AI資料訓練領域的獨角獸公司Mercor交出了一份亮眼的成績單。據The Information援引一份財務檔案報道，這家成立於2023年的公司今年上半年實現營收6.14億美元（約合人民幣41.6億元），同比增長70%，這一數字已經超過了其去年全年的總收入。其中，約91%的收入來自AI基礎模型公司，顯示出其對頭部AI客戶的高度依賴。

Mercor最初是一家AI招聘工具開發商，後迅速轉型為AI公司提供訓練資料和模型評估服務。其核心模式是組織全球範圍內的專業人才——包括律師、醫生、作家以及擁有博士背景的研究人員——參與AI模型的訓練和評估，幫助大模型提升回答質量和推理能力。這一模式精準切中了當前大模型競爭進入“能力最佳化”階段的需求：模型提升已不再僅依賴引數規模和算力，高質量、專業化的訓練資料正變得至關重要。

Mercor的主要客戶囊括了AI領域的頭部企業，包括OpenAI、Anthropic和Google DeepMind，以及Reflection AI、Thinking Machines Lab等新興AI實驗室。值得注意的是，The Information在7月9日曾報道，Mercor正在計劃融資5億美元（約合人民幣34億元），若順利完成，其投後估值可能達到200億美元（約合人民幣1355億元）。這距離其2025年10月完成的3.5億美元C輪融資（投後估值100億美元）僅過去不到一年，估值有望翻倍。

Mercor由三位00後創業者Brendan Foody（CEO）、Adarsh Hiremath（CTO）和Surya Midha（董事會主席）共同創立。三人高中時在辯論隊相識，後分別從喬治城大學和哈佛大學輟學全職創業，目前被認為是全球最年輕的白手起家億萬富翁之一。

儘管增長迅猛，Mercor也面臨顯著挑戰。首先是客戶集中度風險：上半年超九成收入來自AI基礎模型公司，一旦大型AI公司減少外部採購或自建資料訓練能力，其增長可能受衝擊。今年3月發生的供應鏈攻擊事件也增加了外界對其業務穩定性的擔憂——據Wired報道，Meta因此暫停了與Mercor的合作，至今尚未恢復。

其次是成本壓力。Mercor需要將約三分之二的收入支付給參與模型評估的專業人才承包商。受此影響，公司去年毛利率約為27%，今年第二季度提升至33%。Mercor向投資者預計，隨著規模擴大和業務結構調整，毛利率明年將提升至46%，並在2030年達到56%。

在AI訓練資料賽道，Mercor並非孤軍奮戰。Scale AI是該領域的龍頭，長期服務OpenAI、谷歌、微軟等巨頭；Surge AI專注高質量RLHF和專家偏好資料；Handshake AI則依託學術網路聚焦專家資料生產。競爭格局正在快速演變。

為了降低對基礎模型公司的依賴，Mercor正積極拓展客戶範圍。其募資材料中列出了Ramp、Blue Owl和Citi等金融機構作為客戶，並預計到2028年，來自AI初創公司和財富2000強企業的收入將超過基礎模型公司；到2030年，基礎模型公司的收入佔比預計降至不足三分之一。

此外，Mercor也開始佈局新的AI訓練方式。7月9日，該公司宣佈收購專注於強化學習環境設計的初創公司Deeptune，旨在幫助企業構建更真實的AI訓練環境。部分研究人員認為，強化學習環境可能在部分場景中替代人工反饋。不過Mercor認為，在法律等高風險、高複雜度領域，人類專家仍具有不可替代的價值。

從大模型客戶到企業市場，從人工驅動到探索自動化訓練，Mercor正在試圖從一個高度依賴頭部AI公司的資料服務商，轉型為更全面的AI訓練基礎設施平台。這一轉型能否成功，將決定其能否在AI產業的下一個階段持續領跑。