OpenAI、Anthropic背后的AI“數(shù)據(jù)工廠”，被曝上半年營收41.6億，超過去年全年

智東西
編譯 茄子
編輯 程茜

智東西7月22日消息，昨日，The Information根據(jù)一份財務(wù)文件報道，美國AI數(shù)據(jù)訓練獨角獸Mercor今年上半年實現(xiàn)6.14億美元（約合人民幣41.6億元）營收，同比增長70%，超過去年全年收入，其中約91%的收入來自AI基礎(chǔ)模型公司。

Mercor成立于2023年，最初做AI招聘工具，后轉(zhuǎn)型為AI公司提供訓練數(shù)據(jù)和模型評估服務(wù)。該公司通過組織全球?qū)I(yè)人才參與AI模型訓練，幫助大模型提升回答質(zhì)量和推理能力。Mercor主要客戶包括OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等頭部AI企業(yè)，以及Reflection AI、Thinking Machines Lab等新興AI實驗室。

The Information 7月9日援引知情人士報道，Mercor正在計劃融資5億美元（約合人民幣34億元），投后估值可能達到200億美元（約合人民幣1355億元）。Mercor上一輪融資是2025年10月完成的3.5億美元（約合人民幣23.7億元）C輪融資，投后估值達到100億美元（約合人民不677億元）。此次5億美元（約合人民幣34億元）融資若順利完成，Mercor估值有望在一年內(nèi)翻倍。

Mercor由Brendan Foody、Adarsh Hiremath和Surya Midha三人共同創(chuàng)立。其中，Brendan Foody擔任CEO，Adarsh Hiremath擔任CTO，Surya Midha為董事會主席。三人均為00后創(chuàng)業(yè)者，高中時期在辯論隊相識并成為摯友，后分別從喬治城大學和哈佛大學輟學，全職創(chuàng)立Mercor。目前，他們被認為是全球最年輕的白手起家億萬富翁之一。

▲Mercor創(chuàng)始人合照，從左至右依次為CTO Adarsh Hiremath、CEO Brendan Foody、董事會主席Surya Midha（圖源：Mercor）

一、收入高速增長背后，客戶依賴和成本壓力仍是挑戰(zhàn)

The Information透露，今年6月，Mercor月收入折算后的年化收入達到20億美元（約合人民幣135億元），營收增速較年初增長一倍。Mercor還向投資者透露，該公司預計今年年底年化收入將達到28億美元（約合人民幣190億元）。

財務(wù)文件披還披露，Mercor今年上半年收入約91%都來自AI基礎(chǔ)模型公司。這意味著，如果大型AI公司減少外部采購，或者選擇自行建設(shè)數(shù)據(jù)訓練能力，可能會影響Mercor未來增長。

這種風險也是投資者關(guān)注的問題之一。越來越多AI基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)業(yè)公司依賴少數(shù)大型客戶，如果這些客戶一旦調(diào)整供應鏈策略，可能直接影響公司的收入增長。

此外，今年3月發(fā)生的供應鏈攻擊事件，也增加了外界對其業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的擔憂。據(jù)Wired報道，Meta因安全事件暫停與Mercor合作，目前尚未恢復。

除了客戶集中問題，人工專家成本也是Mercor面臨的重要挑戰(zhàn)。Mercor目前依靠大量專業(yè)人才參與模型評估，該公司需要將約三分之二的收入支付給這些承包商。受此影響，Mercor去年毛利率約為27%，今年第二季度提升至33%。

The Information稱，Mercor預計，隨著規(guī)模擴大和業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整，該公司毛利率將在明年提升至46%，并在2030年達到56%。

二、服務(wù)OpenAI、Anthropic等巨頭，Mercor聚合領(lǐng)域?qū)＜覂?yōu)化模型

隨著大模型競爭進入能力優(yōu)化階段，模型提升已經(jīng)不再只依賴參數(shù)規(guī)模和算力，高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)的重要性正在不斷提升。

相比早期依靠大規(guī)模人工標注的數(shù)據(jù)，當前AI公司需要更加專業(yè)、貼近真實任務(wù)的數(shù)據(jù)，例如法律推理、醫(yī)療分析、復雜代碼生成等場景，都需要領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c評估和反饋。

Mercor正是在這一趨勢下快速增長。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標注公司，Mercor主要通過連接全球?qū)I(yè)人才，為AI公司提供更復雜的數(shù)據(jù)訓練和模型評估服務(wù)。這些訓練人員包括律師、醫(yī)生、作家以及擁有博士背景的研究人員，他們負責評價AI模型生成的答案，幫助模型提升準確性、推理能力和專業(yè)能力。

當前，Mercor主要為OpenAI、Anthropic為代表的基礎(chǔ)模型公司和以Reflection AI、Thinking Machines Lab為代表的新型AI實驗室提供數(shù)據(jù)訓練和模型評估服務(wù)。

Mercor并非是AI訓練數(shù)據(jù)賽道的唯一玩家。Scale AI、Surge AI、Handshake AI等公司也在為AI企業(yè)提供訓練數(shù)據(jù)和模型評估服務(wù)，幫助前沿模型進行優(yōu)化和微調(diào)。

其中，Scale AI是AI訓練數(shù)據(jù)領(lǐng)域的龍頭，長期服務(wù)OpenAI、谷歌、微軟等巨頭；Surge AI則專注高質(zhì)量RLHF和專家偏好數(shù)據(jù)；Handshake AI依托其學術(shù)網(wǎng)絡(luò)，同樣聚焦高質(zhì)量專家數(shù)據(jù)生產(chǎn)和模型評估。

三、拓展客戶、布局強化學習環(huán)境，Mercor尋找下一增長曲線

為了降低對基礎(chǔ)模型公司的依賴，Mercor正在擴大客戶范圍。據(jù)The Information報道，Mercor預測其客戶在基礎(chǔ)模型公司中的集中度將在未來五年內(nèi)逐漸下降，因為他們將向更多AI初創(chuàng)公司（包括需要評估定制模型的應用開發(fā)者）以及AI領(lǐng)域之外的大型企業(yè)銷售評估和訓練服務(wù)。該公司的募資材料還中列出了Ramp、Blue Owl和Citi等金融機構(gòu)作為客戶。

Mercor還稱，未來幾年，該公司來自AI初創(chuàng)企業(yè)以及大型企業(yè)的收入占比將持續(xù)提升。預計到2028年，AI初創(chuàng)公司和財富2000強企業(yè)為Mercor帶來的收入將超過基礎(chǔ)模型公司；到2030年，來自基礎(chǔ)模型公司的收入在Mercor的收入占比預計下降至不足三分之一。

除了拓展客戶，Mercor也開始布局新的AI訓練方式。部分研究人員認為，強化學習環(huán)境（Reinforcement Learning Environment）可能在部分場景中替代人工反饋。通過構(gòu)建模擬的軟件環(huán)境，AI可以直接學習完成任務(wù)，而不再完全依賴人工評價。

7月9日，Mercor宣布收購專注于強化學習環(huán)境設(shè)計的初創(chuàng)公司Deeptune，希望幫助企業(yè)快速構(gòu)建更加真實的AI訓練環(huán)境。

不過，Mercor認為，在法律等高風險、高復雜度領(lǐng)域，人類專家仍然具有不可替代的價值。

結(jié)語：從大模型客戶到企業(yè)市場，Mercor試圖降低收入依賴

隨著大模型競爭從規(guī)模擴張進入能力優(yōu)化階段，高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)和模型評估服務(wù)的重要性正在提升，AI數(shù)據(jù)訓練也正在從單純的數(shù)據(jù)標注業(yè)務(wù)，向更專業(yè)、更復雜的模型優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施演變。

Mercor憑借連接全球?qū)＜屹Y源，快速切入OpenAI、Anthropic等頭部模型公司的訓練流程，并實現(xiàn)高速增長。但與此同時，客戶集中、人工成本以及訓練方式變化，也成為其未來發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

通過拓展企業(yè)客戶、布局強化學習環(huán)境等方式，Mercor正在嘗試降低對單一業(yè)務(wù)模式的依賴。不過，隨著AI生成數(shù)據(jù)和自動化訓練技術(shù)不斷發(fā)展，Mercor能否從人工驅(qū)動的數(shù)據(jù)服務(wù)商成長為更大規(guī)模的AI訓練基礎(chǔ)設(shè)施平臺，仍需要時間驗證。

來源：The Information