Mercor anunció una ronda Serie D de 750 millones de dólares que valora a la empresa de entrenamiento de inteligencia artificial en 20,000 millones. La compañía quiere ampliar sus servicios para que más empresas puedan evaluar y mejorar agentes de IA con tareas propias de su trabajo.
Entre los inversionistas figuran Benchmark, Felicis, General Catalyst, Nvidia, Salesforce y Zoom, además de fondos gestionados por filiales de Apollo. El anuncio del 10 de noviembre no identifica a un líder de la ronda ni cuánto aportó cada participante.
La valoración duplica la de la Serie C
El 27 de octubre de 2025, Mercor anunció una Serie C de 350 millones de dólares que la valoró en 10,000 millones. La cifra de la nueva ronda es el doble. Felicis lideró la operación anterior, en la que también participaron Benchmark y General Catalyst.
En julio de 2026, un reporte de Bloomberg recogido por FomoEra situaba a Mercor en conversaciones preliminares para financiarse a una valoración de 20,000 millones. La empresa anunció ahora una ronda con esa cifra, aunque no ha aclarado si la valoración es anterior o posterior a la nueva inversión.
Gerardo Pavez
La Serie D también incluyó una oferta dirigida a empleados, según el cofundador y director ejecutivo Brendan Foody. El anuncio no explica si esa operación está incluida en los 750 millones ni cuánto dinero ingresó directamente a Mercor.
Esa diferencia importa porque una compra de acciones ya existentes puede dar liquidez a quienes las venden, mientras que la emisión de acciones nuevas aporta capital a la empresa. Mercor tampoco detalló las condiciones de la oferta para empleados.
De los laboratorios a las tareas de cada empresa
Mercor conecta conocimiento especializado con empresas que entrenan y evalúan modelos de IA. Su red reúne a más de cinco millones de expertos, según la compañía, que busca llevar a otros sectores las herramientas desarrolladas para laboratorios de modelos avanzados.
La propuesta consiste en crear evaluaciones a partir de los procesos y criterios de cada cliente. Una empresa podría, por ejemplo, probar si un agente completa una tarea conforme a sus propias políticas. Los resultados servirían para identificar dónde hace falta más entrenamiento o práctica, explica Mercor.
El posentrenamiento ajusta un modelo que ya existe para una tarea o contexto determinados. Las evaluaciones miden su desempeño frente a requisitos concretos. En su anuncio, Mercor no presentó resultados de clientes que permitan medir cuánto mejoran sus agentes ni cuánto ahorran con el servicio.
La expansión se apoya también en Deeptune, cuya adquisición anunció en julio. Foody dijo entonces que el equipo había recreado cientos de aplicaciones empresariales para construir entornos donde los agentes pueden practicar. Mercor ya era cliente de Deeptune antes de anunciar la compra; no divulgó su precio.
Una base de ingresos concentrada en modelos de IA
La apuesta por más clientes empresariales parte de un negocio que, en el primer semestre, dependía en gran medida de los desarrolladores de modelos fundacionales. Documentos financieros revisados por The Information, citados por 36Kr, situaron los ingresos de Mercor en 614 millones de dólares durante esos seis meses; alrededor del 91% procedió de empresas de ese tipo.
La proporción describe el periodo de enero a junio de 2026 y no establece cómo se distribuyen los ingresos hoy. Tampoco es una cifra de beneficios: los ingresos de la plataforma no indican por sí solos cuánto conserva después de sus gastos y pagos a especialistas.
Mercor afirma que la financiación acelerará sus inversiones en investigación e infraestructura para evaluaciones y posentrenamiento, así como la creación de más entornos de práctica. La empresa no detalló cuánto asignará a cada objetivo ni qué parte de sus ingresos actuales proviene de clientes fuera de los desarrolladores de modelos.
