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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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Josh Bersin：AI助力超级员工崛起
Josh Bersin推出开创性的研究报告《超级员工的崛起》，深入探讨人工智能对未来工作的影响。作为今年的标志性研究，它为领导力、技术和人力资源定义了路线图。
劳动力和工作环境
我们正在进入政治变革、经济混乱和劳动力市场变化的一年。正如我最近讨论的那样（《未来动荡的一年》），全球正经历一线和蓝领工作的人才短缺（美国失业率仍为 4.1%），而白领就业正在疲软。首席执行官们正在投资人工智能，以提高生产力，而员工们则要求接受再培训。许多核心价值（多样性和包容性、薪酬公平、远程工作）仍然面临挑战。
企业相信人工智能将改变他们的业务，因此对技术的投资呈爆炸式增长。然而，历史告诉我们，这种 “以人工智能为基础的再造 ”是以人为本的，而不是以技术为本的。正如研究指出的那样，人工智能革命虽然令人兴奋，但其核心是重新设计我们完成工作的方式。而这正是人力资源部门的职责所在：在一个高度智能化的系统世界中，我们如何重新设计、重新培训和重新部署人员。
了解超级员工和超级员工公司
让我们从最基本的开始。公司中充斥着围绕传统的以人为本的工作而设计的业务流程、工具和工作模式。从销售、营销到制造，每项工作职能都是围绕过去的老式工作体系设计的。
换句话说，我们把公司当作 “人的机器 ”来运营。我们设计出一套工作岗位和工作系列，然后招聘、培训和提拔员工，使他们不断成长。这种模式造就了一个庞大的公司，其中充满了技能挑战、人员晋升需求和业务变革时的脆弱性。
数字革命定义了过去 27 年的转型，确实加快了速度。它使许多流程自动化，并开辟了自助服务、电子商务和直接消费者交易的思路。但它并没有从根本上改变公司的组织方式：相反，它加速了我们已有的流程。
突然之间，有了人工智能，一切都不同了。作为有史以来最智能、最渴求数据的技术，人工智能将整合并重新定义每一个业务流程，为每一位员工提供 “超能力”。这种向副驾驶、代理、数字双胞胎和智能平台的转变，迫使我们重新思考我们的组织方式、我们的工作以及我们对 “工作 ”的定义。
我们正在打造一家由超级员工组成的公司。
究竟什么是 “超级员工”？
超级员工是指利用人工智能大幅提高工作效率、业绩和创造力的人。随着日常工作的自动化，人工智能有可能增强每个人的能力，在消除某些角色的同时增强许多其他角色的能力。
“超级员工公司 "是一个拥抱这种转变的组织，它建立了一种适应性文化，让人们在这种文化中重塑自我。我们最新的 “动态组织 ”研究表明，这种随时准备变革的公司的业绩是同类公司的六倍。
正如超人克拉克-肯特学会了引导自己的力量一样，我们也必须学会利用人工智能来提高个人和团队的绩效。这意味着不仅要将现有任务自动化，还要重新思考如何完成工作，赋予员工更多能力，并创造发展机会。
历史的视角： 从自动化到自主化
我们以前见过自动化浪潮，但这次有所不同。
过去，我们使用机器将工匠和技工的工作自动化。焊工、农民或鞋匠将自己的专业技能植入机器，这样他们的手艺就能以低成本实现规模化。专家并没有消失，相反，他或她帮助设计了机器。
人工智能对白领工作也是如此。作家、分析师、营销人员和销售人员现在都拥有了超能力，他们可以利用自己的技能推动规模化发展。人工智能不会取代这些特殊的个人：它能增强他们的能力，扩大他们的影响力。
但对于人工智能而言，我们要走得更远：它不仅能自动完成任务，还能成为同事：倾听、学习、推理和行动。因此，新的、更好的工作岗位应运而生，包括设计、培训和管理人工智能。
向超级员工的转变无处不在：从零售店店员到护理主管，再到高级行政人员。
新的企业要务： 重新设计工作和岗位
这种转变不会不费吹灰之力。
如今，随着人工智能系统的不断成熟，我们面临的挑战不是实施人工智能，而是围绕人工智能重新设计工作和业务流程。这就是为什么人工智能的成功是一个人的问题，而不是技术问题。如果你不能正确认识这一点，你的人工智能转型就会滞后。
学术研究表明，45% 的变革管理项目都以失败告终，而其中 72% 的原因在于 “人的阻力”。因此，请考虑一下这个问题：
埃里克-布林约尔松（Erik Brynjolfsson）在《2022 年》一书中援引他和其他人的研究写道："在机器学习技术上每花费 1 美元，公司可能需要在无形人力资本上花费 9 美元。
请看下面的四阶段模型，我们在横向上看 “现有工作 ”与 “重新设计的工作”，在纵向上看产出水平。
人工智能转型从辅助开始，然后到增强，再到工作替代，最后到自主。绩效提升的水平呈指数级上升。
这一重新思考业务流程的过程需要时间。电力发明后，公司用电机取代了马力驱动的机器。几十年后，工程师们意识到，我们可以通过整合整个供应链来重新设计整个生产流程。
同样的情况将再次发生。我们可能会从自动化电子邮件和数据访问开始，但随着时间的推移，我们会建立 “数字双胞胎 ”和可配置的代理来管理整个项目和业务流程。
我们的一个客户建立了一个完整的平台，可以通过人工智能采访利益相关者、导入文档、建立培训计划并发布培训和认证计划。人类仍然需要，但现在他们是完善产品的 “超级策划者 ”和 “工匠”。原来需要 3-6 个月的新程序，现在几天就能生成。
现在，这种重新设计的方法已被用于索赔分析、销售促进、RFP 生成和工作场所设计。(我们在报告《伽利略的 100 个用例》中介绍了数十种人力资源解决方案）。
工作重新设计的挑战
如何实现？业务团队和人力资源团队按照以下阶段开展合作。
提高现有工作的效率： 利用人工智能提高现有工作的效率：与以前的工作一样，使用新工具让工作更轻松。例如，办公室工作人员使用 MS Copilot。
自动化任务，扩大规模： 工程师使用人工智能编写代码。营销人员自动制作视频和营销活动。人力资源经理可快速创建职位描述或分析绩效。
整合流程，提高生产力： 代理现在可以处理多个相关步骤。零售店店员自动为顾客结账；护士使用机器监控数十名病人并进行诊断；人力资源经理在几分钟内建立学习程序。
利用自主性实现更多： 人工智能管理多步骤流程（客户服务、候选人沟通、招聘、活动设计），而员工则 “管理 ”数字员工。
这样就产生了四种类型的超级员工：
一个例子： 人力资源业务合作伙伴
人力资源业务合作伙伴（HRBP）是一项不断变化的复杂工作。
配备了 Galileo™ 等人工智能的人力资源业务合作伙伴 (HRBP) 可以自动分析人员流动、生产率、个人绩效和领导潜力。人工智能人力资源代理可以帮助将求职者与多种要求进行比较。分析、指导和招聘速度都会提高，HRBP 现在就是一名超级工作者。
然后，转变还在继续。如果我们把人工智能交给管理人员呢？我们还需要 HRBP 吗？(IBM 已经迈出了这一步）。
是的，现在 HRBP 管理人工智能。就像 Wayze 可能会自动驾驶你一样，有人在幕后监控你的行程，以便在出错时帮助你。这个 “超级员工 ”的工作就是人力资源副总裁的升级版角色。
人工智能是创造就业机会的技术
许多新的工作岗位将被创造出来。谁来维护人工智能的知识库？谁来确保数据隐私和安全？谁来处理出现的道德问题？谁来监控人工智能以确保其训练有素？一旦有了这些多步骤的数字员工，谁来管理他们？
这些都是超级员工的新工作。
2025 年的五个当务之急
我们如何才能成功实现这一转变？
以下是我们研究中详细阐述的五大要务：
重新设计工作、岗位和组织模式： 关注客户，关注如何衡量成功，然后应用人工智能。这就是我们所说的 “基于生产力的工作设计”。利用上述模型，将工作分解为各种活动，评估人工智能解决方案，并确定人类与人工智能的共同作用。
创建动态人才模型： 传统的 “从聘用前到退休 ”模式已经过时。我们需要一种更加动态的方法，让员工在不同角色和项目间流动。优先考虑内部流动，培养成长文化。通过提高现有员工的生产力，注重 “物尽其用”。注重建立 “人才密度”。
重新思考薪酬、奖励和绩效： 从传统的薪酬模式转向基于角色、技能和产出的 “系统奖励”。新角色可能需要更高的薪酬，而不是更低的薪酬。(Lightcast认为，拥有人工智能技能的员工可获得45,000美元的溢价）。
完善领导力和文化： 注重以人为本的领导力：这是一个变革的时代。确保领导者了解人工智能，促进创新，关注生产力而非人数。在每个职能领域启动共同设计项目。让一线员工参与转型工作。
加快向系统化人力资源®转变： 人力资源部门必须以顾问的角色开展工作。整合人力资源孤岛，组建变革推动团队。在人力资源中试用人工智能工具，并对人力资源团队进行人工智能培训。
让我举个例子。
我们的一个大客户是一家医疗保健公司，该公司在人力资源部门设立了一个 “变革赋能 ”团队，负责在整个业务中开展共同设计研讨会，帮助进行流程重新设计、角色设计、职位变更以及薪酬和奖励变更。他们建立了一套行之有效的工具和方法。人力资源专业人员轮流到这个团队接受教育。每个人力资源部门都应该成立这样的 “人工智能转型团队”。
人工智能不是来取代我们的，而是来增强我们的能力的。
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