文件披露:Mercor的高速增长高度依赖头部AI大厂

资讯机构《The Information》获取的财务资料显示:成立三年的数据服务商 Mercor 依靠大量外包人员对大模型进行标注调教、优化 AI 输出质量,公司业务增速迅猛,但营收来源高度集中于各大基础大模型企业。
文件数据显示,Mercor 今年上半年总营收达到6.14 亿美元,该数值较 2025 全年总收入大幅上涨 70%。上半年约 91% 的营收都来自各大基础模型厂商。Mercor 向潜在投资人透露,其核心客户名单包含 OpenAI、Anthropic、谷歌深度思维,同时也覆盖 Reflection AI(开源模型厂商)、Thinking Machines Lab 这类新锐 AI 实验室。
客户高度集中于头部 AI 巨头,也让投资方生出隐忧:这类 AI 配套服务商的成长命脉攥在少数大客户手中。一旦大厂更换合作商、或是选择自研标注训练体系,Mercor 的高速增长态势会瞬间遇冷。目前 Mercor 正在推进新一轮融资,知情人士透露,本轮投后估值有望达到200 亿美元,相较去年秋季估值直接翻倍。
估值抬升的背景下,Mercor 今年 3 月曝出卷入供应链黑客攻击事件。《连线》杂志报道称,受此事影响,元宇宙平台 Meta 当即暂停了与 Mercor 的全部合作。Meta 还持有 Mercor 竞品 Scale AI 49% 的股份,截至目前 Meta 并未恢复和 Mercor 的合作关系。
Mercor 上月对外回应,本次数据泄露事件对客户信息造成的影响十分有限,仅有极少数外包人员的敏感资料遭到窃取。
公司预判,未来五年内这种客户集中化的现状将会逐步改善:公司计划面向更多 AI 初创公司输出模型评测、模型训练服务(例如需要调校定制模型的应用开发企业),同时拓展传统大型企业客户,帮助企业校验自研智能体的运行稳定性。募资资料显示,Ramp、Blue Owl、花旗等金融机构现已成为该公司客户。
Mercor 预测:最晚 2028 年,来自 AI 初创企业与财富 2000 强传统企业的总收入规模,将会超过基础大模型厂商贡献的营收;到 2030 年,基础模型客户营收占比将回落至总营收的三分之一以内,而财富 2000 强企业营收占比将升至 57%。

营收暴涨的背后,这家企业还存在多项经营约束:
公司需要将约三分之二的全部营收发放给外包人员,这批从业人员包含律师、医师、文案创作者、博士等高学历群体,负责对 AI 回答内容打分校验。高额人力支出导致公司去年毛利率仅 27%,今年二季度毛利率为 33%。公司内部预测:2027 年毛利率提升至 46%,2030 年毛利率攀升至 56%。
Mercor 现阶段毛利率水平和 OpenAI、Anthropic 相差不大;两大 AI 巨头也曾因算力成本飙升,没能达成自身此前的毛利率目标。不过 Anthropic 在去年年底给出预期,2029 年毛利率有望达到 77%;OpenAI 今年早些时候预测,2029 年末公司毛利率将逼近 70%。
头部大模型企业的盈利水平对标顶尖软件公司(例如 GitLab 最新季度毛利率高达 86%),Mercor 与之仍存在明显差距。
营收飞速扩张
Mercor 由大学肄业的布伦丹・富迪与两名高中同窗联合创办,在一众 AI 数据标注赛道企业里稳居头部行列。同赛道玩家还有 Scale AI、Handshake AI、Surge AI,各家主营均是为 AI 企业提供专业训练数据,用于模型优化与微调。
今年 6 月,Mercor 年化总营收(月度营收 ×12)达到 20 亿美元,较今年年初直接翻倍;企业向投资方预估,2026 年年化总营收将冲高至 28 亿美元。
竞品 Handshake 同期业绩同样暴涨:1 月至 4 月营收涨幅 82%,年化营收接近 10 亿美元。
该类重度依靠人工外包的商业模式,正面临新型方案的冲击:不少企业搭建 Salesforce、Excel 等商用软件的虚拟仿真环境,通过强化学习训练 AI 学会操作各类办公系统。多名研究人员表示,在不少专业场景下,这类虚拟仿真训练环境的效果优于人工标注。
本月上旬,Mercor 宣布收购强化学习环境研发企业 Deeptune。Mercor 表示,本次收购能够快速搭建高度仿真的软件应用训练环境。同时公司认为,人工调教 AI 的市场需求依旧会持续增长,尤其是法律案件这类高风险、复杂的业务场景,人工审核标注无法被完全替代。
公司去年首度实现小幅营业利润,金额为 900 万美元;内部预估今年营业利润将暴涨至 2.26 亿美元,明年进一步增至 17 亿美元。营业利润率方面:去年仅 3%,今年升至 12%,2027 年达到 26%,2030 年最终抵达 45%。按照这份盈利预期,Mercor 的盈利效率将看齐顶级软件上市公司(帕兰提尔一季度营业利润率恰好为 46%)。
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