人工智能实验室正通过一种新方式获取关键行业数据——不再依赖昂贵的企业数据授权合同，而是转向雇佣曾任职于投行、咨询公司和律所的前高管，借助他们的专业知识训练AI模型。这一趋势由数据平台Mercor推动，其联合创始人兼CEO布伦丹·福迪在TechCrunch Disrupt 2025大会上指出，这类前员工熟悉行业流程，愿意协助训练AI自动化复杂业务链条。 福迪举例称，像高盛这样的金融机构并不希望自己的核心业务被AI复制或替代，因此不愿向AI实验室开放数据。这正是Mercor存在的理由：它搭建了一个连接前行业精英与AI实验室的平台，帮助后者绕过数据壁垒。目前，OpenAI、Anthropic和Meta等头部AI公司已是Mercor客户。 Mercor向这些行业专家支付高达每小时200美元的报酬，用于填写问卷、撰写报告等任务。公司现有数万名承包商，每日支出超150万美元。尽管成本高昂，但因客户愿意支付更高费用，Mercor仍保持盈利。成立不到三年，其年化收入已达约5亿美元，近期估值达100亿美元。 福迪认为，这种模式正在催生一种新型“知识型零工经济”，类似于Uber重塑出行行业。Uber前首席产品官苏尼普·贾因已加入Mercor担任总裁，印证了这一趋势。 尽管Mercor强调其平台不鼓励泄露公司机密，但风险依然存在。许多承包商仍在原公司任职，边工作边提交数据。公司虽要求不得上传工作文件，但福迪承认，鉴于规模庞大，“难免有例外情况发生”。 福迪主张，员工头脑中的专业知识属于个人，而非雇主，这一立场与多数企业相悖。一些岗位要求应聘者“可授权访问大规模生产级代码库”，已有初创公司CTO响应此类邀请，但具体合作细节未公开。 Mercor是最早招募高技能知识工作者训练AI的公司之一。早期数据公司如Scale AI主要依赖发展中国家的廉价标注工人，而如今，包括Surge和Scale AI在内的竞争对手也纷纷转向专家知识训练。 Mercor的崛起部分得益于Scale AI的困境——Meta投资并挖走其CEO后，多家AI实验室暂停合作。过去一年，Mercor估值翻了五倍，但整体规模仍不及估值超200亿美元的Surge和Scale AI。 目前，Mercor收入主要来自少数几家AI实验室，但未来计划拓展至法律、金融、医疗等多个领域。福迪坚信，未来AI将超越顶尖咨询、投行和律所，彻底重塑经济结构，带来整体繁荣。