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智东西AI前瞻（公众号：zhidxcomAI）
编译｜江宇
编辑｜漠影
一家数据标注出身、靠“为AI模型训练招人”起家的初创公司 ， 正在冲击百亿美元估值 。
智东西9月15日消息 ， 近日 ， AI训练服务平台Mercor正在推进C轮融资 ， 目标估值已从原本讨论的80亿美元（约合人民币569亿元）上调至100亿美元（约合人民币712亿元）以上 ， 已有VC主动提出SPV通道抢先入场 ， 但当前尚未有正式授权SPV建立 。
据TechCrunch援引多位知情人士披露 ， Mercor当前年化经常性营收（ARR）已逼近4.5亿美元（约合人民币32亿元） 。 此前3月 ， CEO Brendan Foody曾在X平台上透露其3月ARR为达1亿美元（约合人民币7亿元） ， 半年内增长了约3.5倍 。
Mercor CEO Brendan Foody
Mercor告诉投资人 ， 其盈利能力优于Anysphere（AI编程工具Cursor母公司） ， 今年上半年已实现600万美元（约合人民币4373万元）利润 。
一、为AI公司“找人训练模型” ， Mercor卖的是专家网络而非算力Mercor的核心业务并不生产AI模型 ， 而是撮合模型训练所需的“高质量人类专家” 。
该公司通过平台为AI公司匹配专业训练人员 ， 涵盖科学家、医生、律师等行业专家 ， 收入模式为按小时计费的“人才匹配费+服务抽成” 。 据称 ， 其主要客户包括OpenAI、Meta、Google、Amazon、Microsoft、Nvidia等六大头部科技公司 。
其中 ， OpenAI为其带来的营收占比被称为“相当可观” 。
据Mercor对投资人的宣称 ， 其数据标注及专家训练服务 ， 已广泛应用于大模型精调、RLHF（人类反馈强化学习）等环节 。
目前 ， Mercor正逐步将平台能力从“专家匹配”向强化学习训练软件工具拓展 ， 未来还计划推出AI驱动的招聘平台 。
【哈佛辍学三兄弟，三年干出百亿独角兽！OpenAI、英伟达都是它客户】
二、从2亿到10亿估值：成立不过三年 ， 增长比肩CursorMercor由三位蒂尔（Thiel）奖学金获得者、哈佛辍学生创办 ， 分别是CEO Brendan Foody、CTO Adarsh Hiremath、COO Surya Midha ， 三人都仍在二十出头 。
从左往右分别为：CEO Brendan Foody、COO Surya Midha、CTO Adarsh Hiremath
2023年成立后 ， 该公司迅速获得Felicis、8VC等多家知名机构投资 。
Mercor的融资历程如下：2024年2月 ， 完成1亿美元（约合人民币7亿元）B轮融资 ， 估值为20亿美元（约合人民币142亿元） ， Felicis领投；2025年9月 ， 正在推进C轮融资 ， 目标估值超100亿美元（约合人民币712亿元） ， 部分投资人已试图以SPV形式抢先入股；
Mercor成立至今不到三年 ， 估值已增长5倍 ， 其ARR从去年年初的7500万美元（约合人民币5.3亿元）暴涨至4.5亿美元（约合人民币32亿元） 。
对比来看 ， 曾以“上线一年破5亿美元ARR”著称的AI编码平台Anysphere仍在持续烧钱 ， 而Mercor已实现盈利 ， 这让它在投资人眼中脱颖而出 。
近期 ， Mercor还引入Uber前首席产品官Sundeep Jain担任总裁 。
Uber前首席产品官Sundeep Jain
三、训练数据市场重组 ， Mercor抢下流动订单Mercor的估值上调除了自身营收增长和盈利能力外 ， 另一重要因素是承接了大量原本由Scale AI服务的训练数据订单 。
Scale AI曾是多家头部AI实验室训练数据的主要供应商 ， 服务范围涵盖数据标注、RLHF（人类反馈强化学习）等模型训练任务 。 随着其创始人汪滔（Alexandr Wang）加入Meta ， 包括OpenAI、DeepMind在内的多家实验室已终止合作 。
Mercor则在此阶段承接了部分外溢订单 。
近期 ， Scale AI还将Mercor告上法庭 ， 指控其涉嫌窃取商业机密 。 起因是一名从Scale AI跳槽至Mercor的前员工带走了逾百份涉及客户策略与运营信息的内部文档 。
目前案件仍在推进 ， Mercor方面暂无公开回应 。
但Mercor面临的竞争不止于此 。 另一家聚焦人类训练数据的数据标注公司Surge AI ， 也正在以250亿美元（约合人民币1780亿元）估值寻求融资 ， 体量已超过Mercor 。
而OpenAI也在建设自有“专家招聘平台” ， 试图将模型训练流程中的人力环节收归内部 ， 减少对第三方服务商的依赖 。
结语：从外包专家到AI训练平台 ， Mercor要抢“数据服务”的先手在AI模型规模越做越大、预训练数据日趋同质的当下 ， 差异化的“人类训练数据”成为兵家必争之地 。 Mercor能快速成长 ， 一定程度上是因为其卡住了大模型训练流程中最难以标准化、最依赖行业知识的一环 。
Mercor也正试图从“专家派单平台”转型为训练服务基础设施 ， 拓展到强化学习软件、招聘平台等AI企业人力闭环中 。
来源：TechCrunch
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