Nvidia negocjuje inwestycję w Mercor przy wycenie 20 miliardów dolarów

Nvidia negocjuje inwestycję w Mercor, firmę dostarczającą ekspertów do trenowania modeli AI, przy wycenie 20 miliardów dolarów, dwa razy wyższej niż 10 miliardów sprzed zaledwie dziewięciu miesięcy. Rundę ma poprowadzić General Catalyst, dotychczasowy inwestor spółki. Nvidia nie jest tu przypadkowym graczem: już płaci Mercorowi miliony dolarów kwartalnie za dane do własnych, otwartoźródłowych modeli Nemotron.

Czym w ogóle jest Mercor

Mercor łączy laboratoria AI i firmy z ekspertami, prawnikami, lekarzami, bankierami, naukowcami, którzy trenują modele frontier poprzez RLHF, czyli uczenie ze wzmocnieniem na podstawie ludzkiej informacji zwrotnej. W praktyce to firma pośrednicząca w najbardziej pracochłonnej, najmniej widowiskowej części budowania dużych modeli językowych: ktoś musi ocenić tysiące odpowiedzi, poprawić błędy, wskazać, która wersja tekstu jest lepsza, i zrobić to z wiedzą specjalistyczną, jakiej sam model jeszcze nie ma.

Firmę założyło w 2023 roku trzech dwudziestodwulatków, którzy poznali się w licealnej drużynie debat oksfordzkich: Brendan Foody i Adarsh Hiremath jako współprezesi oraz Surya Midha jako przewodniczący rady. W październiku stali się najmłodszymi samodzielnie zbudowanymi miliarderami na świecie. Mercor przekroczył 2 miliardy dolarów przychodu rocznego w czerwcu, podwajając wynik zaledwie cztery miesiące po osiągnięciu pierwszego miliarda w lutym.

Dlaczego Nvidia w ogóle inwestuje w firmę od danych

Na pierwszy rzut oka Nvidia i Mercor działają w zupełnie różnych segmentach: jedna produkuje układy, druga organizuje pracę ludzi. W praktyce oba biznesy są ze sobą powiązane głębiej, niż sugeruje sama nazwa branży. Nvidia sprzedaje sprzęt, na którym trenuje się modele, ale wartość tego sprzętu rośnie tylko wtedy, gdy istnieją modele warte trenowania, a jakość tych modeli w coraz większym stopniu zależy właśnie od jakości danych treningowych z udziałem prawdziwych ekspertów, nie tylko od surowej mocy obliczeniowej.

Inwestując w Mercor, Nvidia zabezpiecza sobie dostęp do infrastruktury danych stojącej za rozwojem własnych modeli Nemotron, jednocześnie wiążąc się z firmą, która obsługuje też konkurencyjne laboratoria AI. To strategia znana już z innych ruchów Nvidii w ostatnich latach: zamiast tylko sprzedawać czipy, firma coraz częściej inwestuje w całą resztę stosu, od centrów danych po dostawców danych treningowych, budując sieć zależności, w której sukces partnerów napędza też popyt na własny sprzęt.

Podwojenie wyceny w dziewięć miesięcy

Skok z 10 do 20 miliardów dolarów w niecały rok pokazuje, jak bardzo rynek danych treningowych stał się wąskim gardłem całej branży AI. Przez ostatnie lata uwaga inwestorów skupiała się głównie na samych modelach i mocy obliczeniowej do ich trenowania, podczas gdy jakość i dostępność danych, zwłaszcza tych wymagających realnej wiedzy eksperckiej, pozostawała w cieniu. Wynik finansowy Mercor sugeruje, że to się zmienia: firmy takie jak OpenAI są gotowe płacić coraz więcej za dostęp do prawdziwych specjalistów gotowych oceniać i poprawiać odpowiedzi modeli, bo to właśnie ten etap, nie kolejna generacja GPU, coraz częściej decyduje o realnej różnicy w jakości.

Żadne szczegóły umowy nie zostały potwierdzone, a sama inwestycja jeszcze się nie zamknęła, więc traktować ją trzeba jako zaawansowane negocjacje, nie fakt dokonany. Sama skala rozmów, dwukrotny wzrost wyceny przy udziale jednego z największych graczy w branży sprzętowej, wystarczy jednak, żeby pokazać, dokąd realnie płynie kapitał w AI w drugiej połowie 2026 roku: nie tylko w kolejne modele, ale w ludzi, którzy uczą te modele myśleć jak eksperci.