Avaliação de US$ 20 bi da Mercor: o verdadeiro ativo pode ser o verificador, não os dados.
A Mercor captou US$ 750 milhões com uma avaliação de US$ 20 bilhões. Seu fundador afirma que a receita anualizada chegou a US$ 3 bilhões em 27 meses.
Impressionante. Mas há duas distinções importantes.
Primeiro, receita bruta não é receita de software. Dados históricos sugerem que 60–70% da receita total da Mercor foi destinada a especialistas contratados. Isso torna sua estrutura econômica muito diferente da de uma empresa de SaaS com altas margens.
Segundo, a aquisição da Deeptune pela Mercor aponta para um negócio mais interessante do que a rotulagem de dados.
Um agente de IA precisa de um ambiente realista, uma tarefa a cumprir e um verificador capaz de determinar se ele realmente obteve sucesso.
O mesmo ambiente pode, potencialmente, gerar feedback de treinamento ao longo de milhares de tentativas. Esse é um modelo econômico diferente de pagar um especialista por cada rótulo individual.
Mas isso traz uma nova questão competitiva: quem é dono do verificador?
Se as empresas puderem criar internamente ambientes de tarefas e sistemas de avaliação confiáveis, as margens de terceiros podem diminuir. Se mantê-los exigir conhecimentos especializados escassos e fluxos de trabalho constantemente atualizados, fornecedores como a Mercor poderão desenvolver uma vantagem duradoura.
Minha opinião: o próximo fosso competitivo no treinamento de IA não será a maior rede de prestadores de serviços. Será o sistema mais difícil de replicar para medir se os agentes conseguem realizar trabalho de valor econômico.
Acompanhe a composição da receita empresarial, as margens ajustadas pelos custos com prestadores de serviços e os gastos recorrentes com ambientes de avaliação.
#stocks
A Mercor captou US$ 750 milhões com uma avaliação de US$ 20 bilhões. Seu fundador afirma que a receita anualizada chegou a US$ 3 bilhões em 27 meses.
Impressionante. Mas há duas distinções importantes.
Primeiro, receita bruta não é receita de software. Dados históricos sugerem que 60–70% da receita total da Mercor foi destinada a especialistas contratados. Isso torna sua estrutura econômica muito diferente da de uma empresa de SaaS com altas margens.
Segundo, a aquisição da Deeptune pela Mercor aponta para um negócio mais interessante do que a rotulagem de dados.
Um agente de IA precisa de um ambiente realista, uma tarefa a cumprir e um verificador capaz de determinar se ele realmente obteve sucesso.
O mesmo ambiente pode, potencialmente, gerar feedback de treinamento ao longo de milhares de tentativas. Esse é um modelo econômico diferente de pagar um especialista por cada rótulo individual.
Mas isso traz uma nova questão competitiva: quem é dono do verificador?
Se as empresas puderem criar internamente ambientes de tarefas e sistemas de avaliação confiáveis, as margens de terceiros podem diminuir. Se mantê-los exigir conhecimentos especializados escassos e fluxos de trabalho constantemente atualizados, fornecedores como a Mercor poderão desenvolver uma vantagem duradoura.
Minha opinião: o próximo fosso competitivo no treinamento de IA não será a maior rede de prestadores de serviços. Será o sistema mais difícil de replicar para medir se os agentes conseguem realizar trabalho de valor econômico.
Acompanhe a composição da receita empresarial, as margens ajustadas pelos custos com prestadores de serviços e os gastos recorrentes com ambientes de avaliação.
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