Mercorの企業評価額200億ドル：本当の資産はデータではなく、検証者かもしれない。
Mercorは企業評価額200億ドルで7億5,000万ドルを調達した。創業者によると、売上高の年換算額は27カ月で30億ドルに達した。
目覚ましい数字だ。しかし、重要な違いが2つある。
第一に、総売上高はソフトウェアの売上高ではない。過去の報道によると、Mercorの売上高の60～70％は専門家の業務委託費に充てられていた。つまり、利益率の高いSaaS事業とは経済性が大きく異なる。
第二に、MercorによるDeeptuneの買収は、データのラベリングよりも興味深い事業の可能性を示している。
AIエージェントには、現実的な環境、達成すべきタスク、そして実際に成功したかどうかを判定できる検証者が必要だ。
同じ環境を使えば、数千回にわたる試行を通じて学習フィードバックを生成できる可能性がある。これは、個々のラベルごとに専門家へ報酬を支払うモデルとは異なる経済モデルだ。
しかし、そこから新たな競争上の問いが生まれる。検証者を所有するのは誰か？
企業が信頼性の高いタスク環境や評価システムを社内で構築できるなら、サードパーティの利益率は縮小するかもしれない。一方、それらの維持に希少な専門知識や、絶えず更新されるワークフローが必要なら、Mercorのようなプロバイダーは持続的な優位性を築ける可能性がある。
私の見立てでは、次のAI学習における堀は、最大の業務委託ネットワークではない。エージェントが経済的価値のある仕事を実行できるかどうかを測る、最も模倣困難なシステムになるだろう。
企業向け売上の構成、業務委託費を調整した利益率、そして評価環境への継続的な支出に注目したい。
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