千亿AI Infra独角兽诞生!三个00后创办,英伟达参投

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千亿AI Infra独角兽诞生!三个00后创办,英伟达参投
9152点击    2026-11-12 16:29

千亿AI Infra独角兽诞生!三个00后创办,英伟达参投


OpenAI、Anthropic背后的“数据工厂”。


智东西11月11日消息,昨晚,美国AI训练数据独角兽Mercor宣布获得7.5亿美元(约合人民币50.38亿元)D轮融资,英伟达、Zoom以及Benchmark等参投。本轮融资后估值达200亿美元(约合人民币1343.34亿元),较去年10月C轮融资后的100亿美元(约合人民币671.67亿元)估值翻倍。据悉,本轮交易同时包含员工股份出售安排。


Mercor称,本轮资金将用于模型评估、后训练基础设施及相关研究,帮助客户测试模型能否完成工作,并通过进一步训练改进表现。该公司还计划建设更多供智能体练习复杂工作流程的环境,将此前为前沿AI实验室提供的训练与评估服务拓展至更多企业。


在同步发布的融资博客中,Mercor联合创始人兼联席CEO布伦丹·福迪(Brendan Foody)透露,该公司用于运行AI模型的推理支出已达到员工薪资的三倍,但AI改善团队工作表现带来的收益,已足以覆盖这笔投入。


Mercor成立于2023年,总部位于美国旧金山,通过连接各领域专家,为科技公司提供训练数据和模型评估服务,将专业人士的知识用于训练、测试和改进模型及智能体。据Mercor披露,其专家网络覆盖超过500万人,OpenAI、Anthropic等世界前五大AI实验室都为其客户。


这些专家为模型提供具体工作中的经验及判断。据Mercor透露,医生可以帮助AI识别可能被忽略的早期预警信号,银行从业者可以训练智能体进行财务分析,律师则可以帮助模型改进对判例的推理。


Mercor由CEO布伦丹·福迪、CTO阿达什·海尔马斯(Adarsh Hiremath)和COO苏利亚·米达(Surya Midha)三位00后于2023年共同辍学创立,三人创业时仅19岁。三人在高中辩论队结为好友,海尔马斯曾就读于哈佛大学,福迪和米达曾就读于乔治城大学。


千亿AI Infra独角兽诞生!三个00后创办,英伟达参投

▲CTO希雷玛斯、CEO富迪、COO米德哈(从左到右)


本轮之前,Mercor累计融资约4.84亿美元(约合人民币32.48亿元)。2025年10月,该公司完成3.5亿美元(约合人民币23.51亿元)C轮融资,估值达100亿美元(约合人民币671.67亿元);同年2月完成1亿美元(约合人民币6.72亿元)B轮融资,两轮均由Felicis领投。2024年9月,Mercor称已完成Benchmark领投的3000万美元(约合人民币2.02亿元)A轮融资;同年1月披露360万美元(约合人民币2418万元)融资,由General Catalyst领投。


11月10日,Sapphire Ventures在本轮投资公告中披露,Mercor年化总收入已突破20亿美元(约合人民币134.33亿元),并产生正自由现金流。


据Sapphire介绍,Mercor最初通过AI帮助企业招聘人才,后来转向为AI模型提供专家训练数据。该公司目前仍使用AI主导的面试筛选专家。


Mercor称,其目前正围绕企业实际工作建立定制评测,判断智能体能否遵守内部规则、完成具体任务,再据此开展后训练和模拟环境练习。福迪认为,各行各业都将需要能胜任具体工作的AI智能体,企业也需要用自己的业务任务来训练和评估它们。


结语:三季度AI创企吸金近7000亿

法律、金融等领域数据较为稀缺


据Crunchbase统计,2026年第三季度,AI创企共融资1020亿美元(约合人民币6851.03亿元),占全球风险投资总额的64%。在这轮融资热潮中,训练数据与模型评估等配套服务也获得了资本支持。Mercor瞄准了智能体在企业中的应用,为模型提供专业任务的训练数据和评测。企业要求AI掌握行业知识、使用内部系统,并按业务规则完成工作,这为专业数据服务带来了需求。


Mercor及投资方认为,公开网络数据难以充分覆盖法律、金融等领域的工作经验,也缺少企业内部的操作规范。专业人士可以据此设计任务、制作数据,并评价模型表现。不过,企业购买这些服务,最终还是要看AI能把工作做到什么程度。对Mercor而言,训练和评估不仅需要帮助客户提高任务完成质量、减少人工返工,还需要替客户考虑,AI获得的收益如何能够覆盖投入。


来源:Mercor、The Information


文章来自于"智东西",作者 "孙小雯"。

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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

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3
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