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  • 三个23岁辩论队友做的AI数据公司,估值冲上200亿美元

    AI训练数据标注场景
    给AI实验室供训练数据,正在成为一门估值惊人的生意(图源:TechCrunch / Getty Images)

    硅谷最疯的造富故事又添一笔:一家帮 AI 实验室做数据标注的公司,估值要在不到一年里从 100 亿翻到 200 亿美元。更离谱的是,把它做起来的是三个 23 岁的年轻人,而且公司从成立第一天起就盈利。

    高中辩论队出来的独角兽

    Mercor 成立于 2023 年,三位创始人是在旧金山湾区一所高中的辩论队里认识的。去年10月,他们 22 岁,被福布斯评为全球最年轻的自手起家亿万富豪。如今 23 岁,据估算如果本轮融资顺利完成,每人身家将接近 43 亿美元。

    从 100 万美元到 20 亿美元年化营收,Mercor 只用了 24 个月——创始人称这是”史上最快的增长曲线”。

    卖的不是软件,是专家的人力

    Mercor 的生意模式很直接:把领域专家——博士、律师、医生、工程师、银行家、程序员——对接给需要高质量专业数据来训练前沿模型的 AI 实验室。它目前管理着约 3 万名合同工,用自研的 AI 面试平台筛过 500 多万候选人,每天给合同工发出的报酬超过 400 万美元。客户名单里有 OpenAI、Anthropic 和 Google;Meta 曾是它的大客户,直到 2026 年 3 月因一次安全问题暂停合作。

    估值翻倍的逻辑

    据彭博报道,Mercor 正在洽谈以约 200 亿美元估值融资 5 亿美元,并且已经拿到至少一份 term sheet。九个月前它刚以 100 亿估值完成 3.5 亿美元 C 轮。撑起估值的硬指标是营收:年化收入今年2月刚破 10 亿,到6月就翻倍到 20 亿,CEO 在 X 上亲自确认了这一里程碑。同一天,Mercor 还宣布收购 Deeptune——一家帮训练 AI agent 的公司,曾拿到 a16z 领投的 4300 万美元 A 轮,重写了数百个真实软件环境供强化学习练习,团队整体并入。这意味着 Mercor 正从静态标注,一路延伸到 agent 训练。

    光鲜背后的暗面

    2026 年一开始,Mercor 过得并不顺。3 月它卷入了开源库 LiteLLM 的供应链攻击,最多有 4TB 的内部与合同工数据暴露;Meta 因此暂停合作,合同工也发起了集体诉讼。福布斯还曝出前员工怀疑有朝鲜特工用盗取的凭证渗透进平台,另有员工因挪用资金被解雇。Mercor 自称调查显示对客户和合同工数据的影响”非常有限”。


  • Mercor估值冲上200亿美元:雇专家给AI当考官,这门生意两年涨了四倍

    Mercor这家公司最近又成了风投圈的话题中心。彭博7月9日报道,这家从AI训练数据起步的创业公司正在谈新一轮融资,估值直接喊到了200亿美元。要知道去年10月它刚完成3.5亿美元C轮,估值还只是100亿美元——不到一年,数字就翻了一倍。

    更抓人的是创始人兼CEO布伦丹·福迪(Brendan Foody)自己在X上晒的数据:公司年化收入跑到了20亿美元以上,比四个月前整整翻了一倍。一边是收入暴涨,一边是并购动作——上周四Mercor宣布买下Deeptune,一家专门训练AI智能体的公司,对方整个团队一并加入。再加上这轮可能的新钱,看起来年初那场风波已经被它甩在身后了。

    Mercor估值冲上200亿美元
    Mercor靠给AI模型 supplying人类考官,估值一年翻倍(图源:TechCrunch)

    说白了,Mercor干的事听起来简单,细想却有点荒诞:它雇各路专家——诗人、经济学家、程序员、科学家——付钱让他们去评估AI模型的输出到底好不好。那些训练前沿大模型的实验室,需要人来告诉自己”模型是不是真的变强了”。Mercor就是提供这批”考官”的人。

    两个辩论队队友,撑起一个200亿的故事

    这家公司2023年才成立,三个创始人是从高中辩论队里走出来的朋友:福迪、阿达什·希雷马特(Adarsh Hiremath)和苏里亚·米德哈(Surya Midha),福迪今年才23岁。从C轮时大约4.5亿美元的年化收入,到今年中接近20亿,二十来个月里涨了四倍多。背后站着Felicis、Benchmark、General Catalyst这些一线基金,累计融资大约4.92亿美元。

    有意思的是,估值倍数反而被”压”下来了。100亿对4.5亿收入,是大约22倍市销率;如果按200亿对20亿算,只剩10倍。换句话说,市场一边兴奋于生意盘子变大,一边也在悄悄担心这门买卖到底能撑多久。

    它在训练那个可能取代自己的东西

    这种担心不是没来由。Mercor赚的正是”派人类专家去训练AI模型”的钱,可模型越聪明,对人工评估的依赖理论上就越少。真有一天模型能自己给自己、或者互相打分,那批考官的需求可能就缩水了。

    但福迪在斯坦福的演讲里抛出了另一种看法,他管这叫”agentic data”(智能体数据):AI能力越强,要它被评估的维度反而越细,而不是越窄。会写诗,就需要诗人来评;能做经济分析,就需要经济学家。需求不是一次性的训练浪潮,而是跟着整个行业一起长。

    • 它给AI实验室供应的是”懂行的人”——这是大厂自己很难内部搞定的一摊运营活。
    • 买下Deeptune,是把盘子从传统数据标注,扩到了更吃香的AI智能体训练。
    • 年初的数据泄露和外包员工诉讼还没完全翻篇,能这么快把收入和估值同时拉回来,说明资本现在愿意为”训练流水线的掌控者”付高价。

    在不少人眼里,谁捏住了数据这一环,谁就捏住了AI往上走的长期价值。Mercor赌的,正是自己能一直站在模型和它所需要的”人”之间。