在AI浪潮中，数据标注虽不起眼，却是模型训练的核心环节。传统模式依赖廉价众包劳动力，而新兴公司Mercor却以“专家标注”切入市场，仅用两年时间估值飙升至100亿美元，甚至引发行业巨头Scale AI的诉讼。
Mercor由三位00后创始人于2023年创立，他们从大学辍学并获得Peter Thiel奖学金。与传统数据标注公司不同，Mercor聚焦律师、医生、金融分析师等领域专家，通过AI驱动的招聘平台匹配高难度标注任务。平台利用爬虫从GitHub、简历库等渠道筛选候选人，并通过AI面试完成精准对接。目前，其全球专家库已超过30万人。
商业模式的轻量化与高溢价是其快速增长的关键。Mercor按需提供专家服务，向客户收取佣金，2025年初年化营收达7500万美元，月增速高达50%，并已实现盈利。2025年2月，公司完成1亿美元B轮融资，估值20亿美元；半年后，未主动融资却获100亿美元投资邀约。
行业变局为其带来机遇。2025年中期，Meta收购Scale AI 49%股份，导致后者中立性受疑，部分客户转向Mercor。甚至Meta内部团队也被曝出继续采用Mercor的服务。Scale AI因此起诉Mercor，指控其“商业间谍行为”，但未获实质性证据。
尽管模式先进，Mercor仍面临挑战。专家标注成本高（每小时数十美元）、扩张速度慢，且被质疑利用AI面试收集数据。竞争对手Surge AI在2024年营收突破10亿美元，同时客户开始尝试用大模型自主生成标注，可能压缩外包需求。
长远来看，Mercor旨在超越数据标注，构建全球知识工作者匹配平台。其CEO表示，AI标注仅是切入点，最终目标是优化全球劳动力配置。目前，资本更关注其利润与估值潜力而非商业模式是否“性感”。只要AI依赖人工标注，Mercor的故事就远未结束。
