21岁少年创立的AI招聘公司，凭啥估值20亿美元？

当同龄人在图书馆通宵赶论文时，三位21岁的辍学生正在硅谷掀起风暴：他们创立的AI招聘公司Mercor，最近以20亿美元估值拿下1亿美元B轮融资，更罕见地成为AI赛道“盈利独角兽”——本月预计收入700万美元，净利润100万美元。

Mercor首席执行官Brendan Foody最近在节目中表示，“Mercor正在训练的模型，比人类更懂如何预测工作表现。”

成立仅两年，Mercor已用AI筛选过30万份简历、进行了超10万场面试。据透露，Mercor过去六个月的营收环比增长超过51%，目前在软件工程、医药、法律和银行业等领域的职位需求量最大。

“在Mercor，收入增长速度快于团队扩张速度。”Foody说道。如今Mercor团队共75人，平均年龄仅22岁，预计到今年年底员工人数将扩大到100人。另外值得一提的是，Mercor最近还挖来了OpenAI前人力数据运营主管和Scale的前增长负责人为公司发展助力。

从辩论赛到创业路，用技术推动招聘公平

Mercor的创业故事颇具传奇色彩。Mercor的创始人Brendan Foody、Adarsh Hiremath和Surya Midha，曾是高中同学。2021年，三人曾组队赢得一场美国政策辩论赛的冠军，辩论的议题正与就业市场相关，特别是发展中国家存在的就业不公现象。这次辩论赛也成为了他们创业的源动力：一定要做点什么来改善就业环境。

出生于印度移民家庭的Midha和Hiremath，对此很有感触。Midha曾表示，单凭简历是否完美、是否有名企工作经验、是否出自名校，很多候选人就被“无情”淘汰，这让他深感不公平。于是，他们的目标变得更加明确：通过技术改变招聘机制，优先看重个人能力，创造更好的就业环境。

2023年1月，Mercor应运而生，最初只是一个副业，旨在帮助印度程序员找到当地的自由职业机会。短短几个月内，这个项目未依赖任何外部资金便赚取了百万美元收入，净赚8万美元。看到项目的潜力，Foody劝说两位好友退学，全身心投入Mercor。

去年，他们获得了蒂尔奖学金（Thiel Fellowship）——著名美国企业家Peter Thiel支持的项目，为辍学的年轻企业家提供资助。这为他和团队提供了巨大的资源与社交机会，帮助他们加速了创业进程。

此后，Mercor的融资之路犹如坐上火箭。2023年，完成了360万美元的种子轮融资，2024年，获得了3200万美元的A轮融资，估值迅速攀升至2.5亿美元。而就在最近，Mercor的B轮融资成功完成，估值涨幅达八倍，现已突破20亿美元大关。

Foody透露，这轮融资完全是投资者主动找上门来，仅用了两周时间便顺利完成。此次融资将用于进一步提升Mercor的AI技术，优化候选人筛选与预测能力，以更好地匹配求职者与企业需求，最大限度地发挥人类的才能。

既是“简历过滤器”也是“人才预言家”

与传统人工筛选简历的方式不同，Mercor通过AI技术全面颠覆了招聘流程。雇主只需上传职位描述，平台便能自动筛选简历、匹配候选人，并推荐最合适的人选。同时，Mercor还提供AI面试和薪资管理功能，极大提升了招聘效率。

对于求职者，他们需要完成一个约20分钟的AI面试，旨在评估其技能并创建个人资料。之后，平台会将求职者与相关职位进行匹配。Foody说：“我们通过收集候选人的绩效数据，利用这些数据来完善谁将在未来表现最佳的预测。”

最初，Mercor主要专注于招聘软件工程师以及运营、内容创作、产品开发和设计领域的技术人才。如今，软件工程师仍然是最抢手的人才，但他们也越来越多地寻求其他专业人士，如顾问、博士、银行家、医生和律师。

随着需求不断增长，Mercor大幅扩充了人才库，帮助人力资源团队评估了46.8万名求职者。印度仍然是Mercor最大的人才来源地，其次是美国，欧洲和南美也正在快速增长。

这一势头推动了Mercor的收入显著增长，主要来自于按小时收取的中介费。目前，公司的年化运行率（以最新月收入乘以12计算）已达到7500万美元。值得一提的是，Mercor已与全球顶尖的AI实验室合作，包括OpenAI在内。

“消除偏见”VS“制造失业”：Mercor的双面争议

遭遇争议似乎是技术革新的必经之路。当Mercor高调宣称其自动化系统不仅简化了招聘流程，还消除了“招聘偏见”时，有些人不以为然。因为AI可能继承训练数据中的隐性偏见，而人们又会无意识地吸收这些偏见。不过尽管如此，越来越多像OpenAI这样的科技公司，已经开始采用Mercor来招聘人才。

更大的争议集中在“AI失业论”，人们认为，Mercor有可能被一些公司用来顶替原本HR的工作。

对此Foody的回应是，Mercor的目标并非取代劳动者，而是通过自动化，让员工在更需要他们的领域发挥价值。

他解释道，在AI驱动的经济中，Mercor能帮助识别出那些AI无法替代的工作，那些需要人类智慧和创造力的岗位——如训练AI模型、做出复杂决策，或是创造性与战略性的角色。

“如果AI能够自动化90%的工作，而剩下的10%由人类承担，那么每一单位的人类经济产出将获得10倍的杠杆效应，”Foody进一步解释，“这意味着人们的工作方式正在发生变化，我们正朝着一个更加碎片化、类似零工的工作模式发展。”

Foody还认为，越来越多的公司会侧重于专业技能而非工作年限，企业将更倾向于雇佣短期项目的专家，而非依赖全职员工。“通过更智能的工作匹配，工作会变得更加高效。每个项目都应该由最适合的人来处理，而不仅仅是由那些有空的人来完成。” 他说道。