Drei Personen aus der Generation nach 2000, Schätzungswert 70 Milliarden Yuan.
Was bedeutet es, mit 22 Jahren aus dem Studium auszusteigen und ein Startup zu gründen und mit 24 Jahren ein Unicorn mit einem Schätzwert von zehn Milliarden US - Dollar aufzubauen?
Nach Informationen von Zhidx vom 28. Oktober hat das US - amerikanische AI - Recruiting - Unicorn Mercor heute offiziell angekündigt, neue Finanzierungen in Höhe von 250 Millionen US - Dollar (etwa 1,8 Milliarden Yuan) erhalten zu haben. Sein Schätzwert liegt nun bei 10 Milliarden US - Dollar (etwa 71 Milliarden Yuan) , was das fünffache seines Schätzwerts von 2 Milliarden US - Dollar (etwa 14,2 Milliarden Yuan) im Februar dieses Jahres ist.
Dieses 2023 gegründete AI - Startup hat bisher insgesamt Finanzierungen in Höhe von 350 Millionen US - Dollar (etwa 2,5 Milliarden Yuan) erhalten. Es hat die weltweit fünf besten AI - Labors wie OpenAI und Anthropic in seine Kundenliste aufgenommen. Innerhalb von 17 Monaten ist der Jahresumsatz von 1 US - Dollar auf 500 Millionen US - Dollar (etwa 3,6 Milliarden Yuan) gestiegen.
Das AI - Unicorn wurde von drei 00er - Nachwuchsgründern, die im zweiten Studienjahr aus dem Studium ausstiegen, gegründet: CTO Adarsh Hiremath, CEO Brendan Foody und COO Surya Midha. Sie haben 2023 jeweils aus Harvard University und Georgetown University ausgestiegen, um gemeinsam ein Startup zu gründen.
▲ CTO Hiremath, CEO Foody, COO Midha (von links nach rechts)
Der erste Geldbringer für sie war das AI - Recruiting. Mit Hilfe von KI werden Bewerbungsunterlagen gescreent, und schnell werden passende Stellen für Bewerber gefunden. Im Februar dieses Jahres hat Mercor auf Basis dieses umfangreichen Netzwerks von Fachkräften neue Geschäftsfelder wie Datenannotierung und Evaluierung von Large Language Models eröffnet. Das bedeutet, dass es Verträge mit bestehenden Fachkräften abschließt, um in kurzer Zeit Datenannotierung für Large - Language - Model - Unternehmen durchzuführen und professionelles Feedback zu geben. Derzeit beträgt die Gesamtzahl der von ihm verwalteten Fachkräfte 30.000, und die täglichen Gehälter aller Fachkräfte belaufen sich auf mehr als 1,5 Millionen US - Dollar (etwa 10,65 Millionen Yuan) .
Im Februar dieses Jahres hatte Mercor bereits einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 70 Millionen US - Dollar (etwa 497 Millionen Yuan) . Dank des neuen Geschäftsfelds der Evaluierung von Large Language Models hat dieses Startup eine "versteckte Goldgrube" im Bereich der Evaluierung von Large Language Models.
Die neuen Finanzierungen von Mercor werden von dem Venture - Capital - Unternehmen Felicis geleitet, an denen auch andere Venture - Capital - Unternehmen wie Benchmark, General Catalyst und Robinhood Ventures beteiligt sind. Die neuen Finanzierungen werden in drei Schwerpunktbereiche investiert: die Erweiterung des Unternehmensnetzwerks von Fachkräften, die Verbesserung des Matching - Systems und der Schulungsmöglichkeiten zwischen Fachkräften sowie die Bereitstellung schnellerer Lieferungen.
Es ist erwähnenswert, dass Scale AI, das zuvor von Meta Anteile erworben und dessen CEO "gepferdert" wurde, ein starker Konkurrent von Mercor war. Nach den Turbulenzen sind die Mitarbeiter und Kunden von Scale AI zu Mercor gewechselt, was auch zu einer Verdopplung seines Umsatzes geführt hat.
01. Ausstieg im zweiten Studienjahr und Fokussierung auf AI - Recruiting, versehentlich ein riesiges Netzwerk hochwertiger Fachkräfte aufgebaut
Die drei Gründer von Mercor tragen sehr auffällige Labels: 00er - Generation und Ausstieg im zweiten Studienjahr.
Hiremath, Foody und Midha waren Gymnasienkameraden und haben alle an der Bellarmine College Preparatory in San José studiert. Sie haben sich in der Schuldebattei kennengelernt und als Team den US - Policy - Debating - Wettbewerb gewonnen.
Es ist erwähnenswert, dass Foody bereits 2021 mit der Gründung eines Startups begonnen hat. Er gründete Serosin, mit dem Ziel, die Infrastruktur für die nächste Generation persönlicher Computer in der Cloud aufzubauen und die Nutzungskosten für Hochleistungscomputer um 90 % zu senken.
Im Jahr 2023 haben Hiremath, der im zweiten Studienjahr an der Harvard University studierte, sowie Foody und Midha, die im zweiten Studienjahr an der Georgetown University studierten, alle beschlossen, aus dem Studium auszusteigen und sich auf das Startup zu konzentrieren. Im selben Jahr wurde Mercor gegründet. Damals studierte Hiremath Informatik, während Foody und Midha jeweils Volkswirtschaftslehre und Diplomatie studierten.
Zu Beginn des Bestehens konzentrierte sich Mercor auf das Screening von Bewerbungsunterlagen mit Hilfe von KI - Technologie, die Suche nach den besten passenden Stellen für Bewerber und die Prüfung der Qualifikationen der Bewerber. Seine Zielgruppe waren hauptsächlich Softwareingenieure und technische Stellen im mathematischen Bereich.
Unternehmen, die Kunden von Mercor sind, beschreiben die Stellen und die erforderlichen Bewerber in natürlicher Sprache, wie z. B. "Vollzeit - Python - Entwickler mit Erfahrung in Computer Vision". Mit Hilfe seiner KI - Tools kann Mercor in wenigen Sekunden eine tiefe semantische Suchabfrage in Hunderttausenden von Bewerbungsunterlagen, persönlichen Portfolio - Websites, sozialen Plattformen wie X, AI - Interviewaufzeichnungen und GitHub durchführen, um die besten Übereinstimmungen zu finden.
Anschließend können die Kunden sofort die AI - Interviews der Bewerber ansehen und die passenden Bewerber mit einem Klick in das Unternehmen aufnehmen.
▲ Anzeige von Stellen auf der Homepage von Mercor
Nach Angaben auf der offiziellen Website des Startups hatte Mercor im Januar 2024 bereits einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz im Millionen - Dollar - Bereich und hat in 25 Ländern und Regionen ein Netzwerk von 100.000 Nutzern aufgebaut. Um den Bedarf an Personalrekrutierung zu erfüllen, hat Mercor sein Netzwerk von Fachkräften weiter erweitert und 468.000 Bewerber für Personalteams bewertet. Indien ist seine größte Quelle für Fachkräfte, gefolgt von den USA. Das Netzwerk von Fachkräften in Europa und Südamerika wächst schnell.
Bis Februar dieses Jahres hat Mercor bei der Durchführung des AI - Screenings von Bewerbungsunterlagen festgestellt, dass es versehentlich ein großes Netzwerk von Fachkräften aufgebaut hat, was genau das ist, wonach die großen AI - Unternehmen verlangen. Sie möchten diese Fachkräfte nutzen, um die immer komplexeren Large Language Models zu trainieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Dies liegt daran, dass mit der Verbesserung der Fähigkeiten der Modelle Fachkräfte in bestimmten Bereichen benötigt werden, um diese kurzfristig zu evaluieren. Das erfordert, dass AI - Unternehmen schnell passende Fachkräfte finden und ihnen kurzfristige Stellen anbieten.
Nachdem Mercor diesen Trend beobachtet hat, hat es schnell seine Geschäftstätigkeit erweitert und in die Bereiche der Evaluierung von Large Language Models und der Datenannotierung expandiert. Einerseits hat Mercor nun Auftragnehmer eingestellt, die die Qualität der Antworten von Chatbots evaluieren können, und Sundeep Jain, den ehemaligen Chief Product Officer von Uber, als ersten Präsidenten gewonnen. Andererseits hat es sein Netzwerk von Fachkräften weiter erweitert und das Screening von Stellen in vielen Branchen wie Juristen, Ärzten und Journalisten ausgedehnt.
02. Teilzeit - Fachkräfte arbeiten 20 Stunden pro Woche, 30.000 Fachkräfte können täglich 16 Millionen Yuan verdienen
Derzeit ist das Geschäftsmodell von Mercor für die Evaluierung der Fähigkeiten von Large Language Models allmählich reif geworden.
Mercor verwaltet derzeit 30.000 Fachkräfte weltweit. Diese Fachkräfte sind für Aufgaben wie Bildannotierung, Satzschreibung und die Bereitstellung von professionellem Feedback verantwortlich, um Chatbots zu helfen, menschliche Denk - und Ausdrucksfähigkeiten zu erlernen. Insgesamt können diese Fachkräfte täglich mehr als 1,5 Millionen US - Dollar (etwa 10,65 Millionen Yuan) verdienen.
Laut der Vertragsliste des Unternehmens, die von der Wall Street Journal erhalten wurde, umfassen die Aufgaben von Ärzten, die als Teilzeit - Datenmarkierer arbeiten, die Evaluierung von AI - Antworten im medizinischen Bereich und die Prüfung von von AI generierten medizinischen Forschungen. Ihr Stundenlohn kann bis zu 170 US - Dollar (etwa 1.207 Yuan) betragen, und in einem sechswöchigen Vertrag müssen sie mindestens 20 Stunden pro Woche arbeiten. Bei einer fünf - tägigen Arbeitswoche müssen die Fachkräfte im Durchschnitt mehr als 4 Stunden pro Tag arbeiten. Das bedeutet, dass Ärzte als Teilzeitbeschäftigte täglich mindestens 680 US - Dollar (etwa 4.828 Yuan) verdienen können.
Außerdem behält Mercor etwa 30 % bis 35 % des Stundenlohns von 100 US - Dollar (etwa 710 Yuan) pro Stunde, den der Kunde für Datenmarkierer zahlt, und gibt den Rest an die Auftragnehmer weiter. Der durchschnittliche Stundenlohn in ihren Verträgen beträgt etwa 85 US - Dollar (etwa 603 Yuan) pro Stunde.
Anfang dieses Monats hat Mercor seine eigenständige AI - Produktivitätsindex (APEX) angekündigt, mit der es AI - Modelle anhand ihrer Fähigkeit, wirtschaftlich wertvolle Wissensarbeit auszuführen, evaluieren kann. Derzeit umfasst APEX Aufgaben, die für vier Berufe stehen: Investmentbankassistent, großer Rechtsassistent, strategischer Beratungsassistent und Allgemeinmediziner (MD).
APEX v1.0 besteht aus 200 Fällen, die gleichmäßig auf Investmentbanking, Recht, Beratung und Medizin verteilt sind. Jeder Fall besteht aus einer Aufgabe (Aufgabenbeschreibung), einer Quelle (die erforderlichen Informationen zur Lösung der Aufgabe) und Bewertungskriterien (Kriterien zur Bewertung der Modellantwort).
Seine Erstellung umfasst fünf Schritte: Bildung eines Teams von etwa 100 Fachkräften mit erstklassiger Erfahrung in den vier Fachbereichen; die Fachkräfte erstellen Aufgabenbeschreibungen oder Aufgabenstellungen, die die gängigen Arbeitsabläufe in jedem Bereich beschreiben; die Fachkräfte erstellen Quellendokumente, die die relevanten Beweise für die Beantwortung der Aufgabe enthalten; die Fachkräfte erstellen auf die Aufgabe spezifische Bewertungskriterien; nachdem die Fachkräfte Aufgabenstellungen, Quellen und Bewertungskriterien erstellt haben, werden diese von einem separaten Team von Fachkräften geprüft, um die Qualitätssicherung zu gewährleisten.
Nach Angaben auf seinem Blog benötigen Fachkräfte zwischen 1 und 8 Stunden, im Durchschnitt 3,5 Stunden, um die Aufgaben in APEX zu erledigen.
Im Mai dieses Jahres hat auch die von OpenAI veröffentlichte Test - Evaluierungssammlung für medizinische Large Language Models, HealthBench, dieses APEX - System übernommen. Basierend auf den Evaluierungsergebnissen von APEX hat GPT - 5 den höchsten Score von 64,2 % erreicht. Das beste Open - Source - Modell ist Qwen3, das mit 59,8 % auf Platz 7 steht.
03. Die Turbulenzen bei Scale AI haben den Umsatz von Mercor in die Höhe getrieben, und es ist in eine Geschäftsstreitigkeit verwickelt
Abgesehen von den Einnahmen aus dem umfangreichen Netzwerk von Fachkräften hat auch die jüngste Krise bei Scale AI, einem Datenannotierungs - Startup, den Umsatz von Mercor in die Höhe getrieben.
Im Juni dieses Jahres hat Meta 49 % der Anteile von Scale AI für 14 Milliarden US - Dollar (etwa 99,4 Milliarden Yuan) erworben, was den Schätzwert von Scale auf erstaunliche 29 Milliarden US - Dollar (etwa 205,9 Milliarden Yuan) getrieben hat. Anschließend wechselte der Mitbegründer und CEO des Unternehmens, Alexandr Wang, als Teil des Deals zu Meta, um dort in der KI - Abteilung zu arbeiten.
Dies hat einige Kunden und Konkurrenten von Scale AI besorgt, ob es nach der Investition von Meta neutral bleiben und die Kundendaten schützen kann.
Deshalb hat dieser Deal tatsächlich den Umsatz von Mercor erhöht. Laut der Wall Street Journal, die auf informierte Personen Bezug nimmt, hat sich der Umsatz von Mercor seit der Investition von Meta in Scale vervierfacht.
Zugleich hat Mercor auch viele ehemalige Mitarbeiter von Scale AI eingestellt. Letzter Monat hat Scale AI Mercor verklagt und beschuldigt, es habe Geschäftsgeheimnisse gestohlen, und hat auch den ehemaligen Mitarbeiter Eugene Ling von Scale AI wegen Vertragsverletzung verklagt. Aus der Klage geht hervor, dass dieser Mitarbeiter versucht hat, Mercor einem der größten Kunden von Scale AI zu vermarkten, bevor er offiziell von Scale AI kündigte. Diese Klage hat bisher noch kein Ergebnis.
Außerdem gibt es eine Debatte um Mercor: Die Fortschritte in der KI könnten möglicherweise den Verlust von Arbeitsplätzen im Recruiting beschleunigen. Foody jedoch meint, dass Mercor keine Menschen ersetzt, sondern vielmehr einen Großteil der Wirtschaft automatisiert, um Menschen in Bereichen, in denen sie immer noch benötigt werden, wertvoller zu machen.
Er sagte der amerikanischen Tech - Zeitung TechCrunch: "Wenn die KI 90 % der Wirtschaft automatisiert, werden Menschen zum Engpass in den verbleibenden 10 %. Deshalb hat jede Einheit wirtschaftlicher Produktion, die von Menschen beigetragen wird, eine zehnfache Hebelwirkung, da der Rest bereits automatisiert ist. Das bedeutet, dass sich die Arbeitsweise der Menschen ändert, wenn wir zu einem zerteilteren, jobähnlichen Arbeitsmodell übergehen. Immer mehr Unternehmen beschäftigen heutzutage Fachkräfte für kurzfristige Projekte anstelle von Vollzeitangestellten."