommé de l’UC Berkeley et co-fondateur de Databricks qui a conseillé le projet avant sa constitution en société en avril 2025.
Arena a levé un total de 250 millions de dollars auprès d’investisseurs, dont Felicis, Andreessen Horowitz, The House Fund, LDVP, Kleiner Perkins, Lightspeed Venture Partners, Laude Ventures et UC Investments.
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