众多可观察性平台如Dynatrace和ServiceNow能够监控云软件，识别潜在代码错误或故障，帮助工程师定位并解决问题。Arize AI则将这一理念引入AI领域，专注为模型和应用提供类似支持。其平台帮助企业在开发AI产品时进行评估，并在上线后持续监控错误，覆盖机器学习、计算机视觉及生成式AI等多种应用。

联合创始人兼首席执行官杰森·洛帕特茨基向媒体透露，Arize采用“裁判委员会”方式，通过不同AI模型相互评估，结合人工参与，确保监控和评估的全面性。这一灵感源于他在TubeMogul的经历——该广告公司2016年被Adobe以超5亿美元收购，其AI系统复杂性让他意识到崩溃的严重性。联合创始人兼首席产品官Aparna Dhinakaran也因语言模型开发中缺乏测试工具，与Lopatecki萌生合作想法。他们认为，随着AI在全球组织中的角色加重，其复杂性需更好管理。

Arize于2020年起步，初衷聚焦预测性机器学习。如今，其平台已扩展至AI代理和生成式AI，市场认可度显著提升。洛帕特茨基表示，AI普及推动了过去两年爆发式增长，企业纷纷将AI融入产品线。目前，Arize服务于Uber、Klaviyo和Tripadvisor等客户，其开源产品Arize Phoenix月下载量超200万次。最近，公司完成7000万美元C轮融资，由Adams Street Partners领投，总融资金额超1.3亿美元。新资金将用于优化核心产品并加大对语音和AI代理等领域的投入。

AI可观察性市场竞争加剧，Galileo和Patronus AI分别融资6800万和2000万美元，提供类似服务。Dhinakaran强调，Arize在发布前后评估及广泛应用上的能力使其突出。洛帕特茨基补充，构建相关基础设施难度极高，这也是Microsoft和Datadog等巨头投资他们的原因。他预计这一市场将快速扩张，吸引更多参与者。