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哈佛輟學00后如何創下20億美元財富神話|AI原生100

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出品|虎嗅科技組

作者|SnowyM、陳伊凡

編輯|苗正卿

頭圖|三位創始人照片,來自網絡

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目,這是本系列的第「04」篇文章。

“AI原生的招聘公司,沒有人定義過應該是什么樣,如今被這幫年輕人做成了。”

一位硅谷投資人聊起這家由三個00后創造的公司時,如是評價。

2023年,ChatGPT引爆全球AI熱潮的同一年,加州圣何塞三個剛從大學輟學的年輕人在硅谷一間小辦公室里敲下了第一行代碼。他們要解決的問題聽起來很簡單:為什么印度有那么多優秀的程序員找不到好工作,而硅谷的AI公司卻招不到合適的人?

700多天后,他們給出了一個價值20億美元的答案——AI招聘企業Mercor 。

這家叫Mercor的公司,用AI面試官重塑招聘:求職者對著攝像頭和AI聊20分鐘,24小時內就能拿到offer并開始遠程工作。OpenAI、硅谷頂級AI實驗室的員工就是這樣招來的。

更瘋狂的是增長速度:從零起步到年收入1億美元,月環比增長率50%,連續三輪融資估值翻了80倍。Peter Thiel、Twitter創始人Jack Dorsey都在排隊投資。這三個“輟學生”創造了硅谷近年來最快的造富神話。

一位接觸過Mercor創始團隊的硅谷投資人告訴虎嗅,Mercor給他的印象是“超卷”的年輕團隊,完全All in創業,幾乎實行“996”模式(大部分美國創業者還是有自己的生活節奏),執行力極強,單個人能創造極高價值;其次是開放,有足夠想象力,沒有邊界。

虎嗅與嘉和資本投資人袁子恒、硅谷投資人交流,拆解這家公司背后的造福密碼:Mercor瞄準了一個數字化滲透不足的領域——人力資源招聘,讓這個行業跳過SaaS,直接進入了Agent階段。

傳統招聘領域的AI造富神話

MercorAI是一家用AI改造招聘的獨角獸初創公司,搭建全球人才招聘平臺,通過自動篩簡歷、AI面試和智能匹配來提高企業招人效率。

這家公司盯上了全球最大但最沒效率的市場——招聘市場。 創始團隊發現了一個問題:全世界有很多優秀人才因為地理位置或傳統招聘方式限制而找不到好機會,特別是印度等地區的工程師很難被硅谷公司發現。同時,ChatGPT等AI技術爆火后,AI行業對人才需求暴增,但傳統招聘流程太慢太復雜,跟不上AI公司快速發展的節奏。


現在AI技術足夠成熟,可以大規模自動篩選人才。所以Mercor把AI當作解決人才錯配問題的工具,在AI將要大幅改變就業市場的時候推出了他們的解決方案。他們的系統會自動從簡歷、GitHub、個人網站等地方收集信息,給每個求職者建立完整檔案,能從幾百萬份資料中篩選,進行幾千次面試,最終找到全球范圍內最適合某個職位的一兩個人。

創始人稱之為“迎接 AGI 的人才配置挑戰”。

短短兩年內,Mercor就成了獨角獸公司。最新估值達到20億美元(2025年初B輪融資后),比一年前的2.5億美元暴漲了8倍。這個高估值背后是一串頂級投資機構的支持:Mercor的投資人名單很豪華,包括Felicis Ventures(領投2025年B輪)、Benchmark(領投2024年A輪)、General Catalyst(領投2023年種子輪),還有DST Global、Menlo Ventures等知名基金。

除此之外,還有一堆重量級天使投資人,比如硅谷大佬Peter Thiel(就是那個支持年輕人輟學創業的Thiel Fellowship創始人)、Twitter聯合創始人Jack Dorsey,還有Quora創始人/前Facebook CTO Adam D'Angelo,前美國財政部長Larry Summers等。豪華的投資陣容說明資本市場對Mercor這個團隊和想法非常看好。Benchmark 的新任合伙人 Victor Lazarte甚至還加入了Mercor的董事會。


Mercor成立后的增長可謂瞬息萬變。從零起步僅兩年時間,公司已經崛起為業內成長最快的企業之一。Mercor在創立半年內即獲得種子輪投資,一年多即完成A輪融資并達到2.5億美元估值,創立后 第2年初即完成巨額B輪成為獨角獸。

種子輪(2023年9月)– Mercor拿到360萬美元起步資金,General Catalyst領投。當時公司剛「開張」沒多久,這筆錢用來開發AI招聘平臺的第一版。

A輪(2024年9月)– Mercor拿到3000萬美元,Benchmark領投,估值約2.5億美元。參投的還有General Catalyst以及Peter Thiel、Jack Dorsey、Larry Summers等個人投資者。A輪的錢用來加速平臺擴張和增加功能。據說A輪融資時平臺用戶已經超過30萬了。

B輪(2025年2月)– Mercor拿到1億美元,Felicis Ventures領投,估值跳到20億美元。這輪還有Benchmark、General Catalyst、DST Global、Menlo Ventures等老投資方跟投。《華爾街日報》最先報道了這個消息,說Mercor估值比上一輪翻了八倍。公司說B輪的錢主要用來擴大平臺上的人才數量,以及繼續研發AI評估和匹配技術。

2024年初公司年收入已經達到百萬美元級別。到2024年9月,年收入進入「幾千萬美元」范圍。據科技媒體TechCrunch報道,2024年下半年公司一度保持50%的月收入增長率。進入2025年,Mercor的年收入繼續飆升,B輪融資時已達7500萬美元。更令人矚目的是,創始人兼CEO 的Brendan Foody在接受采訪時透露,公司最近年收入突破1億美元,過去6個月平均每月增長59%,堪稱"全球增長最快的公司之一"。在高速增長的同時,Mercor據說已經開始盈利,業務具有相當的造血能力 。

一群輟學生的故事

Mercor由Brendan Foody(CEO)、Adarsh Hiremath(CTO)和Surya Midha(COO)于2023年創立。三人都是加州圣何塞同一所高中的同學,還是校辯論隊隊友。其中Adarsh和Surya是美國歷史上最成功的高中辯論搭檔,拿過全美三大高中辯論比賽的大滿貫。


Mercor團隊成員:CEO Brendan Foody(中) 、CTO Adarsh Hiremath(中)、COO Surya Midha(右)

Brendan,有閱讀障礙但從小就會編程,高中時用AWS免費額度創業做云計算咨詢。Adarsh是個技術天才,從哈佛退學時還放棄了橋水基金的工作機會。Surya負責運營,他從喬治城大學退學加入創業。

最開始三人合作開發——Seros,但在雇傭印度遠程程序員時他們意外發現:全球人才分布很不均勻。

印度等地有很多優秀但被埋沒的技術人才,而硅谷本地人才雖然集中但競爭激烈且價格昂貴。2023年ChatGPT出現后,他們意識到AI已經能做很多招聘工作了。于是想用大語言模型模擬資深面試官,自動評估全球人才,打破地域限制找到最合適的匹配。這成了Mercor的核心想法:讓合適的人在合適的時間出現在合適的位置。

2023年,三人同時退學,公司正式成立。當年9月就拿到General Catalyst領投的360萬美元種子輪。早期他們手動幫AI創業公司對接印度自由工程師,幾個月內就創造了100萬美元收入和8萬美元利潤。之后沒多久,公司很快就開始賺錢了。2024年,所有創始人都入選了Thiel Fellowship,成為歷史上第一個集體入選的創業團隊。

Mercor還有個獨特的創業文化,大量招募同齡的優秀輟學生,員工平均年齡只有22歲,打造了一個充滿干勁的年輕團隊。Brendan認為,創業門檻比以前低多了,越來越多年輕人不再浪費時間按部就班讀完大學,而是直接去搞創新實踐。

“當天找人當天上崗”,打通AI招聘鏈路

Mercor提供的是一個AI驅動的招聘平臺,本質上就是一個連接全球供需的在線人才市場。和傳統招聘網站或HR軟件不同,Mercor平臺覆蓋了招聘的各個環節,并通過AI實現高度自動化。

他們的用戶主要分兩類:企業客戶和求職者/自由職業者,兩邊在平臺上形成供需關系。目前付費客戶以科技公司和AI研究機構為主,特別是頂尖AI實驗室和快速發展的初創公司。

作為AI驅動的平臺,Mercor提供了一系列圍繞招聘流程的智能化功能,改變了傳統招聘體驗。企業可以在Mercor平臺上像用搜索引擎一樣找人才。Mercor建了一個全球候選人數據庫,AI會對每個候選人的簡歷、技能和過往經歷進行處理。企業HR在平臺輸入想招的崗位或技能關鍵詞,系統馬上給出匹配的候選人列表,還會為每個候選人提供AI評估分數和匹配理由。

Mercor通過招聘流程中積累的數據,首先,構建了自己專注于人才評估的垂直模型,可以分析候選人的回答內容、進行思維邏輯、溝通能力等軟性指標的評估。

另外,Mercor還針對細分領域,開發專屬的評估模型。例如醫療領域,他們與梅奧診所合作開發了手術機器人操作員的評估模型;在金融領域,為高盛定制高頻交易員壓力測試模塊等。

Mercor還做了一個多模態人才評估系統,這里整合了視頻面試、代碼實操、項目成果解析三重模型。最終,求職者只需要通過這個AI面試官。在平臺提交簡歷,和AI系統進行約20分鐘的視頻面試。整個面試過程由AI通過攝像頭和麥克風與候選人實時互動提問。通常前一半時間AI會針對候選人的履歷提問,深入了解過往項目、技術細節、職業喜好等;后半部分進行與目標職位相關的案例分析或情景題,考察候選人的實際解決問題能力。這個過程類似真人HR和技術主管聯合面試,但由AI一次性完成。這些面試數據也用來訓練Mercor自己的模型,不斷提高面試問題和評價的有效性。


Mercor提供了大量模擬面試,AI面試官體驗感非常真實

完成AI面試后,Mercor平臺會把候選人的綜合數據(簡歷+面試表現)與平臺上的開放職位進行匹配。

如果有合適的崗位,系統會自動把候選人推薦給相關企業。 從企業角度看,他們登錄Mercor后可以在人才池中瀏覽AI篩選過的優質候選人,有意向的可以一鍵發送面試/錄用意向。Mercor還引入了一個Start Instantly(立即開始)按鈕,企業一旦選中某個候選人,點擊這個按鈕就能觸發后續流程:Mercor平臺會自動生成合同發給候選人簽署,候選人簽約后馬上就能開始遠程工作。整個過程可能一天內就搞定,實現「當天找到人,當天上班」。 Mercor和一般獵頭或招聘網站的一大區別是,平臺直接整合了簽合同和發工資功能。也就是說,企業通過Mercor找到人后,不需要再自己處理復雜的境內外雇傭合同、法律合規和支付流程,全都由Mercor平臺包辦。企業只需按約定向Mercor支付薪資費用,由Mercor轉給人才(扣除服務費)。

Mercor的價值在實際案例中已經得到體現。比如,OpenAI就是他們的大客戶。OpenAI作為全球頂尖AI實驗室,在訓練AI模型時需要大量高質量數據和內容。他們通過Mercor發布了一些崗位,招聘專業作家和視頻創作者來產出訓練數據(比如編寫對話腳本、制作教學視頻等)。

由于這些崗位很特殊且要求高(既懂內容創作又理解AI需求),傳統招聘可能要花幾個月才能找到合適的自由職業者Mercor的AI評估幫OpenAI快速找到全球范圍內有相關技能的候選人,短時間內就完成了簽約。 可以說,Mercor的產品以AI技術為核心,覆蓋了招聘的搜、篩、測、聘、付全流程,創造了一種全新的招聘體驗。


讓傳統招聘跳過SaaS直接進入AI原生階段

Mercor是一個非常典型的長在生成式AI之上的原生應用,其找到了一個之前數字化滲透率不高的領域——招聘,做的并不是某一個環節的自動化,而是打通招聘鏈路,靠對垂直行業的理解,實現全流程的AI自動化,同時構建了自己的競爭壁壘,這一點,在2023年大部分AI Agent公司還沒有看清楚創業方向的時候,這個意識是非常超前的。

很多AI原生的應用,將會讓原本數字化滲透率不那么高的行業直接跳過SaaS階段,進入AI Agent階段。

招聘和人力資源服務市場是個體量很大且正在被技術改變的領域。據市場研究數據,2024年全球招聘和人員派遣市場規模約5200億美元(包括企業用于招聘、獵頭、臨時用工等各類花費)。這個市場預計2024-2030年將保持接近10%的年增長率。

近年來企業越來越多用數字化工具來提高招聘效率,招聘管理軟件市場2024年約30億美元規模,預計未來幾年保持9%以上年增長率。但這些軟件并沒有解決人力資源招聘的痛點,比如傳統招聘流程高度依賴人工,周期長且浪費資源嚴重。從發布職位、篩選上百份簡歷,到多輪面試、背景調查,一個崗位招聘往往要花幾個月。

Mercor選擇的AI驅動的自動化招聘,目前還是個相對藍海的細分市場。雖然已有不少ATS(候選人跟蹤系統)開始加入AI輔助篩選,但像Mercor這樣試圖用AI全面替代人工篩選和初面、并打造全球化人才市場的全流程平臺,Mercor的競品并不多。

在招聘和人才服務領域,已有一些根基深厚的大公司,它們不是Mercor的競品,但提供的服務在一定程度上能替代Mercor部分功能。

比如,LinkedIn是全球最大職業社交平臺,有強大數據和網絡效應,但主要做信息撮合,缺乏AI自動評估功能。微軟背景讓它有AI研發能力,是潛在最大威脅。還有像Indeed/Glassdoor這樣的傳統招聘網站,有龐大數據庫但仍需人工篩選,正在嘗試加入AI功能但與Mercor完整解決方案有差距。任命前Uber高管為CEO的非洲人力資源獨角獸 Andela也是其競爭對手之一。

AI招聘初創公司中,Eightfold AI是硅谷AI平臺,主做企業內部SaaS工具,已融資超2億美元,在AI算法方面領先;Paradox(Olivia)是AI聊天機器人,主攻大批量基層崗位初篩,客戶包括麥當勞等。

高質量的數據標注,是Mercor的核心,這方面,Mercor其實本質上做的是和Scale AI類似的事情。嘉和資本CEO袁子恒指出,Mercor的競爭壁壘在于,第一是雙邊網絡效應,一面是企業,一面是求職者,企業越多,求職者越多,形成雙輪驅動;第二是增長飛輪,每一個新增的企業客戶可以帶來2000多的標注樣本,通過分析求職者的表現數據優化評估模型,形成數據積累——模型優化——客戶增長的飛輪。Mercor的發展戰略也有技巧,其先攻克高標準化領域,再向低標準化的領域延伸。


招聘界的Scale AI

Mercor的商業模式本質上是人才雙邊市場,類似“AI驅動的人才中介”。它通過技術平臺為兩端用戶(企業和人才)創造價值,并從撮合成功中獲取收益。

嘉和資本CEO袁子恒分析Mercor的競爭壁壘,一是雙邊網絡效應,平臺一邊是企業,一邊是求職者,企業越多、求職者越多,求職者越多、企業越多;第二是增長飛輪效應,每新增一個企業客戶可以帶來2000多標注樣本,通過分析求職者的表現數據優化評估模型,形成數據積累、模型優化、客戶增長的飛輪。

Mercor按小時收取“推薦費(hourly finders’ fees)”。具體運作是:企業通過Mercor雇傭一名候選人后,該候選人與Mercor簽合同成為Mercor的派遣人員,企業每給該人員支付1小時薪酬,就需要額外支付一定比例或固定金額的服務費給Mercor。

換句話說,Mercor從人才工作小時中抽取傭金。

這類似傳統外包派遣公司的收入模式,但Mercor以平臺形式實現。這樣做的好處是收入與服務使用量直接掛鉤,企業不用提前支付高昂招聘費用,而是在實際雇傭過程中支付隨薪資變化的費用,降低了客戶心理門檻。


MercorAI資費

Mercor背后,是對人力資源行業變革機會的把握。正如Mercor CEO所說,勞動力市場長期以來是規模最大卻效率最低的市場之一,人才沒有被最好配置的問題到處都有。傳統方法解決不了這個痛點,但AI和互聯網的結合創造了解決機會。

AI產業爆發帶來了巨大的用人缺口

2022年以來,生成式AI技術快速突破,引發全球科技公司爭相投入AI項目。這帶來了對AI人才和相關領域專家的爆發式需求。從機器學習工程師、數據標注師,到懂AI應用的各行業專業人士,一時間供不應求。Mercor創始人身處硅谷AI圈子,親身感受到這個趨勢。

Mercor讓任何規模的企業都能“即插即用”全球人才。這是個全球化機會,Mercor順勢而為并迅速占領了心智——提到AI遠程招聘,人們開始首先想到Mercor。這種品牌和先發優勢,讓它在全球人才市場搶占先機。Mercor的誕生和崛起,踩中了AI技術發展的特定周期。如果放在五年前,AI自然語言處理技術還不夠成熟,Mercor的想法可能實現不了(當時的聊天機器人很難真正模擬人面試官的提問邏輯)。而在2023年,ChatGPT等大語言模型的出現證明了AI已經能理解語言、進行對話甚至展現一定推理能力。這給了Mercor技術實現的基礎。

在政策環境方面,Mercor抓住的機會主要是法規還沒嚴厲約束AI招聘的窗口。各國政府都在推動數字經濟和就業市場改革,比如印度政府支持IT人才發展,美國政府推出科技移民便利措施等。這些都間接擴大了Mercor的人才供應和市場需求。

General Catalyst的合伙人在種子輪表示,人力資源市場太大且陳舊,用科技革新的空間極大,Mercor如果成功將是個平臺級公司。Benchmark在A輪給出高估值,則是押注Mercor已顯示出"產品-市場契合"和爆發式增長,這預示它有機會成為下一代招聘領域的Uber或Airbnb。

投資機構喜歡Mercor,因為它站在兩個熱門賽道的交匯點:AI和Future of Work(工作未來)。無論AI技術怎么發展,人類勞動市場一定會因為AI而改變,Mercor總能在這過程中發揮作用,不會被AI浪潮淘汰反而隨之增長。這種順勢而為的商業模式大大降低了投資風險。在投資人看來,哪怕AI真的減少了一些傳統崗位,Mercor也可以把那些被替代的人才重新匹配到AI產業的新崗位上,實現人才重新配置。

盡管Mercor目前風頭正勁,但未來仍面臨不少風險和挑戰。這些風險既來自外部環境,也來自商業模式和行業特點。

如果LinkedIn等大公司推出類似的AI招聘服務,憑借用戶基礎和資源,可能迅速與Mercor正面競爭。他們也正在開發AI面試和匹配功能,傳統巨頭會很輕易地對Mercor構成威脅。大型招聘網站或人力公司也可能通過收購或自主研發切入AI招聘領域。一旦行業巨頭覺醒并發力,Mercor必須面對更強大的競爭對手。

同時,新創抄襲和賽道擁擠也是問題。Mercor模式已獲得關注,難保不會出現模仿者。事實上,一些創業者和開發者可能已經在研究類似平臺。Mercor雖然有先發優勢,但技術本身沒有絕對壁壘。

MercorAI作為一家在美國市場崛起的AI獨角獸企業,用短短兩年時間,以最直觀的方式證明了AI在傳統招聘領域的巨大顛覆力量。

在Mercor的愿景里,他們想成長為“人才市場的亞馬遜”或“下一個LinkedIn級別的平臺”。截至幾個月前,Mercor在美國只有11名全職員工,印度有20名國際合同工,并計劃繼續積極招人,為此他們還招聘了OpenAI人類數據運營前負責人和Scale增長前負責人。

用Mercor創始人Foody的一段話作總結:“如果AI自動化了經濟中90%的工作,那么余下10%將由人類擔當,而人類每貢獻一個單位,就能產生10倍的價值,因為其他部分已被自動化所放大。”

(本文感謝嘉和資本CEO袁子恒的專業支持。)



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