Mercor تجمع 750 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة D، بتقييم يبلغ 20 مليار دولار، للتوسع في تدريب الذكاء الاصطناعي

أعلنت Mercor عن جولة تمويل من الفئة D بقيمة 750 مليون دولار في 10 نوفمبر 2026، ما قدّر قيمة شركة تدريب الذكاء الاصطناعي بـ20 مليار دولار. وشمل التمويل عرضًا لشراء أسهم الموظفين، إلى جانب مشاركة NVIDIA وSalesforce وZoom ومستثمرين آخرين.

وشاركت أيضًا Benchmark وFelicis وFundomo وصناديق تديرها جهات تابعة لـApollo وG Squared وGeneral Catalyst وGlade Brook Capital وSapphire Ventures وStepStone Group وXTX Ventures. وسيُسرّع التمويل تطوير البنية التحتية والبحوث اللازمة لتقييم النماذج وتدريبها بعد مرحلة التدريب الأولي، أي مواصلة تدريب نموذج قائم، مع دعم توفير مزيد من البيئات التي تتيح للوكلاء تعلّم مسارات عمل معقدة. كما افتتحت Mercor مكتبين في نيويورك ولندن في عام 2026، لتتوسع خارج سان فرانسيسكو وتكون أقرب إلى عملائها من الشركات والمختبرات، وتستقطب الموظفين.

تقييمات الشركات وتدريب الخبراء

أمضت Mercor العامين الماضيين في بناء بنية تحتية لتدريب النماذج الرائدة وتقييمها في مهام واقعية، بالاستعانة بخبرات بشرية. وهي توسّع الآن هذه القدرات لتشمل الشركات، من خلال تقييمات تهدف إلى تحديد ما يمكن للوكلاء إنجازه، وتكلفتهم، وكيفية تحسين أدائهم. وتستخدم تقييماتها المخصصة مسارات العمل الفعلية لدى جهة العمل لقياس أداء النماذج وفق متطلبات الشركة، وتحديد المجالات التي قد يفيد فيها مزيد من التدريب أو الممارسة في بيئات تحاكي الواقع.

تفيد Mercor بأن شبكتها تضم أكثر من خمسة ملايين خبير يتقاضون أجورًا مقابل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، وأن الولايات المتحدة تضم أكثر من 800 مهنة مختلفة تشمل مسارات عمل لم تخضع النماذج للتقييم فيها بعد. وتبدأ منهجية Mercor للشركات بنموذج مفتوح قادر، ثم تُنشئ تقييمات عامة وتستخدم التدريب اللاحق لخفض التكاليف قبل تدريب النماذج للعملاء.

يميّز هذا النهج بين معرفة كيفية تنفيذ مهمة بوجه عام، ومعرفة الطريقة التي تتبعها جهة عمل بعينها لإنجازها ضمن أنظمتها وسياساتها ومعايير الجودة الخاصة بها. وتوضح Mercor أن التدريب اللاحق يتطلب جزءًا من الموارد اللازمة عند العمل على النماذج الرائدة. ويعتمد عملها مع مختبرات تطوير النماذج الرائدة والشركات على شبكة الخبراء نفسها وأساليب التقييم والبنية التحتية للتدريب اللاحق، ما يتيح للدروس المستفادة من كل جانب أن تفيد الجانب الآخر.

دور Deeptune في تدريب الوكلاء

في وقت سابق من عام 2026، استحوذت Mercor على Deeptune، وهي شركة متخصصة في بيئات التعلم المعزز. وأوضح الإعلان الصادر في 9 يوليو 2026 تفاصيل الاستحواذ المزمع وعمل Deeptune على مدى عامين لإعادة إنشاء مئات تطبيقات المؤسسات، من جداول البيانات إلى Salesforce، لاستخدامها في بيئات تدريب الوكلاء. وتتيح تلك البيئات للوكلاء التدرب على سير العمل المهني.

تتألف كل بيئة من ثلاثة عناصر: البرنامج الذي يُنجز العمل فيه، والمهام التي تحدد ما يجب على الوكيل إنجازه، وآليات التحقق التي تحدد ما إذا كان قد نجح. ويضع خبراء Mercor المهام وآليات التحقق التي تحوّل الأحكام البشرية إلى إشارات تعلّم. ويذكر إعلان يوليو أن نظام APEX يقيس أداء النماذج في مهام ذات قيمة اقتصادية ضمن آلاف مسارات العمل الواقعية، فيما توفر Deeptune طبقة البرمجيات اللازمة لتحويل تلك الخبرات إلى بيئات تدريب.

الإنفاق الداخلي على الذكاء الاصطناعي

تفيد Mercor بأنها تنفق على الاستدلال، أي الحوسبة المستخدمة لتشغيل النماذج، ثلاثة أضعاف ما تنفقه على رواتب الموظفين، وأن هذا الإنفاق يغطي تكلفته بتحسين أداء الموظفين في وظائفهم.

وقال الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي Brendan Foody إن استمرار هذه النسبة مع انتشار الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد يشير إلى نمو الناتج المحلي الإجمالي بمعدل أقرب إلى خانتين عشريتين خلال السنوات الخمس المقبلة، أي ما يقارب ثلاثة أمثال المعدل الذي وصفه بأنه المعتاد.

يدعم التمويل عرضًا متكاملًا واحدًا للشركات: بناء البيئة، وتوفير الخبراء، وقياس مدى استعداد الوكيل. وبالنسبة إلى Mercor، يتمثل الاختبار العملي في تحقيق أداء موثوق ضمن مسارات العمل الخاصة بالعميل، حيث لا تكفي المعرفة العامة بالمهام وحدها.