21-летний ИИ набор ИИ стартап Мерсор приносит 100 миллионов долларов при оценке 2 миллиарда долларов

Mercor, стартап по подбору персонала с использованием ИИ, основанный тремя 21-летними стипендиатами Тиля, только что привлек впечатляющие $100 миллионов в раунде финансирования серии B, как подтверждено TechCrunch.

Felicis из Менло-Парка возглавил инвестиции, подняв оценку Mercor до ошеломляющих $2 миллиардов — в восемь раз выше, чем на предыдущем этапе, согласно The Wall Street Journal. Вместе с Felicis участвовали существующие инвесторы Benchmark и General Catalyst, а также новые DST Global и Menlo Ventures.

General Catalyst ранее возглавлял посевной раунд Mercor на $3,6 миллиона в 2023 году, а Benchmark поддержал серию A на $32 миллиона в 2024 году, оценив компанию в $250 миллионов.

Этот последний раунд выводит генерального директора Брендана Фуди, технического директора Адарша Хирематха и операционного директора Сурья Мидху в число самых молодых основателей, возглавляющих стартап стоимостью в миллиард долларов. Запущенный всего два года назад, Mercor имеет влиятельных сторонников, таких как Питер Тиль, Джек Дорси и Адам Д’Анджело. Новое финансирование, по их словам, ускорит их миссию по подбору работы мечты для миллиардов людей, максимизируя человеческий потенциал.

С момента основания в 2023 году Mercor использует ИИ для революции в найме. Их платформа автоматизирует всё: от проверки резюме до подбора кандидатов, а также предлагает интервью с использованием ИИ и управление зарплатами. Работодатели просто загружают описания вакансий, а система Mercor выполняет основную работу, предлагая лучших кандидатов.

Mercor утверждает, что их автоматизированный подход не только ускоряет найм, но и устраняет предвзятость — хотя идея о том, что системы ИИ менее предвзяты, чем люди, всё ещё обсуждается. Несмотря на это, крупные компании, такие как OpenAI, уже используют инструменты Mercor, которые, по утверждению компании, лучше выявляют человеческие таланты, чем сами люди.

Для соискателей всё довольно просто. Вы проходите 20-минутное интервью с ИИ, которое оценивает ваши навыки и создаёт ваш профиль. Далее Mercor подбирает подходящие вакансии на полную ставку, частичную занятость или почасовую работу.

«Мы собираем данные о производительности кандидатов и используем их для улучшения прогнозов о том, кто будет успешен в будущем», — объяснил Фуди.

Изначально Mercor сосредоточился на найме инженеров-программистов и технических специалистов в таких областях, как операции, создание контента, разработка продуктов и дизайн. Инженеры-программисты остаются самым востребованным товаром на Mercor, отметил Фуди, но лаборатории ИИ теперь также ищут другие таланты — консультантов, докторов наук, банкиров, врачей и юристов.

Чтобы справиться с спросом, Mercor расширил свой пул талантов, помогая HR-командам просеивать 468 000 кандидатов. Индия остаётся их крупнейшим центром талантов, за ней следуют США, а Европа и Южная Америка демонстрируют быстрый рост.

Доходы стремительно растут, поскольку компании принимают гибкую работу

Этот импульс вызвал резкий скачок доходов Mercor, которые они получают, взимая почасовые комиссии за поиск с клиентов.

В сентябре стартап рос на 50% ежемесячно, с годовым темпом доходов в «десятки миллионов». Поддерживая этот темп, они теперь имеют ARR в $75 миллионов, в основном благодаря лабораториям ИИ. Mercor утверждает, что работает с пятью ведущими мировыми лабораториями ИИ, включая OpenAI.

С оценкой в $2 миллиарда Mercor имеет мультипликатор ARR 27x, что довольно разумно по сравнению с заоблачными оценками, которые мы видим сегодня. Некоторые инвесторы даже готовы платить до 50 раз ARR за самые быстрорастущие компании в области генеративного ИИ.

На фоне всего этого успеха есть опасения по поводу предвзятости в найме и потенциала ИИ для ускорения вытеснения рабочих мест.

Однако Фуди утверждает, что вместо вытеснения работников Mercor автоматизирует части экономики, делая человеческих работников ещё более важными там, где они всё ещё нужны.

По словам генерального директора, Mercor помогает определить, какие задачи должны выполнять люди в мире, управляемом ИИ, или те, которые ИИ не может выполнить — например, обучение моделей ИИ, принятие сложных решений или выполнение творческих и стратегических ролей.

«Если ИИ автоматизирует 90% экономики, люди становятся узким местом для оставшихся 10%. Это означает, что на каждую единицу экономического результата, вносимую людьми, приходится 10-кратный рычаг, потому что остальное автоматизировано», — объясняет Фуди. «Этот сдвиг означает, что работа меняется, переходя к более дробной, похожей на подработку модели.»

Вот почему Фуди считает, что Mercor останется актуальным, поскольку всё больше компаний ценят экспертизу выше опыта и предпочитают нанимать специалистов для краткосрочных проектов вместо штатных сотрудников.

«Я думаю, что работа становится более эффективной благодаря более умному подбору», — сказал он. «Каждый проект должен выполняться лучшим человеком для этой работы, а не тем, кто просто оказался в штате.»

Что касается их собственного найма, Mercor, со средней возрастной командой 22 года, недавно привлёк бывшего руководителя отдела операций с данными в OpenAI и предыдущего руководителя по развитию в Scale.