创业仅两年，估值就达到了 20 亿美元，这样的故事在硅谷并不罕见，但当主角是三位尚未满 25 岁的 00 后年轻人时，故事就变得格外吸引人眼球。
2 月，Mercor 宣布完成 1 亿美元 B 轮融资，估值达到 20 亿美元（约合人民币 145 亿元）。这轮融资由 Felicis Ventures 领投，现有投资者 Benchmark、General Catalyst 和 DST Global 跟投。令人咋舌的是，这一估值比仅仅五个月前的 2.5 亿美元翻了整整 8 倍。
这轮融资据说只用了短短两周时间便敲定，而且是投资人主动找上门来。CEO Brendan Foody 透露，公司计划在半年后启动下一轮融资。
从大学宿舍到百亿独角兽
回顾 Mercor 的融资历程，2023 年 9 月获得 360 万美元种子轮，2024 年初完成 3,000 万美元 A 轮（估值 2.5 亿美元），再到现在的 B 轮——这种融资速度和估值增长在创投圈相当罕见。据传，为了抢下 Mercor 的 A 轮投资，Benchmark 甚至派专机接送创始人出席谈判，足见资本市场对其追捧程度。
Mercor 的三位创始人都出生于 2004 年，现年仅 21 岁，堪称硅谷最年轻的独角兽缔造者。
图丨Mercor 三位创始人（来源：Mercor）
CEO Brendan Foody 高中时已创立过一家数字咨询公司；CTO Adarsh Hiremath 曾在美国哈佛大学学习计算机科学；COO Surya Midha 则在美国乔治敦大学主修外交。三人在高中辩论队相识，曾共同赢得美国政策辩论赛冠军，建立了深厚的友谊和合作基础。
2021 年，三位大二学生在宿舍里创立了 Mercor，最初他们的工作并非围绕招聘，而是开设了一个开发工作室，希望快速学习如何开发软件来帮助创业公司，并从印度招募了一些优秀人才。但他们很快意识到，真正重要的是人而非软件。正是这一想法促使他们创立了 Mercor。
他们白手起家，在几个月内就实现了 100 万美元营收和 8 万美元净利润。这一成绩让三人下定决心退学创业。
2023 年，Mercor 三位创始人共同获得蒂尔奖学金（Thiel Fellowship）——由“硅谷创投教父” Peter Thiel 设立的项目，专为辍学创业者提供每人 10 万美元资助。自此，三位年轻人在科技投资圈崭露头角。
Mercor 最核心的业务就是 AI 驱动的招聘服务。其平台有别于传统招聘网站：求职者上传简历后，需与 AI 系统进行 20 分钟视频面试，系统据此创建个人档案并自动匹配合适职位。企业只需提交职位描述，AI 便能推荐最佳候选人。
图丨Mercor 平台（来源：Mercor）
最初，Mercor 专注于招聘软件工程师和技术专业人才，帮助他们在运营、内容创作、产品开发和设计等领域找到工作。但随着 AI 实验室对各种专业人才需求的增加，Mercor 逐渐扩大了其人才库。
据 CEO Brendan Foody 透露，软件工程师仍然是 Mercor 平台上最抢手的人才，但 AI 实验室越来越多地寻求其他专业人士的帮助，包括顾问、博士、银行家、医生和律师等。为满足这一需求，Mercor 不断扩大其人才库，据报道其已帮助人力资源团队评估了 468,000 名申请者。
目前，印度是 Mercor 最大的人才来源地，其次是美国，而欧洲和南美洲则是增长最快的区域。据 Mercor 的 CTO 表示，通过 Mercor 找到工作的劳动力最高比例来自美国，约占 60%，而客户也主要是美国公司。
对于招聘公司，Mercor 提供自动化的筛选和匹配服务。公司上传职位描述后，Mercor 的系统会自动推荐最合适的候选人。
Mercor 声称其技术能够预测求职者的工作表现，从而为企业找到最合适的人才。根据 Foody 的说法：“我们收集候选人的表现数据，并用它来改进我们对未来表现最佳人选的预测。”
Mercor 的商业模式看起来相当直接——向企业收取约为新员工年薪 30% 的招聘费用，以及薪资管理服务费（不过据 Adarsh 在采访中表示，对于某些客户，Mercor 的费用可能超过 30%，而对于其他客户则可能更少。费用是根据个案情况确定的，而非统一标准）。这种模式为其带来相当高的回报。
据报道，Mercor 在 2024 年 9 月时的月环比增长率就已达到 50%，年化收入（ARR，Annual Recurring Revenue）处于“数千万美元”水平。保持这一增长速度，到 2025 年 2 月完成 B 轮融资时，其 ARR 已达到 7,500 万美元左右。
尽管 Mercor 表示，其大部分收入来自包括 OpenAI 在内的 AI 实验室。公司表示目前与全球前五大 AI 实验室合作，这些高端客户保证了其收入的稳定和增长。但有硅谷资深猎头怀疑称，这种业务能在短短两年内创造如此可观的营收吗？不管是在人才短缺的高峰期，还是在硅谷裁员潮严重的当下。
争议不断：数据收集、标注外包与“996”
随着 Mercor 声名鹊起，质疑声也越来越多。诸多争议点主要集中在其商业模式的真实性、数据隐私问题以及与数据标注业务的关系上。
首先是社交媒体上的评论者和多位声称使用过 Mercor 服务的人士提出了对 AI 面试系统真实性的质疑。
Reddit 上出现了多个讨论帖，有用户声称多次参加了完全相同的 Mercor AI 面试，却得到了不同的结果——有时被拒绝，有时却被告知已被纳入“全球前 1% 的预筛选人才库”（他是一个只有 9 个月全职经验的开发者）。
图丨相关推文（来源：Reddit）
多位评论者指出，Mercor 可能在利用这些 AI 面试收集数据来训练其 AI 模型。他们发现，Mercor 正在招聘人员手动评价录制的面试内容，该用户链接的一份指南显示，Mercor 要求人员对 20 分钟的面试进行评分，每 15 个这样的面试大约需要 5 小时工作时间。
该用户推测：“如果他们‘预筛选’人才库中的 50% 候选人每人评价 15 次面试，那么这很可能就是训练整个 AI 所需的所有数据。”
另一方面，有评论者认为，Mercor 表面上是 AI 招聘平台，实际上大部分收入来自为超大规模科技公司提供数据标注服务，本质上就是印度市场的 Scale AI 版本。
图丨相关推文（来源：X）
华尔街日报的报道其实也提到，Mercor 的客户通常雇佣具有法律、医学等特定领域专业知识的人才，以协助开发 AI 模型。这些工作通常会在广告中表明候选人“将帮助创建高质量的数据，为 AI 创新的未来提供信息”。
在前面提到的那位 Reddit 用户分享的帖子中，他分析了一份据称来自 Mercor 的邮件，其中就推荐该用户参与 Remotasks（Scale AI 的子公司）的数据生成任务：“Remotasks 正在寻找有经验的软件工程师来完成数据生成任务，以提高前沿 AI 模型的性能。这些任务涉及接收模型无法正确回答的提示（例如，‘用 Python 绘制 Mandelbrot 集'）。您的责任是每天通过编写高质量代码和对您工作的英文解释，来完成这些任务。”
有意思的是，Mercor 创始人的某些公开言论似乎印证了这些质疑。在接受 20VC 播客采访时，Adarsh 表示：“数据标注和人才评估实际上是同一件事，释放下一代智能的瓶颈是专家级的人类数据，而非合成数据。”这一说法似乎暗示，Mercor 确实在某种程度上将招聘与数据标注业务结合起来，或者说，其招聘评估过程本身就可能是一种数据标注的形式。
另外值得一说的是，Mercor 还以其实行“996 工作制”（早 9 点到晚 9 点，每周工作 6 天）而在硅谷闻名。对此，创始人 Hiremath 辩解称这是为了“防止团队在周日加班”，公司希望吸引“最有斗志的年轻人”。目前，他们的员工平均年龄仅 22 岁。
图丨他们因 “996” 而“闻名”（来源：X）
天价估值背后
尽管存在争议，Mercor 的 20 亿美元估值不可能完全是凭空而来。这一估值本身也反映了投资者对 AI 招聘市场和 Mercor 本身增长潜力的看好。
首先，招聘行业本身是一个巨大的市场，其长期面临效率低下、成本高昂的问题。
据 LinkedIn 此前的报告显示，37% 的组织正在积极整合或尝试生成式 AI 招聘工具，比去年增长 10 个百分点。
图丨相关报告（来源：LinkedIn）
高达 89% 的人才获取专业人士认为，衡量招聘质量将变得越来越重要，而 61% 的专业人士相信 AI 可以改善他们衡量招聘质量的方式。
随着 AI 技术在招聘领域的应用日益深入，从简历筛选、候选人匹配到 AI 面试和绩效预测，这一市场的潜力巨大。许多公司不再仅仅寻求降低招聘成本，而是希望通过技术提高招聘质量，找到真正适合公司和岗位的人才。
在这个千亿美元规模的市场中，即使只占据一小部分份额，也能创造巨大价值。Mercor 作为 AI 招聘的早期玩家，抓住了这一趋势，吸引了风投机构的目光。
另一方面，当前 AI 初创公司普遍享受着超高估值，这已成为创投圈的常态。据 CB Insights 数据，2024 年全球 AI 公司筹集了超过 1,000 亿美元的资金，占所有风险投资的 37%，创下历史新高。在这样的背景下，AI 创业公司获得高估值已成为常态，许多 AI 创业公司都获得了远高于传统 SaaS 公司的估值倍数：例如 AI 搜索引擎 Perplexity 的估值达到 85 亿美元，是其年化收入的 170 倍；法律 AI 创业公司 Harvey 的估值达 27 亿美元，是其年化收入的 54 倍。相比之下，Mercor 的 20 亿美元估值，相当于其 7,500 万美元 ARR 的约 27 倍，在当前 AI 市场几乎算是“温和”的。
（来源：The Information）
并且近年来，一些风投机构募集了规模空前的基金，如今面临着资金部署难题。对这些机构而言，向 AI 开发商投入一笔 5 亿美元的大额支票，能消化掉一个不易管理的基金相当一部分额度（同时为投资者带来可观的管理费）。竞价战也能迅速抬高 AI 初创公司的价格。
以及，硅谷历来推崇年轻创业者。从 19 岁创办 Facebook 的扎克伯格到 20 出头创立 Stripe 的 Collison 兄弟，年轻人挑战传统、重塑行业的故事总能打动投资者。Mercor 的三位创始人——辩论赛冠军、哈佛计算机系学生——符合这一“天才少年”刻板印象，在无形之中也为其公司增加了巨大的话题性。
何况，如果批评者的说法属实，Mercor 就可能拥有两种收入来源：招聘匹配服务和数据标注业务。这种双重身份可能实际上增加了其商业价值。
对于 AI 公司而言，高质量的数据标注是训练模型的关键，而 Mercor 可能已经建立了一套有效的系统来提供这类服务。同时，作为一个招聘平台，它又可以为这些公司提供所需的专业人才，那么其业务模式就更接近高利润的人力资源服务，而非单纯的技术平台。
Mercor 创始人在 20VC 播客中表示希望“建立一个全球统一的劳动市场”，不管这个愿景能否实现，它确实代表着相当巨大的商业价值。
从投资回报角度看，20 亿美元估值是否合理，关键在于 Mercor 能否持续高速增长，并最终实现可观的盈利能力。若 Mercor 确如其宣称，拥有独特的 AI 招聘技术，能为企业节省大量招聘成本并提供更优质的人才，那么这一估值或有合理之处。招聘市场规模庞大，传统方法效率低下且成本高昂，市场确实亟需颠覆者。不过招聘技术领域竞争激烈，包括 LinkedIn 等老牌巨头和众多专注于 AI 招聘的初创公司。随着时间推移，这种竞争只会更加激烈。
Mercor 能否保持其技术优势和市场地位，将取决于其不断创新的能力，以及是否能够建立足够强大的网络效应来抵御竞争。
但若其主要业务实为数据标注——如社交媒体猜测——情况则更为复杂。数据标注虽然当前需求旺盛，但随着 AI 技术进步，其价值可能被稀释。此外，这一领域已有 Scale AI 等成熟玩家，Mercor 作为后来者要建立护城河并非易事。
无论外界如何评判，Mercor 在短短两年内的成就也已经足够引人注目。三位 21 岁的年轻人创建估值 20 亿美元的公司，这一事实本身也确实是新的硅谷创业神话之一了。
不过，资本市场的热捧可能会给年轻的创始人带来错觉，认为融资等同于成功，但真正的挑战才刚刚开始。随着投资者期望回报的压力增大，Mercor 需要证明其业务模式的可持续性。如果其核心竞争力确实在于 AI 技术，那么需要不断创新以保持领先；如果主要依赖人力资源服务，则需面对该领域的激烈竞争与规模扩张挑战。
参考资料：
1.https://techcrunch.com/2025/02/20/mercor-an-ai-recruiting-startup-founded-by-21-year-olds-raises-100m-at-2b-valuation/
2.https://www.wsj.com/articles/ai-recruiting-startup-mercor-rockets-to-2-billion-valuation-9698dbdc
3.https://www.theinformation.com/articles/ranking-ai-startups-valuations-from-anthropic-to-perplexity?rc=a4cwro
4.https://www.reddit.com/r/developersIndia/comments/1crv52z/mercor_is_getting_out_of_hand_with_obvious_scams/
5.https://www.reddit.com/r/resumes/comments/18qo0g2/is_this_legit_mercor_interview_anyone_ever/
6.https://x.com/trillhause_/status/1893499427278471483
排版：刘雅坤、何晨龙
