三个19岁辍学生，打造20亿美元估值

从 23 年初成立到估值 20 亿美元的独角兽，Mercor 用了两年。从 100 万美元到突破 1 亿美元 ARR，Mercor 则只用了不到一年。

ARR 指数级增长的 AI 初创公司不少见，但 Mercor 背后的三个创始人都只有 21 岁。Brendan Foody（CEO）、Adarsh Hiremath（CTO）、Surya Midha（COO）三个人是高中同学，相识于辩论队。三人一起在大学宿舍创立了 Mercor、随后决定辍学全职创业。

Mercor 是一家 AI 招聘初创公司。在人才招聘这个庞大的行业中，HR 需要人工筛选简历、人工面试、人工匹配岗位。而 Mercor 的核心理念是开发并训练 AI 模型，将一切流程自动化。Mercor 称，其训练的大模型能够用 20 分钟深度理解并精准预测候选人在一份特定工作中的长期表现。

但「AI 招聘」的概念背后，Mercor 现阶段最核心的应用是帮助包括 OpenAI 在内的 AI Labs 雇佣大量的专家合同工，来组建人力数据标注团队。

Mercor 曾是 Scale AI 的上游劳务供应商，但逐渐入局转身成为了人力数据标注市场的直接竞争者。Google 的 Machine Learning 团队称，Mercor 的标注质量在 6-7 分，Scale AI 则在 8-9 分。但 Mercor 的交付速度显著快于 Scale AI。

随着公开数据资源进一步耗尽，提升 AI 表现需要大量高质量、专有的人类数据。在察觉到这一关键转折点后，Mercor 迅速成为了 AI 供应链中的关键环节。在 Mercor 官网上，「Expert Model Trainer」一职在持续招募来自顶 尖大学的硕士、博士、律师、医生、咨询顾问、金融从业者等，每小时最高薪资 140 美元。

今天，Mercor 估值已经达到 20 亿美元，ARR 达 1 亿美元。今年 2 月，团队获 Felicis 领投的 1 亿美元 B 轮投资前只有 31 人，美国全职员工 11 人，印度合同工 20 人。此前投资方则包括 General Catalyst、Benchmark、Twitter 创始人 Jack Dorsey、硅谷风投教父 Peter Thiel 等。三位 00 后创始人也因 Mercor 成为历史上首 个全员共同获得 Thiel Fellowship 的创业团队。

真格基金一直专注「投人」的投资哲学。00 后创始人、AI 时代商科背景的创业者、高中同学变创业拍档，每个关键词都让 Mercor 值得深入研究。本期我们将详细拆解 Mercor 团队背景与创业经历，带你认识 20 亿美元估值 AI 招聘平台背后的三个年轻人。

Mercor 创始团队：CEO Brendan Foody（左） 、CTO Adarsh Hiremath（中）、COO Surya Midha（右）

- 使命驱动下的创业愿景：从印度工程师的就业困境中，Mercor 的创始人们看到全球人才市场的结构性不平等，希望用 AI 重构招聘流程。「劳动市场是世界上最 大、最 低效的市场。将人们和他们每天从事的工作更好地匹配起来，是最 大化全球效用的最重要的杠杆。」

- 反常识的勇气：19 岁时，三个创始人做出了辍学的大胆决定，从哈佛和乔治城大学退学、拒绝桥水基金的 offer，全身心 all in Mercor 的创业。

- 连续创业的不断实践：Mercor CEO Brendan 高中就开始「折腾」创业，从甜甜圈摊位到创办 AWS 咨询公司、云计算公司 Seros、再到创立 Mercor。

- 从想法到落地的快速执行：Mercor 成立于 ChatGPT 发布的两个月后，三个创始人在哈佛宿舍里搓出了*版 Mercor，并在没有任何外部融资的情况下实现了 100 万美元的年收入和 8 万美元的净利润。

01、相识：三个创始人在高中一起打辩论

Mercor 的三位创始人 Brendan Foody（CEO）、Adarsh Hiremath（CTO）、Surya Midha（COO）相识于湾区圣荷西的私立高中 Bellarmine College Preparatory。

三人都是校辩论队的成员。Adarsh 和 Surya 作为黄金辩论搭档，是历史上第 一支在政策辩论中赢得三项全国性赛事冠军的队伍，创下了校史纪录。他们的高中校长说，「Brendan、Adarsh 和 Surya 都是 Bellarmine 历史上最顶 尖的辩论选手之一。」

在政策辩论中，一支队伍只有两个人。Adarsh 后来将他和 Surya 的拍档关系看作是他们的第 一次创业尝试。选择合适的辩论搭档和选择合伙人一样重要，这意味着每人各自持有 50% 的「股份」，需要两人对彼此的成功有强烈的责任感。

02、天赋：CEO Brendan 早期的创业意识

Mercor 的 CEO Brendan Foody 出生于 2004 年。他从小患有读写障碍，但很早就展现出了创业意识。

从三年级起，Brendan 开始自学编程。八年级，他在学校里开设了一个甜甜圈摊位，把一打甜甜圈以 4 倍加价卖给同学。那一年他靠甜甜圈赚了几千美金。

到了高中，Brendan 开了一家咨询公司。他发现很多初创公司不了解 AWS 的免费云资源计划，于是他开始利用这个信息差为初创企业提供申请 AWS activate（免费云资源计划）的咨询服务，并向每家公司收费 995 美元。Brendan 在领英上表示，其咨询公司的企业客户达到数百家。这也是 Brendan 第 一次正式的创业尝试。

2021 年，Brendan 进入乔治城大学，专业为经济学。他在大一又一次创业，成立了云计算公司 Seros，希望在云端构建下一代个人计算机基础设施，通过创新设计将使用高性能计算的成本大幅降低。

03、起点：第 一版 Mercor 在宿舍里诞生

Brendan 在高中时已经清楚自己对传统教育体系没有太大兴趣。他曾经拒绝申请大学，但最终还是向父母妥协，入读了乔治城大学。他明确告诉父母，「我或许会进大学，但我也一定会辍学。」

Brendan 在一次采访中坦言，他曾经尝试过去实习，但始终无法进入「被动执行」的状态。即便一件事情不在他的职责范围之内，他也总是本能地跳出框架，去主动推动那些「应该完成的事情」。

Brendan 并非是技术背景出身。在一次采访中，当主持人问道是否建议小孩学计算机时，他表示不会特意鼓励他们学计算机，而是建议他们发展通用推理能力、探索真正让自己着迷的领域。他认为，未来*价值的能力是发现市场空白、具备反共识见解和产品品味，而非单一的技术能力。

在 Brendan 入读乔治城大学同时，Surya 也进入了乔治城大学外交学院就读。Adarsh 则被哈佛录取，专业为计算机科学。

创立 Mercor 的想法源自三个人的高中毕业旅行。Brendan 原本在为其 AWS 咨询公司招募新的开发者，但聊着聊着，Adarsh 和 Surya 分享了他们与印度工程师合作的经历。他们提到印度的人才在技术上极 具实力，却一直缺乏进入全球市场的机会。这让三人意识到，全球工程师市场中存在显著的匹配缺口——优秀的技术人才被困在信息与机会不对称的结构中。

Brendan 在采访中回忆道，当他决定再次创业时，「我在想，和谁一起创业最合适？答案就是他们」。Brendan 和 Surya 是大学室友，经常去哈佛找 Adarsh 交流。他们最初创立的是一个开发工作室，通过为一些早期初创企业提供软件开发服务以快速累积经验。

Brendan 在采访中回忆道，当他决定再次创业时，「我在想，和谁一起创业最合适？答案就是他们」。Brendan 和 Surya 是大学室友，经常去哈佛找 Adarsh 交流。他们最初创立的是一个开发工作室，通过为一些早期初创企业提供软件开发服务以快速累积经验。

在搭建这个开发工作室的过程中，他们从印度招聘了一批技术很棒、做事很高效的工程师。他们又一次发现，招来的人比所开发的软件更值得关注。

随着合作项目的增多，一个关键问题逐渐显现。对初创企业而言，寻找合适的开发者不仅困难，而且极为低效。有没有可能将人才匹配的过程产品化、自动化，并以此解决全球范围内的人才配置效率问题？

ChatGPT 发布两个月后，Mercor 在 Adarsh 的哈佛宿舍里成立了。三个人在宿舍里搭建了 Mercor 的第 一个版本，想尝试把印度的工程师与需要远程编程人才的初创公司匹配起来。

在没有任何外部融资的情况下，这个最初的副业项目在几个月内实现了 100 万美元的年收入，和 8 万美元的净利润。

04、决定：19 岁辍学 all in 创业

2023 年 6 月，在乔治城大学和哈佛大学结束大二后，Brendan、Adarsh、Surya 三人做出了大胆的决定——集体辍学、全职创立 Mercor。

对于他们来说，Mercor 不仅是一家创业公司，更是为了应对全球最 具挑战性和价值的问题之一：将人才与机会的匹配机制规模化。

为了全身心投入创业，Adarsh 拒绝了桥水基金的 offer、从哈佛退学。他回忆说，这并非基于理性权衡，而是一种「非理性的笃定」。「不是某个逻辑判断让我决定创业，而是一种情感的吸引——你就是想去解决这个问题，想和这群人一起做事，这件事值得投入整个人生。」

2024 年 3 月，Brendan、Adarsh 和 Surya 同时获得 Peter Thiel 基金会的 10 万美元奖学金，成为历史上首 个全员共同获得该奖学金的创业团队。Thiel Fellowship 专门资助不想按部就班读完大学的天才少年创业，往届获得者包括 Figma 的创始人 Dylan Field 和以太坊的创始人 Vitalik Buterin。

05、增长：从 100 万美元到 1 亿美元 ARR，不到一年

仅用 11 个月，Mercor 的 ARR 从 100 万美元增长到了 1 亿美元，月均增长率 41%。客户几乎覆盖了所有头部 AI Labs 和超大规模云服务商、为几十万名求职者提供了评估。而其估值也在从去年底到今年初的 6 个月内翻了 8 倍，达到了 20 亿美元。

Mercor 已然成长为全球增长速度最快的公司之一。

Brendan 在推特上描述了 Mercor 的愿景：

「想象一个世界。杰夫·贝索斯（亚马逊创始人）是个对冲基金投资人，霍华德 · 舒尔茨（星巴克创始人）是个推销员，里德·哈斯廷斯（奈飞创始人）是个老师。其实在不久之前，我们的世界就是这样的。在找到真正发挥出自身才能的工作之前，这正是他们在做的工作。

我们创立 Mercor，是因为劳动市场是世界上最 大、最 低效的市场。将人们和他们每天从事的工作更好地匹配起来，是最 大化全球效用的最重要的杠杆。

因此，我们的计划是：

1. 雇佣人员来训练 AI 模型

2. 借助这些合同，学习如何预测工作表现

3. 扩展到短期合同类岗位

4. 为所有岗位匹配人才」

Mercor 的第 一个关键点，是建立人类专家与大型 AI Labs 的精准匹配机制。人类数据市场正经历从「量」转移到「质」：从早期众包模式下的低、中技能数据生产，转向聚焦筛选顶 尖人才以提升模型表现的高质量数据合作。

「未来十年，AI 进步的要素是 GPU + 算法 + 专家数据的三角体系。当英伟达和学术界在持续突破前两者时，Mercor 则专注攻克最后一个关键维度。」Mercor B 轮融资领投方 Felicis 在其官网上写道。

这一战略源自行业底层逻辑的转移。GPU 逐渐不再稀缺，而高质量数据却越来越少。真正有价值的知识资产仍深藏在人类专家的思维之中。

此刻，Mercor 正沿着在向第二个关键点「AI 招聘」推进。基于每次人才匹配积累的数据，Mercor 的 AI 模型也在持续进化。在技术人才识别精度上，Mercor 称其已超过多数专业招聘官。今天的一名求职者通常只会申请有限数量的职位，而一家公司也只会考虑极少数的申请人。Mercor 认为真正的瓶颈在于，人们没有足够的时间和精力去全面了解、投递以及筛选。

Mercor 正在扩张其人才库。印度仍然是其最 大的人才来源地，其次是美国，而欧洲和南美洲的人才来源规模也正在迅速增长。 

06、文化：最看重的特质是「在乎」

在团队不断扩张的过程中，Mercor 逐渐形成了自己独特的人才观。CTO Adarsh 表示，「在挑选 Mercor 的员工时，我们意识到一点：很多东西是可以教员工的，不管是技术方面，还是市场推广方面，或是其他领域，但有一样东西无法被教会，你教不会他们去在乎。」

「在乎」指的是一种主人翁精神。相比于被动完成任务，「在乎」展现了员工的责任感与主动性。这是 Mercor 在招聘过程中最看重的特质。

这种价值观也体现在 Mercor 的工作文化中。有传言称公司实行 996，即每天早上 9 点工作到晚上 9 点，每周工作 6 天。

Adarsh 在推特上回应，「很多人都问我这个 996 的问题。我们 996，是因为我们不想让员工997。996 与其说是我们的目标，不如说是一种副作用。我们精心挑选那些真正认同公司使命的人一起共事。这样做的副作用就是，大家都迫不及待想推动公司发展，不想等到周一才上班。」

07、融资：没有主动找过投资人

截至目前，Mercor 已完成三轮融资共 1.3 亿美元。但有趣的是，Mercor 未曾主动计划融资。在 Mercor 早期，有人把 Brendan 介绍给 Benchmark 的合伙人 Victor Lazarte，但 Brendan 表示没有融资意向。Victor 被 Mercor 的潜力打动，仍坚持与他深入交流，最终促成了 Brendan 与 Benchmark 资深合伙人 Peter Fenton 在直升机上的会面。

投资方评价 Mercor 团队在第 一次见面时，就清楚地感受到他们与众不同。三个人形成了一种罕见的组合，极高的智力密度、彼此间深厚的信任，以及用 AI 应用重塑人才匹配的坚定愿景。

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