Mercor získává 750 milionů dolarů v investičním kole série D při ocenění 20 miliard dolarů, aby rozšířil trénování AI

Společnost Mercor oznámila investiční kolo série D v hodnotě 750 milionů dolarů dne 10. listopadu 2026, čímž byla tato společnost zaměřená na trénování AI oceněna na 20 miliard dolarů. Financování zahrnovalo nabídku odkupu akcií od zaměstnanců a účast investorů NVIDIA, Salesforce, Zoom a dalších.

Zúčastnily se také společnosti Benchmark, Felicis, Fundomo, fondy spravované přidruženými společnostmi Apollo, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, Sapphire Ventures, StepStone Group a XTX Ventures. Financování urychlí rozvoj infrastruktury a výzkum v oblasti hodnocení modelů a následného trénování, tedy dalšího trénování již existujícího modelu, a zároveň podpoří vznik dalších prostředí, v nichž se agenti mohou učit složitým pracovním postupům. V roce 2026 Mercor otevřel také kanceláře v New Yorku a Londýně, čímž rozšířil své působení za hranice San Francisca, aby byl blíže firemním zákazníkům a laboratořím a mohl nabírat zaměstnance.

Hodnocení pro podniky a trénování s pomocí odborníků

Mercor strávil poslední dva roky budováním infrastruktury pro trénování a hodnocení nejpokročilejších modelů při řešení úloh z reálného světa s využitím lidských odborných znalostí. Nyní tyto možnosti rozšiřuje i na podniky. Hodnocení mají zjistit, co agenti dokážou, kolik stojí a jak lze zlepšit jejich výkon. Při vlastním hodnocení společnost využívá skutečné pracovní postupy zaměstnavatele, aby změřila, jak si modely vedou ve vztahu k požadavkům firmy, a určila, kde by mohlo pomoci další trénování nebo procvičování v realistickém prostředí.

Mercor uvádí, že jeho síť zahrnuje více než pět milionů odborníků, kteří jsou placeni za trénování nejpokročilejších modelů AI, a že ve Spojených státech existuje více než 800 různých povolání s pracovními postupy, podle nichž modely dosud nebyly hodnoceny. Jeho plán pro podniky začíná schopným otevřeným modelem, pokračuje sestavením veřejných hodnocení a využívá následné trénování ke snížení nákladů ještě před trénováním modelů pro zákazníky.

Tento přístup rozlišuje mezi znalostí toho, jak se určitý úkol obvykle provádí, a znalostí toho, jak jej konkrétní zaměstnavatel řeší v rámci vlastních systémů, zásad a standardů kvality. Mercor uvádí, že následné trénování vyžaduje jen zlomek prostředků potřebných při vývoji nejpokročilejších modelů. Jeho práce pro laboratoře vyvíjející nejpokročilejší modely i pro podniky využívá stejnou síť odborníků, metody hodnocení a infrastrukturu pro následné trénování, takže poznatky z obou oblastí mohou přispívat k rozvoji té druhé.

Role Deeptune při trénování agentů

Začátkem roku 2026 Mercor koupil společnost Deeptune, která se zabývá prostředími pro posilované učení. Oznámení z 9. července 2026 nastínilo plánovanou akvizici a dva roky práce společnosti Deeptune na vytváření stovek podnikových aplikací, od tabulek až po Salesforce, v prostředích pro trénování agentů. Tato prostředí agentům umožňují procvičovat pracovní postupy z profesního života.

Každé prostředí se skládá ze tří částí: softwaru, v němž se práce odehrává, úloh určujících, čeho musí agent dosáhnout, a ověřovacích mechanismů, které zjišťují, zda úkol splnil. Odborníci společnosti Mercor vytvářejí úlohy a ověřovací mechanismy, které převádějí lidský úsudek na signály pro učení. Podle oznámení z července systém APEX měří výkon modelů při plnění ekonomicky hodnotných úloh napříč tisíci pracovními postupy z reálného světa, zatímco Deeptune poskytuje softwarovou vrstvu potřebnou k přeměně těchto odborných znalostí na trénovací prostředí.

Interní výdaje na AI

Mercor uvádí, že na inferenci, tedy výpočetní výkon využívaný ke spouštění modelů, vynakládá třikrát více než na platy zaměstnanců a že se tyto výdaje vracejí tím, že zaměstnancům pomáhají lépe vykonávat jejich práci.

Spoluzakladatel a generální ředitel Brendan Foody uvedl, že pokud tento poměr přetrvá i s tím, jak se AI rozšíří napříč ekonomikou, ukazuje to na růst hrubého domácího produktu v řádu dvouciferných hodnot během příštích pěti let, tedy na tempo téměř trojnásobné oproti tomu, které označil za obvyklé.

Financování podporuje jednotnou nabídku pro podniky: vytvořit prostředí, zajistit odborníky a změřit, zda je agent připraven. Pro Mercor je praktickou zkouškou spolehlivý výkon v rámci vlastních pracovních postupů zákazníka, kde samotná obecná znalost úkolů nestačí.