Mercor CEO：AI实验室正通过招募前高管获取行业知识，而非购买数据

Mercor首席执行官布伦丹·富迪（Brendan Foody）在TechCrunch Disrupt 2025大会上表示，AI实验室正采取新策略：不再签订昂贵合同获取企业数据，而是直接招募这些公司的前高级管理人员，利用其行业知识训练模型。

定位与商业模式

富迪将Mercor定位为连接前投行、咨询及律所员工与AI实验室的核心渠道，客户涵盖OpenAI、Anthropic和Meta等。他以高盛为例指出，传统巨头不愿提供数据以自动化自身价值链，这改变了竞争格局。因此，AI实验室转而雇佣熟悉内部流程的前员工承包商来训练模型。

作为22岁的联合创始人，富迪透露Mercor向行业专家支付高达每小时200美元的报酬，用于填写表格及撰写AI训练报告。目前公司拥有数万名承包商，日发放金额超150万美元。尽管成本高昂，但因AI实验室愿意为高质量数据支付溢价，Mercor仍保持盈利。成立不到三年，其年化经常性收入已增至约5亿美元，并刚完成100亿美元估值的融资。

行业争议与“零工经济”新未来

Mercor的崛起引发既得利益者担忧，因其可能导致行业知识通过前员工“后门”流失，最终被用于自动化原岗位工作。富迪承认暴露了市场低效现象，但拒绝称之为“漏洞”。他认为部分公司已开始拥抱这一变革，Mercor或创造类似Uber的新型零工经济。此前，Uber前首席产品官Sundeep Jain已加入Mercor担任总裁。

富迪表示：“有些公司意识到世界将迅速改变并主动适应；另一类则恐惧被去中介化。我的直觉是，前者终将站在历史正确的一边。”

数据安全与知识产权边界

针对企业间谍活动风险，Mercor虽努力防范承包商非法窃取专有信息，但执行难度极大。鉴于多数员工来自保密要求极高的律所及投行，且部分人仍在职兼职，富迪坦言“可能会发生一些事情”，尽管公司明确禁止上传前雇主文件。

富迪主张员工头脑中的知识归个人所有，这一观点比多数企业更为宽容。但在招聘中，Mercor常在索取个人知识与获取公司数据间游走。例如，其曾招募能“授权访问大量生产级代码库”的初创公司CTO用于AI评估，虽已有CTO接受提议，但合同细节未公开。

竞争优势与市场展望

Mercor是美国首批高薪招募高技能知识工作者训练AI的数据公司之一。随着AI需求升级，Scale AI等竞争对手已从简单标注转向构建专家环境与智能体任务场景。Mercor亦从Scale AI因Meta投资而遭其他实验室疏远的困境中获益，过去一年估值翻五倍，但仍小于Surge和Scale AI（均超200亿美元）。

目前Mercor收入主要依赖少数AI实验室，未来计划拓展法律、金融及医疗等行业合作，帮助企业利用自有数据训练AI智能体。富迪预测：“随着时间推移，ChatGPT将优于顶尖咨询公司、投行及律所，彻底改变经济格局，成为创造丰裕的积极推动力。”