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Mercor, 100억 달러 기업가치로 3억 5천만 달러 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.28 14:24
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


AI 스타트업 Mercor는 회사 가치를 100억 달러로 평가하는 3억 5천만 달러 규모의 투자 유치를 마무리했으며, 이는 불과 2년 전 세 명의 대학 중퇴자가 설립한 데이터 라벨링 회사의 급격한 성장을 보여줍니다. Menlo Park에 본사를 둔 Felicis가 주도하고 Benchmark와 General Catalyst가 참여한 이번 투자는 2월의 20억 달러 기업 가치에서 5배 증가한 것입니다.​


AI 훈련 시장의 폭발적 성장

Mercor의 부상은 AI 모델 훈련에 대한 인간 전문성 수요가 실리콘 밸리 전역에서 폭발적으로 증가하면서 이루어졌습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 회사는 OpenAI와 Anthropic과 같은 주요 기업들을 위해 AI 시스템 훈련을 돕는 의사, 변호사, 과학자 및 기타 분야 전문가를 포함한 30,000명 이상의 계약자로 구성된 글로벌 네트워크를 관리하고 있습니다. 이 스타트업은 연간 매출 런레이트 5억 달러에 근접하여 실리콘 밸리 역사상 가장 빠르게 성장하는 기업 중 하나가 되었습니다.​

2023년 초 CEO Brendan Foody, CTO Adarsh Hiremath, 그리고 Chairman Surya Midha에 의해 설립된 Mercor는—모두 20대 초반이며 Thiel Fellowship 수혜자들입니다—초기에는 HR 채용 플랫폼으로 운영되다가 AI 모델 훈련 서비스로 전환했습니다. 현재 회사는 시간당 중개 수수료와 매칭 요금을 부과하며, 계약자들은 경쟁사보다 훨씬 더 많은 수익을 얻어 Scale AI의 시간당 30달러 대비 평균 시간당 95달러를 받고 있습니다.​


법적 분쟁과 시장 경쟁

Mercor의 급속한 성장은 논란 없이 이루어지지 않았습니다. Meta의 지원을 받는 290억 달러 규모의 데이터 라벨링 거대 기업인 Scale AI는 9월에 Mercor와 전 Scale 직원 Eugene Ling이 고객 전략이 담긴 100개 이상의 기밀 문서를 훔쳤다고 고발하는 소송을 제기했습니다. Mercor는 잘못을 부인했으며, 공동 창업자 Surya Midha는 회사가 "Scale의 영업 비밀에 전혀 관심이 없다"고 밝혔습니다.​

이 법적 분쟁은 Surge AI와 같은 회사들도 수십억 달러 규모의 평가액으로 자금을 조달하고 있는 AI 훈련 부문의 경쟁 심화를 부각시킵니다. 업계 관찰자들은 Meta의 Scale AI 투자로 인해 OpenAI,, Google을 포함한 주요 고객들이 보다 중립적인 데이터 라벨링 제공업체를 찾게 되었고, 이것이 Mercor와 같은 경쟁사들에게 기회를 창출하고 있다고 지적합니다.

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알리바바는Qwen대규모언어모델을매우허가친화적인오픈소스라이선스로공개함으로써궁극적으로자사의클라우드컴퓨팅및전자상거래비즈니스에이로운광범위한AI도입을이끌것이라고전망하고있으며,이는회사의AI전략에대한BismarckBrief의분석에근거한것이다.​에어비앤비CEO브라이언체스키는자사가고객서비스에Qwen모델을적극적으로활용한다고밝혔으며,그이유로"우수함","빠른속도","합리적인비용"을꼽았고,플랫폼통합요구사항에"완전히준비되지않은"ChatGPT대신선택했다고설명했다.​Qwen오픈소스모델은전세계적으로6억회이상다운로드됐으며,현재아마존,애플등미국대형기업의AI시스템에도적용되어,알리바바가세계최대오픈소스AI생태계를구축하게되었다.
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2025.11.21 등록
Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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2025.11.20 등록
Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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2025.11.20 등록
1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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2025.11.20 등록
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