La valoración de Mercor de 20.000 millones de dólares: el verdadero activo quizá sea el verificador, no los datos.
Mercor recaudó 750 millones de dólares con una valoración de 20.000 millones. Su fundador afirma que, en 27 meses, el ritmo anualizado de ingresos alcanzó los 3.000 millones.
Impresionante. Pero hay que tener en cuenta dos distinciones.
Primero, los ingresos brutos no son ingresos de software. Según informes anteriores, entre el 60 % y el 70 % de los ingresos de Mercor se destinaban a contratistas expertos. Eso hace que su economía sea muy distinta de la de una empresa SaaS con márgenes altos.
Segundo, la adquisición de Deeptune por parte de Mercor apunta a un negocio más interesante que el etiquetado.
Un agente de IA necesita un entorno realista, una tarea que completar y un verificador capaz de determinar si realmente tuvo éxito.
El mismo entorno podría generar comentarios de entrenamiento a lo largo de miles de intentos. Es un modelo económico distinto de pagar a un experto por cada etiqueta.
Pero esto plantea una nueva cuestión competitiva: ¿quién es dueño del verificador?
Si las empresas pueden crear internamente entornos de tareas y sistemas de evaluación fiables, los márgenes de los proveedores externos podrían reducirse. Si mantenerlos exige conocimientos especializados escasos y flujos de trabajo que se actualizan constantemente, proveedores como Mercor podrían desarrollar una ventaja duradera.
En mi opinión, el próximo foso defensivo del entrenamiento de IA no será la red de contratistas más grande. Será el sistema más difícil de replicar para medir si los agentes pueden realizar trabajo de valor económico.
Presten atención a la composición de los ingresos empresariales, los márgenes ajustados por los costos de los contratistas y el gasto recurrente en entornos de evaluación.
#stocks
Mercor recaudó 750 millones de dólares con una valoración de 20.000 millones. Su fundador afirma que, en 27 meses, el ritmo anualizado de ingresos alcanzó los 3.000 millones.
Impresionante. Pero hay que tener en cuenta dos distinciones.
Primero, los ingresos brutos no son ingresos de software. Según informes anteriores, entre el 60 % y el 70 % de los ingresos de Mercor se destinaban a contratistas expertos. Eso hace que su economía sea muy distinta de la de una empresa SaaS con márgenes altos.
Segundo, la adquisición de Deeptune por parte de Mercor apunta a un negocio más interesante que el etiquetado.
Un agente de IA necesita un entorno realista, una tarea que completar y un verificador capaz de determinar si realmente tuvo éxito.
El mismo entorno podría generar comentarios de entrenamiento a lo largo de miles de intentos. Es un modelo económico distinto de pagar a un experto por cada etiqueta.
Pero esto plantea una nueva cuestión competitiva: ¿quién es dueño del verificador?
Si las empresas pueden crear internamente entornos de tareas y sistemas de evaluación fiables, los márgenes de los proveedores externos podrían reducirse. Si mantenerlos exige conocimientos especializados escasos y flujos de trabajo que se actualizan constantemente, proveedores como Mercor podrían desarrollar una ventaja duradera.
En mi opinión, el próximo foso defensivo del entrenamiento de IA no será la red de contratistas más grande. Será el sistema más difícil de replicar para medir si los agentes pueden realizar trabajo de valor económico.
Presten atención a la composición de los ingresos empresariales, los márgenes ajustados por los costos de los contratistas y el gasto recurrente en entornos de evaluación.
#stocks