Alibaba negocia liderar una ronda de 300 millones en la startup de evaluación UniPat
La operación valoraría la compañía en 2.500 millones de dólares y en ella participarían también Tencent y Sequoia. UniPat la fundó un ex ingeniero del laboratorio Tongyi de Alibaba.
Alibaba negocia liderar una ronda de 300 millones de dólares en UniPat AI, una startup que genera datos de entrenamiento y pruebas de evaluación para modelos de inteligencia artificial. Según Bloomberg, la operación situaría la valoración de la compañía en 2.500 millones de dólares y contaría además con Tencent y Sequoia entre los inversores. El acuerdo sigue en negociación y las condiciones pueden cambiar.
Qué vende UniPat
La empresa nació a finales de 2025 de la mano de Li Kuan, que antes trabajó en el laboratorio Tongyi de Alibaba en análisis de post-entrenamiento, síntesis de datos y aprendizaje por refuerzo. UniPat produce datos de entrenamiento y evaluación muy detallados y los vende a otros investigadores y compañías del sector.
Sus benchmarks cubren tres terrenos concretos: la capacidad de ingeniería de software de los agentes de programación, el manejo cotidiano del navegador por parte de agentes automatizados y el razonamiento visual de los modelos multimodales punteros. El laboratorio de Li desarrolla además modelos pequeños para tareas de predicción y de investigación científica, con dinero de un fondo local y de Jinqiu, el vehículo respaldado por ByteDance.
El doble cuello de botella
Hay dos problemas que la compañía dice atacar a la vez. Por un lado, las restricciones de derechos de autor y privacidad están recortando el volumen de datos humanos disponibles en internet. Por otro, quien entrena modelos se topa con frecuencia con puntuaciones infladas en las listas de referencia: el número sube, pero el comportamiento real del sistema no acompaña. Vender datos y criterios de evaluación, en ese contexto, es un negocio con compradores dispuestos a pagar caro.
El referente estadounidense de la anotación es Scale AI, en la que Meta puso 14.000 millones de dólares. Mercor, que negocia una ronda con una valoración de 20.000 millones, ofrece anotación y pruebas realizadas por expertos a través de un mercado. En el terreno de los benchmarks, los nombres que se siguen son Artificial Analysis y Chatbot Arena.
Para Alibaba la ronda es a la vez una apuesta por el negocio del dato y un respaldo a un ex empleado. Lo relevante para quien trabaja con modelos es otra cosa: la calidad de los datos y de la evaluación se ha convertido en un cuello de botella que las grandes tecnológicas prefieren comprar antes que construir. Ninguna de las partes ha confirmado la operación, y la cifra procede de fuentes anónimas, no de un anuncio oficial.
