Mercor获7.5亿美元D轮融资：估值200亿美元，英伟达参投

智东西11月11日消息，美国AI训练数据公司Mercor昨晚宣布完成7.5亿美元（约合人民币50.38亿元）D轮融资，英伟达、Zoom和Benchmark等机构参投。融资后估值达200亿美元（约合人民币1343.34亿元），相比去年10月C轮融资后的100亿美元（约合人民币671.67亿元）翻了一倍。据悉，这笔交易还包含员工股份出售安排。

按照Mercor的说法，本轮资金将投向模型评估、后训练基础设施和相关研究，帮客户检验模型能不能胜任工作，再通过进一步训练提升表现。公司还打算搭建更多环境，让智能体在其中练习复杂工作流程，把此前只提供给前沿AI实验室的训练与评估服务推广到更多企业。

Mercor联合创始人兼联席CEO布伦丹·福迪（Brendan Foody）在同步发布的融资博客中透露，公司运行AI模型的推理支出已经是员工薪资的三倍，不过AI提升团队工作表现带来的收益，足以覆盖这笔开销。

Mercor成立于2023年，总部设在美国旧金山。它把各领域专家和科技公司连接起来，提供训练数据和模型评估服务，让专业人士的知识用于训练、测试和改进模型及智能体。据Mercor披露，其专家网络覆盖超过500万人，这些专家为模型提供具体工作中的经验和判断。Mercor透露，医生能帮AI识别容易被忽略的早期预警信号，银行从业者可训练智能体做财务分析，律师则能帮模型改进对判例的推理。

Mercor由CEO布伦丹·福迪、CTO阿达什·海尔马斯（Adarsh Hiremath）和COO苏利亚·米达（Surya Midha）三位00后于2023年共同辍学创立，创业时三人仅19岁。他们在高中辩论队结为好友，海尔马斯曾就读于

▲CTO希雷玛斯、CEO富迪、COO米德哈（从左到右）

在本轮之前，Mercor累计融资约4.84亿美元（约合人民币32.48亿元）。2025年10月，公司完成3.5亿美元（约合人民币23.51亿元）C轮融资，估值达100亿美元（约合人民币671.67亿元）；同年2月完成1亿美元（约合人民币6.72亿元）B轮融资，两轮均由Felicis领投。2024年9月，Mercor称已完成Benchmark领投的3000万美元（约合人民币2.02亿元）A轮融资；同年1月披露360万美元（约合人民币2418万元）融资，由General Catalyst领投。

11月10日，Sapphire Ventures在本轮投资公告中披露，Mercor年化总收入已突破20亿美元（约合人民币134.33亿元），并产生正自由现金流。

据Sapphire介绍，Mercor最初通过AI帮企业招聘人才，后来转向为AI模型提供专家训练数据。目前该公司仍用AI主导的面试筛选专家。

Mercor表示，公司目前正根据企业的真实业务场景搭建定制化评测体系，用来检验智能体是否能遵循内部规章、把具体任务做完，并以此为基础安排后训练与模拟环境演练。福迪的看法是，每个行业都会需要能真正胜任具体工作的AI智能体，企业也得拿自己的业务任务去训练和评估它们。

结语：三季度AI创企吸金近7000亿，法律、金融等领域数据较为稀缺

据Crunchbase统计，2026年第三季度，AI创企共融资1020亿美元（约合人民币6851.03亿元），占全球风险投资总额的64%。这轮融资热潮中，训练数据与模型评估等配套服务同样拿到了资本支持。Mercor瞄准智能体在企业中的应用，为模型提供专业任务的训练数据和评测。企业要求AI掌握行业知识、使用内部系统，并按业务规则完成工作，这给专业数据服务带来了需求。

Mercor与投资方判断，法律、金融等领域的工作经验很难被公开网络数据充分覆盖，企业内部的操作规范同样不在其中。专业人士正好能据此设计任务、产出数据，并对模型表现作出评价。但企业掏钱买这些服务，最后还是要看AI究竟能把工作推进到什么程度。对Mercor来说，训练和评估除了帮客户提升任务完成质量、少一些人工返工，还得替客户算清楚：AI带来的收益怎么覆盖投入。