Mercor ogłosił 10 listopada 2026 roku rundę finansowania serii D o wartości 750 mln USD przy wycenie 20 mld USD. To ok. 2,93 mld zł przy wycenie ok. 78,2 mld zł po kursie NBP. Firma z San Francisco łączy ekspertów, takich jak lekarze, prawnicy czy księgowi, z laboratoriami AI, które potrzebują ich wiedzy do trenowania i oceniania modeli. Do inwestorów dołączyły m.in. NVIDIA, Salesforce i Zoom. Pieniądze mają trafić na infrastrukturę i badania nad ewaluacją modeli oraz na środowiska, w których agenci AI uczą się złożonych procesów pracy.
Co ogłosił Mercor
Mercor poinformował o rundzie we wpisie na swoim blogu i w komunikacie prasowym. Spółka nie wskazała inwestora prowadzącego. Na liście są Benchmark, Felicis, Fundomo, fundusze zarządzane przez podmioty powiązane z Apollo, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, NVIDIA, Salesforce, Sapphire Ventures, StepStone Group, XTX Ventures i Zoom. Runda obejmowała też ofertę odkupu akcji od pracowników.
Wycena podwoiła się w nieco ponad rok. W październiku 2025 roku, przy rundzie serii C o wartości 350 mln USD, Mercor był wyceniany na 10 mld USD, o czym pisało CNBC. O rozmowach przy wycenie 20 mld USD informowały w lipcu 2026 roku Bloomberg i TechCrunch, a w sierpniu The Information pisał o możliwym udziale NVIDII.
Czym zajmuje się Mercor
Mercor zaczynał jako platforma rekrutacyjna, a dziś głównie dostarcza laboratoriom AI pracę specjalistów. Eksperci piszą zadania testowe, oceniają odpowiedzi modeli i tworzą dane do post-treningu, czyli etapu, w którym model po wstępnym treningu uczy się lepiej wykonywać konkretne zadania. Firma deklaruje ponad 5 mln osób w swojej sieci.
Nowe pieniądze mają rozwinąć dwa kierunki. Pierwszy to ewaluacje, czyli testy budowane na rzeczywistych procesach pracy konkretnej firmy. Drugi to środowiska, w których agenci AI ćwiczą złożone zadania, rozwijane po przejęciu startupu Deeptune. Prezes Brendan Foody napisał, że AI jest tylko tak użyteczna, jak ludzka wiedza, która za nią stoi.
Dlaczego inwestorzy płacą tyle za dane od ekspertów
Największe laboratoria AI wyczerpały zasoby tekstów dostępnych w internecie, więc przewaga coraz częściej zależy od danych tworzonych przez specjalistów. Modele mają wykonywać pracę prawników, analityków czy programistów, a do sprawdzenia tego potrzebne są osoby z tych zawodów. Na tym rynku Mercor konkuruje m.in. ze Scale AI i Surge AI.
Udział NVIDII, Salesforce i Zoomu pokazuje, że z takich usług korzystają także firmy spoza grona twórców modeli. Spółki budujące agentów AI do własnych produktów też potrzebują testów sprawdzających, czy agent poprawnie wykonuje pracę w konkretnej branży.
Ograniczenia i niewiadome
Mercor nie podał przychodów, liczby aktywnych ekspertów ani kwot wypłacanych im za pracę. Nie wiadomo też, jaką część rundy stanowi odkup akcji od pracowników, a jaką nowy kapitał dla spółki. Liczba 5 mln ekspertów to deklaracja firmy.
Przeliczenia oparto na kursie średnim dolara z tabeli 219/A/NBP/2026 z 10 listopada 2026 roku (1 USD = 3,9099 zł). Tekst ma charakter informacyjny i nie jest rekomendacją inwestycyjną.
Znaczenie dla Polski
Platformy takie jak Mercor zlecają pracę zdalną specjalistom z wielu krajów, także z Europy. Otwarcie biura w Londynie wskazuje, że firma zamierza rozwijać współpracę z klientami i ekspertami na tym kontynencie. Dla polskich lekarzy, prawników czy księgowych to potencjalne źródło zleceń, ale przed podjęciem pracy warto sprawdzić warunki umowy, stawki i zasady poufności.
Wcześniej opisywaliśmy badanie Mercor, w którym 12 biegłych rewidentów oceniało, jak modele AI radzą sobie z zadaniami księgowymi. To przykład testów, w które firma chce teraz inwestować.
Źródła i data sprawdzenia
- Mercor Series DMercor, publikacja: 2026-11-10, sprawdzono: 2026-11-10
- AI startup Mercor now valued at $10 billion with new $350 million funding roundCNBC, publikacja: 2025-10-27, sprawdzono: 2026-11-10
- Kurs średni USD - tabela A nr 219/A/NBP/2026Narodowy Bank Polski, publikacja: 2026-11-10, sprawdzono: 2026-11-10
Artykuł ma charakter informacyjny. Przy decyzjach prawnych, finansowych lub organizacyjnych warto zweryfikować wnioski w odniesieniu do konkretnej sytuacji.
