AI 產業的淘金熱正進入新階段，而其中最有趣的「礦工」之一，是成立僅三年的新創公司 Mercor。這家公司不打造 AI 模型，也不是基礎設施供應商，它的業務模式是當「中介人」——連接 OpenAI、Anthropic 等 AI 實驗室，與高階白領專家，為 AI 訓練提供專業知識。
Mercor 憑什麼值 100 億美元？
根據 TechCrunch 報導，Mercor 在 2025 年募得 3.5 億美元的 C 輪資金後，估值一舉躍升至 100 億美元。
他們的商業模式堪稱「專業知識外包 2.0」——與其靠眾包工人標註資料，不如直接找前 Goldman Sachs、McKinsey 顧問，或是「白鞋律所」的資深律師，開出每小時 200 美元薪資，請他們傳授產業知識給 AI 模型。沒錯，這些人正在訓練會取代自己的 AI。
| 項目 | 數據 |
|---|---|
| 公司名稱 | Mercor |
| 成立年份 | 2022 |
| 估值 | 100 億美元 |
| 最近募資 | 3.5 億美元（C 輪） |
| 主要客戶 | OpenAI、Anthropic |
| 專家時薪 | 最高 200 美元/小時 |
AI 模型不再靠人海，而是靠「菁英訓練」
Mercor CEO Brendan Foody 表示，AI 模型的關鍵不再是資料量，而是資料「質」。他指出：「前 10% 至 20% 的專家貢獻了大部分模型的進步」，因此他們著重招募少數極高水準的顧問，來取代傳統資料標註工。
這也直接回應了 Scale AI 遇上的挑戰——當大量低品質資料導致模型表現停滯，Mercor 提供的是「高端知識」，以質取勝。我們認為，這顯示 AI 進入下一波競爭的核心將是：誰能獲得真正的產業 know-how，並轉化成 AI 可吸收的學習素材。
未來的知識工作者會變成 AI 的「老師」？
Foody 更預言，全人類的知識工作，最終都將變成訓練 AI 的「燃料」。這句話令人不寒而慄，但也耐人尋味：今天的顧問與律師，可能正在訓練會取代自己的智慧代理人（AI Agents）；而明天的職場，或許是人類與自家複製 AI 一起工作的情境。
這裡頭的倫理灰區也引發討論：這些專家提供的知識，究竟屬於個人還是原雇主（如 Goldman 或 McKinsey）？Foody 對此含糊其詞，但這無疑是接下來值得關注的焦點。
標籤： #生成式AI, #人力資源創新, #Mercor中介模式
