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						【硅谷】Mercor完成3.5亿美元C轮融资,估值达100亿美元:引领“人类训练AI”的新劳动形态
						HRTech概述:硅谷公司 Mercor 近期完成 3.5 亿美元 C 轮融资,估值约 100 亿美元。它所做的,就是将医生、律师、银行家等领域大牛纳入平台,帮助他们指导AI模型理解判断、意图与专业经验。这样的角色不是重复性劳动,而是“专家 → 训练师”的转型。
在AI浪潮加速重塑全球劳动力市场之际,总部位于旧金山的AI科技公司 Mercor 宣布完成 3.5亿美元C轮融资,由 Felicis 领投,Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等共同参投。此轮融资使公司估值达到 100亿美元,较上一轮增长约五倍,成为AI经济领域增长最快的独角兽之一。
人机协作的新范式:从执行者到“AI训练师”
Mercor成立于2022年,由联合创始人兼CEO Brendan Foody 与CTO Alex Kovacs 创办,定位于“连接人类专才与AI经济”的桥梁。公司构建了一个覆盖全球的专业人才网络,现已拥有 3万多名专家,每天支付超过 150万美元 的报酬,净推荐值(NPS)超过 65。
这些专家来自医疗、法律、金融、工程等领域,他们通过Mercor平台为AI模型提供真实世界的知识、经验和判断力训练。Mercor的核心理念是——AI不取代人,而是由人来训练AI,让机器学习人类的判断、意图与品味。
CEO Brendan Foody在公司公告中表示:“AI的每一次进步,都会释放新的‘人类潜能’。我们看到越来越多的专业人士从重复性劳动中解放出来,专注于AI无法可靠完成的高价值工作。”
投资人押注“Human + AI”经济体
本轮融资的领投方 Felicis 创始人 Aydin Senkut 指出:“Mercor正在构建未来AI经济的基础设施,让人类智慧成为AI系统不可或缺的一部分。掌握专业知识、能够提供判断和反馈的专家,将成为AI时代最有价值的劳动力资源。”
Mercor的客户已涵盖多家前沿AI实验室和财富500强企业,广泛应用于医疗影像识别、金融分析、法律推理、企业智能体训练等领域。通过将专家的知识转化为模型评估与微调数据,Mercor帮助企业在保持合规与质量的同时,加速AI系统的落地和价值创造。
迈向“人类+智能体”的经济时代
Mercor表示,此轮融资将主要用于三大方向:
扩大专家网络规模,吸纳更多领域型人才;
优化匹配算法,提升专家与AI项目之间的匹配效率;
加速项目交付,强化人机协作流程与企业集成能力。
分析人士指出,Mercor正推动一种全新的劳动形态:人类不再是AI的竞争者,而是“AI训练师”。在未来十年,数以百万计的专业人士将以“教机器做事”的方式参与经济创造,让AI成为“被训练的学徒”,而非“取代者”。
人类潜能的再次解锁
随着AI逐步进入企业核心运营层,Mercor的模式代表了从“自动化”到“增强化”的转变——人机协作成为提升生产力的核心引擎。Foody认为,企业价值链将持续上移,“那些能把专业判断力转化为可学习标准的人,将成为AI经济中最具竞争力的群体。”
Mercor 融资历程一览:
2022 年(种子轮 Seed):融资约 360 万美元,投资方包括 Y Combinator 与 General Catalyst。
2023 年(A 轮融资):融资约 3,000 万美元,由 Benchmark 与 Felicis 领投,投后估值约 6 亿美元。
2024 年(B 轮融资):融资约 1 亿美元,主要投资方为 Benchmark 与 General Catalyst,估值提升至 20 亿美元。
2025 年 10 月(C 轮融资):完成 3.5 亿美元融资,由 Felicis 领投,Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等参投,公司最新估值约 100 亿美元。
						
					 
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						【美国】人工智能财富管理平台Era获得310万美元种子轮融资
						
总部位于加利福尼亚州旧金山的人工智能财富管理平台 Era 获得了310 万美元的种子轮融资。
本轮融资由 Northzone 领投,Protagonist 和 Designer Fund 参投。
公司打算用这笔资金扩大运营和开发工作。
Era 公司由技术资深人士、首席执行官Alex Norcliffe和首席运营官Lindsay Brady创立,利用人工智能提供个性化的财富管理建议,并自动执行金融任务。其人工智能建议由市场新闻和宏观经济数据提供支持,让用户了解公司盈利、就业报告和政府政策等话题如何影响他们的资金和投资组合的每日信息。该平台还将人工智能用于自动执行琐碎的财务任务,如估算税款和在账户间转移资金。为此,Era 引入了相关的市场新闻和宏观经济数据,以改进其建议。
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