AI竞争正在进入一个新的阶段，算力已经不再是唯一核心资源。
据The Information报道，英伟达正在与数据标注服务商Mercor讨论投资事宜。此次投资可能成为Mercor新一轮融资的一部分，该轮融资预计将公司估值推高至200亿美元。目前，现有投资者General Catalyst正在洽谈领投相关融资。
如果交易最终完成，这将是英伟达进一步向AI基础设施上游延伸的又一次布局。
过去几年，市场对人工智能的关注大多集中在GPU、云计算和大模型训练平台，但随着模型能力不断提升，高质量数据的重要性正在快速上升。AI模型之间的竞争，已经从“谁拥有更多算力”逐渐转向“谁能获得更优质的数据、训练方法和反馈体系”。
Mercor正处于这一链条的关键位置。
这家公司主要提供数据标注和训练数据服务，帮助AI企业提升模型能力。此前，Mercor的大部分收入来自OpenAI、谷歌以及Anthropic等闭源模型开发商。但随着英伟达加速推进Nemotron开源模型项目，双方合作关系正在加深。
据知情人士透露，英伟达上一季度向Mercor支付了数千万美元，用于相关数据服务。
Nemotron是英伟达布局开源AI模型的重要项目之一，目标是与全球领先开源模型展开竞争。对于英伟达而言，推出模型并不是简单进入软件市场，而是希望进一步扩大自身AI生态影响力。
GPU销售仍然是英伟达最核心业务，但围绕AI基础设施建立更完整的软件和服务体系，正在成为公司长期战略的一部分。模型、数据、开发工具以及硬件之间形成闭环后，英伟达在AI产业链中的控制力会进一步增强。
数据供应商也因此迎来新的价值重估。
过去，数据标注行业常被认为是AI产业链中较为基础的环节，商业模式依赖大量人工处理。但随着大模型进入复杂推理阶段，训练数据质量直接影响模型表现。高质量专业数据、人工反馈以及模型评估能力，正在成为稀缺资源。
Mercor的高估值背后，反映的正是市场对这一趋势的押注。
当然，英伟达并没有把数据供应完全押在单一供应商上。目前，公司还使用Turing、Scale等数据服务商提供的数据，同时拥有自己的内部数据团队。这种多渠道策略，能够降低对单一供应商的依赖，也符合大型AI企业构建基础设施体系的方式。
从产业竞争角度看，英伟达投资Mercor更像是在提前卡位下一阶段AI竞争。
当芯片性能差距逐渐缩小，真正决定模型表现的因素可能会越来越多地转向数据、算法和生态。未来几年，AI产业的竞争或许不只是芯片厂商之间的竞争，也会变成围绕数据资源和开发体系的全面争夺。
英伟达正在尝试把自己的影响力，从GPU扩展到整个AI生产链，而Mercor这样的数据企业，正成为这场扩张中的重要节点。
