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Mercor, 기업가치 200억 달러로 평가받으며 7억 5천만 달러 규모 시리즈 D 투자 유치해 AI 학습 확대

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Mercor는 2026년 11월 10일 7억 5천만 달러 규모 시리즈 D 투자 유치를 발표했으며, 이에 따라 AI 모델 학습 기업인 Mercor의 기업가치는 200억 달러로 평가됐다. 이번 투자에는 직원 대상 공개매수와 NVIDIA, Salesforce, Zoom 및 기타 투자자들의 참여가 포함됐다.

Benchmark, Felicis, Fundomo, Apollo 계열사가 운용하는 펀드, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, Sapphire Ventures, StepStone Group, XTX Ventures도 투자에 참여했다. 이번 자금 조달은 모델 평가와 사후 학습, 즉 기존 모델에 추가 학습을 진행하는 데 필요한 인프라와 연구를 가속하는 한편, 에이전트가 복잡한 업무 흐름을 학습할 수 있는 환경을 더 많이 마련하는 데 쓰일 예정이다. Mercor는 또한 2026년 뉴욕과 런던에 사무소를 열어 샌프란시스코를 넘어 사업을 확장하고, 기업 및 연구소 고객과 더 가까워지는 동시에 직원을 채용하고 있다.

기업 평가와 전문가 학습

Mercor는 지난 2년 동안 인간 전문가의 지식을 활용해 실제 업무를 바탕으로 최첨단 모델을 학습시키고 평가하는 인프라를 구축해 왔다. 이제 이러한 역량을 기업으로 확대하고 있으며, 에이전트가 무엇을 할 수 있는지, 비용은 얼마나 드는지, 성능을 어떻게 개선할 수 있는지를 파악하도록 평가를 설계한다. Mercor의 맞춤형 평가는 고용주의 실제 업무 흐름을 활용해 기업의 요구 사항에 비춰 모델을 측정하고, 현실적인 환경에서 추가 학습이나 연습을 하면 도움이 될 수 있는 부분을 찾아낸다.

Mercor에 따르면 자사 네트워크에는 최첨단 AI 모델을 학습시키는 데 보수를 받는 전문가가 500만 명 넘게 포함돼 있다. 또한 미국에는 모델 평가가 아직 이뤄지지 않은 업무 흐름을 포함하는 서로 다른 직종이 800개 넘게 존재한다. Mercor의 기업용 접근 방식은 성능이 우수한 오픈 모델로 시작해 공개 평가를 구축하고, 고객용 모델을 학습시키기 전에 사후 학습을 활용해 비용을 낮추는 것이다.

이 접근 방식은 과업을 일반적으로 수행하는 방법을 아는 것과 특정 고용주가 자체 시스템과 정책, 품질 기준에 따라 그 과업을 처리하는 방식을 아는 것을 구분한다. Mercor는 사후 학습에 최첨단 모델 개발에 필요한 자원의 일부만 든다고 설명한다. 최첨단 연구소와 기업을 대상으로 하는 업무에는 동일한 전문가 네트워크와 평가 방법, 사후 학습 인프라가 활용되므로, 양쪽에서 얻은 교훈을 서로 반영할 수 있다.

에이전트 학습에서 Deeptune의 역할

2026년 초 Mercor는 강화학습 환경 개발사인 Deeptune을 인수했다. 2026년 7월 9일 발표에서는 예정된 인수와 에이전트 학습 환경에 활용하기 위해 스프레드시트부터 Salesforce까지 수백 개의 기업용 애플리케이션을 재현해 온 Deeptune의 2년간의 작업을 소개했다. 이러한 환경에서 에이전트는 전문 업무 흐름을 연습할 수 있다.

각 환경은 세 가지 요소로 구성된다. 업무가 이뤄지는 소프트웨어, 에이전트가 달성해야 할 목표를 정하는 과업, 그리고 성공 여부를 판정하는 검증기다. Mercor의 전문가들은 인간의 판단을 학습 신호로 바꾸는 과업과 검증기를 만든다. 7월 발표에 따르면 APEX 시스템은 수천 개의 실제 업무 흐름 전반에서 경제적 가치가 높은 과업에 대한 모델 성능을 측정하며, Deeptune은 이러한 전문 지식을 학습 환경으로 구현하는 데 필요한 소프트웨어 계층을 제공한다.

내부 AI 지출

Mercor에 따르면 모델을 실행하는 데 쓰이는 컴퓨팅인 추론에 직원 급여의 세 배를 지출하며, 이 지출은 직원들의 업무 능력을 향상시켜 비용을 회수한다.

공동 창업자 겸 최고경영자 Brendan Foody는 AI가 경제 전반으로 확산되는 동안에도 이 비율이 유지된다면, 향후 5년간 국내총생산(GDP)이 두 자릿수에 가까운 성장률을 기록할 가능성을 시사한다고 말했다. 이는 그가 통상적이라고 설명한 성장률의 거의 세 배에 해당한다.

이번 자금 조달은 하나의 기업용 제안을 뒷받침한다. 환경을 구축하고, 전문가를 제공하며, 에이전트가 준비됐는지를 측정하는 것이다. Mercor가 중요하게 보는 실질적 기준은 고객 고유의 업무 흐름 안에서 안정적으로 성능을 내는지 여부다. 일반적인 과업 지식만으로는 충분하지 않은 환경이기 때문이다.

Evan Mercer는 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로, AI 스타트업, 벤처 캐피털 및 차세대 기술 기업을 형성하는 자금 조달 역학을 다룹니다. 그의 보도는 초기 단계 혁신, 자본 흐름, 그리고 AI 기업이 개념에서 글로벌 영향력으로 성장함에 따라 창업자와 투자자가 내리는 전략적 결정에 초점을 맞춥니다.

전략적이고 분석적인 시각으로, Evan은 AI 스타트업 생태계 전반의 자금 조달 라운드, 시장 포지셔닝 및 신흥 트렌드를 검토합니다. 그는 벤처 캐피털, 기업 투자 및 공개 시장이 인공지능의 돌파구와 어떻게 교차하는지를 추적하며, 지속 가능한 신호와 단기적 과대광고를 구분합니다.

Evan Mercer가 작성한 기사들은 AI가 생성하고 Unite.AI의 편집팀이 검토하여 정확성, 맥락 및 전 세계 AI 투자 환경에 대한 책임 있는 보도를 보장합니다