Mercor: Как бывшие сотрудники обучают ИИ

В эпоху бурного развития искусственного интеллекта, лаборатории все чаще отказываются от заключения дорогостоящих контрактов с компаниями на получение их данных. Вместо этого они находят новый подход: привлекают бывших топ-менеджеров этих компаний, обладающих ценными отраслевыми знаниями. Об этом рассказал CEO Mercor Брендан Фуди на конференции TechCrunch Disrupt 2025.

Фуди представил платформу Mercor как ключевого посредника, связывающего бывших сотрудников инвестиционных банков, консалтинговых фирм и юридических компаний с ИИ-лабораториями, стремящимися к автоматизации соответствующих отраслей. Среди клиентов Mercor — такие гиганты, как OpenAI, Anthropic и Meta.

«Есть основания полагать, что Goldman Sachs не в восторге от идеи создания моделей, способных автоматизировать их цепочку создания ценности», — отметил Фуди, приводя в пример гиганта Уолл-стрит. «Это, безусловно, меняет конкурентную среду, и именно поэтому ИИ-лабораториям нужен наш сервис. Их клиенты не хотят предоставлять данные для автоматизации значительной части своих цепочек создания ценности, поэтому им приходится нанимать подрядчиков, которые ранее работали в этих компаниях, понимают рабочие процессы и готовы обучать модели для их автоматизации».

22-летний соучредитель Mercor, Брендан Фуди, сообщил, что его стартап платит отраслевым экспертам до 200 долларов в час за заполнение форм и написание отчетов для обучения ИИ. В настоящее время компания насчитывает десятки тысяч подрядчиков и ежедневно выплачивает им более 1,5 миллиона долларов. Тем не менее, Фуди утверждает, что стартап остается прибыльным, поскольку ИИ-лаборатории готовы платить еще больше за эти ценные данные.

Менее чем за три года с момента основания Mercor увеличил свой годовой регулярный доход примерно до 500 миллионов долларов и недавно привлек финансирование при оценке в 10 миллиардов долларов.

Существующие игроки в экономике имеют веские причины сопротивляться росту Mercor, поскольку знания, накопленные в их отраслях, могут утекать через бывших сотрудников на платформе стартапа, что в конечном итоге может быть использовано для автоматизации их работы. Фуди признал, что он, возможно, использует рыночную неэффективность, но отказался называть это «лазейкой».

На самом деле, Фуди утверждает, что некоторые компании уже принимают это «новое будущее труда». Он допустил, что платформа Mercor может создать новый тип экономики свободных профессий, подобно тому, как Uber сделал это более десяти лет назад. (Ранее в этом году бывший директор по продуктам Uber, Сундип Джайн, присоединился к Mercor в качестве президента).

«Есть компании, которые принимают это и понимают, что мир изменится очень быстро», — сказал Фуди. «Есть, безусловно, другая категория компаний, которые напуганы и опасаются быть вытесненными, и что их клиенты уйдут напрямую к ИИ-лабораториям или платформам прикладного уровня. Мое предположение, что первая категория компаний окажется на верной стороне истории».

В то время как Mercor стремится извлекать знания из различных отраслей, Фуди заявил, что его стартап пытается предотвратить промышленный шпионаж со стороны подрядчиков — незаконное действие по краже проприетарной информации, коммерческой тайны или интеллектуальной собственности одной компании и ее продаже другой.

Но это легче сказать, чем сделать. Большинство сотрудников Mercor — это бывшие работники юридических фирм, инвестиционных банков и других отраслей, которые очень скрытно относятся к своим данным. Фуди сказал, что некоторые подрядчики Mercor по-прежнему работают на своих основных местах и лишь параллельно предоставляют данные, и он утверждал, что подрядчикам предписано не загружать документы с предыдущего места работы. Тем не менее, он признал, что «всякое может случиться» учитывая масштабы его стартапа.

Фуди утверждает, что знания, находящиеся в голове сотрудника, принадлежат сотруднику, а не его компании — более щедрый взгляд, чем у многих предприятий. Кроме того, в некоторых объявлениях о вакансиях Mercor балансирует на грани между запросом знаний сотрудника и данных его компании.

Например, Mercor в настоящее время ищет технического директора или соучредителя стартапа, который «может авторизовать доступ к существенной производственной кодовой базе» для оценки ИИ или потенциального обучения ИИ-моделей. В электронном письме Mercor сообщил TechCrunch, что несколько технических директоров стартапов воспользовались этим предложением, но отказались раскрывать детали своих контрактов.

Mercor был одним из первых стартапов в области данных, который привлек высококвалифицированных специалистов в США и платил им большие суммы за обучение ИИ-моделей. На ранних этапах бума ИИ поставщики данных, такие как Scale AI, нанимали подрядчиков в развивающихся странах для выполнения довольно простых задач маркировки. Теперь большинство конкурентов Mercor, включая Surge и Scale AI, поняли, что ИИ-лабораториям нужны эксперты для улучшения своих ИИ-моделей. Многие поставщики данных также начали создавать «среды» для обучения, чтобы улучшить способность ИИ-агентов выполнять реальные задачи.

Mercor явно извлек выгоду из неудач Scale AI: многие ИИ-лаборатории прекратили сотрудничество с Scale AI после того, как Meta сделала крупную инвестицию в стартап и наняла его CEO. За последний год Mercor увеличил свою стоимость в пять раз, но по-прежнему уступает Surge и Scale AI, оцененным более чем в 20 миллиардов долларов каждая.

Сегодня большая часть дохода Mercor поступает всего от нескольких ИИ-лабораторий, но Фуди говорит, что стартап планирует сотрудничать и с другими отраслями в будущем. Он считает, что компании из сферы права, финансов и медицины захотят получить помощь в использовании своих данных для обучения ИИ-агентов — именно то, в чем специализируется Mercor.

«Со временем ChatGPT будет лучше, чем лучшая консалтинговая фирма, лучше, чем лучший инвестиционный банк, и лучше, чем лучшая юридическая фирма», — сказал Фуди. «Это радикально преобразит экономику, что станет в целом позитивной силой, которая поможет создать изобилие для всех».