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。

二、从 2 亿到 10 亿估值：成立不过三年，增长比肩 Cursor

Mercor 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。