傳 Nvidia 洽投 AI 數據供應商 Mercor,估值翻倍至 200 億美元

就在 Nvidia 為 AI 資料中心敲定超過 5,000 億美元第三方融資的幾週後,這家公司據傳正把支票簿轉向訓練流程的另一端:教導前沿模型「該懂什麼」的人類專家。根據 The Information 於 8 月 19 日的報導,Nvidia 正洽談投資總部位於舊金山的專家數據市集 Mercor——該公司專門為 AI 實驗室媒合領域專家來訓練模型。這筆投資將是新一輪融資的一部分,估值約 200 億美元,較十個月前 Series C 的 100 億美元估值直接翻倍,而現有投資人 General Catalyst 據傳正洽談領投。

如果交易成局,這將是迄今最响亮的訊號:專家訓練數據已成為 AI 技術堆疊中爭奪最激烈的投入要素之一,而這個市場正圍繞少數幾家資金雄厚的平台快速整併。

Mercor 到底在做什麼

Mercor 於 2023 年成立時是一家 AI 招聘新創,由三位高中同窗——Brendan Foody、Adarsh Hiremath 與 Surya Midha——創辦,三人都是 Thiel Fellow,年僅二十出頭,如今已躋身全球最年輕的白手起家億萬富豪之列。最初的產品是用 AI 虛擬面試官訪談求職者並媒合職缺。當前沿 AI 實驗室找上門、要求反向提供同樣的服務——一條經過篩選的人類專家管線,來標註、評估並修正模型輸出——公司隨即轉型,切入數據業務中成長最快的一塊。

如今的 Mercor 經營一個市集,連結 AI 實驗室與企業和領域專家:博士、醫師、律師、投資銀行家,甚至有詩人受邀為詩評分。專家先通過 Mercor 的 AI 面試與技能評測,再投入訓練與評估任務——人類回饋強化學習(RLHF)、紅隊測試、基準測試建構,以及日益搶手的專業領域評估框架設計。Forbes 的描述很直白:Mercor 招募人類來訓練更多 AI,而這門生意爆炸性成長。

200 億美元估值背後的數字

這樁估值傳聞的基礎是罕見的成長速度。根據 Sacra 以及 The Information 七月審閱的文件,Mercor 於 2026 年 6 月達到年化總營收 20 億美元——高於 2025 年底的 7.6 億美元——而從零到 5 億美元年化營收只花了 17 個月。2026 上半年總營收約 6.14 億美元,較 2025 全年總和成長約 70%。

Forbes 早在 7 月 9 日就報導 Mercor 正洽談以 200 億美元估值募集約 5 億美元。如今傳出的 Nvidia 參與,為這輪融資添上策略色彩:Nvidia 不只是被動投資人,更是這家供應商最重要客戶群的金主與靠山。值得注意的是,The Information 七月的報導也點出集中度風險——Mercor 上半年約 90% 營收來自少數幾家最大 AI 公司,任何參與本輪的投資人都必須把這個依賴關係計入定價。

Nvidia 為何想插旗

背後邏輯與 Nvidia 在整個 AI 堆疊施展的垂直整合打法一脈相承。Nvidia 已對自家客戶——OpenAI、xAI、CoreWeave——投入大筆股權投資,以確保 GPU 需求;支持 Mercor 則把這套邏輯延伸到上游數據供應鏈:更好的專家數據讓前沿模型更強,更強的模型帶動更多訓練與推論運算,而更多運算需求等於賣出更多 Nvidia 系統。

這也是對模型演進方向的避險。隨著各家實驗室把高品質網路文本消耗殆盡,競爭優勢已轉向經過策劃的專家產製數據——由人類專家把關的合成數據、領域專屬 RLHF、以及人類設計的評估方法。能夠大規模媒合並調度這類專業能力的公司(Mercor、Scale AI、Surge AI)已成為下一代模型的瓶頸。Nvidia 傳出的興趣顯示,它看待這些公司的眼光,與看待電力和先進封裝無異:太過關鍵的戰略投入,不能放任由公開市場決定。

專家數據市場的三強競逐

Mercor 並非唯一受惠於這股趨勢的公司。老字號的 Scale AI 因 Meta 以 143 億美元換取 49% 無投票權股份(估值 290 億美元)而命運翻轉,隨後將重心轉向企業與政府業務。規模較小的對手 Surge AI 據報去年營收約 10 億美元,估值 150 億美元。若 Mercor 完成 200 億美元這輪,估值將躍居三者第二——對一家 2023 年才成立的公司而言,這個位階相當驚人。

市場本身仍在早期。業界引用的預估顯示,數據標註支出從 2024 年的約 12 億美元,到 2034 年將成長至 100 億美元以上——如果 RLHF 與專家評估需求以接近 Mercor 的速度複合成長,這些數字看來都偏保守。

後續觀察重點

這個 200 億美元的價格是否合理,取決於三個問題。第一,集中度:約 90% 營收繫於少數前沿實驗室,Mercor 的起落與極小的客戶群高度連動,任何一家決定把數據作業收編內部都會造成重傷。第二,毛利結構:Mercor 公布的是總營收(gross revenue),市集需支付大比重給專家承包商,淨利潤遠比營收頂線來得薄。第三,被跳過的風險:既是 Mercor 最大客戶、又最有能力自建專家招募管線的,正是同一批實驗室——自建很難,但並非不可能。

這些風險至今都沒有澆熄投資人的熱情。若 General Catalyst 領投、Nvidia 跟進,Mercor 將在不到一年內讓估值翻倍,並從一家招聘周邊新創,蛻變為對以下命題最純粹的公開下注:在前沿模型時代,最稀缺的資源不是算力,也不是資本——而是願意教機器的人類專家。