- Startup Mercor mỗi ngày trả hơn 4 triệu USD cho khoảng 30.000 cộng tác viên để tạo dữ liệu huấn luyện giúp AI thực hiện các công việc chuyên môn của con người.
- Nhu cầu đã chuyển từ gắn nhãn dữ liệu đơn giản sang kiến thức chuyên sâu, với các vị trí như luật sư, bác sĩ, giáo sư, nhà toán học và nhà vật lý.
- Một số công việc được trả rất cao, gồm diễn viên lồng tiếng nói tiếng Hebrew với mức 225 USD mỗi giờ, bác sĩ có kinh nghiệm tại Rwanda và tiến sĩ vật lý chuyên ngành.
- Mercor cùng Scale AI và Handshake trở thành mắt xích quan trọng cung cấp dữ liệu chuyên gia cho các hãng AI như OpenAI, Anthropic và Meta.
- Mercor thành lập năm 2023, được định giá 10 tỷ USD vào tháng 10 năm ngoái và đang đàm phán vòng gọi vốn mới với mức định giá khoảng 20 tỷ USD.
- Meta đã đầu tư hơn 14 tỷ USD vào Scale AI, trong khi Handshake đạt tốc độ doanh thu thường niên hơn 1 tỷ USD vào tháng 4, tăng từ 550 triệu USD đầu năm.
- Các công ty này hưởng lợi từ nhu cầu gần như không giới hạn về dữ liệu chất lượng cao để nâng cấp mô hình AI.
- Tuy nhiên, mô hình kinh doanh đối mặt rủi ro khi AI học thành thạo một lĩnh vực và không còn cần nhiều dữ liệu huấn luyện từ con người.
- Để giảm phụ thuộc vào một số khách hàng lớn, các startup đang mở rộng từ thu thập dữ liệu của từng cá nhân sang số hóa quy trình và tri thức của cả doanh nghiệp.
- CEO Mercor Brendan Foody cho rằng việc thu thập tri thức vận hành của doanh nghiệp hiện là nút thắt lớn nhất để các phòng thí nghiệm AI tự động hóa gần như mọi công việc của con người.
📌 Nghịch lý của làn sóng AI: các chuyên gia được trả công rất cao để truyền đạt kiến thức giúp AI thay thế chính nghề nghiệp của họ. Với 30.000 cộng tác viên nhận hơn 4 triệu USD mỗi ngày, Mercor và các đối thủ đang hưởng lợi từ nhu cầu dữ liệu chuyên gia bùng nổ. Tuy nhiên, khi AI ngày càng thành thạo, chính nhu cầu về loại dữ liệu này có thể suy giảm, buộc các công ty phải chuyển sang thu thập tri thức và quy trình của toàn bộ doanh nghiệp để duy trì tăng trưởng.
Tổng hợp
