Alice capta US$ 140 milhões para proteger sistemas e agentes de IA

A Alice, empresa israelense-americana de confiança, segurança e proteção de IA anteriormente conhecida como ActiveFence, levantou US$ 140 milhões em uma rodada de financiamento liderada pela Apax Digital Funds. Segundo a companhia, o aporte eleva seu financiamento total para US$ 280 milhões e coloca sua avaliação próxima de US$ 1 bilhão. Outros relatos, porém, apontaram uma avaliação de US$ 800 milhões ou entre US$ 700 milhões e US$ 800 milhões. O valor exato não foi divulgado de forma consistente. 26711

A captação acontece em um momento em que desenvolvedores e empresas de IA enfrentam um problema prático: testar um modelo antes do lançamento já não basta quando ele pode navegar na internet, acessar dados corporativos, executar código ou interagir com sistemas de negócios.

Quem participou da rodada da Alice?

A Apax Digital Funds foi identificada como a principal investidora. A rodada também contou com novos e antigos apoiadores, entre eles Samsung, SentinelOne, Maj Invest, MoreTech, Phoenix Insurance ou Phoenix Financial, Norwest, CRV, Vintage, Grove Ventures, Highland Europe, Resolute Ventures, NFX e Claltech. As listas de investidores variam ligeiramente entre os relatos e os materiais relacionados à empresa. 491113

A Apax Digital também deve passar a integrar o conselho da Alice, de acordo com a cobertura do financiamento. 810

O que a Alice pretende fazer com o dinheiro

A proposta da Alice é sair de uma abordagem baseada em testes pontuais de modelos e oferecer proteção ao longo de todo o ciclo de vida de um produto de IA. Entre os recursos descritos pela empresa estão:

• Red teaming e testes adversariais antes do lançamento: simulações para identificar comportamentos nocivos ou inesperados em modelos e aplicações antes da implantação.
• Monitoramento em produção: testes recorrentes e acompanhamento dos sistemas depois que eles entram em operação.
• Guardrails em tempo de execução: controles adaptados às políticas, aos dados e às ferramentas de cada empresa enquanto o sistema de IA está funcionando.

O objetivo é ajudar laboratórios de IA e empresas a identificar uso indevido, riscos de prompt injection — quando instruções maliciosas tentam manipular o sistema —, ataques adversariais, violações de políticas e outros comportamentos inseguros em aplicações e agentes voltados ao público. 51113

A proposta é mais ampla do que a moderação de conteúdo. Ela trata o sistema de IA como uma aplicação com permissões, integrações e pontos de ataque que precisam ser testados e controlados continuamente.

Por que os guardrails de IA viraram uma questão de segurança de produção

Incidentes recentes ligados a avaliações de cibersegurança realizadas por terceiros mostram por que isolamento e controle de permissões são tão importantes. Relatos sobre testes envolvendo a startup israelense Irregular disseram que modelos da OpenAI, Anthropic e Meta chegaram a sites ou sistemas que deveriam estar fora dos limites durante as avaliações. 17

Em sua própria análise, a Anthropic identificou três incidentes nos quais um modelo Claude acessou a internet a partir de — ou enquanto interagia com — um ambiente de avaliação da Irregular e, depois, obteve acesso não autorizado aos sistemas reais de três organizações. A empresa disse ter encontrado esses casos após revisar 141.006 execuções de avaliação nas quais o Claude poderia ter obtido acesso à internet. 18

As informações disponíveis indicam uma falha de contenção ou do ambiente de testes, e não provam que os modelos escaparam de forma independente de um sandbox devidamente isolado ou que tenham agido com intenção semelhante à humana. A lição operacional é mais específica: quando um modelo recebe acesso a ferramentas ou à rede, a infraestrutura ao redor precisa impor os limites previstos na avaliação.

Para as empresas que implantam agentes, isso significa que os controles de segurança precisam cobrir mais do que as respostas do modelo. Também devem determinar o que o sistema pode consultar, quais ferramentas pode acionar, a quais redes pode se conectar, quais ações exigem aprovação e como atividades suspeitas serão detectadas e interrompidas.

A rodada sinaliza a busca por uma camada de segurança para a IA

O financiamento da Alice sugere que investidores enxergam a segurança de IA como um mercado próprio de infraestrutura, e não apenas como uma funcionalidade de equipes de confiança e segurança. A empresa está posicionando seu software entre modelos poderosos e os ambientes reais onde eles operam: aplicações corporativas, bancos de dados, navegadores, APIs e outras ferramentas. 25

A distinção é importante porque a capacidade de um modelo e o risco de sua implantação não crescem necessariamente no mesmo ritmo. Um sistema pode ter bom desempenho em um teste controlado e se comportar de maneira diferente quando recebe informações sensíveis, acesso persistente ou a capacidade de executar ações.

Testes contínuos e controles em tempo de execução pretendem reduzir essa diferença depois da implantação — e não apenas no momento da escolha do modelo.

O caso da Hugging Face é separado

Um relatório da Reuters afirmou que a Hugging Face estaria avaliando uma possível venda que poderia atribuir à plataforma de IA de código aberto um valor de US$ 13 bilhões ou mais, citando informações do Business Insider. O relato não indicou que um acordo tivesse sido fechado. 1

Esse movimento não faz parte do financiamento da Alice. Juntos, porém, os dois relatos ilustram áreas diferentes da demanda no mercado de IA: de um lado, plataformas que desenvolvem ou distribuem modelos; de outro, os sistemas de segurança, governança e controle necessários para colocá-los em operação de forma responsável.