AI 數(shù)據(jù)行業(yè)，總有新人出頭。
作者｜芯芯
編輯｜靖宇
AI 浪潮里，數(shù)據(jù)標(biāo)注可能是不起眼，但卻最重要的一環(huán)。
比如數(shù)據(jù)標(biāo)注巨頭 Scale AI 的創(chuàng)始人，被扎克伯格用上百億美元收編，輟學(xué)生搖身一變成了 Meta AI 團隊重要人物。
而與此同時，另一家公司借 Scale AI「不再中立」的機會，挖走了 Scale AI 原來的客戶，甚至逼得 Scale AI 親自下場起訴。
這家公司叫 Mercor，2023 年成立，創(chuàng)始人都是 00 后。兩年間，他們把「數(shù)據(jù)標(biāo)注」的苦差事，變成了一個平臺生意，收入飛速增長。
今年 2 月，公司估值已經(jīng)突破 20 億美元，半年后的當(dāng)下，居然還有人開出 100 億美元的投資邀約。
半年時間估值狂漲 5 倍，Mercor 做對了什么？
01
AI「專家」撮合平臺
通常，人們提起數(shù)據(jù)標(biāo)注，想到的是印度、菲律賓、非洲外包公司，幾百萬匿名「眾包工人」在屏幕后苦撐，如同數(shù)據(jù)血汗工廠，平臺管工、千人同做、質(zhì)量靠抽檢。
但 Mercor 的邏輯有點不同，這家公司并不依賴低價勞動力，而是聚焦領(lǐng)域?qū)＜?，比如律師、醫(yī)生、金融分析師、化學(xué)研究員，或者博士、 STEM 領(lǐng)域人才。復(fù)雜任務(wù)需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量數(shù)據(jù)只能靠「懂行的人」產(chǎn)出，不能只是學(xué)生和眾包工人。
它搭建了個 AI 驅(qū)動的招聘平臺，靠著最近 AI 模型大廠對「專家級人類數(shù)據(jù)」的需求激增，正好切中痛點，于是撮合了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)?？蛻艨梢园l(fā)出需求，平臺用模型篩簡歷、做測評、AI 自動面試與對接，最后連工資都代發(fā)，最后向甲方收取傭金或服務(wù)費。
Mercor 平臺上各種專家數(shù)據(jù)標(biāo)注職位 ｜圖片來源：Mercor
「我們的爬蟲會自動從簡歷、GitHub、個人作品集網(wǎng)站等平臺抓取信息，從而完整地展現(xiàn)每位申請人的形象。這使我們能夠瀏覽數(shù)百萬份個人資料，進行數(shù)千次面試，最終在全球找到一兩位最適合特定職位的人才?！筂ercor 的首席執(zhí)行官稱。
2025 年初，Mercor 的全球候選池?fù)?jù)稱有 30 萬人，其平臺用 AI 工具做準(zhǔn)入篩查，每一次合作都會產(chǎn)生表現(xiàn)數(shù)據(jù)，反哺匹配算法。需求端和客戶包括很多頂尖 AI 實驗室和科技公司，任務(wù)難、單價高。
簡言之，Mercor 現(xiàn)在做的不是簡單的數(shù)據(jù)標(biāo)注外包，而是「AI 時代的按需專家外包」。
對于瘋狂訓(xùn)練大模型的公司來說，這意味著可以不養(yǎng)冗余人力，就能在項目周期內(nèi)迅速拉起一支懂行的隊伍。而且，如果供應(yīng)商沒被任何一家巨頭捆綁，能在競爭激烈的市場保持「中立」，那聽起來比任何炫技都可靠。
據(jù) Mercor 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 稱，該公司目前已與「七巨頭」中的 6 家合作，同時也覆蓋了全球前五大 AI 實驗室以及大多數(shù)頂級應(yīng)用層公司。
Mercor B 輪融資 1 億美元 ｜圖片來源：Mercor
Mercor 的創(chuàng)立時間很短，但融資路徑算是教科書級的。2023 年，它拿下 General Catalyst 領(lǐng)投的 360 萬美元種子輪，奠定平臺雛形。
一年后，Benchmark 在 2024 年 10 月領(lǐng)頭投 3000 多萬美元，公司估值躍升至 2.5 億美元。那一輪的投資人名單有不少硅谷名流，比如 Peter Thiel、Twitter 聯(lián)合創(chuàng)始人 Jack Dorsey、Quora 聯(lián)合創(chuàng)始人 Adam D'Angelo，甚至還有前美國財政部長進行了個人投資。
接著是 2025 年 2 月的 B 輪融資，由 Felicis 領(lǐng)投，General Catalyst、DST Global、Benchmark 和 Menlo Ventures 跟投，一共 1 億美元，直接把 Mercor 的估值推到 20 億美元。這筆交易僅用兩周完成，甚至由公司主導(dǎo)條款。
當(dāng)時，Mercor 披露的數(shù)據(jù)有一定誘惑力：年化營收約 7500 萬美元，月環(huán)比增長 50%，并已實現(xiàn)月度盈利。市場因此愿意按 27 倍 ARR 的溢價買單。
半年后，Mercor 并未主動尋求新一輪融資，卻接連收到「不請自來」的要約，投資邀約最高甚至喊到 100 億美元。就這樣一家兩歲的初創(chuàng)公司，被市場追著投。
Mercor 的三名創(chuàng)始人 ｜圖片來源：Mercor
硅谷的資本為何那么積極？
邏輯并不復(fù)雜。在市場上，模型本身的差異正在收斂，競爭的關(guān)鍵逐漸前移到數(shù)據(jù)與人類反饋；Mercor 的商業(yè)模式又很輕，平臺抽成配合靈活外包，不需要龐大的固定成本，就能放大現(xiàn)金效率；更關(guān)鍵的是，頭部對手陷入信任危機，中立成為稀缺品。
所有 AI 實驗室都擔(dān)心：
自己辛苦獲得的數(shù)據(jù)，最終流向競爭對手。
另外比較吸睛的，是創(chuàng)始團隊的年齡與履歷。硅谷向來癡迷年輕創(chuàng)業(yè)者，三名創(chuàng)始人均為 00 后，都從大學(xué)輟學(xué)，拿過 Peter Thiel 設(shè)立的獎學(xué)金。團隊還從 OpenAI 挖來人力數(shù)據(jù)運營主管、從 Scale AI 挖來增長負(fù)責(zé)人，給了資本「既快又穩(wěn)」的敘事。
02
Scale AI 成前浪？
無論 Mercor 的估值是否合理，該公司最近的突然躍升，不得不提 Meta 和 Scale AI 的推波助瀾。
2025 年中旬，Meta 的扎克伯格出手，花重金買下 Scale AI 49% 的股份，把它的估值抬到 290 億美元，刷新了 AI 數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的紀(jì)錄，也順手把 Scale AI 的「中立性」摧毀殆盡。
過去十年，Scale AI 是數(shù)據(jù)標(biāo)注的代表性供應(yīng)商，它靠自研工具和管理大規(guī)模標(biāo)注隊伍，為客戶交付端到端數(shù)據(jù)。
但當(dāng)你的客戶里同時有谷歌、微軟、OpenAI、馬斯克的 xAI，而你又被 Meta 部分「收編」，其他人會怎么想？
答案來得很快：合同縮減、遷移、觀望、復(fù)審，Scale AI 自身的團隊也陷入動蕩。Scale AI 依舊龐大，但外部已經(jīng)質(zhì)疑它會變成 Meta 的「內(nèi)部基建」。
扎克伯格與 Scale AI 的創(chuàng)始人 Alexandr Wang｜圖片來源：X
空出來的訂單與信任，可以流向誰？當(dāng)然是，其他數(shù)據(jù)標(biāo)注公司。
Mercor 現(xiàn)在可以標(biāo)榜自己是獨立第三方，保證不會把數(shù)據(jù)喂給競爭對手，還能在短期內(nèi)組織懂行的專家隊伍，尤其擅長復(fù)雜、高價值的垂直數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)。
更諷刺的是，即便 Meta 控了 Scale AI 的半壁江山，Meta 內(nèi)部的一些團隊在訓(xùn)練新模型時，據(jù)傳依然繼續(xù)采購 Mercor 的數(shù)據(jù)服務(wù)。
相比 Mercor 的專家定制標(biāo)注，Scale AI 更偏向大規(guī)模數(shù)據(jù)標(biāo)注，適合通用任務(wù)，而模型前沿實驗室有時需要定制化的數(shù)據(jù)。
另外還有數(shù)據(jù)質(zhì)量和內(nèi)部團隊矛盾的原因。
部分 Meta 研究員對外爆料稱 Scale AI 的數(shù)據(jù)「質(zhì)量不夠高」。而且，Scale AI 前高管加入 Meta 不到兩個月就離職，也引發(fā)外界對雙方整合效果的質(zhì)疑。一些 Meta 老員工也對空降成領(lǐng)導(dǎo)的 Scale AI 創(chuàng)始人頗有微詞。
內(nèi)外部同時沖擊，意識到風(fēng)向的 Scale AI 也坐不住了，開始起訴 Mercor，指控其存在「商業(yè)間諜行為」，包括挖走高管并竊取客戶資料以「策反」客戶。
一名從 Scale AI 跳槽到 Mercor 的員工在社交媒體上稱，「剛得知我要被 Scale 起訴了。上個月，我從 Scale 離職，加入了 Mercor……后來 Scale 聯(lián)系我，說我在個人網(wǎng)盤里還有一些文件，我當(dāng)時就問能不能直接刪掉。但他們讓我不要對這些文件做任何處理，所以我現(xiàn)在還在等他們的進一步指示來解決這件事。在 Mercor 的工作中，我從未使用過這些文件。聽起來 Scale 想起訴我，這是他們的決定。但我只想說，我真的沒有任何惡意，也沒有不正當(dāng)?shù)男袨??！?/p>
跳槽到 Mercor 的員工稱被 Scale AI 起訴 ｜圖片來源：X
03
數(shù)據(jù)標(biāo)注的「快」與「慢」
誰能想到，扎克伯格一邊把 AI 人才市場的薪資水準(zhǔn)，抬到職業(yè)球星的高度，另一邊也順手給數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)添了把火。
這也算給整個行業(yè)上了一課，中立、數(shù)據(jù)需求方向，都是 Mercor 拿走大單的籌碼。而 Scale AI，現(xiàn)在和一家巨頭綁得太緊，就得接受客戶轉(zhuǎn)身離開。
在早期，大廠還熱衷自己全網(wǎng)爬數(shù)據(jù)，給模型「喂料」。但這兩年來，大部分標(biāo)注工作都被外包給了第三方。這不僅是成本控制，也是競爭加劇后必然選擇。
這門常常被科技從業(yè)者視為「打雜」的生意，早期依賴大規(guī)模人工眾包，讓 Appen、Lionbridge 等平臺靠廉價勞動力主導(dǎo)市場，之后是 Scale AI、Labelbox 等公司借自動化工具迅速擴張，而到了 2025 年，高質(zhì)量、專家級標(biāo)注的需求激增，算是給 Surge AI、Mercor 等新貴崛起帶來機會。
不過，即使 Scale AI 被動給 Mercor 讓了道，這不代表它沒有風(fēng)險。它仍需要證明自己配得上數(shù)十、甚至上百億美元估值的預(yù)期。
因為它做的是數(shù)據(jù)標(biāo)注最難標(biāo)準(zhǔn)化的部分，不是給貓畫框、識別紅綠燈，而是讓專家進行復(fù)雜判斷，比如哪段代碼更優(yōu)，這類任務(wù)交付速度更慢，很難靠「人海戰(zhàn)術(shù)」堆出來。
在 Mercor 的核心業(yè)務(wù)邏輯中，「用專家做數(shù)據(jù)」原本是它區(qū)別于 Scale AI、Surge 等競爭對手的關(guān)鍵，但這也可能導(dǎo)致它難以像后者那樣依賴眾包或自動化擴張。
每一個項目都需要獨立匹配具有背景知識的標(biāo)注者，是博士、是醫(yī)生、是工程師，不是可以從落后國家隨時拉人的兼職工。招人更難、耗時更久，而且這些專家并不便宜，一小時幾十美元的成本，遠高于傳統(tǒng)平臺靠眾包打標(biāo)簽的方式。
平臺以每小時幾十美元的價格招募學(xué)科專家 ｜圖片來源：Mercor
這種模式能確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，但無法確保規(guī)模速度。如果客戶需要的是「快」「便宜」「能迅速上量」，那它提供的就更像是奢侈品，而非標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)品。
還值得注意的是，社交媒體上存在一些對 Mercor 平臺的質(zhì)疑。這些申請人需要進行 20 分鐘的人工智能視頻面試，有用戶感覺「Mercor AI 面試更像是在收集數(shù)據(jù)而非認(rèn)真面試」，像是為了「訓(xùn)練其 AI 模型」的偽招聘。
Reddit 上有人諷刺道：「數(shù)據(jù)已收集，候選人被拒絕。」一名自稱沃爾瑪數(shù)據(jù)科學(xué)家的用戶在 LinkedIn 上直言：「這是個騙局?！惯€有人干脆在 Medium 上寫長文，指責(zé)「一些公司正在利用求職者的絕望——不是為了招人，而是為了收集機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)?！?/p>
當(dāng)然，有時也會有用戶反駁稱，「他們在招聘方面非常挑剔。他們不像那些 AI 數(shù)據(jù)標(biāo)注農(nóng)場?！?/p>
與此同時，外部競爭在白熱化。Surge AI 在 2024 年突破 10 億美元營收，超越 Scale AI，直接把整個行業(yè)的基準(zhǔn)線拉高。此外，一些客戶已經(jīng)在探索用大模型為自己生成標(biāo)注，只保留少數(shù)專家校驗，壓縮成本。這種趨勢一旦成型，也可能給 Mercor 的后期增長帶來問題。
說到底，就像 Scale AI 常常被業(yè)內(nèi)質(zhì)疑的那樣，Mercor 雖然也說自己是科技公司，但仍在服務(wù)行業(yè)的邏輯里。很多數(shù)據(jù)標(biāo)注公司估計都需要回答一個問題：
它們到底算科技平臺，還是高級勞務(wù)中介？
不過，這并不妨礙它現(xiàn)在賺錢。對投資人而言，「打標(biāo)簽」是否性感并不重要，關(guān)鍵在于利潤和估值是否可觀。只要 AI 仍然離不開人工標(biāo)注，像 Mercor、Scale AI 這樣的公司，就依然能吸引資本趨之若鶩。
Mercor 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 公開博文 ｜圖片來源：Mercor
還值得一提的是，Mercor 的長線野心并不只是數(shù)據(jù)標(biāo)注。根據(jù) Mercor 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 的說法， AI 數(shù)據(jù)標(biāo)注，只是他們進入市場的「切入點」，「與全球數(shù)十億的知識型工作機會相比，這顯得微不足道?！?/p>
他明確公布了自己的計劃：用 AI 標(biāo)注工作起步，學(xué)習(xí)如何預(yù)測工作表現(xiàn)，拓展至所有短期崗位，最終「為所有工作招聘人員」。
「勞動力市場是全球最大、同時也是最低效的市場。更好地將人們與他們?nèi)粘氖碌墓ぷ髌ヅ?，是提升全球效用的最大杠桿。雖然我們最初聚焦于為 AI 模型訓(xùn)練招募專家，并取得了令人矚目的進展，但這只是我們解決全球勞動力配置問題的第一步。」
Mercor CEO 如此說道。
*頭圖來源：Mercor
本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO
極客一問
你如何看待 Mercor 的躍升？
特斯拉董事回應(yīng)馬斯克萬億美元薪酬「留住他更為重要」。
點贊關(guān)注極客公園視頻號，p>