在创业不到一年的时间里，一家新兴公司便被赋予了25亿美元的估值。近日，有报道称阿里巴巴计划领投AI训练与评测公司UniPat的3亿美元融资，估值同样约为25亿美元，同时腾讯和红杉中国也有意参与。这一数字与前几轮AI创业热潮中的一些成功案例相当，比如Kimi的背后团队和AI编程工具Cursor的公司都曾在成立初期取得相似的估值。但这次的UniPat是专注于为大模型提供训练数据和评测服务的企业。

UniPat的创始人李宽曾在阿里的通义AI实验室从事数据合成等工作，显然，从模型团队走出的创业者开始为其生产训练材料，这一现象背后隐含着大厂成为投资者的趋势。美国早前出现的Alexandr Wang，是这一转变的典型例子，他创立的Scale AI专注于自动驾驶数据标注，随后逐步扩展到大模型的训练数据及评测。2025年Meta入股时，Scale的估值达到了290亿美元，Wang的成功证明了数据供应商能够与模型核心紧密结合。

中国同样有不少数据公司，例如海天瑞声，早已在提供大模型数据服务。但如今的变化在于，来自模型开发和评测团队的人们纷纷涌现，开始成立自己的公司。除了UniPat，前MiniMax的团队创建了Copula Lab，而字节跳动Seed的核心团队则组成了智能知识。它们共同识别到，随着模型与真实工作的接近，所需的数据越来越难以从互联网现成内容获取。 球友会官网

为了应对这个挑战，UniPat团队利用他们的研究背景开展了新业务。李宽在通义AI实验室期间专注于为模型设计难题，并在2025年发表的WebSailor论文中担任第一作者，该论文探讨如何通过强化学习提升Agent的任务执行能力。团队成员之间的合作与经验分享则成为了UniPat发布多项评测的基础，包括评估模型在视觉推理、编程任务等方面的能力。

这些新兴数据公司的低调运作成为了行业的普遍特点，尤其是在商业和技术之间建立壁垒时。尽管UniPat获得资金的消息刚刚披露，但实际上该公司已经多次融资，并与阿里建立起资金与算力的深度合作。智能知识的重心则在于如何更有效地组织和生产专家知识，以满足不断增长的数据需求。总之，中国AI市场正迎来一波由前模型团队成员带来的新的创业浪潮。