OpenAI、Anthropic背后的AI“數據工廠”，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根據一份財務文件報道，美國AI數據訓練獨角獸Mercor今年上半年實現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基礎模型公司。

Mercor成立于2023年，最初做AI招聘工具，后轉型為AI公司提供訓練數據和模型評估服務。該公司通過組織全球專業人才參與AI模型訓練，幫助大模型提升回答質量和推理能力。Mercor主要客戶包括OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等頭部AI企業，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估值有望在一年內翻倍。

Mercor由Brendan Foody、Adarsh Hiremath和Surya Midha三人共同創立。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后創業者，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

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）。

財務文件披還披露，Mercor今年上半年收入約91%都來自AI基礎模型公司。這意味著，如果大型AI公司減少外部采購，或者選擇自行建設數據訓練能力，可能會影響Mercor未來增長。

這種風險也是投資者關注的問題之一。越來越多AI基礎設施創業公司依賴少數大型客戶，如果這些客戶一旦調整供應鏈策略，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。Mercor目前依靠大量專業人才參與模型評估，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，隨著規模擴大和業務結構調整，該公司毛利率將在明年提升至46%，并在2030年達到56%。

二、服務OpenAI、Anthropic等巨頭，Mercor聚合領域專家優化模型

隨著大模型競爭進入能力優化階段，模型提升已經不再只依賴參數規模和算力，高質量訓練數據的重要性正在不斷提升。

相比早期依靠大規模人工標注的數據，當前AI公司需要更加專業、貼近真實任務的數據，例如法律推理、醫療分析、復雜代碼生成等場景，都需要領域專家參與評估和反饋。

Mercor正是在這一趨勢下快速增長。不同于傳統數據標注公司，Mercor主要通過連接全球專業人才，為AI公司提供更復雜的數據訓練和模型評估服務。這些訓練人員包括律師、醫生、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、推理能力和專業能力。

當前，Mercor主要為OpenAI、Anthropic為代表的基礎模型公司和以Reflection AI、Thinking Machines Lab為代表的新型AI實驗室提供數據訓練和模型評估服務。

Mercor并非是AI訓練數據賽道的唯一玩家。Scale AI、Surge AI、Handshake AI等公司也在為AI企業提供訓練數據和模型評估服務，幫助前沿模型進行優化和微調。

其中，Scale AI是AI訓練數據領域的龍頭，長期服務OpenAI、谷歌、微軟等巨頭；Surge AI則專注高質量RLHF和專家偏好數據；Handshake AI依托其學術網絡，同樣聚焦高質量專家數據生產和模型評估。

三、拓展客戶、布局強化學習環境，Mercor尋找下一增長曲線

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

Mercor還稱，未來幾年，該公司來自AI初創企業以及大型企業的收入占比將持續提升。預計到2028年，AI初創公司和財富2000強企業為Mercor帶來的收入將超過基礎模型公司；到2030年，來自基礎模型公司的收入在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，強化學習環境（Reinforcement Learning Environment）可能在部分場景中替代人工反饋。通過構建模擬的軟件環境，AI可以直接學習完成任務，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境設計的初創公司Deeptune，希望幫助企業快速構建更加真實的AI訓練環境。

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

結語：從大模型客戶到企業市場，Mercor試圖降低收入依賴

隨著大模型競爭從規模擴張進入能力優化階段，高質量訓練數據和模型評估服務的重要性正在提升，AI數據訓練也正在從單純的數據標注業務，向更專業、更復雜的模型優化基礎設施演變。

Mercor憑借連接全球專家資源，快速切入OpenAI、Anthropic等頭部模型公司的訓練流程，并實現高速增長。但與此同時，客戶集中、人工成本以及訓練方式變化，也成為其未來發展的關鍵挑戰。

通過拓展企業客戶、布局強化學習環境等方式，Mercor正在嘗試降低對單一業務模式的依賴。不過，隨著AI生成數據和自動化訓練技術不斷發展，Mercor能否從人工驅動的數據服務商成長為更大規模的AI訓練基礎設施平臺，仍需要時間驗證。

來源：The Information