人工智能時代的幕後黑手：Mercor與Handshake如何在AI熱潮中賺盡千金
前沿實驗室如OpenAI和Anthropic為了達成通用人工智能（AGI）的目標，需要龐大數據支援，這背後的開銷高達數十億美元。在這場AI競賽中，一些不太為人所知的公司，像是Mercor和Handshake，卻在這波熱潮中大賺特賺。
當年僅19歲的Brendan Foody，和兩位高中好友於2023年創立了Mercor，初衷是幫助身邊同樣創業的朋友，從海外招聘軟件工程師。Mercor本質上是一家高度自動化的招聘公司，透過語言模型篩選履歷、進行面試。短短數月，Mercor便達到年收入百萬美元，還開始盈利。
到了2024年初，AI數據標註公司Scale AI向Mercor提出大訂單：需要招聘1200名軟件工程師。當時，Scale AI是少數在AI訓練數據領域的知名企業，市值接近140億美元。Scale透過全球數十萬人標註自駕車、電商算法和聊天機器人所需的數據。隨著OpenAI、Anthropic等公司嘗試教AI編程，Scale急需軟件工程師協助產出訓練數據。
Foody察覺這是AI產業一個重要轉折點，因為需求不再只是簡單數據標註，而是對專業軟件工程師的需求激增。然而，當他招來的工程師開始抱怨薪資拖欠（Scale在數據工作者中有混亂管理的惡名，甚至在加州面臨工資竊取訴訟），Foody決定跳過中間商，直接介入。
2025年9月，Foody宣布Mercor的年收入達到5億美元，成為「史上增長最快的公司」。
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評論與啟示：AI數據供應鏈的隱形巨頭崛起
這篇報導揭示了AI熱潮背後不為人知的商業生態。大眾眼中光鮮亮麗的OpenAI和Anthropic，其實背後依賴大量數據標註和軟件工程師的辛勤工作。而這些工作往往被外包給像Mercor這樣的公司，甚至形成一條複雜且隱秘的供應鏈。
Mercor利用自動化招聘和語言模型篩選，極大提高了人才匹配效率，這種創新不僅縮短了招聘周期，也降低了成本，讓公司能快速擴張。這種「AI+人力資源」的結合，正在重塑科技人才市場，甚至可能成為未來AI產業發展的關鍵支撐。
然而，這背後也暴露出勞動者權益的隱憂。Scale AI被指控拖欠工資，反映出AI產業快速擴張中管理混亂和剝削風險。Foody選擇切入市場，試圖以更有效率和透明的方式運作，這對產業來說是正面信號，但同時也提醒我們關注AI產業鏈中基層工作者的待遇和保障。
未來，隨著AI技術愈趨成熟，對專業數據和軟件工程人才的需求只會持續攀升。那些掌握了高效招聘、數據標註和人力資源管理技術的公司，將成為AI時代真正的贏家。這不僅是技術競賽，更是人力資本和商業模式的革命。
從香港及華語市場角度看，這種模式值得關注和借鑑。香港作為國際金融和科技樞紐，若能培育類似Mercor這種結合AI與人力資源的創新企業，不僅能搶佔全球AI產業鏈的一環，也有機會為本地青年創造更多就業機會，推動科技與經濟的雙重發展。
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