Mercor jakter finansiering ved 20 milliarder dollar i verdsettelse – pitchet lover 69 milliarder i inntekter innen 2030
Ekspertdata-selskapet Mercor leverte 614 millioner dollar i første halvår 2026, hvorav 91 prosent kommer fra selskaper som bygger grunnmodeller. Men bak veksttallene og samtaler om en verdivurdering på 20 milliarder dollar ligger to sårbarheter: ekstrem kundekonsentrasjon – og en sikkerhetshendelse som fikk Meta til å stanse samarbeidet.
De konkrete tallene
Mercor, et selskap som leverer treningsdata produsert av fageksperter, kunne i juni 2026 notere en annualisert gjentagende inntekt (ARR) på over 2 milliarder dollar. I første halvår 2026 totalt kom selskapet opp i 614 millioner dollar i inntekt, og 91 prosent av denne inntekten kom fra selskaper som utvikler grunnmodeller – altså frontmodell-labene selv (BigGo Finance, finance.biggo.com).
Samtidig skal selskapet ifølge den samme kilden være i samtaler om en ny finansieringsrunde med en verdivurdering på 20 milliarder dollar. Det er verdt å understreke hva som faktisk er verifisert her: Alle tallene stammer fra ett sekundært referat fra BigGo Finance, som igjen viser til The Information og intervjuer gjort av investoren Felicis. Det foreligger ikke noe primærdokument – verken pressemelding, regnskap eller direkte uttalelse fra selskapet – i det tilgjengelige kildematerialet. Tallene bør derfor leses som selskapets egen fremstilling, videreformidlet gjennom én kanal.
Hva Mercor faktisk gjør
Mercor begynte som en campusrekrutteringsvirksomhet, men leverer i dag treningsdata til OpenAI, Anthropic og andre selskaper som bygger frontmodeller. Dataene produseres av kontraktorer med fagkompetanse – advokater, leger og programmerere – som lager, vurderer og kvalitetssikrer innholdet modellene trenes på.
Skalaen i denne driften ble tallfestet i en egenerklæring fra selskapet i mai 2026: Mercor oppga da å betale kontraktorer mer enn 14 millioner dollar i uken, med over 30 000 aktive kontraktorer hver uke. Selskapet hevder i tillegg å ha et ekspertnettverk på «nesten fem millioner» mennesker – men det er, som kilden selv påpeker, et selskapsanslag som ikke kan leses som antall aktive eller eksklusive arbeidere. De 30 000 ukentlig aktive er dermed det mest konkrete målet på hvor mye av nettverket som faktisk er i arbeid til enhver tid.
Økonomien i modellen er enkel å skissere: Frontlabene betaler for ekspertproduserte data, Mercor tar en margin, og utbetalingene til kontraktorene er den største kostnadsposten. Ifølge innsamlingsmateriell som The Information har fått innsyn i, har Mercor fortalt potensielle investorer at bruttomargenen nå er 33 prosent, og at den skal bedres til 56 prosent. Det samme materialet skal inneholde en projektasjon om at totale inntekter nærmer seg 69 milliarder dollar innen 2030. Dette er svært ambisiøse pitchetall fra et selskap som ønsker å finansieres – ikke etablerte framskrivninger – og de bør behandles som det.
Hvor ekspertdata-boomen kommer fra
Tallene forteller noe om hvordan frontlabenes datautgifter har flyttet seg. Etter hvert som modellene har konsumert det meste av offentlig tilgjengelig tekst på nettet, har konkurransefortrinn i modelltrening i økende grad handlet om data som ikke finnes fritt tilgjengelig: domenekunnskap, faglig skjønn, kode av høy kvalitet, evalueringer utført av mennesker som faktisk behersker feltet. Det er dette markedet Mercor betjener, og det forklarer hvorfor 91 prosent av inntekten kommer fra et relativt lite antall grunnmodellselskaper med store treningsbudsjetter.
Sårbarhetene: kundekonsentrasjon og datasikkerhet
Nettopp kundekonsentrasjonen er én av to hovedsårbarheter. Når 91 prosent av inntekten kommer fra grunnmodellselskaper, er virksomheten helt avhengig av at noen få store kunder fortsetter å kjøpe. Kildematerialet peker også på at Mercor har forretningsforbindelser til kinesiske selskaper, blant annet Tencent og Alibaba – kinesiske modellselskaper sto ifølge BigGo Finance for rundt 2 prosent av inntekten i andre kvartal. Det er en liten andel, men koblingen er potensielt politisk betent i et marked der de største kundene er amerikanske.
Den andre sårbarheten kom tydelig frem i mars 2026. Ifølge BigGo Finance førte en sikkerhetshendelse knyttet til angrepet på den åpne kildekode-avhengigheten LiteLLM til at Meta stanset samarbeidet med Mercor. Det finnes ingen detaljer om selve hendelsen eller om Metas begrunnelse i det tilgjengelige kildematerialet – omfanget av hendelsen, hva som ble eksponert, og hvorfor Meta valgte å suspendere, er ikke dokumentert her. Men kjernen er klar: én sikkerhetshendelse var nok til at en hovedkunde trakk seg, noe som illustrerer hvor skjørt et slikt leverandørforhold er når dataene som håndteres er konkurransekritiske for kundene.
Fra studentprosjekt til datamellommann
Historien bak selskapet er i seg selv en indikasjon på hvor raskt markedet har beveget seg. Mercor ble startet i 2023 av Brendan Foody, Adarsh Hiremath og Surya Midha. Ifølge intervjuer gjort av investoren Felicis og gjengitt av BigGo Finance, droppet Foody sine sisteeksamener på college, og de tre forlot studiene og ble Thiel Fellows i 2024. Tre år etter oppstarten siterer kilden altså et selskap med 614 millioner dollar i halvårsinntekt og samtaler om en verdivurdering på 20 milliarder dollar.
Hva som gjenstår å verifisere
Flere sentrale elementer i historien hviler utelukkende på selskapets egen fremstilling, videreformidlet gjennom én sekundærkilde:
- Verdivurderingen på 20 milliarder dollar er beskrevet som pågående samtaler, ikke en avsluttet runde. Ingen detaljer om dato, investor eller rundeform er bekreftet.
- Projeksjonen om 69 milliarder dollar i 2030 og margeforbedringen fra 33 til 56 prosent stammer fra innsamlingsmateriell innhentet av The Information – altså salgsmateriell rettet mot investorer, ikke reviderte framskrivninger.
- Detaljene rundt LiteLLM-hendelsen og Metas suspensjon er ikke offentliggjort i det tilgjengelige materialet, og konsekvensene for Mercors inntektsgrunnlag er uavklart.
- Ekspertnettverket på nesten fem millioner er et markedsføringstall; den reelle arbeidsstyrken måles bedre ved de 30 000+ ukentlig aktive kontraktorene.
Det som derimot trer tydelig frem, er formen på markedet: Frontlabene bruker enorme summer på data skapt av mennesker med spisskompetanse, pengene strømmer til selskaper som kan organisere slike ekspertnettverk i stor skala – og leverandørene i dette markedet bærer en dobbel risiko. De er samtidig svært avhengige av noen få kunder, og svært sårbare for sikkerhetshendelser, fordi det som lekker eller blir kompromittert i en slik drift, er nettopp det kundene konkurrerer med.