Mercor atinge valuation de US$ 20 bilhões após rodada Série D
A startup de IA Mercor, sediada em San Francisco, nos Estados Unidos, captou US$ 750 milhões em Série D a valuation de US$ 20 bilhões para ampliar sua infraestrutura de avaliação e pós-treinamento de IA para empresas.
Pontos principais
- A Mercor anunciou Série D de US$ 750 milhões a valuation de US$ 20 bilhões, o dobro do valuation da Série C de outubro de 2025.
- A rodada inclui NVIDIA, Salesforce, Benchmark, General Catalyst e Sapphire Ventures, além de Felicis, Fundomo, StepStone, XTX, Zoom, Glade Brook, G Squared e fundos ligados à Apollo.
- Os recursos vão acelerar pesquisa, avaliação e infraestrutura de pós-treinamento, incluindo ambientes realistas em que agentes aprendem fluxos de trabalho profissionais.
- A Mercor comprou a Deeptune em 2026; a equipe da startup passou dois anos recriando centenas de aplicações empresariais como ambientes de treinamento.
- A rede da empresa reúne mais de cinco milhões de especialistas, e a companhia tem 700 funcionários.
- A abordagem se apoia na série de benchmarks públicos APEX, que mede o desempenho de IA em trabalho profissional de valor econômico.
- A Mercor concorre com Scale AI e Surge AI no mercado de dados para treinar e avaliar IA.
A Mercor, sediada em San Francisco, nos Estados Unidos, pretende oferecer a empresas de qualquer setor um meio de medir quão confiavelmente agentes de IA completam tarefas e a que custo. A companhia afirma que, nos próximos cinco anos, mais dinheiro será gasto aplicando modelos existentes ao trabalho real do que construindo novos.
Hiremath, cofundador e co-CEO, diz que um modelo pode ir bem em benchmarks públicos e ainda assim falhar nos sistemas, políticas e casos excepcionais de cada negócio, e que a empresa constrói benchmarks personalizados com cada cliente, usados como ponto de partida para o pós-treinamento. Jai Das, presidente da Sapphire Ventures, afirma que os laboratórios de fronteira foram até agora os principais compradores de dados de treinamento feitos por especialistas e que, com modelos abertos bons o bastante para servir de base, toda empresa vai querer avaliar e treinar agentes com o próprio trabalho.
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