Mercorが挑む100億ドルの賭け：最後のホワイトカラーの給与とAIの未来

LinkedInのメッセージは、企業の採用担当者らしい丁寧で空虚な響きを帯びて届く。しかし、その求人内容には構造的な欠陥がある。プログラミング、法務分析、財務モデリングといった高給の短期プロジェクトに誘われるが、条件として、キーストローク、修正、クリエイティブな思考の転換に至るまで、すべての行動を記録されることに同意しなければならない。あなたは仕事をするために雇われるのではなく、いずれあなたの役割を「レガシーコスト（過去の遺物）」へと変える機械の「生物学的なトレーニングセット」として雇われるのだ。これが、伝統的なホワイトカラーの職に就いた経験のない2人の創業者が率いながら、最近100億ドルの評価額を達成したサンフランシスコのスタートアップ、Mercorの中核となるエンジンである。

求人票に隠されたデータ収穫

創業者のAdarsh HiremathとBrendan Foodyは、シリコンバレー特有のアーキタイプを体現している。彼らは専門職の複雑さを一連の最適化問題とみなす、純粋なエンジニアだ。Iconiqの富裕層向け資産運用エリートが支援する彼らの100億ドルの評価額は、生産性の飛躍的な向上が優れたアルゴリズムからではなく、プロの「専門家」データの所有権から生まれるという賭けを反映している。これは冷笑的なループだ。企業は人間に1時間100ドルを支払って40時間モデルを訓練させる。その後、そのモデルは10年間にわたり、その人間の仕事をわずかなコストで実行する。このユニットエコノミクス（単位あたりの採算性）は、現在デスクと年金プランを持つすべての人々にとって壊滅的な意味を持つ。

AIは、自らが代替した人々の働き口を見つけられるか？

Mercorが中堅専門職の自動化を加速させる中、その余波を管理するための二次的な市場が出現している。現在のAIブームの影で台頭するもうひとつのスタートアップ、Pelgoは、人工知能を使って、まさにAIによって職を奪われた労働者のための新しい仕事を見つけようとしている。ベンチャーキャピタリストだけが安心感を覚えるような対称性である。Pelgoは、履歴書の最適化、面接コーチング、自動応募代行といった再就職支援サービスを、人間によるキャリアコーチングよりも安く、速く提供すると約束する。私たちは、AIに解雇され、別のAIが第三のAIによって管理されるかもしれない仕事への応募を手助けしてくれる時代に突入している。

このサイクルは、自らの破壊を正当化しなければならないというテック業界内の高まる圧力を浮き彫りにしている。IMFの会合でAnthropicの新しい「Mythos」ツールが提示された際に見られたように、もしAIの「神話」が完全な効率性にあるとするなら、現実は厄介で摩擦の多い移行期間である。ワシントンD.C.では、財務当局がAIが労働力に影響を与えるかどうかを議論する段階は終わり、AIがもたらす社会的セーフティネットにどれだけのコストがかかるかを計算しようとしている。会話は研究所から財務省へと移り、その数字は人間にとって決して芳しいものではない。

欧州のハードウェアと光への転換

この激動のソフトウェア層を米国が支配する一方で、欧州は基盤の確保を試みている。SaaS（サービスとしてのソフトウェア）企業の株がその実用性に懐疑的な目を向けられる中、2026年に欧州で最もパフォーマンスの高かった銘柄は、生成AIモデルのプロバイダーではない。AIインフラの波に乗るフランスのフォトニクス（光工学）企業である。電気の代わりに光を使ってデータを移動させるフォトニクスは、MercorやAnthropicのような企業にとって決定的なボトルネックとなっている。モデルが巨大化するにつれ、銅線を通じて電子を移動させるエネルギーコストは持続不可能になりつつある。

フランスのフォトニクス株の急騰は、産業戦略の分岐点を浮き彫りにしている。ブリュッセルは、支配的な大規模言語モデルをめぐる競争において、サンフランシスコとシアトルに敗北したことをほぼ受け入れている。その代わり、EUはサプライチェーンに注力している。「EUチップス法」やさまざまな国家投資手段を通じて、AIを物理的に可能にする特殊なハードウェアへと焦点を移した。米国が機械の「知性」を所有するなら、欧州は「神経系」を所有したいと考えている。これはLinkedInのアルゴリズムの気まぐれではなく、データセンターの物理学に賭ける、現実的ではあるが地味な戦略だ。

ブリュッセルの規制の壁

専門家を使って自分たちの代わりとなるAIを訓練させるMercorの戦略は、「EU AI法」の厳しい現実に直面する可能性が高い。理論から施行へと移行したこの規制には、透明性と労働者の権利に関する具体的な規定が含まれている。現行のEU法の下では、商用モデルの訓練に専門家の成果物を使用するプラットフォームは、その意図を明確にしなければならない。ボンやパリでは、「雇用」を装った「データハーベスティング（データ収穫）」が労働権の侵害や知的財産権の違反にあたるかどうかをめぐり、法的な議論が活発化している。

ドイツの産業界のリーダー、特にミッテルシュタント（中堅企業）は、こうした動向を技術的な好奇心と組織的な恐怖が入り混じった目で見ている。ドイツの「Mitbestimmung（共同決定）」というモデルは、エンジニアの専門知識を使い捨てのデータセットとして扱うソフトウェアシステムを簡単には受け入れられない。サンフランシスコのスタートアップが従来の雇用構造を回避することで一夜にして100億ドルの評価額を手に入れられる一方で、欧州の企業が同じことをしようとすれば、労使協議会やデータ保護当局からの膨大な訴訟に直面することになる。この規制による摩擦はしばしば弱点として挙げられるが、Mercorの文脈においては、人間の経験を単なる原材料として扱うプロセスに対する決定的なブレーキとして機能するかもしれない。

陳腐化のインフラ

AIに向けた資本逃避は、コードだけの問題ではなく、その背後にある資産運用の問題でもある。テック業界の富豪層を抱えるアドバイザーであるIconiqは、数十億ドルをAIインフラに投じている。これは投機的な個人投資家の資金ではなく、過去10年間にソーシャルメディアプラットフォームやクラウドプロバイダーを築き上げた人々による資本である。「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間が介在するプロセス）」の時代は一時的な移行フェーズに過ぎない、と彼らは示唆している。Mercorの高給取りのギグワーカーから得たデータが十分に蓄積されれば、そのループは閉じられる。

これは、しばしば見過ごされるサプライチェーンの緊張を生み出している。100億ドルの評価額を維持するために、Mercorは高品質な専門データを絶えず必要としている。しかし、機械がタスクをこなす能力が向上するにつれ、人間の専門家のプールは縮小していく。私たちは、専門知識の共食いを目の当たりにしている。Mercorがホワイトカラーの労働力を代替することに成功すればするほど、彼ら自身の訓練データの調達コストが高くなるという皮肉がある。これは石油のように「資源のピーク」という問題に直面する抽出産業なのだ。新人の弁護士を自動化してしまったら、次のモデルアップデートに必要な専門知識を持つ熟練の弁護士になる者は誰なのか？

シリコンバレーは過去10年間、世界の情報を管理するためのツールを構築してきた。今、彼らは世界の労働力から人間が不在となる状況を管理するためのツールを構築している。欧州はフォトニクスと規制を持っているが、労働者を守るのか、それとも単に彼らを置き換えるための明かりを照らすのか、まだ決断を下せていない。今のところ、プロフェッショナル層はLinkedInのメッセージが届くたびに、自分自身の陳腐化を記録する対価として報酬を受け取っている。キーボードを操作しているのがあなた自身でなければ、それは見事なエンジニアリングの偉業と言えるだろう。