9月10日消息，据彭博社报道，阿里巴巴集团将领投人工智能训练与基准测试初创公司UniPat AI的一轮3亿美元融资，投后估值达25亿美元。腾讯控股以及原有投资者红杉中国（HSG）等机构亦有参与，目前谈判仍在进行中，交易细节仍可能发生变化。
UniPat成立于2025年末，专注于为AI模型设计贴近真实使用环境的测试与评估场景，专门生成详细的训练和评测数据，向AI领域的研究人员及企业出售。其基准测试涵盖AI编程智能体的软件工程能力、浏览器智能体的日常网页操作能力，以及前沿多模态模型的视觉推理能力。公司创始人李宽去年曾在阿里巴巴通义AI实验室工作，主攻训练后分析、数据合成和强化学习。在砺思资本及获字节跳动支持的锦秋基金投资下，李宽的研究实验室还自主开发了用于预测和科学研究等任务的小模型。
这笔融资背后折射出当前AI行业面临的双重瓶颈。一方面，随着版权和隐私限制不断收紧，大模型可用的人类生成互联网数据迅速减少；另一方面，开发者经常碰到模型榜单分数虚高、实际表现与宣传不符的问题。UniPat希望通过合成数据生成与独立评测，同时解决数据供给和评测可信度两大痛点。
放眼全球，美国同行在数据标注与评测赛道已有明确布局。Meta曾斥资140亿美元入股数据标注公司Scale AI，后者预计今年营收将突破10亿美元。Mercor正洽谈按200亿美元估值融资，通过专家服务交易平台提供人工数据标注和测试服务，基准测试领域则由Artificial Analysis和Chatbot Arena领先。UniPat以“合成数据+评测工具”的复合定位切入这一赛道，其25亿美元估值意味着投资者愿意为AI基础设施层的关键环节支付高额溢价。
此次融资的另一看点在于阿里与腾讯的联手。两家公司很少在同一阶段共同投资，同时出现在同一份股权结构表中，表明双方均将模型评估视为AI基础设施的重要组成部分，而非某家公司的功能性补充。对阿里巴巴而言，这笔投资也带有“前员工创业”的信任票色彩，将一名前实习生创办的公司纳入自身AI生态体系。
在AI大模型竞争从“参数规模”转向“数据质量与评测可信度”的阶段，谁掌握了标准制定和数据供给的节点，谁就在未来的采购谈判与生态构建中占据先机。