AI 實驗室正嘗試取代與公司簽訂昂貴資料合約的傳統模式，轉而聘請前高階員工提供產業知識。Mercor 執行長 Brendan Foody 在 2025 年 TechCrunch Disrupt 活動中指出，Mercor 的市場平臺連線了投資銀行、諮詢公司和律師事務所的前員工與尋求自動化這些產業的 AI 實驗室。Mercor 的客戶包括 OpenAI、Anthropic 和 Meta。Foody 表示，像高盛這樣的金融巨頭不希望模型自動化其價值鏈，這改變了競爭動態，因此實驗室需要聘請前員工來理解工作流程並訓練自動化模型。Mercor 的 22 歲共同創辦人 Foody 表示，公司支付產業專家每小時最高 200 美元來填寫表格和撰寫報告。目前 Mercor 擁有數萬名承包商，每日支付超過 150 萬美元。儘管如此，公司仍保持獲利，因為 AI 實驗室願意支付更高昂的費用。自成立不到三年以來，Mercor 的年複合營收已增長至約 50 億美元，並近期以 100 億美元估值籌資。
許多行業 incumbents 對 Mercor 的崛起感到抗拒，因為其知識可能透過前員工流失，最終被用於自動化他們的工作。Foody 承認這可能暴露市場低效，但稱其非「漏洞」，並表示部分公司已擁抱這種「新工作未來」。他認為 Mercor 可能創造類似 Uber 的 Gig 經濟新型別。Foody 強調 Mercor 試圖防止商業間諜行為，但由於承包商多來自高度機密的行業，且部分人在職期間仍側面提交資料，這相當困難。Foody 主張員工頭腦中的知識屬於員工而非公司，但也承認在龐大規模下可能發生洩密。Mercor 是美國最早招募高技能知識工作者訓練 AI 模型的資料公司之一。早期資料供應商如 Scale AI 曾聘用第三世界國家的承包商進行簡單標記工作，現在競爭對手如 Surge 和 Scale AI 也意識到需要專家來改善 AI 模型。Mercor 因 Scale AI 的困境而受益，許多 AI 實驗室在 Meta 投資並聘用其 CEO 後停止與 Scale AI 合作。過去一年 Mercor 價值翻了五倍，但仍小於估值超過 200 億美元的 Surge 和 Scale