Mercor strânge 750 de milioane de dolari într-o rundă de finanțare de serie D, la o evaluare de 20 de miliarde de dolari, pentru a extinde antrenarea IA

Mercor a anunțat o rundă de finanțare de serie D în valoare de 750 de milioane de dolari pe 10 noiembrie 2026, evaluând compania de antrenare a IA la 20 de miliarde de dolari. Finanțarea a inclus o ofertă de cumpărare de acțiuni de la angajați și participarea NVIDIA, Salesforce, Zoom și a altor investitori.

La rundă au participat și Benchmark, Felicis, Fundomo, fonduri administrate de afiliați ai Apollo, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, Sapphire Ventures, StepStone Group și XTX Ventures. Finanțarea va accelera dezvoltarea infrastructurii și cercetarea în domeniul evaluării modelelor și al antrenării ulterioare — adică antrenarea suplimentară a unui model existent — și va susține crearea mai multor medii în care agenții pot învăța fluxuri de lucru complexe. Tot în 2026, Mercor a deschis birouri la New York și Londra, extinzându-și prezența dincolo de San Francisco pentru a fi mai aproape de clienții din companii și laboratoare și pentru a recruta angajați.

Evaluarea companiilor și antrenarea cu ajutorul experților

În ultimii doi ani, Mercor a construit infrastructura necesară pentru a antrena și evalua modele de frontieră în sarcini din lumea reală, folosind expertiza umană. Acum, compania extinde aceste capabilități și către companii, cu evaluări menite să stabilească ce pot face agenții, cât costă și cum li se poate îmbunătăți performanța. Evaluările personalizate folosesc fluxurile de lucru reale ale unui angajator pentru a măsura modelele în raport cu cerințele companiei și pentru a identifica situațiile în care antrenarea suplimentară sau exersarea în medii realiste ar putea fi de ajutor.

Mercor afirmă că rețeaua sa cuprinde peste cinci milioane de experți plătiți pentru a antrena modele de frontieră de IA și că în Statele Unite există peste 800 de ocupații distincte cu fluxuri de lucru în care modelele nu au fost încă evaluate. Strategia companiei pentru mediul de afaceri pornește de la un model deschis capabil, dezvoltă evaluări publice și folosește antrenarea ulterioară pentru a reduce costurile înainte de a antrena modele pentru clienți.

Abordarea face distincția între a ști cum se desfășoară, în general, o sarcină și a ști cum o gestionează un anumit angajator în propriile sisteme, conform propriilor politici și standarde de calitate. Mercor descrie antrenarea ulterioară ca necesitând doar o fracțiune din resursele necesare la frontiera tehnologică. Activitatea companiei alături de laboratoarele de frontieră și cea pentru companii se bazează pe aceeași rețea de experți, aceleași metode de evaluare și aceeași infrastructură de antrenare ulterioară, astfel încât lecțiile desprinse din fiecare domeniu să le poată îmbogăți pe cele din celălalt.

Rolul Deeptune în antrenarea agenților

La începutul anului 2026, Mercor a achiziționat Deeptune, o companie care dezvoltă medii pentru învățarea prin consolidare. Anunțul din 9 iulie 2026 a prezentat achiziția planificată și cei doi ani de muncă ai Deeptune pentru a recrea sute de aplicații pentru companii, de la foi de calcul la Salesforce, în vederea creării unor medii de antrenare a agenților. Aceste medii le permit agenților să exerseze fluxuri de lucru profesionale.

Fiecare mediu are trei componente: software-ul în care se desfășoară activitatea, sarcinile care definesc ce trebuie să realizeze agentul și mecanismele de verificare care stabilesc dacă acesta a reușit. Experții Mercor creează sarcini și mecanisme de verificare care transpun judecata umană în semnale de învățare. Potrivit anunțului din iulie, sistemul APEX măsoară performanța modelelor în sarcini cu valoare economică, de-a lungul a mii de fluxuri de lucru din lumea reală, în timp ce Deeptune furnizează stratul software necesar pentru a transforma această expertiză în medii de antrenare.

Cheltuielile interne cu IA

Mercor afirmă că cheltuiește pentru inferență — procesarea necesară pentru rularea modelelor — de trei ori mai mult decât pentru salariile angajaților și că această cheltuială se amortizează, deoarece îi ajută pe angajați să-și facă mai bine treaba.

Cofondatorul și directorul general Brendan Foody a declarat că, dacă acest raport se menține pe măsură ce IA se răspândește în economie, el indică o creștere a produsului intern brut mai apropiată de două cifre în următorii cinci ani, de aproape trei ori mai mare decât rata pe care a descris-o drept obișnuită.

Finanțarea susține o singură ofertă pentru companii: construirea mediului, furnizarea experților și măsurarea gradului de pregătire a unui agent. Pentru Mercor, testul practic constă în performanța fiabilă în fluxurile de lucru proprii ale clientului, unde cunoașterea generală a sarcinilor nu este suficientă.