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。

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。