兩年估值飆升80倍，ARR突破20億美元：Mercor 為什麼成為 AI 時代最賺錢的平臺之一？

Mercor估值两年飙涨80倍：AI专家数据平台ARR首破20亿美元

过去两年，AI行业最受瞩目的明星不再是模型公司或芯片厂商，而是一家成立仅三年的平台型企业——Mercor。这家既不训练大模型、也不生产GPU的初创公司，凭借连接全球专业人才与顶级AI实验室的独特模式，实现估值从2.5亿美元向200亿美元的惊人跃升。2026年6月，Mercor披露其年化交易总额（ARR）已突破20亿美元，较四个月前再次实现翻倍。Mercor成立于2023年，由三位获得Thiel Fellowship的年轻创业者共同创立。2025年，公司完成3.5亿美元C轮融资，估值达到100亿美元。而据市场最新消息，Mercor正启动新一轮约5亿美元的融资，目标估值直指200亿美元。

这意味着在不到两年时间内，公司估值增长接近80倍，成为VC圈最炙手可热的AI基础设施项目之一。初看Mercor的商业模式，很容易将其归类为AI招聘平台。但它的真正价值远不止于此。Mercor搭建的是一个连接全球专家与AI实验室的双边市场：一方面，平台聚合超过3万名医生、律师、软件工程师、科研人员等专业人士；另一方面，它服务于OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI等几乎所有前沿AI公司。随着大模型进入后训练时代，仅凭互联网文本已无法推动模型能力继续提升，专业人才产出的高质量推理数据成为模型突破的关键。

Mercor通过自研AI面试与筛选系统，快速为AI实验室匹配专家，参与模型评价、纠错与强化学习，从而构建起AI时代的人才基础设施。Mercor的盈利模式清晰且具备强规模效应。AI实验室按小时向平台采购专家服务，Mercor从中抽取30%至35%的平台服务费。以一位医学专家为例，AI公司每小时支付150美元，专家到手约95美元，剩余部分归平台所有。因此，20亿美元的ARR本质是平台交易总额，按抽成比例折算，其年化平台收入已接近6亿美元。这一模式形同Uber与Airbnb，但借助AI实现专家筛选、评估与匹配全流程自动化，使得Mercor的运营成本远低于传统猎头，扩张速度惊人。

AI公司日益离不开Mercor的根本原因，在于行业对高质量人类知识的渴求已达到空前程度。当互联网高质量语料接近耗尽，模型能力的进一步突破必须依赖专业领域的深度知识——医生判断诊断准确性、律师评估法律逻辑、资深程序员审核代码质量。这些专业判断无法从公开文本中习得，而只能通过专家直接参与训练与反馈来注入模型。在过去，完成这类任务需要多家猎头花费数周；如今，Mercor能在数日内组织数百名对口专家，大幅缩短AI公司的数据生产周期。Mercor之所以能在短时间内建立护城河，核心在于其AI驱动的效率与持续积累的数据壁垒。

其AI面试系统能够快速验证专家的真实能力，同时，平台每完成一笔交易都会沉淀关于专家表现与项目效果的专有数据，这些数据不断优化匹配算法，形成正向循环。对于后来者而言，复制一个专家名单并不困难，但复制一套持续自我优化的匹配基础设施几乎不可能。尤其在AI公司对交付速度要求极高的场景下，Mercor的自动化能力使其成为不可替代的管道。资本对Mercor的持续加码，折射出AI产业资源重心的转移。过去几年，投资人集中押注模型参数、算力芯片；如今，越来越多机构认识到，真正限制AI能力天花板的是高质量数据来源。Mercor占据这一关键节点，服务几乎所有头部AI实验室，具备极强的网络效应与抗周期属性。

Benchmark、General Catalyst、Felicis Ventures、Robinhood Ventures等硅谷顶级基金入场，进一步确认了其作为AI基础设施的战略地位。Mercor并未止步于人才匹配。近期，公司宣布收购AI Agent训练公司Deeptune，将业务从专家数据供给拓展至AI数据生产全流程。这一收购表明，Mercor志在成为覆盖数据采集、筛选、训练到评估的一体化平台，逐步构建完整的AI知识供应链。随着AI向医疗、法律、金融等垂直领域渗透，Mercor所掌握的专业知识资源将具有越来越高的战略价值。

展望未来，AI下一阶段的竞争已不再是模型大小的简单比拼，而是转向对高质量人类知识的争夺。谁能够持续、高效地组织各领域专家，并将其知识注入AI系统，谁就掌握最核心的生产要素。Mercor正是这一趋势的最佳注脚——它既不训练模型也不生产芯片，却正在成为AI世界不可或缺的知识基础设施。从估值两年增长80倍到ARR突破20亿美元，Mercor的故事才刚刚翻开新的一页。