雷递网 乐天 11月1日

AI招聘初创公司Mercor日前宣布完成3.5亿美元C系列轮融资，由Felicis领投，Benchmark、General Catalyst和Robinhood Ventures跟投。

Mercor这笔融资主要用于三个重要领域：庞大的人才网络、更精准的匹配、更快的交付。

据介绍，Mercor联合创始人Brendan Foody、Adarsh Hiremath和Surya Midha在美国旧金山湾区的高中辩论赛中相识，并在乔治城大学和哈佛大学读大一时开始萌生创办公司的想法。2023年，他们辍学创立了 Mercor。2024年，三位创始人均获得Thiel Fellowship奖学金。

自公司成立以来，Mercor已在其候选人库中新增了超过30万名候选人，并在全球范围内创造数千个就业岗位。团队利用人工智能模型来更准确地评估候选人的技能，并预测他们能否胜任特定职位。

Mercor成立不到3年时间，2023年获360万美元的种子轮融资，2024年获3200万美元的A轮融资，估值为2.5亿美元；2025年初，公司宣布B轮融资1亿美元，Felicis领投，General Catalyst、DST Global、Benchmark和Menlo Ventures也参与其中，公司估值为20亿美元。

Mercor在完成C系列轮融资后，公司估值达到100亿美元。仅仅半年时间，Mercor估值就是原来的5倍。

Mercor联合创始人、CEO Brendan Foody说，知识在人与人之间传递。学生向老师学习，员工向经理学习，学徒向师傅学习，进步源于人。自近三年前创立Mercor以来，人工智能以惊人的速度发展。但它仍然难以应对那些驱动经济价值工作的微妙之处——权衡利弊、理解意图、培养品味，以及决定应该做什么，而不仅仅是能做什么。这正是Mercor工作的起点。

Brendan Foody指出，Mercor 位于劳动力市场和人工智能研究的交汇点。Mercor将人类专业知识与领先的人工智能实验室和企业连接起来，共同推动人工智能经济的发展。在Mercor，庞大的人才网络以教师培养学生的方式训练前沿人工智能模型：通过分享仅靠代码无法捕捉的知识、经验和背景信息。每个项目都拓展了模型的理解范围。反过来，人工智能的每一次进步都释放了人类的潜能。

Mercor从专家们每天取得的进步中就能看到这一点：

一位医生正在改进人工智能识别早期预警信号的方式，这些信号可能被人眼忽略。

一位银行家正在训练智能体，使其能够比重复分析数据室更高效地进行财务分析。

一位律师正在改进模型如何通过判例进行推理，从而提升法律判断力。

Brendan Foody认为，未来十年，数百万人将致力于教会机器只有人类才拥有的判断力、细致入微的感知和品味。他们不再需要重复执行可预测的工作，而是只需教会智能体一次操作，就能让其重复执行数百万次。企业价值链已经开始朝着这个方向转变。专业人士现在可以将工作流程编码为评估过程，供模型学习和改进。

“专家也在价值链上向上攀升。他们将重复性任务交给智能体，专注于人工智能无法可靠完成的、更具经济价值的工作，从而释放自身潜力。”

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