Brendan Foody：Mercor、AI 数据与未来工作

Mercor 联合创始人兼 CEO Brendan Foody 与 Harry Stebbings 讨论 AI 训练数据、企业智能体和风险融资。Stebbings 披露自己小额投资了 Mercor；Foody 对公司、客户和竞争对手的评价来自其 CEO 的立场。

Stebbings 询问安全事件以及收入停滞的传闻。Foody 确认发生过事件，但否认其他说法。他说 Mercor 聘请了 Mandiant 等安全顾问，与客户沟通，并在 60 天内新增约 3 亿美元年度经常性收入。这些是公司方面的陈述，不是独立的事件或财务审计。

Foody 回忆，他在一个周六得知事件，首要任务是控制事态、了解哪些内容被访问，并与客户及专家沟通。他说 Mercor 随后将安全加入公司价值观；这一回应不能证明未来不会再发生事件。

他认为网上讨论夸大了影响，并说一些评论来自与竞争对手有利益关系的人。他否认了有关数据被中国方面访问的一项指控。访谈没有独立确定事件原因、范围、归因或个别评论背后的动机。

Foody 预计 AI 安全工具的需求会增长，并说 Mercor 事件中的攻击者使用了编码智能体。他认为自动化工具可以让攻击者更快检查更多代码，而防守方也可以使用 AI；对这次事件的说法是他的描述，节目没有提供取证结论。

被问及 Mercor 是否失去 OpenAI 和 Meta 客户时，Foody 说与 OpenAI 的关系仍在持续并有所加强。他说与 Meta 的合作仍处于暂停状态，拒绝详细讨论，并补充说他认为 Meta 与 Scale 的关系是一个因素。客户没有在访谈中独立确认这些描述。

Foody 否认 Mercor 向 Micro1 员工发出数百万美元签约奖金的要约。他说，一名员工联系过一些人并提到可能的奖金，其中一条消息提及 50 万美元，但之后没有发出正式录用函。这是他对报道中指控的回应，并非独立验证的招聘记录。

他否认 Amazon 曾试图以 130 亿美元收购 Mercor 的传闻，并拒绝讨论其他收购事项。被问及假设性的 300 亿美元报价时，他说不会出售，因为他相信独立经营最有利于追求公司的使命；对话没有证明存在这样的报价。

Foody 预计十年后工作岗位会更多，但承认过渡期间会出现大量岗位替代。Stebbings 质疑，在 AI 能力迅速进步时，历史上的调整是否能够足够快地发生；两人讨论的都是不确定的经济结果。

Foody 将 Mercor 的 Apex 评估描述为衡量模型能完成不同行业哪些任务的一项工作。他引用该评估的进展，但访谈没有提供方法、独立验证，也没有证明某个分数能直接等同于整个岗位的自动化。

他认为生产率可以创造对新工作的需求，并说 Mercor 每天向人才网络支付超过 300 万美元。他预测一年后该金额可能增加到三倍或四倍；支付额是公司方面的说法，未来数字则是预测。

Foody 预计，训练和管理智能体会成为重要的工作类别。他设想员工将重复的客服或法律工作流程编码给智能体，同时承认组织也需要捕获目前存在于员工头脑中的隐性知识。

他认为，能力不断增强的模型可能帮助清理和整理数据，而人类提供组织上下文。这些是对未来能力的预期；访谈没有证明敏感数据可以在缺少适当控制的情况下准确或安全地处理。

关于专业化数据提供商，Foody 说细分公司可以创造价值，但认为 Mercor 从聚合、可复用工具和他所称超过 500 万人的人才网络中受益。其网络规模和客户偏好说法未经独立验证。

Foody 预计，如果市场调整，行业会出现整合。他说 Mercor 持有超过 5 亿美元现金、利润丰厚，过去现金消耗有限；访谈没有提供财务报表来证实这些数字。

被问及所报告收入是否只是商品交易总额时，Foody 说 Mercor 报告的收入通常具有 30% 至 40% 的毛利率。他解释，公司招聘专家、提供工具和协调服务，并交付完整任务。这是管理层对业务的描述，而非会计意见或经过审计的财务呈报。

Foody 说，质量检查可以帮助判断应招聘哪些专家，并认为少数任务可能创造数据集的大部分价值。他以 1 万个任务中的 2000 个创造主要价值为例，这是一种经验性说明，而不是独立测量得出的规律。

他将软件工程、金融、医疗、法律和咨询列为需求领域。他预计实验室会寻求更长期、涉及多人协作的训练和评估任务；他对模型能力的时间预测，不代表这些任务已经能够可靠自动化。

Foody 说 Mercor 可以调动许多领域的专家，但尤其重视既有领域知识、又熟悉前沿模型的人。他认为实验室需要广泛覆盖真实工作中的上下文和任务；这反映的是他所说公司观察到的需求。

Foody 回顾融资历史：他说，2023 年 9 月的种子轮以 2300 万美元投后估值融资 230 万美元，当时收入年化水平接近 100 万美元。金额和时间来自他的回忆，并非经过验证的融资文件。

他说，A 轮投后估值为 2.5 亿美元，收到投资条款清单时收入年化水平约为 250 万美元。他回忆了雄心勃勃的内部预测，并说业务超过了预期；这些是管理层对过去表现的描述。

Foody 介绍与 Felicis 的会面，并说当收入约为 2000 万美元时获得了 20 亿美元估值的条款清单。Stebbings 披露自己在该阶段小额投资。Foody 认为，以当时收入衡量，这一轮的价格最令他不安，但事后他认为投资表现成功。

他说，业务后来达到约 4 亿美元收入年化水平，并收到 100 亿美元估值的另一份条款清单。被问及下一轮时，他说有更高报价，但公司盈利，正在花时间选择合伙人。未来条款和回报尚未确定。

Foody 预测，未来一年服务模型实验室的基础设施企业会比建立在模型上的应用公司表现更好。他认为前沿提供商可以增加应用功能，而数据网络和计算资源可能形成优势。Mercor 本身向实验室销售基础设施，因此这是带有商业利益的论点。

他说，如果有足够能力，Mercor 可以满足更多需求，并推测公司也许能提价而不大幅影响需求。他还说，公司考虑的是长期客户和专家关系，而不只是短期定价。访谈没有测试这两项价格弹性估计。

Stebbings 披露自己投资了应用层公司，并认为法律软件可以通过工作流程深度、销售、采用和客户服务形成防御力。Foody 反驳说，模型能力不断增强，应用软件可能更容易重建；他们的分歧属于对竞争的预测。

Foody 预测，智能体一年内将能够构建完整 SaaS 应用。他说，组织之间的集成或连接等网络效应仍可能保护一些既有企业。这些是关于技术和竞争的假设，并非目前所有 SaaS 产品都能复制的证据。

他区分售前分发和售后部署。在他看来，帮助客户捕获隐性知识并调整智能体，可能比单纯销售软件更有防御力；这与 Mercor 自身的服务和数据业务相一致。

Foody 看好 AI 支持的服务机会，但提醒公司必须真正通过 AI 获得效率。他说 Mercor 的交付团队约有 100 至 150 人，并描述了 AI 项目经理端到端管理的第一个项目。所述体验和自动化效果来自公司，未经独立评估。

Foody 认为，价格性能改善可能增加模型总需求。他说 Mercor 目前在内部智能体 token 上的支出超过员工薪酬；这是一个引人注目的公司特定说法，但访谈没有提供费用明细。

他描述了用于面试、候选人排序、会计和欺诈检测的智能体，每项都有评估来选择模型并管理价格性能。他说 Mercor 已进行超过 500 万次面试；这一数字及评估质量均未经独立验证。

Foody 预测，企业将越来越多地针对自身工作流程评估模型并在提供商之间切换。他预计 API 层竞争会加强，但用户习惯和应用工作流程仍可能形成黏性；切换成本和模型可比性会因部署而异。

他猜测五年后，一般企业在计算上的支出可能超过员工人数相关支出。这是长期预测，不是实测行业趋势，并取决于不确定的价格、人员配置、采用程度以及计算和人工费用的定义。

Stebbings 质疑评估能否反映真实工作。Foody 同意学术基准可能无法体现业务结果，并主张测试涉及同事、文档和交付物的完整工作流程。要支持这类结论，评估仍需仔细设计和验证。

两人讨论初创公司使用前沿模型作为参考，同时调整开放模型以降低成本。Foody 预测总体需求会增长，开放模型竞争也会增强，并预计未来大量推理将使用开放或定制模型。他也认为领先实验室是有吸引力的投资；这些是预测，不是建议。

被问及五年后的估值时，Foody 推测至少一家领先实验室可能超过 10 万亿美元。他认为 Nvidia 仍会重要，但预计芯片竞争会增加。这些高度不确定的估值和市场份额猜测不是事实或投资建议。

Foody 担心 AI 收益分配不均，同时认为将计算资源分配给生产率高的公司可能有效率。他说仍需处理价值集中的社会影响；他没有提供能够证明某种分配结果的政策模型。

他提议取消美国收入处于后半部分人群的所得税，并考虑资本利得税或碳税等其他收入来源。Stebbings 反对，认为提高资本利得税可能抑制投资或鼓励迁移。Foody 同意需要分析迁移影响；这是一场政策辩论，不是税务建议，也不是经过验证的收入估算。

Foody 描述了见到成功创始人后，发现许多人也是平易近人的同龄人。他说，看到朋友创业扩大了自己对可能成就的想象；这是一条个人经验，并非所有人都同样容易获得成功的主张。

对于欧洲模型生态，他预计现有实验室聚集的人才和资本很难被逆转，但认为后训练、应用和本地化可能有价值。这些是他的竞争和地缘政治预测，不是对任何地区固有能力的结论。

他说，本地化数据可以让模型更适用于不同法律辖区，同时预测大型实验室也会投资这类工作。他的例子涉及潜在的模型适配，并非模型有资格提供特定司法辖区法律建议的证据。

Foody 说，研究人员竞争激烈，并回忆一名候选人据他了解收到 Meta 约 2000 万美元年薪的报价，随后澄清可能是流动性较好的股票。他还说顶尖研究人员每年可能获得价值数千万美元的股票。这些轶事和薪酬数字未经验证，也不代表典型薪酬。

他预计一小部分人的异常高薪会持续，而具有相关经验的人才供应可能扩大。调整的幅度和时间仍不确定。

Foody 说 Mercor 从约 40 人增长到数百人，财务和法律支持帮助管理层跟上增长。这些人数及规模比较是他的估计，并非独立审计的公司数据。

与主持人对人力资源部门的批评不同，Foody 说，随着年轻团队扩张，人员职能和清晰反馈变得重要。他说 Mercor 没有强制执行 996 工作制，同时描述了自己和其他领导者的长工时；这是他对公司政策和文化的说法。

在快问快答中，Foody 说他希望 Mercor 在未来几年上市，但不会急于在今年或明年进行。这是愿望，而不是已宣布的发行或时间表。

他说，前沿实验室的收入增长增强了他对其长期重要性的信念，但拒绝在 OpenAI 和 Anthropic 之间选择投资对象。他还称赞一位竞争对手重视研究；他给出的排名和市场份额属于个人判断。

Foody 感谢 Prod 社区中一些人在 Mercor 早期提供建议、业务和营运资金支持。他说这些人没有取得股权，并在结尾承认，许多不同情况都可能让公司的结果完全不同。