The post has been translated automatically. Original language: Russian
The screenshot shows mercor, one of the hottest companies in Silicon Valley.
In fact, this is a regular job database like HeadHunter. You come in and you are offered a decent job for $300-400 per hour. It would seem, what's the catch? That you're teaching AI agents to do your job. So that people would no longer be needed in it.
Therefore, this company has grown from zero to a $10b valuation in less than two years and is being paid by all the largest AI labs. The company employs 30 people, with an average age of 22.
At the Digital Bridge 2025 forum, we saw that everyone, from the President of our country and the founders of major companies like Telegram and Binance, to fresh garage startups, is convinced that AI will occupy and replace a significant part of the global economy. At a minimum, everything that people do at a computer, phone, or desk. What will happen to the labor market and the political cries about the injustice of the whole world towards you personally will be left out of this discussion.
So, what's going on? The economy is becoming an RL machine (Reinforcement Learning): people teach AI agents how to do a certain job once (to be a radiologist, lawyer, marketer, TG channel host, venture investor) once, and the agents continue to do this work, but much cheaper, faster, better and without restrictions. For example, before you had to hire one of the best developers in the world for millions of dollars a year, and now you can run 1 or 1 billion copies of it in parallel.
From 20 to 25, money was invested in pre-training (training basic models), and now in post-training (training specialized agents). To make this happen, you need 3 components:
1. Models (they exist, they are already superhuman in terms of intelligence, the problem is almost completely solved). For example, the ISSAI KAZ-LLM language model was created in Kazakhstan.
2. Computer: over the next 3 years, $2.8 trillion dollars will be invested in the United States, which is the largest infrastructure project in the history of mankind. Nvidia is worth more today than ALL the pharmaceutical companies combined. Chips and electricity are the largest market, which is responsible for most of the GDP growth in the United States and some other countries. In Kazakhstan, the first Alemcloud supercomputer in Central Asia has been operating since 2025.
3. Data. In pretrein, we needed a label, but now this problem is not acute. Today, the hottest and most necessary task in the economy is RL environments. This is something like a virtual simulation, for, for example, an accountant. There are a ton of datasets with different tasks, examples of the best people to solve these tasks, sandboxes for agents for experiments and evals (metrics for evaluating and improving results), adapters for tools for agents to manage software, hardware, code, and so on. All together, RL provides the environment for any economically significant task on earth (so far, except for those that require moving atoms).
RL envs (as well as a computer) This is the main bottleneck that separates humanity from agents who structurally replace the market for limited, expensive labor. If in year 23 the main growth was in LLM, then in 25 and beyond it will be agents.
That is why entrepreneurs in Kazakhstan should remember the gold rush in California.: Thousands of people went to look for gold, but the sellers of equipment earned the most. That's exactly how it is today: while AI agents will mine gold in the form of completed tasks, real fortunes will be created by those who will supply them with RL environments.
На скриншоте - mercor, одна из самых горячих компаний в Кремниевой долине.
По сути это обычная база вакансий вроде HeadHunter. Вы заходите и вам предлагается нормальная приличная работа по $300-400 в час. Казалось бы, в чем подвох? В том, что вы учите ИИ-агентов делать вашу работу. Чтобы дальше в ней уже не нужны были люди.
Поэтому эта компания выросла с нуля до $10b оценки меньше чем за два года и ей платят все крупнейшие ИИ лабы. В компании работает 30 человек, средний возраст 22 года.
На форуме Digital Bridge 2025 мы убедились, что все, начиная от Президента нашей страны и фаундеров крупнейших компаний вроде Telegram и Binance, и заканчивая свежими гаражными стартапами убеждены, что ИИ займет и заменит существенную часть мировой экономики. Как минимум, все что люди делают за компьютером, телефоном или столом. Что будет с рынком труда и политические вопли о несправедливости всего мира по отношению лично к вам оставим за скобками данной дискуссии.
Итак, что происходит? Экономика становится RL машиной (Reinforcement Learning - Обучение с подкреплением): люди один раз обучают ИИ агентов как делать определенную работу (быть радиологом, юристом, маркетологом, ведущим тг канала, венчурным инвестором) один раз, а агенты дальше делают эту работу, но значительно дешевле, быстрее, качественнее и без ограничений. Например, раньше тебе надо было нанять одного из лучших в мире разработчиков за миллионы долларов в год, а теперь ты можешь параллельно запустить 1 или 1 млрд его копий .
С 20 по 25 год деньги вкладывались в претрейн (обучение базовых моделей), а теперь - в посттрейн (обучение специализированных агентов). Чтобы это случилось нужно 3 компонента:
1. Модели (они есть, они в принципе уже сверх-человеческие в плане интеллекта, задача практически полностью решена). Например, в Казахстане создали языковую модель ISSAI KAZ-LLM.
2. Компьют: в США за следующие 3 года инвестируют $2.8 триллиона долларов, это самый большой в истории инфраструктурный проект человечества. Nvidia стоит сегодня больше чем ВСЕ фарма-компании вместе взятые. Чипы и электроэнергия это самый большой рынок, который отвечает за большую часть роста GDP в США и некоторых других странах. В Казахстане же с 2025 года работает первый в Центральной Азии суперкомпьютер Alemcloud.
3. Данные. В претрейне нужен был лейбелинг, сейчас эта проблема остро не строит. Сегодня самая горячая и нужная в экономике задача — эрэл-среды (RL environments). Это что-то типа виртуальной симуляции, для, например, бухгалтера. Там лежит тонна датасетов с разными задачами, примеры лучших людей для решения этих задач, песочницы для агентов для экспериментов и эвалы (метрики оценки и улучшения результата), адаптеры для тулзов для того чтобы агенты управляли софтом, железом, кодом и тд. Все вместе дает RL среду для любой экономически значимой задачи на земле (пока что, кроме тех, которые требуют двигать атомы).
RL envs (как и компьют) это основной ботлнек, который отделяет человечество агентов, которые структурно заменяют рынок ограниченного, дорогостоящего труда. Если в 23 году основной рост был в LLM, то в 25 и далее это будут агенты.
Именно поэтому предпринимателям Казахстана следует вспомнить золотую лихорадку в Калифорнии: тысячи людей отправились искать золото, но больше всех заработали продавцы снаряжения. Именно так и сегодня: пока ИИ-агенты будут добывать золото в виде выполненных задач, настоящие состояния создадут те, кто будет снабжать их RL-средами.
Share
