摘要：在当前这个信息快速传播的时代，创富故事屡见不鲜。但有三名20岁出头的年轻人，在大学二年级选择辍学，仅用17个月就创造了36亿元的收益，并将公司估值提升至710亿元。这不是小说故事，而是发生在美国Mercor这家AI公司的真实经历。

在当前这个信息快速传播的时代，创富故事屡见不鲜。但有三名20岁出头的年轻人，在大学二年级选择辍学，仅用17个月就创造了36亿元的收益，并将公司估值提升至710亿元。这不是小说故事，而是发生在美国Mercor这家AI公司的真实经历。

这三位创始人希雷玛斯、富迪和米德哈，早在高中阶段就展现出过人才能。他们曾共同获得美国政策辩论赛的冠军，这段经历培养了他们的团队默契和战略眼光。其中富迪在2021年大一期间就成功创办了一家科技公司，通过技术创新将高性能计算机的使用成本降低了90%，展现出扎实的实践能力。

然而，真正让他们的人生轨迹发生巨变的，是在2023年。那一年，三人分别从哈佛和乔治城大学毅然选择辍学，共同创立了Mercor。彼时的他们，或许也未曾料到，自己竟会踩中AI时代的“金矿”，开启一段传奇般的创业之旅。

起初，Mercor的业务模式非常“接地气”，那就是帮企业筛选简历。你可能觉得这有什么稀奇的？但请你想想，现在一个技术岗位的招聘，动辄收到几万份简历，HR部门光是筛选就足以让人头大，更别提还可能错失真正的人才。

而Mercor的AI，恰恰解决了这个痛点。

他们只要输入需求，比如“要一个会计算机视觉的Python程序员”，AI就能在短短几秒钟内，从几十万份简历、作品集乃至GitHub代码库中精准匹配，甚至还能调出候选人的AI面试录像，将最合适的人选一键推送给企业。

这种高效精准的筛选方式，迅速为Mercor赢得了市场。到2024年1月，他们已经为25个国家的企业评估了46.8万名求职者，建立起了一个拥有10万人才的人才库，其中印度和美国是主要的人才来源地。

然而，Mercor真正的转折点发生在2024年2月。当时，他们的“人才库”突然成了香饽饽，连OpenAI、Anthropic这些顶尖的AI公司都主动找上门来。他们不是要招人，而是想借Mercor的人才库来“给AI判作业”。

原来，随着大模型的日益复杂，AI生成的内容错误率也随之升高，需要医生、律师等专业人士进行判断和纠正。比如AI给出的医学建议是否准确，法律条文的运用是否恰当，这些都需要专业人士的把关。

希雷玛斯、富迪和米德哈立刻意识到这是一个巨大的商机。他们当机立断，将“人才库”转型升级为“零工平台”，与3万名专家签订了兼职合同。这些专家负责为AI做数据标注、提供专业反馈。

根据合同规定，医生评估AI医疗答案的时薪高达170美元，每周工作20小时，一天就能赚取4800多人民币；而普通专家的时薪也在600元左右。Mercor负责向这些专家支付工资，并从客户那里抽取大约30%的服务费。

就是靠着这笔“中介费”，Mercor的营收从最初的1美元，在短短17个月内飙升至36亿人民币。

更令人称奇的是，竞争对手的“助攻”也加速了Mercor的崛起。2024年6月，行业龙头Scale AI被Meta收购了49%的股份，其CEO也跳槽去了Meta。

这一变故让Scale AI的客户们对数据安全产生担忧，员工也人心惶惶，不少人转而投奔了Mercor。短短几个月内，Mercor的收入翻了四倍，甚至连Uber前首席产品官也被挖来担任总裁。

当然，“树大招风”也随之而来。Scale AI后来以窃取商业机密为由将Mercor告上法庭，官司至今未判。但这丝毫不影响风投公司对Mercor的追捧。最近这笔18亿人民币的融资，就是由Felicis、Benchmark等知名机构领投的，足以证明资本市场对Mercor的信心。

有人可能会质疑，AI筛选简历、评估模型，会不会抢了HR和专家的饭碗？对此，CEO富迪的解释非常实在：“要是AI能做90%的重复工作，剩下10%的核心活儿就更值钱了。”

希雷玛斯、富迪和米德哈观察到，如今许多企业更愿意聘请专家完成短期项目，而非雇佣全职员工。他们的公司Mercor正好填补了这一需求。他们还推出了一个名为APEX的AI评估系统，通过200个测试案例来衡量模型性能，连OpenAI在测试医疗AI时也采用了这一标准。

这三位年轻人的成功并不复杂。他们从帮助求职者找工作的简单想法起步，利用AI技术积累了大量人才数据，恰巧赶上了AI大发展需要人工审核的机遇。公司于2023年成立，到2024年估值已达700亿元，关键不在于辍学，而是他们成功融合了人类智慧与AI技术。

回顾历史，个人电脑兴起时，微软通过将软件与硬件结合，抓住了时代机遇。同样，Mercor的案例表明，在技术变革中找准结合点，往往能成就突破性创新。

来源：修竹书生一点号