Минулого жовтня засновники Mercor стали наймолодшими мільярдерами в історії, які заробили статки самостійно.
Але починали вони з пошуку інженерів через хакатони в Індії, перевіряли їх за допомогою змагань із програмування, а комунікували через WhatsApp.
@mercor_ai — це AI-маркетплейс талантів, який наймає, перевіряє та підбирає вузьких спеціалістів (лікарів, юристів, інженерів, докторів наук) для навчання та оцінки AI-моделей для великих лабораторій. Заснований Бренданом Фуді, Адаршем Хірематом та Сур'єю Мідхою.
Це перший епізод серії cold start.
Cold start — це серія, в якій я розповідаю про механіки зростання та важелі, які використовували компанії, що призвело до вибуху їхньої популярності.
Більшість засновників сьогодні мають вбудовану перевагу: колишній співробітник Apple, колишній VC-інвестор або колишній засновник.
Але решта з нас — ні.
Ця серія охоплюватиме всі немасштабовані стратегії зростання, які допомогли компаніям стати на ноги: продаж коробок із пластівцями, щоб вижити, створення подарункових наборів ручної роботи для залучення перших клієнтів або перетворення жіночих студентських клубів на користувачів.
До кінця ви матимете чітке уявлення про те, як саме кожна компанія пройшла шлях від 0 до 1, і які кроки ви можете запозичити.
Історія заснування
Брендан Фуді (CEO) виріс у Менло-Парку і почав займатися підприємництвом у восьмому класі, перепродаючи пончики з Safeway.
Він купував пончики по $5 за дюжину, продавав по $2 за штуку, потім знизив ціну до $1 на два тижні, щоб витіснити конкурента, і пересунув свій ларьок на 20 футів від території школи, коли директор спробував його закрити [Фуді, 20VC].
У старшій школі Брендан заснував консалтинговий бізнес у сфері хмарних технологій, який допомагав компаніям отримувати до $25 000 стартового кредиту AWS, створюючи веб-сайти та заповнюючи форми, необхідні для участі в програмі AWS [First Block].
Історія Адарша та Сур'ї почалася набагато раніше — вони познайомилися у 10 років, будучи єдиними учнями початкової школи, які хотіли брати участь у дебатах. Вони змагалися аж до старшої школи, де познайомилися з Бренданом у команді з дебатів Bellarmine College Prep [Хіремат, 20VC].
Ідея Mercor виникла у 2021 році під час випускної поїздки, коли Брендан скаржився, що не може достатньо швидко знайти розробників для своїх клієнтів з AWS-консалтингу. Адарш і Сур'я зрозуміли, що одні з найкращих інженерів у світі знаходяться в Індії, недооцінені та непомічені.
Так почалася історія Mercor.
2022: Становлення
- Як вони знайшли своїх перших клієнтів?
- Які спонсорства вони взяли?
- Як вони знайшли своїх перших інженерів?
Стратегії зростання на межі можливостей
Mercor починав як агентство з розробки програмного забезпечення у січні 2022 року.
Їхні перші клієнти з'явилися завдяки однокурсникам Брендана з Джорджтаунського університету. Якщо компанія хотіла створити якусь функцію або систему, вони зверталися до Mercor, який мав таланти, здатні виконати роботу за доступною ціною [The Hoya].
Стартапи на ранніх стадіях платили Mercor за створення MVP, інженери в Індії їх створювали, а троє засновників залишали собі прибуток [GlobeNewswire].
Брендан також використовував свою мережу контактів у Mercor, щоб допомагати друзям створювати вірусні додатки, що слугувало додатковим механізмом розповсюдження. Брендан працював з другом над проектом під назвою Hoyadle, відгалуженням онлайн-гри Wordle. Хоча друг ніколи безпосередньо не платив Брендану, Mercor почав з'являтися в статтях поряд з Hoyadle.
💡
Робота з вірусними додатками/компаніями сама по собі стане джерелом розповсюдження. Всі ганяються за великими лого (OAI, Meta тощо), але не варто недооцінювати увагу, яку приносять менші проекти (наприклад, JMail).
Брендан продовжив цю тактику зростання в університетському кампусі, представивши Mercor у конкурсі підприємницьких проектів Джорджтаунського університету. Він виграв головний приз у розмірі $10 000 для студентів бакалаврату, що спонукало їх випустити власний прес-реліз, оголосивши про прогнозований дохід у $40 000 на місяць.
Наймання інженерів
Для пошуку інженерів Mercor звернувся до IIT (Індійських технологічних інститутів), використовуючи компенсаційний арбітраж, щоб перебити пропозиції від великих технологічних компаній.
Вони почали з партнерства з клубами програмування IIT для прямих рекомендацій, а потім спонсорували хакатони по всіх IIT, пропонуючи грошовий приз та "можливість працювати в Mercor".
На цих змаганнях вони присуджували за перші місця 3 000, 2 000 та 1 000 рупій, що в сумі становило близько $71.
Це може здатися серйозною недоплатою, але пропозиції від великих технологічних компаній в Індії платили еквівалент приблизно $5 на годину, що дозволяло Mercor перебивати їхні пропозиції за час роботи [1-to-100].
💡
Наймайте в тих сферах, де ви можете надати несправедливу перевагу. У цьому випадку Mercor міг перебити зарплати великих технологічних компаній залежно від географії, іншими альтернативами могли бути можливості працевлаштування, зв'язки тощо.
Mercor також запускав рекламу у Facebook для пошуку кандидатів — часто ігнорований метод найму.
Один із найкращих інженерів Mercor прийшов через таку рекламу. Він провалив особисту співбесіду з Адаршем, надіслав Адаршу довге повідомлення з детальним аналізом того, що саме він зробив неправильно, потім був найнятий і став одним із найкращих інженерів компанії [20VC].
2023: Масштабування розвороту
- Як насправді відбувся розворот Mercor?
- Як вони керували маркетплейсом без продукту?
- Як вони досягли $1M ARR без маркетингу?
1 січня 2023 року Mercor перезапустився як маркетплейс талантів.
Стартапи платили близько $500 на тиждень, а Mercor підбирав їм інженера в Індії, забираючи приблизно 30 відсотків [Fortune].
Цей розворот відбувся природньо, під впливом попиту їхніх клієнтів. Оскільки інженери продовжували створювати виняткове програмне забезпечення, Mercor став відомим завдяки своїм людям, а не продуктам, які вони створювали.
Клієнти Mercor почали запитувати, чи можуть вони найняти їхніх інженерів безпосередньо, опускаючи програмну частину агентства.
💡
Не бійтеся розвертатися в бік попиту клієнтів. Pinterest починав як каталог товарів, але після того, як люди почали використовувати його для колекціонування та збереження предметів, це стало продуктом.
На початку розвороту майже весь підбір виконувався вручну.
Брендан і Сур'я особисто переглядали резюме та проводили співбесіди [Фуді, VectorShift]. Вони зв'язували засновників та інженерів через WhatsApp і використовували дуже просте програмне забезпечення, таке як Google Sheets, для організації та PandaDoc для надсилання контрактів.
старий веб-сайт mercor з 2023 року
Команда Mercor також створювала змагання з програмування та челенджі, щоб швидко відсіювати кандидатів. Вони подавали це як спосіб практикуватися в програмуванні, який допоможе вам знайти роботу, дозволяючи роботодавцям безпосередньо бачити найкращі таланти.
змагання з програмування mercor
💡
Створення контенту, яким хочеться ділитися, у межах продукту є надзвичайно важливим. Будь то унікальна анімація завантаження або щось, чим можна похизуватися (наприклад, Spotify Wrapped), люди природно схильні публікувати це.
На цьому шляху вони почали виявляти сигнали в кандидатах. Наприклад, Брендан помітив, що кандидати, які навчалися за кордоном у західних країнах, мали значно більше шансів добре працювати з американськими компаніями — кореляція, яку вони виявили вручну, а пізніше закодували [VectorShift].
Зрештою ручний процес перестав працювати, тому вони автоматизували систему, використовуючи налаштовану версію GPT-4 для оцінки профілів у Google Формі, і використовували AI-інтерв'юера для постановки технічних запитань.
Цей процес став настільки хорошим, що компанії попросили купити AI-інтерв'юера як окремий продукт — на що Mercor, звісно, відмовився [VectorShift].
Сторона компанії
У березні 2023 року веб-сайт Mercor не дозволяв компаніям миттєво реєструватися та починати найм — він змушував їх подавати заявку.
Mercor налаштував систему заявок, де лише схвалені компанії могли отримати доступ до мережі інженерів, що робило талант преміальним і закритим.
💡
Навіть якщо бекенд-система не повністю розроблена, створення відчуття ексклюзивності → створює відчуття преміального продукту.
Коли клієнт наймав інженера, Mercor залишався залученим у процес рекрутингу.
Зазвичай, наймання індивідуального підрядника в Індії означає для стартапу контракти, податкові форми та валютні перекази; Mercor брав на себе весь цей процес, усуваючи найбільший бар'єр для використання закордонних талантів.
Залишаючись залученим у цей процес, вони могли відстежувати досвід клієнтів: хто продовжив контракт, хто відмовився, хто отримав підвищення. Вони використовували ці дані для точного налаштування своєї AI-моделі та покращення прогнозів підбору, зрештою використавши це для створення AI-інтерв'юера.
💡
Зробіть використання вашого продукту максимально простим (усуньте перешкоди). Тісна співпраця з командами протягом усього процесу надає дані про те, наскільки добре ваш продукт впроваджується.
До цього моменту Mercor був повністю самофінансованим. Вони отримували клієнтів через спільноту під назвою Prod, студентську спільноту засновників.
Майже кожен перший клієнт їхнього маркетплейсу талантів був із Prod, включаючи @Etched, стартап з виробництва AI-чіпів, який зараз коштує понад $10 мільярдів. Вони покладалися майже виключно на Prod та ланцюжкові рекомендації від своїх клієнтів для всього свого виходу на ринок.
Mercor не використовував корпоративні акаунти в соціальних мережах до січня 2024 року, коли вони запустили такі платформи, як X, Instagram та Youtube, щоб оголосити про залучення $3.6 млн від General Catalyst.
З цього моменту Mercor стрімко пішов у гору.
2024-Дотепер: Швидкість втечі
У 2024 році Mercor почав залучати більші корпоративні компанії.
Зокрема, OpenAI стало реальністю після того, як Брендан надіслав холодний імейл Шону ВанВелдену, керівнику відділу операцій з людськими даними в OpenAI.
ВанВелден перевірив Брендана на здатність знайти переможців математичних олімпіад — і Mercor надав 25 таких за один день. Зрештою, Mercor став найбільшим постачальником даних для OpenAI протягом дев'яти місяців, а згодом найняв самого ВанВелдена [SF Standard].
У червні 2025 року Meta купила 49% Scale AI (найбільшого конкурента Mercor), що призвело до того, що темп доходу Mercor зріс у чотири рази [20VC]. Клієнти Scale AI не хотіли, щоб їхні дані надсилалися конкуренту, такому як Meta, тому Mercor зростав експоненціально.
Сьогодні Mercor працює з темпом доходу приблизно $2 мільярди і, за повідомленнями, веде переговори про залучення $500 мільйонів при оцінці в $20 мільярдів [Forbes, липень 2026].
Роздуми
Mercor активно використовував свою близькість до цільової аудиторії, щоб пройти шлях від 0 до 1.
Їхні однокурсники стали їхніми першими клієнтами, вони використовували спільноти будівельників, як-от Prod, для розширення, і розвертали продукт на основі попиту клієнтів.
Такі стратегії зростання не передбачають яскравих трюків у соціальних мережах чи вірусних відео, а натомість — глибоке задоволення конкретної потреби та використання ланцюжків рекомендацій для укладання більших контрактів.
У таких ситуаціях продукт не обов'язково має бути ідеальним, щоб залучити користувачів.
Виконання "немасштабованих" дій дає розуміння того, які частини процесу найважливіше автоматизувати — виявляючи найбільші пріоритети для розробки... або навіть для розвороту.
Їхня стратегія:
- Використовуйте соціальні мережі: студентські спільноти (Prod) та однокурсників для перших клієнтів
- Знаходьте можливості для арбітражу: шукайте таланти в незадіяних резервуарах (хакатони IIT, реклама у Facebook), де ви можете перебити місцеві пропозиції
- Слідуйте за попитом клієнтів: аналізуйте функції, які мають найбільше впровадження, і не бійтеся розвертатися в їхній бік
- Почніть... навіть вручну: спочатку надавайте цінність вручну, щоб зрозуміти, що дійсно має значення, а потім автоматизуйте це
- Усуньте тертя: беріть на себе будь-які перешкоди, які можуть завадити клієнтам використовувати ваш продукт
- Створюйте ексклюзивність: обмежте доступ, щоб продукт здавався ексклюзивним/преміальним
- Використовуйте ланцюжки рекомендацій: закріпіться на великому клієнті (наприклад, OpenAI), перевершіть очікування та масштабуйтеся до корпоративного рівня
