全球AI：估值破100亿刀！AI训练赛道涌现新商机。

近期，全球AI领域再次迎来一则重磅消息。专注于为AI模型训练提供领域专家的科技公司Mercor，正接近完成一轮规模庞大的C轮融资。此次融资额高达3.5亿美元，完成后公司估值将飙升至100亿美元。这一数字不仅是Mercor估值的五倍增长，也标志着市场对AI垂直应用与专业服务融合模式的肯定。

Mercor的商业模式演进与核心定位

Mercor的诞生，最初定位于AI驱动的招聘平台，致力于优化人才匹配流程。然而，随着AI技术和市场需求的快速迭代，该公司迅速调整了战略方向，将重心转移至为企业提供专业的领域专家，以执行复杂的AI模型训练任务。这些专家涵盖了科学家、医生以及律师等高精尖领域，他们凭借深厚的专业知识，为AI模型的精确性与实用性提供关键支撑。Mercor通过按小时收取“寻访费”和“匹配费”的方式，实现了其商业价值。

在业务拓展方面，Mercor持续加码其软件基础设施建设，特别是针对强化学习（reinforcement learning）领域。强化学习作为一种先进的训练方法，通过对模型或代理的决策进行验证和纠正，使其能够不断吸收反馈并逐步优化自身性能。Mercor在这一领域的投入，旨在为客户提供更全面的AI模型训练解决方案。

Mercor的长期发展蓝图显示，公司最终目标是构建一个由AI技术驱动的招聘市场，通过技术手段进一步提升人才与项目匹配的效率和精准度。

融资事件的细节与市场反响

据外媒在2025年9月9日左右的报道，Mercor当时正在与投资者进行深入洽谈，寻求完成估值100亿美元的C轮融资。这一消息在当时的AI行业内引发了广泛关注，凸显了资本市场对AI训练服务这一细分领域的强烈兴趣。新媒网跨境获悉，此次融资的完成，无疑将为Mercor在全球AI服务市场的进一步扩张注入强劲动力。

在与投资者沟通的过程中，Mercor方面表示，公司有望更快实现年化经常性收入（ARR）达到5亿美元的目标。这一业绩预期较Anysphere公司（知名产品Cursor的开发商）在推出核心产品约一年后达成此里程碑的速度更快，展现出Mercor强劲的市场增长潜力和商业模式的有效性。

Mercor对AI行业挑战的洞察

Mercor在其发布的一篇博客文章中向外媒阐述了公司创立近三年以来对AI技术发展的深刻理解。文章指出：“自Mercor成立以来，AI技术取得了惊人的进步。然而，它在处理那些驱动具有经济价值工作的微妙之处时，仍然面临挑战——例如平衡权衡、理解意图、培养品味，以及决定‘应该做什么’而非仅仅‘能够做什么’。”

这一表述揭示了Mercor的核心价值主张：即便是高度智能化的AI系统，在处理复杂、需要人类专业判断和伦理考量的任务时，依然离不开具备特定领域知识的专家输入和指导。这正是Mercor通过连接AI实验室与领域专家，赋能基础AI模型训练的关键所在。

运营数据透视与未来战略部署

从运营数据来看，Mercor的平台规模已相当可观。目前，该平台拥有超过30,000名注册专家，他们平均每小时可获得超过85美元的报酬。公司每日向这些承包商支付的酬金已超过150万美元。这些数据直观地展现了Mercor在专业人才服务市场中的活跃度及其对高质量人才的吸引力。

展望未来，Mercor明确了三个核心发展方向：

扩大其人才网络： 持续吸引更多高素质的领域专家加入平台，以满足不断增长的AI训练需求。
改进客户与承包商的匹配系统： 进一步提升技术匹配的精准度与效率，确保AI项目能够迅速找到最合适的专家支持。
构建新产品以自动化更多流程： 投入研发，通过技术手段实现更多运营环节的自动化，从而提高整体效率并降低成本。

行业背景与深层影响分析

在全球范围内，AI技术的飞速发展对高质量数据、专业知识标注以及模型验证的需求达到了前所未有的高度。尤其是在医疗、金融、法律、科学研究等对准确性和专业性要求极高的领域，AI模型的训练和优化离不开具备深厚行业经验的“人类智能”。Mercor的商业模式恰好精准切入了这一市场痛点，通过搭建专业桥梁，有效连接了AI研发方与稀缺的领域专家资源。

新媒网跨境认为，Mercor此次高达100亿美元的估值，不仅是对其创新商业模式和现有业绩的认可，更深层次地反映了AI产业向纵深发展过程中，对专业化、定制化服务需求的增长。这意味着未来AI领域的竞争，除了技术本身的突破，还将越来越多地体现在如何高效整合外部专业知识和人力资源上。Mercor的成功融资，可能会进一步激发其他市场参与者探索类似的AI服务生态构建，从而推动整个AI产业生态的多元化发展。同时，这也为全球跨境服务领域开辟了新的机遇，即通过专业的人力资源整合，赋能前沿科技的进步。

此外，Mercor在人才薪酬方面的投入也值得关注。其平均每小时超过85美元的报酬，凸显了领域专家在AI训练环节中的高价值。这种高投入也反向证明了AI模型在达到商业化应用级别前，对“人”的依赖程度依然较高，且专业人才的供给将成为制约AI发展速度的重要因素之一。Mercor在优化匹配系统和自动化流程方面的努力，正是为了解决这一难题，通过技术赋能来提升整体效率和可扩展性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/global-ai-over-10b-valuation-ai-training-boom.html