Mercor keräsi 750 miljoonaa dollaria D-sarjan rahoituskierroksella 20 miljardin dollarin arvostuksella laajentaakseen tekoälyn koulutusta

Mercor ilmoitti 750 miljoonan dollarin D-sarjan rahoituskierroksesta 10. marraskuuta 2026. Tekoälyn koulutukseen keskittyvän yrityksen arvoksi määriteltiin 20 miljardia dollaria. Rahoitukseen sisältyi henkilöstölle suunnattu osakkeiden ostotarjous, ja siihen osallistuivat myös NVIDIA, Salesforce, Zoom ja muut sijoittajat.

Rahoituskierrokseen osallistuivat myös Benchmark, Felicis, Fundomo, Apollon tytäryhtiöiden hallinnoimat rahastot, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, Sapphire Ventures, StepStone Group ja XTX Ventures. Rahoitus vauhdittaa mallien arviointiin ja jälkikoulutukseen eli olemassa olevien mallien lisäkoulutukseen liittyvää infrastruktuurin kehittämistä ja tutkimusta sekä tukee uusien ympäristöjen luomista, jotta agentit voivat oppia monimutkaisia työnkulkuja. Mercor avasi vuonna 2026 myös toimistot New Yorkiin ja Lontooseen. Näin se laajensi toimintaansa San Franciscon ulkopuolelle päästäkseen lähemmäs yritys- ja laboratoriopohjaisia asiakkaita sekä rekrytoidakseen työntekijöitä.

Yritysten arvioinnit ja asiantuntijoiden avulla tapahtuva koulutus

Mercor käytti kaksi edellistä vuotta rakentaakseen infrastruktuuria, jonka avulla huippumalleja voidaan kouluttaa ja arvioida todellisissa työtehtävissä ihmisten asiantuntemusta hyödyntäen. Nyt se laajentaa näitä valmiuksia yrityksille tarjoamalla arviointeja, joiden avulla selvitetään, mitä agentit pystyvät tekemään, mitä niiden käyttö maksaa ja miten niiden suorituskykyä voidaan parantaa. Yrityksille räätälöidyissä arvioinneissa malleja testataan työnantajan todellisten työnkulkujen avulla suhteessa yrityksen vaatimuksiin. Näin tunnistetaan, missä lisäkoulutus tai harjoittelu realistisissa ympäristöissä voisi auttaa.

Mercorin mukaan sen verkostoon kuuluu yli viisi miljoonaa asiantuntijaa, joille maksetaan huippuluokan tekoälymallien kouluttamisesta. Yhdysvalloissa on yli 800 erilaista ammattia, joiden työnkulkuja vasten malleja ei ole vielä arvioitu. Mercorin yrityksille suunnattu toimintamalli alkaa suorituskykyisestä avoimesta mallista, jonka pohjalta laaditaan julkisia arviointeja. Jälkikoulutuksen avulla kustannuksia vähennetään ennen mallien kouluttamista asiakkaille.

Lähestymistavassa erotetaan toisistaan yleinen tieto siitä, miten tehtävä tavallisesti suoritetaan, ja tieto siitä, miten tietty työnantaja hoitaa tehtävän omien järjestelmiensä, käytäntöjensä ja laatustandardiensa mukaisesti. Mercorin mukaan jälkikoulutus vaatii vain murto-osan huippumallien kehittämisessä tarvittavista resursseista. Huippumallien kehityslaboratorioiden ja yritysasiakkaiden parissa tehtävä työ perustuu samaan asiantuntijaverkostoon, arviointimenetelmiin ja jälkikoulutuksen infrastruktuuriin. Näin kummallakin puolella saadut opit voivat hyödyttää toista.

Deeptunen rooli agenttien koulutuksessa

Aiemmin vuonna 2026 Mercor osti Deeptunen, vahvistusoppimisen ympäristöihin erikoistuneen yrityksen. 9. heinäkuuta 2026 julkaistussa tiedotteessa kerrottiin suunnitellusta yritysostosta ja Deeptunen kahden vuoden työstä, jossa se oli luonut uudelleen satoja yrityssovelluksia taulukkolaskentaohjelmista Salesforceen agenttien koulutusympäristöjä varten. Näissä ympäristöissä agentit voivat harjoitella ammatillisia työnkulkuja.

Jokaisessa ympäristössä on kolme osaa: ohjelmisto, jossa työ tehdään, tehtävät, jotka määrittävät, mitä agentin on saatava aikaan, sekä tarkistimet, jotka ratkaisevat, onnistuiko agentti. Mercorin asiantuntijat luovat tehtäviä ja tarkistimia, jotka muuntavat ihmisten arviot oppimissignaaleiksi. Heinäkuun tiedotteen mukaan sen APEX-järjestelmä mittaa mallien suoriutumista taloudellisesti arvokkaista tehtävistä tuhansissa todellisissa työnkuluissa, ja Deeptune tarjoaa ohjelmistokerroksen, jota tarvitaan tämän asiantuntemuksen muuttamiseksi koulutusympäristöiksi.

Tekoälyn käyttöön liittyvät sisäiset menot

Mercorin mukaan se käyttää mallien suorittamiseen tarvittavaan päättelylaskentaan kolme kertaa niin paljon kuin työntekijöiden palkkoihin. Tämä meno maksaa itsensä takaisin, sillä se parantaa työntekijöiden suoriutumista työssään.

Yhtiön perustajajäsen ja toimitusjohtaja Brendan Foody sanoi, että jos suhdeluku pysyy samana tekoälyn levitessä talouteen, se viittaa bruttokansantuotteen kasvun kiihtymiseen lähemmäs kaksinumeroisia lukuja seuraavien viiden vuoden aikana – lähes kolminkertaiseksi hänen tavanomaiseksi kuvailemaansa vauhtiin verrattuna.

Rahoitus tukee yhtä yrityksille suunnattua kokonaisratkaisua: ympäristön rakentamista, asiantuntijoiden tarjoamista ja sen mittaamista, onko agentti valmis. Mercorille käytännön testi on luotettava toiminta asiakkaan omissa työnkuluissa, joissa pelkkä yleinen tehtävien tuntemus ei riitä.