2026.09.22 기준
전체 연대기

학습 데이터와 전문가 시장설립일

Mercor

AI 학습과 평가에 필요한 전문가를 연결한다.

브렌던 푸디
브렌던 푸디
아다르시 히레마스
아다르시 히레마스
수리야 미다
수리야 미다

숫자로 보는 사업

수익 구조 읽기
기업가치
100억 달러
연환산 매출
10억 달러 +
연매출
미공개
주간 활동 계약자
3만 +
순손익
미공개
기업가치 / 연환산 매출
10.0×

연환산 매출

단위: 백만 USD
수치와 출처 보기
시점연환산 매출출처
2026-05-0810억 달러 +mercor.com

숫자를 읽는 관점

계약자 3만 명은 돈을 내는 고객사가 아니라 일을 수행하는 공급 측 인력이다. 연환산 매출에서 이들의 보수와 운영 비용을 빼야 이익이 남으므로 소프트웨어 매출과 단순 비교하기 어렵다.

배수 계산식

2025.10.27 100억 달러 ÷ 2026.05.08 10억 달러 + = 10.0×

01무엇을 누구에게 파는가

AI 면접과 평가로 전문가를 선발하고 AI 연구소 및 기업의 훈련과 평가 업무에 연결한다. 초기 개발자 채용에서 고숙련 인력이 수행하는 AI 데이터 업무로 확장했다.

02돈을 버는 구조

기업이 전문가의 작업과 프로젝트 운영에 비용을 지불한다. 전문가 보상과 고객 청구액은 구분되며, 플랫폼은 선발과 배치 및 품질 관리의 가치를 판매한다.

03어떻게 알리고 고객을 모았는가

인재만 모으지 않고 가까운 기업의 수요도 함께 확보한 뒤, AI 연구소의 전문가 수요로 이동했다.

  1. 01

    작은 인력 수요와 공급을 동시에 연결했다

    IIT Kharagpur 개발자 모임과 협력하고 친구들의 회사와 자신의 프로젝트에 인력을 연결했다. 공급만 쌓는 대신 실제 일이 생기는 작은 시장부터 만들었다.

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  2. 02

    제품을 알리고 도입을 넓힌 과정

    IIT Kharagpur 개발자 모임과 협력해 인력을 모으고 친구들의 회사와 자신의 프로젝트에 연결했다. 공급자만 모집하는 대신 가까운 기업 수요를 동시에 확보했다. 이후 AI 연구소의 대규모 전문가 요청을 처리하며 인재망과 평가 능력을 고객 확보의 근거로 만들었다.

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  3. 03

    확장에 필요한 자본을 확보했다

    2025년 10월 Felicis가 주도하고 Benchmark와 General Catalyst 및 Robinhood Ventures가 참여한 3억5,000만 달러 Series C를 받았다. 기업가치는 100억 달러였으며 AI 연구소의 전문가 수요가 확장 배경이다.

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성장을 만든 연결 구조

  1. 전문 인력을 모은다
  2. AI 면접으로 평가한다
  3. 연구소의 과제에 배치한다
  4. 성과로 후속 주문을 받는다

AI 연구소의 수요는 인력 채용보다 전문 판단이 들어간 훈련 데이터로 넓어졌다. 평가와 배치 경험을 이 수요에 적용한 전환이 핵심이다. 양면 시장의 성장에는 고객 확보와 전문가 확보가 둘 다 필요하다.

04어떻게 투자받고 성장했는가

2025년 10월 Felicis가 주도하고 Benchmark와 General Catalyst 및 Robinhood Ventures가 참여한 3억5,000만 달러 Series C를 받았다. 기업가치는 100억 달러였으며 AI 연구소의 전문가 수요가 확장 배경이다.

창업 배경과 주요 사건 더 읽기

브렌던 푸디와 아다르시 히레마스, 수리야 미다는 2023년 대학 기숙사에서 Mercor를 시작했다. 초기 상품은 AI가 지원자를 면접하고 기업에 적합한 인재를 연결하는 채용 플랫폼이었다. 2024년 1월 발표에는 25개국의 인재 10만 명과 투자 전 확보한 7자리 달러 ARR가 나온다. 출발점부터 거대한 AI 연구소를 고객으로 가진 회사였던 것은 아니다. 초기 제품 발표

처음 사람을 모은 방식도 양쪽으로 나눠 볼 수 있다. Foody는 Notion 인터뷰에서 IIT Kharagpur의 개발자 모임과 협력해 인력을 찾았고, 이들을 자신들의 프로젝트와 친구들의 회사에 연결했다고 설명했다. 지원자만 모아 놓고 고용 기업을 기다린 것이 아니라, 개발자가 필요한 가까운 수요와 인재 공급을 함께 만들었다. 이후 AI 연구소의 전문가 요청을 처리하며 시장을 넓혔다. 성장 과정의 근거

성장을 바꾼 고객은 AI 연구소였다. 연구소는 모델을 훈련시킬 전문가를 짧은 시간에 많이 필요로 했다. Foody는 이틀 안에 300명을 찾아 달라는 요청을 예로 들었다. 일반 채용에서는 직원의 성과를 파악하는 데 몇 달이 걸리지만, 이 일에서는 전문가가 만든 작업물의 품질을 며칠 안에 평가할 수 있었다. Mercor는 사람을 찾고 평가하고 배치하는 과정을 반복하면서 매칭 정확도와 공급 능력을 함께 개선했다. 창업자가 설명한 사업 전개

이 사례에서 성장의 원동력은 ‘AI 면접’이라는 기능 하나보다 고객 수요의 변화에 있다. 모델 회사들이 전문가의 지식을 대량으로 구매하기 시작했고, Mercor가 이미 만든 인재망과 평가 시스템이 그 수요에 맞았다. 2025년 100억 달러 투자 가치에 도달했고, 이듬해 22세 창업자 세 명은 각각 22억 달러 자산가로 평가됐다. 2026년에는 Deeptune 인수를 발표하며 AI가 업무를 연습하는 환경까지 사업을 넓혔다. 투자 발표, 창업자 자산, Deeptune 인수 발표

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