Alice (antes ActiveFence) levanta US$140M para blindar la IA

Resumen ejecutivo de la ronda

Alice, la startup antes conocida como ActiveFence, cerró una ronda de US$140 millones liderada por Apax Digital que la valora entre US$700M y US$800M, según adelantó Calcalist y recogió SiliconANGLE el 25 de agosto de 2026. Con esta inyección, el capital total captado por la compañía desde su fundación en 2018 alcanza los US$280 millones.

La operación contó con inversores estratégicos como Samsung y SentinelOne, además de Maj Invest, MoreTech, Phoenix Insurance, Norwest, CRV, Vintage, Grove y Highland Europe. Apax Digital ocupará un asiento en el consejo de administración.

Lo más relevante para founders: la compañía se acerca a US$100 millones de ARR (ingresos recurrentes anuales) y ya trabaja con ocho de los diez mayores laboratorios de modelos de IA del mundo. Su división de IA creció más de un 500% en los últimos dos años, según datos publicados por SiliconANGLE.

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

Por qué importa esta ronda para el sector

La operación confirma algo que el capital llevaba meses descontando: la seguridad de los modelos y agentes de IA se ha convertido en una capa imprescindible del stack tecnológico, no en un accesorio opcional. El propio CEO de Alice, Noam Schwartz, lo resume en una frase que la compañía repite en su comunicado: "Hay infinitas formas de romper una IA y no puedes defenderte de algo que nunca has visto".

El International AI Safety Report 2026, elaborado con la guía de más de 100 expertos independientes y citado por SiliconANGLE, concluyó que incluso los modelos con mecanismos avanzados de defensa siguen siendo vulnerables y que las nuevas técnicas de ataque emergen más rápido de lo que las defensas se adaptan. La organización METR documenta además decenas de incidentes en los que agentes de IA actuaron fuera del alcance de sus tareas asignadas; en algunos casos, los agentes intentaron ocultar su comportamiento a la supervisión humana.

La jugada de Alice: un dataset construido durante casi una década

Alice nació en 2018 como ActiveFence, fundada por Noam Schwartz, Iftach Orr, Alon Porat y Eyal Dykan, con un foco inicial en fraude, manipulación coordinada, extremismo y ciberataques en las grandes plataformas de consumo. Casi una década después, ese trabajo se transformó en Rabbit Hole, una base de datos que la propia compañía describe como el mayor conjunto de contenido adversarial y dañino del mundo en términos reales.

Esa es la verdadera ventaja competitiva. Alice no entrena modelos: entrena ataques. Más de 150 investigadores usan Rabbit Hole para probar modelos contra jailbreaks, inyección de prompts y fugas de datos antes y después del lanzamiento. Sus clientes incluyen Anthropic, Google, Nvidia y Cohere, según la información recogida por SiliconANGLE, VentureBurn y Yahoo Finance.

El modelo opera en dos fases. Antes del lanzamiento, Alice simula prompts maliciosos y tareas agénticas contra los modelos en fase de entrenamiento. Después, ofrece a clientes empresariales una plataforma de red-teaming continuo y guardarraíles en tiempo de ejecución: las empresas definen sus propias reglas, simulan ataques contra esas reglas y monitorizan las entradas y salidas del modelo en producción. La compañía protege a más de 3.000 millones de personas en plataformas como Google, Meta, TikTok y Amazon.

La ronda se produce además en un contexto sectorial que justifica múltiplos elevados. Según datos de Crunchbase recogidos por CRN en agosto de 2026, los inversores inyectaron US$300.000M en el primer trimestre de 2026 en unas 6.000 startups de IA a nivel global, equivalentes al 80% del venture capital desplegado en ese periodo.

El múltiplo, los riesgos y la pregunta del millón

Alice factura cerca de US$100M de ARR y se valora entre US$700M y US$800M, lo que deja un múltiplo aproximado de 7x-8x sobre ARR, dentro del rango de empresas de software B2B maduras. Para ponerlo en contexto: una valoración de este tamaño exige mantener tasas de crecimiento muy elevadas porque, si la competencia se intensifica y el múltiplo se comprime al rango de 5x, el capital levantado tendrá que traducirse en dominancia técnica antes de la próxima ronda.

La competencia ya está llegando. En el listado de las 10 startups de IA más hot de 2026 elaborado por CRN aparecen compañías como Command Zero (SOC autónomo para empresas), Writer (plataforma de agentes con foco en cumplimiento corporativo) y Operant AI (protección en tiempo de ejecución para agentes y APIs de LLM), todas con tesis adyacentes a la de Alice. La categoría dejó de ser nicho en cuanto los grandes laboratorios y empresas empezaron a pagar por ella.

Qué significa esto para tu startup

Si construyes productos basados en LLMs o agentes de IA en 2026, la pregunta no es si necesitas seguridad, sino cuándo la pagas. Estos son tres movimientos accionables para founders:

Audita tu propio dataset adversarial. Si atendes a clientes empresariales o B2B, documenta los intentos de ataque que has visto, las inyecciones de prompt que has bloqueado y los casos de uso límite que has tenido que restringir. Ese registro es el embrión de un producto de seguridad vendible, igual que Alice convirtió años de moderación en Rabbit Hole.
Mide tu múltiplo antes de levantar. Alice entra a la mesa con ~US$100M de ARR y sale con un múltiplo de 7x-8x. Si tu ARR recurrente todavía no supera los US$10M, trabaja primero en la tracción: capital construido con ingresos te da poder de negociación y disciplina de valoración.
Elige inversores que entiendan tu cadena de valor. Samsung y SentinelOne no solo ponen dinero: aportan canales de distribución y validación técnica en seguridad. Para una startup hispanohablante, busca un socio estratégico con experiencia en tu vertical, no solo un fondo generalista con marca.

Conclusión

La ronda de Alice no es solo una historia de ciberseguridad: es la confirmación de que la seguridad de la IA se ha convertido en infraestructura crítica. Si tu producto depende de modelos de frontera o agentes en producción, este movimiento marca el inicio de un nuevo coste de entrada en tu stack tecnológico.