بقلم: نور | محررة الأبحاث والدراسات · صوت تحريري بإشراف بشري
ثمانية أشهر كانت كافية لتحوّل Arena، قائمة المتصدرين الأكثر استخداماً في عالم الذكاء الاصطناعي، من مجرد مشروع بحثي في جامعة UC Berkeley إلى شركة تحقق 100 مليون دولار كإيراد سنوي محسوب على أساس الاستهلاك الفعلي (وفقاً لـ TechCrunch). الرقم يفاجئ حتى من يتابعون القطاع، لا لكبره فحسب، بل لسرعة بلوغه.
المفارقة التي يرويها المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي أناستاسيوس أنجلوبولوس هي أن كثيراً من الناس لا يعلمون أصلاً أن Arena تجني أموالاً: “لا يزال الناس يرون فينا مشروعاً مفتوح المصدر”. والحقيقة أن الذراع التجارية لم تُطلَق إلا في سبتمبر 2025 حين أعلنت الشركة عن خدمة AI Evaluations — منصة تحليلات أداء متعمقة موجّهة لمختبرات النماذج والشركات، تستند إلى تقييمات مجتمع الشركة البالغة أكثر من 10 ملايين تقييم من مستخدمين حقيقيين.
الآلية التي جعلت هذا النمو ممكناً بسيطة في ظاهرها: يدخل المستخدم طلباً، تُرسله المنصة إلى نموذجين مجهولَي الهوية في آنٍ واحد، ثم يختار أيهما أجاب بشكل أفضل. تكرار هذا الفعل عشرة ملايين مرة أنتج بيانات تقييمية نادرة تجذب مختبرات الذكاء الاصطناعي التي تبحث عن تحسين نماذجها في مرحلة ما بعد التدريب (post-training). وأنجلوبولوس يُقرّ صراحةً بأن كلمة ARR في حالة Arena لا تعني “الإيراد المتكرر” بالمفهوم الاشتراكي التقليدي، بل إيراداً محسوباً على الاستهلاك — أي أنه غير مضمون التجديد.
أبرز المعطيات الكمية التي ترسم مسار النمو:
- في يناير 2026، حين أعلنت Arena عن جولة Series A بقيمة 150 مليون دولار وتقييم 1.7 مليار دولار بعد الاستثمار، كان الإيراد السنوي المحسوب عند 30 مليون دولار (وفقاً لـ TechCrunch) — أي أن الرقم تضاعف أكثر من ثلاث مرات خلال خمسة أشهر.
- الشركة جمعت إجمالاً 250 مليون دولار من مستثمرين يضمّون Felicis وAndreessen Horowitz وKleiner Perkins وLightspeed Venture Partners وThe House Fund وLDVP وLaude Ventures وUC Investments (وفقاً لـ TechCrunch).
- المنافس الأقرب لـ Arena في النموذج نفسه، Yupp، أغلق أبوابه في مارس 2026 بعد أن جمع 33 مليون دولار — مما يترك Arena في موقع شبه احتكاري في هذا النموذج التقييمي.
- على صعيد السوق الأشمل لخدمات ما بعد التدريب، ارتفع الإيراد السنوي لـ Handshake من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي من 550 مليون دولار في يناير إلى ما يقارب مليار دولار في أبريل 2026، فيما تجاوز Mercor عتبة مليار دولار مطلع العام بعد أن كان عند 500 مليون دولار في سبتمبر 2025 (وفقاً لـ TechCrunch).
Arena تُنافس بشكل غير مباشر شركات مثل Mercor وSurge وScale AI في ما يصفه أنجلوبولوس بالتنافس على “الدولار ذاته” — أي الميزانيات التي ترصدها مختبرات النماذج لتحسين أداء نماذجها بعد التدريب الأساسي. غير أن ميزة Arena التمييزية تكمن في أن تقييماتها تأتي من بشر حقيقيين دفعهم فضولهم للاطلاع على نماذج لم تُطلَق بعد، لا من عمال مستأجرين لهذا الغرض تحديداً.
على صعيد المنتج، توسّعت Arena في تقييم النماذج عبر مهام متنوعة تشمل النص والبرمجة والرؤية الحاسوبية وتوليد الصور، إضافة إلى سير العمل المعقدة طويلة الأمد من خلال وضع Agent Mode الذي أطلقته مؤخراً. وتأسست الشركة عبر فريق يجمع طالب دكتوراه بعدي من UC Berkeley هو أنجلوبولوس، وزميله Wei-Lin Chiang بوصفه مديراً تقنياً، والبروفيسور الشهير Ion Stoica — المؤسس المشارك لـ Databricks — الذي أشرف على المشروع قبل أن يتحوّل إلى شركة في أبريل 2025.
ما يكشفه هذا المسار ليس مجرد قصة نجاح تمويلي، بل دليل على أن البيانات التقييمية الموثوقة باتت من أغلى السلع في سوق الذكاء الاصطناعي. حين تتسابق مختبرات عملاقة على كل نقطة أداء في benchmark، فإن منصة تمتلك عشرة ملايين تقييم بشري أصبح ثمنها يُحتسب بعشرات الملايين — وربما أكثر.
