- Стартап Mercor ежедневно выплачивает более 4 миллионов долларов США примерно 30 000 подрядчиков за создание обучающих данных, помогающих ИИ выполнять профессиональные задачи человека.
- Спрос сместился от простой разметки данных к глубоким экспертным знаниям, привлекая таких специалистов, как юристы, врачи, профессора, математики и физики.
- Некоторые вакансии оплачиваются очень высоко, включая актеров озвучивания на иврите со ставкой 225 долларов в час, опытных врачей в Руанде и докторов наук в узких областях физики.
- Mercor, наряду со Scale AI и Handshake, стал важнейшим звеном, поставляющим экспертные данные таким ИИ-компаниям, как OpenAI, Anthropic и Meta.
- Компания Mercor, основанная в 2023 году, в октябре прошлого года оценивалась в 10 миллиардов долларов и сейчас ведет переговоры о новом раунде финансирования при оценке около 20 миллиардов долларов.
- Meta инвестировала более 14 миллиардов долларов в Scale AI, в то время как Handshake в апреле достигла показателя годовой выручки (annual revenue run rate) более 1 миллиарда долларов по сравнению с 550 миллионами долларов в начале года.
- Эти компании извлекают выгоду из практически неограниченного спроса на высококачественные данные для совершенствования моделей ИИ.
- Однако бизнес-модель сталкивается с риском, когда ИИ в совершенстве осваивает определенную область и больше не нуждается в больших объемах обучающих данных от людей.
- Чтобы снизить зависимость от нескольких крупных клиентов, стартапы переходят от сбора индивидуальных данных к цифровизации процессов и знаний целых предприятий.
- Генеральный директор Mercor Брендан Фуди считает, что сбор операционных знаний предприятий в настоящее время является главным узким местом для лабораторий ИИ на пути к автоматизации почти всех человеческих задач.
- 📌 Заключение: Парадокс волны ИИ: эксперты получают очень высокую плату за передачу знаний, которые помогут ИИ заменить их собственные профессии. Имея 30 000 подрядчиков, получающих более 4 миллионов долларов в день, Mercor и его конкуренты выигрывают от взрывного спроса на экспертные данные. Однако по мере того как ИИ становится все более квалифицированным, спрос на этот тип данных может снизиться, что вынудит компании переключиться на сбор знаний и процессов всего предприятия для поддержания роста.
