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近年来，人工智能技术以前所未有的速度发展，正深刻地改变着全球各行各业的运作模式。从数据分析到客户服务，从供应链管理到内容创作，AI的渗透能力日益增强，不仅提升了效率，也催生了新的商业模式和就业形态。尤其是在一些传统知识密集型行业，AI的应用正逐步实现流程自动化，这无疑给这些行业带来了转型升级的机遇，同时也带来了挑战。

在这样的背景下，美国的一家名为Mercor的科技公司，于2025年的TechCrunch Disrupt创新大会上，通过其首席执行官布伦丹·富迪（Brendan Foody）对外介绍了一种新颖的人才策略。Mercor平台致力于构建一个独特的市场，它将那些曾在美国投资银行、咨询公司和律师事务所等传统机构工作的专业人士，与专注于自动化这些行业的AI实验室连接起来。据富迪先生介绍，OpenAI、Anthropic和Meta等美国知名AI研发机构，都已成为Mercor的客户，通过这一平台获取所需的专业知识。

富迪先生在一次讨论中提到，对于高盛这样的传统金融巨头而言，他们可能不乐见能够自动化自身价值链的AI模型出现。他认为，这无疑会改变原有的竞争格局，而这正是这些AI实验室需要Mercor的原因之一。传统的客户往往不愿直接提供数据来帮助AI实验室自动化其核心业务流程。因此，AI实验室需要聘请那些曾就职于这些行业、深入理解其工作流程，并且愿意投入时间训练AI模型的合同制专家。这种模式有效解决了AI模型训练中高质量、行业特定数据获取的难题。

这位年仅22岁的创始人兼公司联合创始人进一步解释说，Mercor会向这些行业专家支付高达每小时200美元的报酬，让他们完成表格填写和报告撰写等任务，以用于AI模型的训练。目前，Mercor平台已汇聚了数万名合同制专家，每天向他们支付超过150万美元的薪酬。尽管投入不菲，富迪先生表示，公司依然能够保持盈利，这主要得益于AI实验室对这些宝贵数据和专业知识的巨大需求，他们愿意为此支付更高的费用。

自成立以来不到三年时间，Mercor实现了显著的业务增长。其年化经常性收入已达到约5亿美元，并且在近期一轮融资中，公司估值达到了100亿美元。这充分体现了市场对这种创新模式的认可，以及AI领域对专业知识需求的高速增长。

富迪先生也坦承，Mercor的快速发展可能会遭遇一些传统公司的抵触。因为其前员工的行业知识可能通过Mercor平台被共享，并最终用于自动化其核心工作。他承认这可能揭示了一种市场效率的待提升之处，但他更倾向于将其视为一种行业演进而非“漏洞”。

与此同时，富迪先生也观察到，一些公司正在积极拥抱这种“未来的工作模式”。他指出，Mercor的平台有望建立一种全新的零工经济模式，正如十多年前美国网约车公司Uber对传统交通出行方式所产生的影响一样。值得注意的是，2025年，Uber的前首席产品官桑迪普·贾恩（Sundeep Jain）已加入Mercor，担任总裁一职，这无疑也印证了Mercor模式的潜力。

富迪先生表示：“有些公司正在积极拥抱变革，并意识到世界正在迅速变化。当然，也有另一类公司对此心存忧虑，担心其业务被中间化，甚至客户直接转向AI实验室或应用层平台。我个人认为，前一类公司将最终站在历史的正确一边。”

对于中国的跨境行业从业者而言，Mercor的案例揭示了几个值得关注的趋势：

首先，专业知识的价值重塑。在AI快速发展的时代，那些拥有特定行业深度知识和经验的人才，其价值正在被重新定义和放大。传统的雇佣关系可能不再是获取这些知识的唯一途径。通过平台化的方式，专家可以将其知识转化为可训练AI模型的数据，实现知识的变现，同时也为AI技术的发展提供了关键的“燃料”。这对于国内拥有丰富行业经验的专业人士而言，提供了一个新的职业发展思路和价值实现路径。

其次，AI驱动的产业自动化进程。Mercor的模式直接服务于AI实验室，旨在加速自动化传统知识密集型行业。这意味着，未来中国跨境行业所面对的全球市场环境，可能会有更多基于AI的自动化服务和产品出现，从而提升行业效率，但也可能改变部分传统业务的运作逻辑。例如，国际贸易中的法律合规、财务审计、市场调研等环节，都可能受到AI自动化的影响。国内跨境企业需要关注这些自动化趋势，考虑如何将AI技术融入自身业务流程，以提升竞争力。

第三，新兴工作模式的全球化演进。Mercor所构建的“零工经济”模式，展现了未来人才配置的灵活性和高效性。这种模式不仅能够帮助企业快速获取专业人才，也为专业人士提供了更为弹性的工作选择。对于正在全球范围内进行人才布局和业务拓展的中国跨境企业而言，理解并学习这种创新的人才共享和协作模式，或许能在全球化竞争中占据优势。例如，在海外市场开拓中，可以借鉴这种模式，快速整合当地的专业资源。

最后，数据与知识产权的保护与利用。Mercor的业务模式核心是利用前员工的行业知识来训练AI。这其中涉及到的数据合规、知识产权保护以及竞业限制等问题，在全球范围内都是复杂且敏感的。中国的跨境企业在利用AI技术、或与外部专家合作时，也需高度重视这些法律和道德层面的挑战，确保在创新发展的同时，合规运营，维护企业核心利益。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-knowledge-earns-millions-10b-value.html