22歲輟學創業、24歲干出百億美金估值獨角獸是什么概念？
智東西10月28日消息，今日，美國AI招聘獨角獸Mercor官宣拿下2.5億美元（折合人民幣約18億元）新融資，估值達到100億美元（折合人民幣約710億元），是其今年2月20億美元（折合人民幣約142億元）估值的5倍。
這家成立于2023年的AI創企，如今合計融資達3.5億美元（折合人民幣約25億元），已將OpenAI、Anthropic等世界前五大AI實驗室納入客戶名單，17個月營收運行率從1美元增長到5億美元（折合人民幣約36億元）。
而創立這家AI獨角獸的正是三位大二輟學的00后：CTO阿達什·希雷瑪斯（Adarsh Hiremath）、CEO布蘭登·富迪（Brendan Foody）、COO蘇爾雅·米德哈（Surya Midha）。他們分別于2023年從哈佛大學、喬治城大學輟學合體創業。
CTO希雷瑪斯、CEO富迪、COO米德哈（從左到右）
幫助他們賺得第一桶金的業務是AI招聘，其通過AI篩選簡歷，快速為候選人匹配崗位。今年2月，基于這一龐大的專業人才網絡，Mercor開辟了數據標注、大模型評估業務，也就是與現有的專家人才簽訂合同，在短期內幫助大模型公司進行數據標注、提供專業反饋。如今，其管理的專家總數已達到30000名，所有專家的日薪總計超過150萬美元（折合人民幣約1065萬元）。
今年2月，Mercor的年度經常性收入已經達到7000萬美元（折合人民幣約4.97億元），憑借大模型評估新業務，這家創企擁有了大模型評估賽道的“隱形金礦”。
Mercor的新融資由風投公司Felicis領投，Benchmark、General Catalyst和Robinhood Ventures等風投公司參投。新融資將用于三個重點領域：擴大公司的人才網絡、推進專家之間的匹配系統和培訓機會、提供更快的交付。
值得一提的是，此前被Meta收購股份、挖CEO的Scale AI，正是Mercor的強有力競爭對手，但風波過后Scale AI的員工、客戶都轉向了Mercor，也促使其收入翻倍。
一、大二輟學瞄準AI招聘，無意中打造了巨大高質量人才網絡
Mercor的三位創始人的標簽非常顯眼：00后、大二輟學。
希雷瑪斯、富迪、米德哈是高中同學，都曾就讀于圣何塞的貝拉明預備學校，結識于學校辯論隊并組隊贏得美國政策辯論賽冠軍。
值得一提的是，富迪2021年就已經開始創業。他創立了Serosin，目標是在云中構建下一代個人計算機基礎設施，成功將高性能計算機的使用成本降低了90%。
2023年，就讀于哈佛大學大二的希雷瑪斯，就讀于喬治城大學大二的富迪、米德哈紛紛選擇輟學專注創業，同年Mercor成立。當時，希雷瑪斯讀的是計算機科學專業，富迪和米德哈分別為經濟學和外交專業。
成立初期，Mercor的業務范圍是使用AI技術篩選簡歷，為候選人匹配最適合的崗位，并對候選人進行資質審查，其面向的多是軟件工程師、數學相關的技術崗。
Mercor的企業客戶通過自然語言描述崗位內容、所需要的候選人，例如“具有計算機視覺經驗的全職Python開發人員”等，其AI工具就可以在幾秒鐘內對數十萬份簡歷、個人作品集網站、社交平臺X、AI面試記錄和GitHub進行深度語義搜索查詢，以找到最佳匹配項。
然后，客戶就可以立即觀看候選人的AI面試情況，并一鍵將匹配的候選人添加到公司中。
Mercor主頁崗位發布情況
該創企的官網顯示，2024年1月，Mercor的年度經常性收入已經達到百萬美元級別，并在25個國家、地區建立了包含10萬名用戶的人才庫。之后為了滿足人才招聘需要，Mercor繼續擴大人才庫，幫助人力資源團隊評估了468000名申請人，印度是其最大的人才來源，其次是美國，歐洲和南美人才庫正在快速增長。
到今年2月，其在推進AI簡歷篩選的過程中發現，Mercor無意中已經編織出一個大型專業人才網絡，而這正是各大AI企業渴求的東西，他們希望利用這些專業人才訓練日益復雜的大模型提高競爭力。
這是因為隨著模型能力提升，其需要專業領域人才在短期內對其進行評估，這就需要AI企業快速找到對應人才并提供臨時職位。
觀察到這一趨勢后，Mercor火速擴大規模，將業務擴展到了大模型評估和數據標注領域。一方面，Mercor開始聘請能評估聊天機器人答案質量的承包商，還挖來了Uber前首席產品官Sundeep Jain擔任首任總裁；另一方面，其繼續擴大人才網絡規模，將涉足的崗位篩選領域擴展到律師、醫生、記者等諸多行業。
二、兼職專家每周工作20小時，3萬專家每天可賺1600萬
如今，Mercor評估大模型能力的業務體系已經逐漸成熟。
Mercor目前管理著全球范圍內的3萬名專家，這些專家負責完成圖像標注、句子撰寫以及提供專業反饋等工作，助力聊天機器人掌握類人類的思考與表達能力，而每天這些專家總計可賺取超過150萬美元（折合人民幣約1065萬元）。
其中，根據《華爾街日報》拿到的該公司合同清單，醫生兼職做數據標記員的任務包括評估AI的醫療相關答案以及審查AI生成的醫學研究，每小時收入能達到170美元（折合人民幣約1207元），在為期六周的合同中每周至少工作20小時。以五天工作日計算，專家平均每天需工作4個小時以上，也就是說醫生兼職每天至少能賺680美元（折合人民幣約4828元）。
此外，如果客戶向Mercor支付每小時100美元（折合人民幣約710元）的數據標簽工費，Mercor將保留大約30%到35%，其余部分轉嫁給承包商，其合約平均時薪約為每小時85美元（折合人民幣約603元）。
本月初，Mercor官宣了其首創的AI生產力指數（APEX），可以根據AI模型執行具有經濟價值的知識工作的能力來評估它們。 目前，APEX包含代表四個職業工作的任務：投資銀行助理、大型法律助理、戰略咨詢助理和全科醫生（MD）。
APEX v1.0由200個案例組成，平均分布在投資銀行、法律、咨詢和醫療中。每個案例都由提示（任務描述）、來源（完成任務所需的信息）和評分標準（對模型響應進行評分的標準）組成。
其構建包含五個步驟：組建一支由約100名具有頂級經驗專家組成的團隊，涵蓋四個專業；專家生成任務描述或提示，描述每個領域的常見工作流程；專家生成源文檔，包含響應提示所需的相關證據；專家生成特定于提示的標準的評分標準；專家生成提示、來源和評分標準后，由單獨的專家對其進行審查以確保質量控制。
其博客提到，專業人員在APEX中完成任務需要1到8小時，平均需要3.5小時。
今年5月，OpenAI發布的醫療大模型測試評估集HealthBench，也采用了這套APEX體系。基于APEX的評估結果，GPT-5獲得了64.2%的最高分，表現最好的開源模型是Qwen3，以59.8%的成績排名第7。
三、Scale AI風波助推Mercor飆升，陷入商業訴訟
除了龐大人才網絡帶來的收益，前段時間數據標注創企Scale AI的風波，也使得Mercor的收入飆升了一把。
今年6月，Meta以140億美元（折合人民幣約994億元）收購Scale AI 49%的股份，將Scale的估值推高至驚人的290億美元（折合人民幣約2059億元）。隨后作為交易的一部分，該公司的聯合創始人兼CEO亞歷山大·王（Alexandr Wang）轉投Meta領導其AI工作。
這導致Scale AI的一些客戶和競爭對手，對其能否在Meta投資后保持中立和保護客戶數據的能力表示擔憂。
因此，這筆交易反倒使得Mercor的收入增長，據《華爾街日報》援引知情人士稱，自Meta投資Scale以來，Mercor的收入翻了兩番。
同時，Mercor還招募了不少Scale前員工。上個月，Scale還起訴并指控Mercor涉嫌竊取商業機密，并起訴Scale前員工Eugene Ling違約，訴訟透露，該員工在從Scale正式離職之前，曾試圖向Scale最大的客戶之一推銷Mercor。不過這起訴訟目前還沒有定論。
此外，圍繞Mercor還有一大爭論是，AI進步有可能加速招聘工作崗位的流失。不過富迪認為，Mercor并沒有取代人工，而是將大部分經濟自動化，使人工在仍然需要他們的領域更有價值。
他告訴外媒TechCrunch：“如果AI實現了90%的經濟自動化，那么人類就會成為剩余10%的瓶頸。因此人類貢獻的每一單位經濟產出都有10倍的杠桿作用，因為其余的都已經自動化了，這意味著隨著我們轉向更加零碎、類似零工的工作模式，人們的工作方式正在發生變化。當下越來越多的公司開始為短期項目聘請專家而不是依賴全職員工。”
結語：用AI招聘積累龐大人才庫，補位大模型評估缺口
Mercor自動進行簡歷篩選和候選人匹配，并提供AI驅動的面試和薪資管理。企業通過自然語言上傳職位描述，系統就會推薦最佳候選人。依托這一模式沉淀的龐大高質量人才庫，更讓Mercor意外成為大模型評估賽道的“隱形贏家”。
大模型的迭代依賴高質量數據和專業反饋驅動，Mercor構建的龐大專家人才網絡，恰好填補了這一行業痛點，從而使其成為大模型賽道的贏家。這也說明，AI時代的創業機遇，仍有有諸多新的可能。