Drei 22-jährige Studienabbrecher, Die Für OpenAI, Meta, Google Und Andere Arbeiten, Haben Die Rekrutierungslandschaft Im Bereich Der KI Revolutioniert, Und Mercor, Das Erst Vor Zwei Jahren Gegründet Wurde, Wird Mit Mehreren Zehn Milliarden Dollar bewertet.

Am 27. Oktober 2025 sorgte eine Nachricht in der Silicon-Valley-Venture-Capital-Szene für Aufsehen: Mercor, ein KI-Startup, das erst vor zweieinhalb Jahren gegründet wurde, gab offiziell den Abschluss einer Serie-C-Finanzierungsrunde in Höhe von 350 Millionen US-Dollar bekannt.Die Bewertung nach der Investition stieg auf 10 Milliarden Dollar, eine Verfünffachung gegenüber der Bewertung von 2 Milliarden Dollar im Februar dieses Jahres.

Diese Finanzierungsrunde, angeführt von Felicis Ventures und mit Beteiligung von Top-Firmen wie Benchmark und General Catalyst, katapultierte Mercor nicht nur in die Riege der Einhörner.Was den drei Gründern, die alle in den 2000er Jahren geboren wurden und deren Durchschnittsalter nur 22 Jahre beträgt, noch mehr Aufmerksamkeit verschafft hat. ——Brendan Foody, Adarsh Hiremath, Surya Midha.

Ihre Lebensläufe sind revolutionär: Im Jahr 2023 brachen die drei ihr Studium an der Harvard University bzw. der Georgetown University ab, kehrten um und stürzten sich in ein kleines Büro im Silicon Valley, wo sie mit Hilfe von Code den neuen Markt für KI-Rekrutierung und die Bewertung großer Modelle erschlossen.

Innerhalb von nur 1.000 Tagen wandelten sie das Unternehmen von null Umsatz in ein Unternehmen mit einem Jahresumsatz von rund 500 Millionen US-Dollar um. Zu ihren Kunden zählen die fünf weltweit führenden KI-Labore, darunter OpenAI, Amazon, Google, Meta und Microsoft, sowie der Chip-Gigant NVIDIA. Sie schafften es sogar, die Kunden und Mitarbeiter von Scale AI zu übernehmen, als dieses Unternehmen in einen Skandal verwickelt war – ein Paradebeispiel für ein erfolgreiches unternehmerisches Comeback.

Webseite des Unternehmens:
https://www.mercor.com

Der Beginn der „Rebellion“: Vom Schulabbrecher zum jüngsten Milliardär

Jede bahnbrechende Geschichte beginnt oft mit einem „schönen Zufall“. Mercor ist da keine Ausnahme.

Diese KI-gestützte Rekrutierungs- und Talentplattform, deren Wert auf mehrere zehn Milliarden Dollar geschätzt wird, wird von drei Studienabbrechern Anfang zwanzig unterstützt – Brendan Foody, Adarsh Hiremath und Surya Midha.

Die drei waren Klassenkameraden an der Bellarmine Preparatory School in der San Francisco Bay Area und hatten gemeinsam am Debattierclub teilgenommen.

Anschließend besuchten Brendan Foody und Surya Midha beide die Georgetown University. Ersterer studierte Wirtschaftswissenschaften und Betriebswirtschaftslehre, während Letzterer Fächer wie Internationale Beziehungen, Mathematik und Wirtschaftswissenschaften belegte.Adarsh Hiremath, der wie Surya Midha indischer Abstammung ist, studierte anschließend Informatik an der Harvard University.

Doch schon nach wenigen Monaten in Harvard beschloss Foody, sein eigenes Unternehmen zu gründen, und 2023, in seinem zweiten Studienjahr, gründete er Mercor in seinem Studentenwohnheim. Kurz darauf trafen Hiremath und Midha dieselbe Entscheidung: Sie brachen ihr Studium ab und schlossen sich Foody an, um ebenfalls ein eigenes Unternehmen zu gründen. „Ich bin fest davon überzeugt, dass die Zusammenführung von Arbeitskräften die größte Chance des 21. Jahrhunderts ist, deshalb habe ich Harvard abgebrochen und bin nach San Francisco gezogen…“, schrieb Hiremath auf LinkedIn.

Mercor wurde offiziell im Januar 2023 gegründet, mit Brendan Foody als CEO, Adarsh Hiremath als CTO und Surya Midha als COO.Die Plattform, die sich ursprünglich auf die Rekrutierung von Technologieexperten und die Vermittlung von Talenten konzentrierte, verlagerte ihren Schwerpunkt schnell auf die Bereitstellung von Daten und Talentdienstleistungen für die „Mensch-Maschine-Kollaboration“ im Bereich der Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Dank rasanter Expansion und erhöhter Finanzierung wurde das Unternehmen in seiner Series-C-Finanzierungsrunde im Oktober 2025 mit rund 10 Milliarden US-Dollar bewertet. Dies katapultierte die drei 22-jährigen Gründer in die Riege junger Tech-Unternehmer mit Milliardenvermögen und löste Polymarket-CEO Shane Copeland als jüngste Selfmade-Milliardäre der Welt ab. Midha, die Jüngste der drei Gründerinnen, ist sogar jünger als Mark Zuckerberg, der 2008 im Alter von 23 Jahren erstmals auf der Milliardärsliste auftauchte. „Es ist absolut verrückt“, sagte Foody gegenüber Forbes. „Es fühlt sich surreal an. Das übertrifft bei Weitem unsere Vorstellungen von vor zwei Jahren.“

Die drei sagten, sie würden ihre „rebellische“ Entscheidung, das Studium abzubrechen, „nicht bereuen“. Hiremath sagte: „Am unglaublichsten finde ich, dass ich, wenn ich nicht bei Mercor gearbeitet hätte, erst vor wenigen Monaten mein Studium abgeschlossen hätte.“

Für manche ist eine vierjährige Universitätsausbildung nicht der effektivste Weg, die Zukunft mit innovativen Ideen zu verändern. Foody ist der Ansicht, dass „die Schule nur ein Ort ist, an dem Menschen Fähigkeiten üben können, aber diese Fähigkeiten sind oft nicht sehr relevant für das, was sie im tatsächlichen Berufsleben tun.“Angesichts dieser Realität erkannten sie, dass allein der Unterricht im Klassenzimmer das Problem der Talentförderung nicht wirklich lösen konnte.

Eine unerwartete Wende: Vom KI-Recruiting zur Milliarden-Dollar-Industrie

Im Juli 2023 wurde Mercor offiziell in einem kleinen Büro von weniger als 50 Quadratmetern im Silicon Valley gegründet. Ohne luxuriöse Ausstattung oder ein komplettes Team begann ihre unternehmerische Reise mit dem einfachsten „manuellen Matching“ – dem täglichen Sichten unzähliger Lebensläufe, der Kontaktaufnahme mit technischen Talenten in Indien und deren Empfehlung an KI-Startups im Silicon Valley, wofür sie eine kleine Vermittlungsgebühr erhielten.

Während dieser Zeit lebten die drei praktisch im Büro und verfolgten ein „übermäßig anspruchsvolles“ Modell, das selbst Silicon-Valley-Unternehmer verblüffte: Foody war für die Produktentwicklung zuständig, schlief nur vier Stunden am Tag und optimierte ständig die Fragelogik von KI-Interviews; Hiremath leitete als CTO die Entwicklung der Kernalgorithmen und saß oft mehr als zehn Stunden am Stück vor dem Computer, um die technischen Herausforderungen der semantischen Lebenslaufsuche zu lösen; Midha koordinierte die Abläufe, kümmerte sich tagsüber um Kunden und Talente und wertete nachts Datenfeedback aus, wobei sie das im Debattierteam entwickelte logische Denken nutzte, um Geschäftsprozesse zu optimieren.

Ihr Kernprodukt nahm schnell Gestalt an: Unternehmenskunden mussten lediglich ihre Stellenanforderungen in natürlicher Sprache beschreiben, beispielsweise „Python-Entwickler (Vollzeit) mit Erfahrung in Computer Vision“, und Mercors KI-Tools konnten innerhalb von Sekunden tiefgreifende semantische Suchen in Hunderttausenden von Lebensläufen, GitHub-Projekten und Social-Media-Informationen durchführen, um die am besten passenden Kandidaten zu finden. Kunden konnten sich zudem direkt die KI-gestützten Interviewvideos der Kandidaten ansehen und den Rekrutierungsprozess mit einem einzigen Klick abschließen. Dieses Modell adressierte präzise die Rekrutierungsprobleme von KI-Unternehmen: Traditionelle Rekrutierungsprozesse sind umständlich und ineffizient, während Mercor die Zeit für die Lebenslaufsuche auf wenige Sekunden und den Rekrutierungszyklus von Wochen auf 24 Stunden verkürzte und so schnell die ersten Kunden gewann.

Im Jahr 2023 sicherte sich Mercor eine Seed-Finanzierung in Höhe von 3,6 Millionen US-Dollar unter der Führung von General Catalyst.Dies ermöglichte es ihnen, ihr Technologie-Team zu erweitern und ihre KI-Modelle zu optimieren. Bis Januar 2024 überstieg der jährliche wiederkehrende Umsatz des Unternehmens eine Million US-Dollar, und es hatte einen Talentpool von 100.000 Mitarbeitern in 25 Ländern aufgebaut.

Zu diesem Zeitpunkt hatte sich Mercor von einem kleinen, werkstattähnlichen Team zu einem aufstrebenden Stern auf dem Gebiet der KI-Rekrutierung entwickelt.

Der eigentliche Wendepunkt kam im Februar 2024. Während sie Kunden Personalvermittlungsdienste anboten, entdeckten die drei unerwartet, dass ihr aufgebautes Talentnetzwerk nicht nur für die Rekrutierung genutzt werden konnte, sondern auch einen größeren Wert besaß. Mit der Entwicklung von Big-Data-Modellen benötigten KI-Labore wie OpenAI und Microsoft dringend eine große Anzahl von Fachkräften zur Bewertung von Modellen und zur Datenkennzeichnung. Der Talentpool von Mercor umfasste zufällig Experten aus verschiedenen Bereichen, darunter Softwareentwickler und Mathematiker.

Mercor passte daraufhin seine Geschäftsstrategie an und startete einen groß angelegten Service zur Modellevaluierung und Datenannotation. Das Unternehmen schloss Verträge mit Experten seiner Plattform ab, um professionelles Feedback, Bildannotationen, Satzgenerierung und weitere Dienstleistungen für KI-Modelle anzubieten. Zur Unterstützung dieses neuen GeschäftsfeldsSie verpflichteten Sundeep Jain, den ehemaligen Chief Product Officer von Uber mit über zehn Jahren Erfahrung, als ihren ersten Präsidenten.Gleichzeitig wurde das Feld der Talentauswahl auf zahlreiche Branchen wie Anwälte, Ärzte und Journalisten ausgeweitet, und das Talentnetzwerk wuchs schnell auf 30.000 Personen an.

Diese Geschäftstransformation führte zu einem explosionsartigen Umsatzwachstum bei Mercor:Der Jahresumsatz erreichte 2024 70 Millionen US-Dollar und stieg 2025 auf fast 500 Millionen US-Dollar.

Vom „Rekrutierungstool“ zum „Computergestützten Arbeitskräftenetzwerk“: Mercors zugrundeliegende technologische Logik

Mercors Ausgangspunkt war nie die Entwicklung einer "intelligenteren Jobbörse", sondern die Beantwortung einer tiefer liegenden Frage: Können menschliche Fähigkeiten quantifiziert, vorhergesagt und in Form von APIs abgerufen werden?

Vom ersten Tag an betrachtete das Gründerteam Kandidaten als „dynamische Fähigkeitsknoten“, Positionen als „Aufgabenverteilungsprobleme“ und den Rekrutierungsprozess als „Pipeline zur Erfassung von Daten zur menschlichen Aufgabenleistung“.

Mercor nutzt KI-gestützte Talentprognosemodelle, um die Fähigkeiten, Erfahrungen und Stärken von Arbeitssuchenden zu verstehen und sie dann mit Unternehmen zusammenzubringen, die nach Talenten mit dem entsprechenden Hintergrund und den entsprechenden Fähigkeiten suchen.

Mercors Slogan für Jobsuchende lautet: „Schließen Sie sich Tausenden von Jobsuchenden weltweit an und finden Sie Ihren idealen Remote-Job mit nur einer Bewerbung über Mercor.“ Auf der Mercor-Homepage werden derzeit unter anderem folgende Stellen angeboten: Senior Software Engineer (Stundenlohn, Remote-Arbeit, 210 US-Dollar pro Stunde) und Legal Intelligence Analyst (Stundenlohn, Remote-Arbeit, 90 US-Dollar pro Stunde). Offensichtlich handelt es sich bei den meisten aktuellen Stellenangeboten von Mercor um befristete, ortsunabhängige und stundenweise vergütete Positionen.

In einem Blogbeitrag von Mercor heißt es: „Persönliche Vorstellungsgespräche sind einfacher, wenn man Mitarbeiter für fünf Jahre einstellt. Bei Mitarbeitern mit einer Vertragslaufzeit von fünf Jahren kann ein effizientes automatisiertes Matching-System jedoch einen enormen Wettbewerbsvorteil bieten.“Deshalb werden wir mit kurzfristigen Vertragsarbeiten beginnen und, sobald die Technologie ausgereift ist, schrittweise auf langfristige Vollzeitstellen ausweiten.

Bis heute haben über 300.000 Fachkräfte die Mercor-Plattform genutzt, um kurzfristige Jobs zu finden. Die Plattform ermöglicht es Jobsuchenden, jederzeit und überall Online-Interviews zu führen und so weltweit Stellenangebote zu erhalten. Darüber hinaus bietet sie Bewerbungstrainings an und unterstützt Jobsuchende dabei, ihre Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme in ihrem Fachgebiet unter Beweis zu stellen – Qualitäten, die von potenziellen Arbeitgebern sehr geschätzt werden.

APEX-Einführung: Integration des „wirtschaftlichen Werts“ in die KI-Fähigkeitsbewertung

Beim Aufbau des Marktes für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erkannte Mercor auch einen grundlegenden Engpass: Bestehende Systeme zur Bewertung künstlicher Intelligenz verharren oft auf dem Niveau akademischer Aufgaben oder abstrakter Benchmarks, was es schwierig macht, die tatsächliche Produktivität und den wirtschaftlichen Wert von Modellen in komplexen wissensbasierten Arbeiten in der realen Welt direkt abzubilden.Um diesem Problem zu begegnen, hat Mercor im Oktober dieses Jahres den Artificial Intelligence Productivity Index (APEX) ins Leben gerufen – einen Bewertungsmaßstab, der die Lücke zwischen „akademischer Bewertung“ und „realer beruflicher Praxis“ schließen soll.
Papieradresse:

https://arxiv.org/abs/2509.25721

Kurz gesagt, APEX geht nicht von der Frage aus, welches Modell in mathematischen Wettbewerben oder im semantischen Verständnis überlegen ist, sondern vielmehr von der Frage: „Wenn ein Modell Fachkräfte bei Aufgaben mit klarem wirtschaftlichem Wert ersetzt oder unterstützt, wie gut kann es diese Aufgaben erfüllen? Welchen Mehrwert wird es schaffen? Wie wird es die Arbeitsstruktur verändern?“ Dies ist eine praxisnähere Frage, die für Entscheidungsträger in der Industrie relevanter ist – und für Unternehmen wie Mercor, die Fachkräfte bereitstellen und KI-Schulungen sowie die Produktentwicklung anbieten, direkte geschäftliche und strategische Bedeutung hat.

APEX wurde als erster Benchmark konzipiert, um die Fähigkeit von KI-Modellen zu bewerten, wirtschaftlich wertvolle Wissensarbeit zu leisten.Zu diesem Zweck hat Mercor Partnerschaften mit Dutzenden von Branchen- und akademischen Experten geschlossen, um eine Reihe von Aufgaben zu erstellen, die vier Berufsfelder repräsentieren (Investmentbanking-Analyst, Anwalt in einer großen Anwaltskanzlei, Strategieberatungs-Analyst und Allgemeinmediziner), und plant, das Angebot in Zukunft auf weitere Positionen, Branchen und Länder auszuweiten.

Das Expertenteam, das APEX mitentwickelt und unterstützt hat, umfasst namhafte Persönlichkeiten wie den ehemaligen US-Finanzminister Larry Summers, den ehemaligen McKinsey-Geschäftsführer Dominic Barton, den Rechtswissenschaftler Cass Sunstein und den Kardiologen Dr. Eric Topol. Dies verbessert nicht nur die Umsetzbarkeit der Aufgabenstellung, sondern erhöht auch die Glaubwürdigkeit des Benchmarks in der Branche.

APEX v1.0 evaluierte 21 hochmoderne Modelle.Dies umfasst leistungsstarke proprietäre und Open-Source-Modelle. Jedes Modell erhält eine Eingabeaufforderung und Referenzen und gibt seine Antwort als Langtext aus. Die Textantworten werden von einem Gremium aus LLM-Gutachtern anhand von Expertenkriterien bewertet (Mehrheitsentscheidung). Die Gesamtpunktzahl für jede Antwort ergibt sich aus der durchschnittlichen Anzahl der erfüllten Kriterien.

Im APEX v1.0-Test erzielte GPT-5 die höchste Punktzahl von 64,21 TP3T, während das leistungsstärkste Open-Source-Modell, Qwen3, mit einer Punktzahl von 59,81 TP3T den siebten Platz belegte.Die höchste Punktzahl wurde im Rechtsbereich (70,5%) erzielt, die niedrigste im Investmentbanking-Bereich (59,7%).

In allen vier untersuchten Branchen konnte kein Modell die Aufgabe selbstständig und ohne Aufsicht bewältigen – in der Praxis benötigen alle Modelle weiterhin eine umfassende menschliche Überwachung und Validierung.

Dennoch bleibt das Team hinsichtlich der Ergebnisse vorsichtig optimistisch: APEX umfasst komplexe Aufgaben, die fortgeschrittenes Denken, mehrstufige Wissensintegration und Expertenurteile erfordern. Sollten zukünftige Modelle ihre Leistung bei solchen Aufgaben deutlich verbessern können, wären die potenziellen wirtschaftlichen Auswirkungen enorm. Das Evaluierungsteam schätzt, dass Modelle, die komplexe wissensbasierte Aufgaben autonom lösen können, idealerweise Hunderte von Milliarden Dollar an Wertschöpfung für die US-Wirtschaft generieren könnten – vorausgesetzt, Zuverlässigkeit und Sicherheit sind ausreichend gewährleistet.

Die Arbeitskultur des Silicon Valley wird übernommen, darunter eine 6-Tage-Woche.

Bei Mercor betrachtet das Unternehmen ein „schnelllebiges“ und „intensives“ Arbeitsumfeld als unerlässlich für das Erreichen bedeutender Ziele..

Innerhalb des von Mercor selbst definierten Wertesystems wird diese Arbeitsform als „Kultur des Strebens“ verpackt – das Gründerteam positioniert das Unternehmen als Kampftruppe in der „Sprintphase“, was vom Team verlangt, mehr Zeit und häufiger in Kernaspekte wie Produkt, Markt und Technologie zu investieren als die Konkurrenz, während es gleichzeitig mit Technologiegiganten konkurriert, die ihre Technologien für künstliche Intelligenz ständig verbessern, und sich Herausforderungen von KI-Giganten wie OpenAI und Anthropic gegenübersieht.

In einem Interview mit Forbes sagte CEO Brendan Foody, dass das Unternehmen früher sieben Tage die Woche gearbeitet habe, aber etwa ein Jahr nach seiner Gründung damit begonnen habe, sonntags frei zu haben. Foody ist der Ansicht, dass sich die Unternehmenskultur ändern muss, wenn ein Unternehmen auf rund 1.000 Mitarbeiter anwächst. Idealerweise versuchen wir jedoch, eine 6-Tage-Woche-Kultur so weit wie möglich beizubehalten.

Mercor stellte von einer 7-Tage-Woche auf eine 6-Tage-Woche um – ein Schritt, den die Gründer als pragmatische Lösung für ein schnelles Wachstum ansahen. In dieser Regelung umfasst der Arbeitsalltag des Teams von Montag bis Samstag Meetings und Projektabschlüsse, die sich oft bis in die Abende und sogar Wochenenden erstrecken. In Stellenanzeigen wurde die „Bereitschaft zur 6-Tage-Woche“ sogar explizit als Voraussetzung genannt.Darüber hinaus gewährt das Unternehmen Mitarbeitern, die im Umkreis von einer halben Meile um das Büro im Finanzdistrikt von San Francisco wohnen, eine Wohnkostenpauschale von 10.000 US-Dollar.

Diese Entscheidung bedeutet, dass Mitarbeiter, die bei Mercor anfangen, die Einstellung haben müssen, „auf tägliche Ruhezeiten zu verzichten und dem Unternehmen in guten wie in schlechten Zeiten beizustehen“. Das Unternehmen ist überzeugt, dass der Bereich der künstlichen Intelligenz derzeit von einem „kurzen Zeitfenster für Chancen und extrem hartem Wettbewerb“ geprägt ist, und in diesem Kontext wird sich derjenige, der sich früher engagiert und kontinuierlich investiert, voraussichtlich früher einen Größenvorteil verschaffen.

Dieses Arbeitssystem mag von außen betrachtet „leistungsorientiert“ und „engagementorientiert“ wirken, intern wird es jedoch als kulturelles Bekenntnis verstanden: Wer sich für Mercor entscheidet, sichert sich nicht nur einen „sicheren Arbeitsplatz“, sondern begibt sich auf eine „wachstumsstarke“ und „fortwährende“ unternehmerische Reise. Mitarbeiter und Unternehmen entwickeln sich synchron weiter – nicht nur zeitlich, sondern auch im Hinblick auf gemeinsamen Rhythmus, Denkweise und Mission.

Kapitalrausch: Von der Seed-Finanzierungsrunde zur Milliardenbewertung in rasantem Tempo

Das explosive Wachstum von Mercor zog natürlich einen wahren Investitionsrausch aus dem Silicon Valley an.

Nach Abschluss der Serie-A-Finanzierungsrunde im Jahr 2024 sicherte sich das Unternehmen im Februar 2025 schnell weitere 100 Millionen US-Dollar in einer von Felicis Ventures angeführten Serie-B-Finanzierungsrunde, wodurch sich seine Bewertung auf 2 Milliarden US-Dollar erhöhte.Nur acht Monate später steigerte die Serie-C-Finanzierungsrunde die Unternehmensbewertung um das Fünffache auf 10 Milliarden US-Dollar, wodurch sich die Gesamtfinanzierung auf über 350 Millionen US-Dollar erhöhte.

Hinter diesem Kapitalboom steht der starke Optimismus der Investoren hinsichtlich des Modells der Mensch-Maschine-Kollaboration. Aydin Senkut, Gründer des Hauptinvestors Felicis Ventures, brachte es auf den Punkt: „Mercor schafft die Infrastruktur für die zukünftige KI-Wirtschaft und macht menschliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Bestandteil von KI-Systemen. Experten mit Fachwissen, die Urteilsvermögen und Feedback liefern können, werden die wertvollste Arbeitskraft im KI-Zeitalter sein.“ Neben Felicis haben etablierte Risikokapitalgesellschaften wie Benchmark und General Catalyst weiter investiert, und auch der neue Investor Robinhood Ventures ist entschieden in den Markt eingestiegen. Selbst Größen des Silicon Valley wie Peter Thiel, Twitter-Mitbegründer Jack Dorsey und der ehemalige US-Finanzminister Larry Summers haben sich als Business Angels engagiert und damit die Anerkennung des Geschäftsmodells durch den Markt unterstrichen.

Ein Detail aus dem Finanzierungsprozess unterstreicht die Attraktivität von Mercor.

Im September 2025 berichteten Medien, dass Mercor Gespräche über eine Series-C-Finanzierungsrunde mit einer Zielbewertung von 10 Milliarden US-Dollar führte, verglichen mit nur 8 Milliarden US-Dollar wenige Monate zuvor. Grund für die gestiegene Bewertung war, dass das Unternehmen mehrere Investitionsangebote erhalten hatte und Investoren bereit waren, höhere Bewertungen zu akzeptieren, um sich Anteile zu sichern. Diese drei KI-basierten Startups schafften es, die Situation in einen Verkäufermarkt zu verwandeln.

Die Kapitalspritze beschleunigte Mercors Expansion zusätzlich. Laut den veröffentlichten Plänen des Unternehmens wird die Series-C-Finanzierung primär in drei Bereichen eingesetzt: dem Ausbau des globalen Talentnetzwerks, der Verbesserung des Expertenvermittlungssystems und der Schulungsmechanismen sowie der Beschleunigung der Servicebereitstellung. Mercor hat Büros in San Francisco und Indien eröffnet und sein Team auf 150 Mitarbeiter mit einem Durchschnittsalter von nur 22 Jahren erweitert. Zahlreiche herausragende Studienabbrecher ähnlichen Alters wurden rekrutiert, wodurch ein hochmotiviertes junges Team entstanden ist. Foody erklärte dazu: „Die Einstiegshürden für Unternehmertum sind deutlich niedriger als früher; immer mehr junge Menschen verschwenden ihre Zeit nicht mehr mit einem herkömmlichen Universitätsstudium, sondern engagieren sich direkt in innovativen Projekten.“

Erwähnenswert ist auch, dass Mercors Aufstieg unerwarteterweise von den Turbulenzen bei den Konkurrenten profitierte.

Im Juni 2025 erwarb Meta für 14 Milliarden US-Dollar eine Beteiligung an Scale AI (49%). Scales CEO, Alexandr Wang, wechselte daraufhin zu Meta. Dies führte bei vielen KI-Laboren zu Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit. Sie beendeten die Zusammenarbeit mit Scale AI und wandten sich stattdessen Mercor zu, was Mercors Umsatz direkt verdoppelte. Obwohl Mercor aktuell kleiner als Scale AI und Surge ist, hat die Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar das Unternehmen zu einem wichtigen Akteur in diesem Bereich gemacht, der nicht ignoriert werden kann.

Letzte Worte

Mit der rasanten Entwicklung von Mercor hat dieses junge KI-Startup nicht nur bemerkenswerte Erfolge am Kapitalmarkt und im Hinblick auf die Geschäftsausweitung erzielt, sondern steht auch vor neuen Herausforderungen und Prüfungen.

Im September 2025 sah sich Mercor mit einem unerwarteten Rechtsstreit konfrontiert. Scale AI hat vor einem Bundesgericht in San Francisco Klage gegen den ehemaligen Mitarbeiter Eugene Ling eingereicht. Ihm wird vorgeworfen, nach seinem Ausscheiden aus dem Unternehmen Geschäftsgeheimnisse, darunter Kundenstrategien, Preismodelle und interne Prozessdokumente, an Mercor weitergegeben zu haben, um die Zusammenarbeit mit Scale-Kunden auszubauen. Mercor entgegnete, keinen Zugriff auf die betreffenden Dokumente gehabt zu haben und proaktiv Kontakt zu Scale aufgenommen zu haben, um eine Lösung zu finden. Der Fall hat im Silicon Valley große Aufmerksamkeit erregt.

Darauf folgte im Oktober dieses JahresBei Mercor gab es eine weitere wichtige interne Teamveränderung – eine der Gründerinnen und Chief Operating Officer, Surya Midha, gab ihren Rücktritt von der Position des Chief Operating Officer auf der X-Plattform bekannt.Er wurde zum Vorstandsvorsitzenden ernannt. Diese Nachricht lenkt die Aufmerksamkeit von Investoren und Branchenbeobachtern erneut auf die Stabilität des Managements und die zukünftige Entwicklungsstrategie von Mercor. Die persönlichen Pläne des Gründers, die Corporate Governance und seine langfristige Vision stehen weiterhin im Mittelpunkt des Interesses der Branche.

Mercors Wachstum war unweigerlich mit Risiken verbunden: Rechtsstreitigkeiten und Personalwechsel zwangen das Unternehmen zu Vorsicht und Widerstandsfähigkeit, während es gleichzeitig technologische Innovationen und die Marktexpansion vorantrieb. Dennoch beweist Mercors Transformation von einem kleinen Team aus Studienabbrechern im Silicon Valley zu einem weltweit renommierten KI-Unternehmen mit einem Wert von mehreren Milliarden Dollar in weniger als drei Jahren das bemerkenswerte Gespür und die Umsetzungsstärke des Gründerteams im Hinblick auf Branchentrends und technologische Innovationen.

Wie Foody sagte: „Dies ist ein Wendepunkt für die KI, und wir wollen ihn nicht verpassen, und das werden wir auch nicht.“ Und die Legende von Mercor hat gerade erst begonnen.

Referenzlinks:
1.https://www.globalindiantimes.com/p/johs-recruitment-22025
2.https://www.forbes.com/sites/richardnieva/2025/10/30/mercor-youngest-self-made-billionaires/
3.https://techcrunch.com/2025/10/27/mercor-quintuples-valuation-to-10b-with-350m-series-c/
4.https://www.ktvu.com/news/3-bay-area-high-friends-college-drop-outs-behind-2b-ai-recruiting-startup