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19歲退學哈佛CS,這個00后兩年打造百億獨角獸!月收入5000萬,AI招聘官殺瘋了

人工智能 新聞
19歲退學哈佛,投身AI創(chuàng)業(yè),跟硅谷大佬稱兄道弟,走上人生巔峰!如今,三位00后創(chuàng)始人的這家AI招聘公司,已經(jīng)估值20億美元,用時兩年成為百億級獨角獸,如今單月收入700萬美元,年化收入已達7500萬刀。

一位00后退學哈佛,投身AI創(chuàng)業(yè)。僅用24個月,就把公司一舉打造成百億級別獨角獸!

如今,這家公司已經(jīng)完成了1億美元B輪融資,估值已達到20億美元,成長速度驚人。

這家00后的初創(chuàng)公司,一出手就顛覆了傳統(tǒng)的招聘形式,把OpenAI等全球頂尖AI實驗室作為大客戶收入囊中。

過程中更是一路開掛,獲得Peter Thiel這位硅谷創(chuàng)投教父的垂青。而為了搶下他們公司的融資名額,福布斯知名創(chuàng)投人甚至開直升機接送00后創(chuàng)始人。

AI的造福神話,還在不斷上演。

當我們19歲創(chuàng)辦公司時,我們雄心勃勃,但從未想過會在21歲時,它成為一家價值20億美元的公司。

發(fā)現(xiàn)商機,00后果斷退學創(chuàng)業(yè)

AI招聘初創(chuàng)公司Mercor的三位00后創(chuàng)始人,在高中階段就認識了。

其中出生于2004年的Brendan Foody,從很小時就是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者,在高中時就曾創(chuàng)辦一家數(shù)字咨詢公司。

在高中時,他和另外兩人Surya Midha和Adarsh Hiremath一同參加了學校辯論隊,曾拿下某場辯論賽冠軍的輝煌戰(zhàn)績。

高中畢業(yè)后,三人分別考入美國喬治城大學的經(jīng)濟學、外交專業(yè),以及哈佛大學的計算機專業(yè)。

大二那年,三人萌生了創(chuàng)業(yè)想法。

當時他們注意到這樣一個現(xiàn)象:印度有很多工程師,許多初創(chuàng)公司需要招聘這類人才,雙方卻苦于無法建聯(lián)。

而他們所做的,就是為雙方提供配對服務,聽起來很小的業(yè)務,竟然在幾個月內(nèi)創(chuàng)造出了100萬美元的收入!

出于這個機緣,他們敏銳地察覺到:AI人才日益增長的需求和招聘市場的碎片化之間,存著很深的鴻溝。

而這其中,就存在著巨大的商機。

由此,三人做出一個大膽的決定:全員輟學,全職創(chuàng)業(yè)!

2023年秋天,三個人在紐約工作了一個月后,搬到了舊金山,開始全職投入創(chuàng)業(yè)計劃。

CEO Foody專注于產(chǎn)品和銷售;COO Midha負責運營和企業(yè)合同;CTO Hiremath負責工程和AI功能。

誰都沒想到,短短24個月,市場就讓他們看到了豐厚的回報——這家名為Mercor的公司搖身一變,成為了百億級的獨角獸。

被硅谷大佬看好,投資人陣容豪華

創(chuàng)業(yè)路上,三人可謂運氣爆棚。

24年1月,Mercor獲得由General Catalyst領投的360萬美元種子輪融資,參與方包括NEA董事長Scott Sandell、Soma Capital、Link Ventures等。

General Catalyst合伙人在第一次見面時,就對三位00后創(chuàng)始人印象極佳,大贊他們擁有「罕見智力、對彼此的深厚信任以及打造AI人才應用的堅定愿景」。

此后,General Catalyst出現(xiàn)在了每一輪融資名單中。

24年3月,三人獲得了Peter Thiel的10萬元獎學金,這個由硅谷創(chuàng)投教父發(fā)起的項目,讓他們名聲大噪。

之后,他們更是一路開掛,接觸到大波硅谷的創(chuàng)始人和科技高管,跟他們成為朋友、獲得投資。

24年9月,Mercor宣布A輪融資為3000萬美元,估值達到2.5億美元。本輪融資由Benchmark領投,General Catalyst、Peter Thiel、Twitter聯(lián)創(chuàng)Jack Dorsey、Quora CEO Adam D’angelo等跟投。

而就在最近,Mercor在B輪融資中籌集了1億美元。本輪投資由Menlo Park的Felicis領投,現(xiàn)有投資者Benchmark、General Catalyst和DST Global也參與其中。

本輪融資后,Mercor的估值已經(jīng)飆至20億美元。這個數(shù)字,已經(jīng)是去年2.5億美元估值的八倍。

說起A輪融資,這個故事真讓人感慨三人受到了命運女神的垂青。

當時,因為公司利潤增長很快,Benchmark風投公司在2024年與Foody接觸時,他對融資并無興趣。但Benchmark的合伙人Lazarte,促成了此次會面。

而另一次會面中,福布斯全球最佳創(chuàng)投人Peter Fenton甚至開著直升機接送Foody。

最終Benchmark擊退其他競爭者,脫穎而出。

Lazarte對Foody盛贊不已——

在風投行業(yè),我們每天會見很多人,鮮有人讓你覺得:哇,他真厲害。但Foody是一個特別的人。這家公司旨在幫人們找到最合適的工作,這個愿景十分高尚。

AI招聘,市場巨大

AI招聘,為何有如此大的潛力?

起初,Mercor還是一個人工主導的職位匹配平臺。當時ChatGPT風頭正盛,Mercor就開始利用ChatGPT來收集數(shù)據(jù)、簡化招聘流程。

但如今,Mercor已經(jīng)演變?yōu)榱艘粋€技術驅動的系統(tǒng),利用LLM來評估候選人。

為了找到工作,求職者需要上傳自己的簡歷,接受20分鐘的AI視頻面試,分為基于經(jīng)驗的問題和案例研究兩部分。

隨后,AI將處理這些數(shù)據(jù),然后將候選人與市場中的空缺職位進行匹配。

根據(jù)招聘方的職位描述,系統(tǒng)會自動推薦最佳候選人。

你可能會心存疑問:AI來給自己打分,靠譜嗎?

這個問題可能無法量化,但現(xiàn)在的情況就是,Mercor的人才庫里已經(jīng)有了超過46萬求職者,職位多為遠程短期工作。

過程中,Mercor會向企業(yè)方收取招聘、薪資管理等費用,其中招聘費用約為員工年薪的30%。

在此過程中,Mercor訓練了自己的AI模型,在招聘決策上會更類似于人類審查簡歷、進行面試和推薦的方式。

因此,比起傳統(tǒng)的人類招聘,「AI招聘官」更快、更高效,只要以前的一小部分時間,就能迅速匹配公司和合適的人才。

如今,Mercor匹配的候選人已經(jīng)超過了30萬名,進行的面試超過了10萬次。

收入狂飆,公司賺翻了

這種模式下,Mercor的收入一路狂飆。

獵頭費用,是向客戶按小時收取的。

到去年9月,Mercor的月環(huán)比增長率就達到了50%,年化收入達到了數(shù)千萬美元。

目前,公司的年化收入(ARR)已經(jīng)達到了7500萬美元,本月即將實現(xiàn)100萬美元利潤和700萬美元收入。

如今,Mercor已經(jīng)擁有了OpenAI這類大客戶,和全球排名前五的AI實驗室都建立了合作。

公司20億美元的估值,已經(jīng)達到其年化收入的27倍。

想創(chuàng)業(yè),是因為看到就業(yè)市場的不公平

Mercor并不是Foody和Hiremath的首次創(chuàng)業(yè)。在從喬治城大學退學之前,F(xiàn)oody就曾創(chuàng)辦過一個小公司,為初創(chuàng)公司建網(wǎng)站。

當時準備進入哈佛的Hiremath通過參加學校的辯論隊結識了Foody,并幫助他編寫代碼;Hiremath的朋友Midha后來也與Foody成為了室友,一道加入了創(chuàng)業(yè)項目。

在參加辯論比賽時,三個人會花幾個月的時間研究各種立場,然后再進行正反兩方辯論。

作為印度移民后裔,Hiremath和Midha特別關注對勞動力市場的討論,特別是發(fā)展中國家存在的就業(yè)不公平現(xiàn)象。

正是這些討論,成為他們在印度承包商幫助下成立Mercor公司的一大動力。

「招聘和篩選流程隨意就淘汰了一半的申請者,往往只是因為他們的簡歷、缺乏工作經(jīng)驗或教育背景不夠好,這讓人覺得非常不公平」。

三人希望,能構建一種更公平的招聘方式,成為提升人們整體生活質(zhì)量的最優(yōu)解。

人類真要被淘汰了?

比起Mercor的估值,其革命性的意義在于徹底改變了招聘方式。

傳統(tǒng)的招聘,需要經(jīng)過人工篩簡歷、招聘者靠直覺初篩,然后是冗長的面試流程。

這一過程,如今被AI徹底顛覆。

Mercor首席執(zhí)行官Brendan Foody表示——

如果人工智能自動化了90%的經(jīng)濟活動,那么人類自身將成為剩余10%的瓶頸。因此,人類貢獻的每一單位經(jīng)濟產(chǎn)出將獲得10倍的杠桿效應,因為其余部分已被自動化。這意味著,人們的工作方式正在發(fā)生變化,因為我們開始邁向更加零散、類似零工的工作模式。

可怕的是,這種AI招聘官,會加速人類的失業(yè)嗎?

Foody表示,Mercor并不是在取代人類勞動者,而是在自動化經(jīng)濟的大部分領域,讓人類在仍然需要他們的領域變得更有價值。

他認為,人類應該從事AI無法完成的工作,比如訓練AI模型、復雜決策、創(chuàng)意和戰(zhàn)略等等。

總之,人類的歸人類,AI的歸AI。

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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