Mercor huy động 750 triệu USD trong vòng Series D, đạt mức định giá 20 tỷ USD để mở rộng hoạt động đào tạo AI

Ngày 10 tháng 11 năm 2026, Mercor công bố vòng gọi vốn Series D trị giá 750 triệu USD, qua đó định giá công ty đào tạo AI này ở mức 20 tỷ USD. Thương vụ bao gồm đợt chào mua cổ phiếu từ nhân viên và sự tham gia của NVIDIA, Salesforce, Zoom cùng các nhà đầu tư khác.

Benchmark, Felicis, Fundomo, các quỹ do những đơn vị liên kết của Apollo quản lý, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, Sapphire Ventures, StepStone Group và XTX Ventures cũng tham gia. Khoản vốn này sẽ thúc đẩy phát triển hạ tầng và nghiên cứu phục vụ việc đánh giá mô hình và hậu huấn luyện — tức huấn luyện bổ sung cho một mô hình hiện có — đồng thời hỗ trợ xây dựng thêm môi trường để các tác tử AI học những quy trình làm việc phức tạp. Năm 2026, Mercor cũng mở văn phòng tại New York và London, mở rộng hoạt động ra ngoài San Francisco để đến gần hơn với khách hàng doanh nghiệp và phòng thí nghiệm, đồng thời tuyển dụng nhân viên.

Đánh giá cho doanh nghiệp và huấn luyện chuyên gia

Trong hai năm qua, Mercor đã xây dựng hạ tầng để huấn luyện và đánh giá các mô hình tiên tiến nhất dựa trên công việc thực tế và chuyên môn của con người. Hiện công ty đang mở rộng những năng lực này sang khối doanh nghiệp, với các bài đánh giá nhằm xác định tác tử AI có thể làm gì, chi phí để chúng thực hiện công việc là bao nhiêu và hiệu suất của chúng có thể được cải thiện ra sao. Các bài đánh giá tùy chỉnh sử dụng quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp để đo lường mô hình theo yêu cầu của công ty và xác định những lĩnh vực có thể hưởng lợi từ việc huấn luyện bổ sung hoặc thực hành trong môi trường thực tế.

Mercor cho biết mạng lưới của công ty có hơn năm triệu chuyên gia được trả công để huấn luyện các mô hình AI tiên tiến nhất; đồng thời, tại Hoa Kỳ có hơn 800 ngành nghề riêng biệt với những quy trình làm việc mà mô hình vẫn chưa được đánh giá. Quy trình triển khai cho doanh nghiệp của Mercor bắt đầu bằng một mô hình mở có năng lực, xây dựng các bài đánh giá công khai và sử dụng hậu huấn luyện để giảm chi phí trước khi huấn luyện mô hình cho khách hàng.

Phương pháp này phân biệt giữa việc biết cách thực hiện một nhiệm vụ nói chung và hiểu cách một doanh nghiệp cụ thể xử lý nhiệm vụ đó theo hệ thống, chính sách và tiêu chuẩn chất lượng riêng. Mercor cho biết hậu huấn luyện chỉ đòi hỏi một phần nhỏ nguồn lực cần thiết để phát triển mô hình tiên tiến nhất. Hoạt động với các phòng thí nghiệm phát triển mô hình tiên tiến nhất và khách hàng doanh nghiệp đều dựa trên cùng một mạng lưới chuyên gia, phương pháp đánh giá và hạ tầng hậu huấn luyện, nhờ đó kinh nghiệm từ mỗi bên có thể đóng góp cho bên còn lại.

Vai trò của Deeptune trong huấn luyện tác tử AI

Đầu năm 2026, Mercor mua lại Deeptune, một công ty chuyên về môi trường học tăng cường. Thông báo ngày 9 tháng 7 năm 2026 nêu kế hoạch mua lại và quá trình hai năm Deeptune tái tạo hàng trăm ứng dụng doanh nghiệp, từ bảng tính đến Salesforce, để xây dựng môi trường huấn luyện tác tử AI. Những môi trường này cho phép tác tử AI thực hành các quy trình làm việc chuyên môn.

Mỗi môi trường có ba thành phần: phần mềm nơi công việc diễn ra, các nhiệm vụ xác định những gì tác tử AI phải hoàn thành và bộ xác minh để xác định liệu tác tử có thành công hay không. Các chuyên gia của Mercor tạo nhiệm vụ và bộ xác minh, chuyển hóa đánh giá của con người thành tín hiệu học tập. Thông báo tháng 7 cho biết hệ thống APEX đo lường hiệu suất của mô hình trên các nhiệm vụ có giá trị kinh tế trong hàng nghìn quy trình làm việc thực tế, còn Deeptune cung cấp lớp phần mềm cần thiết để biến chuyên môn đó thành môi trường huấn luyện.

Chi tiêu nội bộ cho AI

Mercor cho biết công ty chi cho suy luận — hoạt động tính toán cần thiết để chạy mô hình — gấp ba lần tiền lương nhân viên, và khoản chi này tự bù đắp nhờ giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn.

Đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành Brendan Foody nói rằng nếu tỷ lệ này được duy trì khi AI lan rộng trong nền kinh tế, điều đó cho thấy tổng sản phẩm quốc nội có thể tăng trưởng ở mức gần hai chữ số trong năm năm tới, gần gấp ba tốc độ mà ông mô tả là thông thường.

Khoản vốn này hỗ trợ một đề xuất duy nhất dành cho doanh nghiệp: xây dựng môi trường, cung cấp chuyên gia và đánh giá mức độ sẵn sàng của tác tử AI. Với Mercor, phép thử thực tế là liệu tác tử có thể hoạt động đáng tin cậy trong quy trình làm việc riêng của khách hàng hay không, bởi chỉ hiểu các nhiệm vụ nói chung là chưa đủ.