Ang pagsasakop at kultura ni Anthropic ang nagpapabilis sa paglago at pagpapanatili ng talento

Paglilinaw sa Anthropic: Ang pinakamahusay na AI company, maaaring isang organisasyonal na pagkakalikha
May-akda: Celia, Overseas Unicorn

Sa nakaraang taon, ang Anthropic ay maaaring ang pinakamahalagang kumpanya na pag-aralan sa buong industriya ng AI.

Sa pagbuksan ng taon, ito ang nagkaroon ng pinakamabilis na paglago sa kasaysayan ng pagpapatakbo ng tao: ang ARR ay tumataas mula sa 9B patungo sa 45B, at kung ang supply ng computing power ay makakasunod, malamang sa katapusan ng taon ay makakarating sa 100B, at sa susunod na taon ay 200-300B, direktang nakakapagpantay sa sukat ng Meta.

Sa secondary market, ang kasalukuyang valuation nito ay umabot na sa $1 trilyon, na lumampas sa OpenAI.

Nag-wala kami ng maraming oras sa pag-aaral kung paano naging maunlad ang Anthropic.

Sa huli, upang maunawaan ang kumpanyang ito, ang pangunahing puntos ay ang pag-unawa sa dalawang bagay:

Isa ay pagsusuri sa estratehiya, isa naman ay kultura ng organisasyon.

Marami nang may bahagyang kaalaman tungkol dito, ngunit wala pang buong larawan, kaya't sinubukan ng artikulong ito na gawin ang mas detalyadong pagpapaliwanag at pagpapakita.

Maaaring ipaliwanag ang ilang mga tanong na nagiging interes ng labas mula sa pananaw ng estratehiya at organisasyon, tulad ng:

• Bakit nakita ng Anthropic noong 2021 na ang coding ay maaaring ang pinakamahalagang direksyon?

• Paano ipinakita ng pagkakaiba ng karakter ni Dario at Sam ang magkakaibang estratehiya ng dalawang kumpanya?

• Bakit mababa ang rate ng pagkawala ng mga empleyado ng Anthropic?

• Bakit halos lahat ng mga tao sa Anthropic ay nagpapahalaga sa kanyang kultura? Paano ito pinanatili habang ang kompanya ay mabilis na lumalawak?

Napapahalagahan ang kahalagahan ng 01.Focus

Una, sa pananaw ng estratehiya, laging parang isang kumpanya ang OpenAI na nais ng lahat.

Sa mga kakayahan ng modelo, tulad ng math, science, coding, reasoning, multimodal, at arkitekturang inobasyon, nagpapalakas si OpenAI.

Sa produkto, ang Codex, browser, robot, enterprise platform, smart hardware, chip, at data center ay patuloy na tinutulungan, at sinasabing ang bilang ng mga proyekto sa loob ng OpenAI ay tumataas hanggang sa halos 300.

Samantalang ang Anthropic ay kabaligtaran nito, sila ang tanging isa sa "Big Three" na agad na nagpabaya sa multimodal, at hindi nagpahayag ng anumang inobasyon sa arkitektura, hindi nagpapahalaga sa mga konsepto tulad ng reasoning model, RL, at continual learning, kundi nag-focus lamang sa scaling ng language model at sa isang direksyon lamang—ang coding—upang muna maisagawa ang pinakamahalagang kakayahan.

Tungkol sa kung bakit mahalaga ang coding, nalalaman na rin ngayon ng merkado, ang pangunahing puntos ay tatlo:

1. Ang coding ay ang daan patungo sa lahat. Ang karamihan sa mga gawain sa digital na mundo ay maaaring ipahayag sa pamamagitan ng Code.

2. Ang coding ay ang pinakamainam na kakayahan para sa pagkatuto ng model. Ang mga resulta ay may malakas na kapanatagan, maikling feedback loop, at ang data ng user ay maaaring mas maliwanag na magbigay ng suporta sa pagtratrabaho ng model.

3. Ang coding ay ang pangunahing pagpapabilis sa pag-unlad ng AGI. Nasa ganitong siklo na ang mga pangunahing AI labs, at ang pag-unlad ng model sa isang kuartal ng taong ito ay mas mabilis kaysa sa nakaraang taon.

Ang huling resulta ay nagpatotoo na ang Coding ay totoo ang pinakamahalagang direksyon, isang tula na lalampas sa buong Tang.

Ngunit hindi nagising ang OpenAI hanggang sa Marso, kung kailan sinira nila ang mga secondary project tulad ng Sora at isinampa ang Coding bilang unang prioridad ng kompanya.

Laging nag-iisip kami: Bakit napili agad ng Anthropic ang coding?

Nakita sa pagtatawid, kalahati ay pananagutan, kalahati ay tibay.

Ang pagpapautang sa mga unang yugto ng Anthropic ay hindi gaanong maayos. Dahil wala nang maraming pera, kailangan nilang umabot sa AGI sa mas epektibong paraan.

Kailangan muna nilang ipakita ang isang kuwento tungkol sa isang vertical na scenario upang patunayan na sila ay makakabuo ng isang commercial loop. Kaya noong panahong iyon, seryosong pinag-aralan nila: kung kailangan lang pumili ng isang direksyon, ang coding ay maaaring ang pinakamahusay na pagpipilian: unang ituturo ang mas mahusay na coding model → ibibigay sa mga customer para gamitin → makakuha ng data mula sa paggamit ng mga customer sa totoong engineering environment → gamitin para paunlarin ang model training. Maaari itong magbuo ng isang flywheel.

Noong una, ang head for growth ng Anthropic ay nabanggit na nakakita siya ng isang internal document na isinulat ng isang co-founder ng kumpanya, kung bakit dapat nating i-focus ang coding. Ang pangunahing punto ay, ang petsa ng dokumentong ito ay 2021, na maraming taon bago alam ng sinuman ang tunay na market opportunity ng direksyong ito.

Ngunit sa huli, naging mas madali ang pagpapautang, mayroon na silang higit pang mga yaman, at hindi na muli tinawag ang coding na linya; pinili nila muna na gawin ang isang mas pangkalahatang model base.

Nangyari ang pagbabago pagkatapos ng pagpapalabas ni ChatGPT. Naintindihan ng Anthropic na ang C-side ay nakuha na ng OpenAI, kaya itinapon nito nang may pagkabigo (ngunit sa paningin ng kasalukuyan, napakalaking tulong) ang kanilang pagtutok at isinilip ang kanilang pansin patungo sa toB.

Ang pagbabalik-loob na ito ay patuloy na maingat at empirikal, hindi isang malaking pagsisikap na may panganib.

Sa pagtrato sa Claude 3, sinimulan ng Anthropic na palakasin ang coding capability nang may kamalayan, at nakakuha ng magandang reaksyon sa merkado sa Sonnet 3.5.

Pagkatapos ay patuloy na pinagsama ang pagdaragdag ng mga pondo at ang pagpapatotoo, at sa loob ng timbang ay patuloy na pinanatili ang paniniwala sa potensyal ng coding, isa sa aspeto ng komersyal na halaga at isa sa pagpapabilis ng pag-aaral. Kaya ang koponan ay nagsimulang mag-focus nang buong-pusong sa landas na ito, at sa pagitan nito ay hindi lamang tinanggal ang C-end, kundi pati na rin ang multimodal ay hindi nagkaloob ng enerhiya para dito.

Dagdag pa rito, mahalaga ang pagkakaroon ng tiyak na direksyon sa teknikal na landas.

Sa nakalipas na dalawang taon, paulit-ulit na sinabi ng mga kilalang researcher mula sa labas na ang scaling laws ay nakarating sa pader, at ang marginal benefit ng pretraining ay nasa peak na. Batay sa aming pakikipag-ugnayan sa iba’t ibang researcher, ang Anthropic ay laging pinakamalakas na naniniwala sa scaling laws, at ang pinakamalalim sa pagpapakilala ng pretraining at data, nang hindi nag-divert ng kanilang enerhiya sa mga bagong paradigm.

Sa paningin ng nakaraan, tama rin ito. Ang malaking bahagi ng pagtaas ng kakayahan ni Claude ay galing sa matatag na pagpapakilala sa pretraining.

Ngunit ito ay nagbukas sa isang tanong sa atin: Bakit laging kayang gumawa ng malinaw na desisyon at manatili sa tiyak na direksyon si Anthropic?

Una sa lahat ay ang limitasyon ng mga yaman; ang kabuuang pagsasapalaran ng Anthropic ay halos isang-katlo lamang ng OpenAI, ngunit kung titingnan nang mas malalim, ang mga pagkakaiba sa estratehiya ng dalawang kumpanya ay malapit na nauugnay sa karakter at pinagmulan ng mga tagapagtatag.

May apat na co-founder ang Anthropic na mga pangunahing may-akda ng papel tungkol sa scaling laws noong unang panahon; si Dario mismo ang pangunahing research lead sa GPT-3, at bago pa man ay may sampung taon nang karanasan sa larangan ng AI at may direktang pag-unawa sa teknolohikong pag-unlad ng AI, pati na rin ang mas malakas na pagpapasya.

Bukod dito, si Dario ay isang tao na ganap na hindi nagfomo, kahit na isinabing may kaunting pagmamalaki at matigas ang ulo, at kadalasan ay hindi pinapag-iiwanan ng market consensus.

Sinabi niya noong 2024, nang hindi pa nagkaroon ng malaking paglago ang Anthropic, at hanggang ngayon, naniniwala ako na ito ay mahalagang punto para maunawaan ang kumpanyang ito, na ang kahulugan ay:

Sa nakaraang sampung taon, ang pinakamalalim na aral na natutunan ko ay ang may laging isang tinatawag na consensus sa merkado, ngunit matapos makita ang maraming beses na ang consensus ay nababaligtad sa isang gabi, nagsimula akong mag-focus sa aking sariling bet.

Hindi ko rin alam kung tama kami nang buo, ngunit sa totoo lang, kahit 50% lang ng oras tama, masasabing may halaga na ito, dahil ibinibigay mo ang mga bagay na walang iba.

Ito ay lubos na iba sa Sam Altman, batay sa aming pag-uusap sa ilang mga taong malapit kay Sam:

1. Si Sam ay isa sa mga pinakamalikhaing founder sa Silicon Valley, at mula sa simula ay nais niyang makamit lahat. Kasama pa rito ang kanyang nakaraang pagiging investor sa YC, kaya napakalamiliar niya sa paraan ng “pagpapalaganap ng maraming pagsisikap at pagtatalaga ng maraming taya,” kaya lumago ang OpenAI ng maraming mga sangay.

2. Hindi teknikal ang Sam, kaya mas mahina ang kanyang paghuhusga sa teknikal na direksyon kumpara sa Anthropic, kaya mas marami siyang umaasa sa pagpapalaya ng mga team mula sa ibaba. Ginagamit ng Sam ang kanyang kakayahan sa pagpupuno ng mga mapagkukunan, at binibigyan niya ang bawat team ng mga armas.

3. Ang background ng VC ay nagpapahintulot kay Sam na maging mas nakatuon sa mga breakthrough na fancy ideas. Kaya sa kultura ng OpenAI, napakalaking halaga ang pagkakaroon ng paradigm shift mula sa 0 hanggang 1, ngunit hindi parehong pinahahalagahan ang patuloy na pagsasalin sa 1 hanggang 10. Maraming produkto tulad ng Sora, Atlas Browser, at Voice Mode ay walang patuloy na pagpapalawak; pagkatapos ipaglaban, wala nang nag-aalala.

4. Ang ugali ni Sam at ni Mark Chen (Chief Research Officer) ay only say yes, hindi say no. Ang mga支线任务, kahit anong pagsisikap ng team, ang upper management ay patuloy na magbibigay ng mga resources.

Kapag ang mga puwersa ng OpenAI ay patuloy na hinahati-hati ng mga proyektong pangkalahatan, maaaring makabuo ng kahusayan ang Anthropic sa pinakamahalagang battlefield sa pamamagitan ng paggamit ng taktika ni Tian Ji.

Ang pagsasakop ni Anthropic sa estratehiya ay nagbigay sa amin ng isang aral: ang kahalagahan ng focus ay nababawasan.

Nalalaman ko ang isang podcast noong nakaraang taon, kung saan ang guest ay si David Senra, ang host ng podcast na Founders. Sa nakalipas na 8 taon, halos iisang bagay lang ang ginagawa niya: araw-araw na pag-aaral ng isang malaking entrepreneur.

Kapag tinanong, kung ang lahat ng karanasan sa pagbuo ng negosyo na kanyang natutunan mula sa higit sa 400 na biography ng mga founder ay iiwasan sa isang bagay lamang, ano iyon?

Sagot niya: Focus.

Madalas ang mga malalaking negosyante ay hindi mga kompletong mag-aaral na may mataas na marka, kundi mga ekstremong obsesibo. Sila ay nakakakilala sa isa o dalawang pinakamahalagang variable para sa kanila, tulad ng presyo ng Costco, ang disenyo at karanasan ng Apple, ang recommendation algorithm at data wheel ng ByteDance, at pagkatapos ay ipinaglalaban nila ito nang anumang halaga, pati na sa antas na maaaring makita ng kanilang kalaban bilang kahalintulad.

Dito ay dapat malinaw na ipaalala na marami ang naniniwala na sila ay nakatuon, ngunit hindi sila talaga naiintindihan ang kahulugan at gastos ng pagiging nakatuon.

Ang tinatawag na focus, sa katotohanan ay dapat i-decompose sa dalawang antas:

Una ay ang kakayahan sa pagpapasya, na alam kung ano ang pinakamahalaga, at may tapang na ipagpalit ang lahat ng iba.

Ikalawa ay pressure—makapagbigay ng nakakalampas na mga yaman upang masira ang mga mahahalagang elemento.

Ang una ay isyu ng pagkakaintindi, ang ikalawa ay isyu ng kalooban, at kailangan ng pareho.

Halimbawa, noong itinatag ang Google, ang pangkalahatang pagkakasunduan sa industriya ng internet ay — ang kinabukasan ay nasa mga "portal". Ang Yahoo at iba pang mga malalaking search engine ay nagpapalalim ng kanilang homepage ng mga balita, panahon, pagbili, laro, horoskopo... bawat feature ay itinuturing na "leverage" upang pataasin ang halaga ng advertisement.

Ngunit naniniwala ang Google na lalaganap ang impormasyon, at kailangan ng mga user hindi isang mas malaking portal kundi agad makahanap ng pinakakasangkot na sagot.

Kaya, habang iba ay gustong panaig ng mga gumagamit nang higit pa, ang Google ay gustong pabayaan ang mga gumagamit nang mas mabilis. Noong panahong iyon, ang homepage ng Google ay sobrang malinis, walang iba kundi isang search box.

Kasalukuyang ganoon din sa business model: mayroon ang Yahoo ng higit sa dalawampu't limang paraan ng pagkakaroon ng kita, samantalang pinagsanay ng Google ang lahat ng kanilang pagsisikap sa isang mekanismo lamang — ang bidding para sa mga keyword sa paghahanap — at nagpatuloy nang mahigit sa sampung taon bago sila sumikap nang serio sa pangalawang linya ng negosyo.

Hanggang sa ngayon, isa sa mga sampung prinsipyo ng Google ay “Mas mainam na gawin ang isang bagay nang lubos, lubos na mabuti.”

Ang core ng estratehiya ay hindi ang pag-iisip kung ano ang pipiliin mo, kundi ang pag-iisip kung ano ang pipiwalain mo. Sa tingin ko, marami sa atin ay hindi sapat ang pag-say no.

02. Ang kultura ay ang pinakamalaking Secret Sauce

Ang pinakakakaibang bagay sa Anthropic, baka hindi ito ang estratehiya, kundi ang kultura ng organisasyon.

Sa nakalipas na kalahati ng taon, mas maliit ang rate ng pagkawala ng tauhan sa Anthropic kumpara sa iba pang AI labs sa mas malakas na pakikidigma para sa mga talento sa AI.

Ang mga sumusunod na dalawang larawan ay isang paglalahad ng datos sa paggalaw ng mga talento mula 2021 hanggang 2023.

Ipinapakita ng unang larawan ang proporsyon ng paglipat sa pagitan ng mga AI lab:

• Sa bawat 10.6 na tao na umalis mula sa DeepMind patungo sa Anthropic, mayroon lamang 1 na tao ang umuwi pabalik sa DeepMind.

• Sa bawat 8.2 na tao na lumipat mula sa OpenAI patungo sa Anthropic, may isang tao lamang na lumipat pabalik sa OpenAI.

Ipinapakita ng ikalawang larawan ang proporsyon ng mga empleyado na nanatili sa kumpanya pagkatapos ng dalawang taon ng pagkakaroon ng trabaho.

Ang retention rate ng talent ni Anthropic ay 80%, na ang pinakamataas sa mga top AI labs noong panahong iyon, kaunting mas mataas kaysa sa 78% ng DeepMind.

Mahirap na makamit ang mas mataas na retention kaysa sa matandang DeepMind bilang isang mas bata at mabilis na nagbabagong kumpanya ang Anthropic.

Kumpara sa iyo, ang OpenAI ay may 67% lamang.

Mahalagang tandaan na ang set ng data na ito ay ginawa bago ang OpenAI ay nasa apogyo at ang Anthropic ay hindi pa nagkakaroon ng anumang pagkakataon.

Kung tingnan ang mga balita sa nakalipas na dalawang taon, mas malinaw ang atraksyon at kahusayan ng talento ni Anthropic.

Halimbawa, ang isang napopopular na post sa Twitter kung saan ang mga CTO ng maraming kilalang kumpanya ay pumili na lumipat sa Anthropic upang maging isang karaniwang teknikal na empleyado (MTS, member of technical staff):

Ang pinakamalaking dahilan dito ay kadalasang isinasaalang-alang ang kultura ng organisasyon ni Anthropic.

Kung titingin sa mga podcast na isinagawa ng mga miyembro ng Anthropic, halos lahat ay magtutukoy sa kultura ng Anthropic, at ilan ay itinuturing ang parang kulto na kultura na ito bilang pinakamalaking secret sauce ng Anthropic.

"Totoo kong naniniwala na ang kultura ay ang lihim na sandata ng Anthropic, ang aming pinakamatibay na katangian na hindi kayang kopyahin ng iba. Hindi ito natural, at ang pamumuno ay naglagay ng napakaraming pagsisikap dito."

——Amol Avasare, head of growth ng Anthropic

Hindi ito madadama kung hindi mo ito sinusuri nang may partikular na pag-unawa, dahil kapag kinakausap ang kultura o mga halaga, parang abstrak ito at karaniwang isinasaalang-alang bilang isang slogan; ngunit kapag isinama mo ang lahat ng direktang impormasyon at mga pampublikong interbyu, sobrang naapektuhan tayo.

Kung i-decompose nang detalyado, ang tatlong katangian na nagkakaiba ng Anthropic sa iba pang AI labs ay:

1. May misyon

Ang misyon ng Anthropic ay “siguraduhin na makakaligtas ang mundo sa pagbabagong transformative ng AI,” kung saan ang kaligtasan ang nangunguna.

Maraming kumpanya ang nagsasabing may misyon sila, ngunit ang pagiging seriyoso ng Anthropic dito ay umabot sa isang antas na halos relihiyoso.

Isang frontier lab na may malakas na imahe ng moral na sarili: naniniwala ito nang totoo na ang AGI ay maaaring iligtas ang mundo, at naniwala rin ito nang totoo na ang AGI ay maaaring sirain ang mundo, at sinusubukan nitong gabayan ang lahat na lakarin ang maliit na tanso sa pagitan ng dalawang bagay na iyon.

Sinabi ng tagapamahala ng Claude Code, Boris Cherny: “Sa Anthropic, kahit sino ang iyong tanungin sa koridor, ‘Bakit ka dito?’ ang sagot ay laging safety.”

Kasama ni Product Manager na si Cat Wu, umalis silang dalawa noong nakaraan mula sa Anthropic at lumipat sa Cursor, ngunit bumalik sila sa loob ng dalawang linggo dahil nalaman nilang sobrang nawawalan nila ng kultura sa loob ng Anthropic. Ang pakiramdam na lahat ay nagtatrabaho nang walang ibang layunin kundi para sa isang mas malaking misyon.

May mga tao na nagsisidlang sa pagkakaroon ng Anthropic, ngunit pagkatapos makasali, naramdaman nila, “Fuck, mas serio ang atmosphere doon kaysa sa sinasabi sa labas.”

Dito pa rin magkakaroon ng mga dating empleyado na sasabihin sa buong pagpupulong—kung ang Anthropic ay matutupad ang sariling misyon, ngunit nabigo ang kumpanya mismo, ito ay isang mabuting resulta.

Ito ang nagpapaliwanag ng marami tungkol sa Anthropic.

Sa lohika ng karamihan sa mga negosyo, ang tagumpay sa negosyo ay laging nasa unahan, habang ang misyon ay ginagamit lamang para sa pagpapakita. Ngunit ang partikular na bagay sa Anthropic ay ang mayroong talagang ilang tao sa loob na isinasaalang-alang ang misyon bago ang pagpapanatili ng kompanya.

Kung susuriin ang tunay na ginagawa ng Anthropic, ito ay isang pagkakaisa ng kaalaman at pagkilos, tulad ng kanilang disenyo ng pamamahala na pinamamahalaan ng isang non-profit trust, ang kanilang pananaliksik sa interpretability, at ang kanilang maraming pagpapahalaga sa kaligtasan, kabilang ang pagpapabaya sa isang order na $200 milyon mula sa Department of Defense ng Estados Unidos dahil sa pagkakaiba ng mga halaga, at hindi na ito ipapaliwanag nang detalyado.

2. Mataas ang tiwala, mababang ego

Kapag nagkakasalita kami sa iba pang mga advanced lab, madalas narinig namin ang maraming internal na pulitika at problema sa mga grupo. Walang ganito sa Anthropic. Sa halip, napakasama-samang nagkakaisa sila at handang maglingkod para sa iba.

Ang pinakamagandang bahagi dito ay ang Frontier AI ay isang lugar na madaling magkaroon ng kultura ng mga bituin at pakikidigma sa mga yaman. Ang mga researcher sa AI ay halos ang pinakamatalino at may pinakamataas na ego sa mundo, at ang kanilang likas na layunin ay magbigay ng iba’t ibang solusyon, magtatag ng sariling grupo, at maging kilala, ngunit ang mga yaman ay napakalimitado, kaya't laging nagkakaroon ng konflikto sa mga departamento.

Si Daniel Freeman mula sa Google na lumipat sa Anthropic ay sinabi na ang iba pang mga kumpanya ng model ay parang mga estado na nagmamay-ari ng sarili nilang kapangyarihan at nagtatagpo nang tahimik, ngunit ang ganitong damdamin ay “hindi ko naririnig sa Anthropic.”

Matapos makasali sa Anthropic noong nakaraang tag-lamig, sina Stripe na dating CTO na si Rahul Patil ay sinabi rin na ang kulturang ito ang nagbigay sa kanya ng pinakamalaking epekto. Mahirap ipanagana na ang isang grupo ng mga napakatalino ay maaari ring magkaroon ng ganitong antas ng pagkamapagpakumbaba.

Isinulong niya ang isang pamantayan: Kung sabihin ng kumpanya sa iyo bukas na ang pinakamainam na posisyon para sa iyo ay hindi na ang pagiging executive, kundi ang pagiging IC (individual contributor), dahil doon mo makakatulong nang higit sa lahat sa mission, kaya mo ba ito? Naniniwala siya na 100% ng mga tao sa Anthropic ay gagawin ito, walang ego.

3. Isang malakas na pagkakakilanlan sa pagkatao

Ang may-akda ng The New Yorker ay nagtrabaho nang ilang buwan bilang deep observer sa loob ng Anthropic, at nanatili siya sa dalawang interesanteng paglalarawan dito:

• Mga bookish na misfits

• Isang hindi proporsyonal na bilang ng mga empleyado ng Anthropic ay tila mga anak ng mga manunulat ng nobela o makata.

Ibig sabihin, ang mga tao dito ay hindi gaanong katulad ng mga typikal na Silicon Valley elite, o mga teknikal na lalaki sa tradisyonal na imahinasyon, kundi may kaunting akademikong anyo, kaunting nerd, at kaunting idealismo. Marami sa kanila ay may pakiramdam na lumaki sa mga pamilya ng mga manunulat at makata.

Maaaring makita ang ganitong antas sa pagtatawag ng mga modelo ni Claude: Haiku, Sonnet, Opus, na kumakatawan sa maikling haiku, ang Shakespearean sonnet, at ang malalaking akda sa konteksto ng klasiko.

Para sa pagkukumpara, ang GPT-4 / 4o / o1 ng OpenAI ay may pangalan na batay sa engineering number, habang ang Gemini Ultra / Pro / Flash ng Google ay isang klasikong produkto line. Maaari itong magbigay ng ilang pag-unawa.

Ang tagapamahala ng Claude Code, si Boris, ay nagsalita rin ng isang interesanteng detalye sa isang podcast:

Ang kanyang unang tanghalian sa Anthropic, sinabi niya nang walang pag-iisip tungkol sa isang napakakaliwang aklat, na isinulat ng hard sci-fi na may-akda na si Greg Egan.

Gaano kakaunti ang aklat na iyon? Hindi niya kailanman nakikita ang sinuman na nabasa ito.

Sinabi niya ang isang joke mula sa libro sa hapag-kainan, at ang lahat ng tao sa mesa ay agad nagsagot.

Nagbigay ito ng malaking pagkabigla sa kanya at nagbigay sa kanya ng pakiramdam na tama siya sa lugar na ito.

Ang mga bookworm na mahilig sa sci-fi ay karaniwang may malalim na pagmamalasakit sa tao at responsibilidad sa kasaysayan, at may mas mabuting kakayahang mag-isip tungkol sa butterfly effect.

Ang pagkakasundo batay sa kasiyahan sa pagbabasa ay nagbigay sa kanya ng mas malaking pagkakatiyak na dito ay maaaring pinakamahusay na lugar upang ipagpatuloy ang mga hangganan ng AI.

Paano ginagawang istitusyonal ang kultura

Ano ang susunod na tanong: paano ito pinapanatili — ang purong, halos sekta-like na kultura?

Sa katotohanan, hindi na isang maliit na AI lab ang Anthropic, isang malaking kumpanya na may 3,000 tao, at samantalang umaabot sa pinakamabilis na paglago sa kasaysayan, patuloy pa rin itong pinapanatili ang kanyang konsentrasyon sa kultura.

Sa ganitong kaso, sinabi nang direkta ni Dario na kanyang gagastusin ang halos 1/3 hanggang 40% ng kanyang oras upang siguraduhing mabuti ang kultura ng Anthropic.

Kahit mayroong maraming gawain sa teknikal, produkto, pagsasapalaran, at ugnayan sa pamahalaan at negosyo, naniniwala siya na ang kanyang mas mataas na lebel na trabaho ay gawing isang malakas na nagkakaisang lugar kung saan mahilig magtrabaho ang mga pinakamahusay na talento ang Anthropic.

Sa praktikal na pagpapatupad, mayroon itong ilang puntos:

1. Mga espesyal na pamantayan sa pagpapahinggil

Anthropic ay naghahanap ng mga empleyado, at iba ang kanilang pagkakakilanlan kaysa sa maraming AI labs.

Sa isang aspeto, sa halip na makipagkumpitensya sa karamihan ng mga kumpanya para sa mga big names, mas pipiliin ng Anthropic ang mga underdog. Mas binibigyang-pansin nila ang direktang ebidensya ng kakayahan, tulad ng, “Nagawa mo ba ang sarili mong pag-aaral, isinulat mo ba ang totoong may malalim na pag-unawa na blog, mayroon ka ba namang makabuluhang kontribusyon sa open-source community?”

Sa kabilang panig, mayroon ang Anthropic ng napakatigas na pagpili ng kultura. Mayroon silang espesyal na round ng pagsusuri sa kultura sa kanilang interbyu, isang oras na pagtatanong ng 15-20 mga tanong sa scenario.

Batay sa mga tanong sa pag-interview na nakalabas sa internet, ang mga pangunahing tinutukoy ay tatlo:

(1) Totoo ba na isasampa mo ang safety mission sa unahan?

Ang pinakakaraniwang tanong sa pagsusuri ay: Kung ang Anthropic ay magpasya na hindi ilabas ang modelo dahil sa kakulangan ng pagkakasiguro sa kaligtasan, handa ka ba na tanggapin na zero ang iyong mga aktibo?

(2) Ikaw ba ay isang maliit na tao na nice at ego?

Kasama ang kabutihan, empatiya, mga kasanayan sa pag-uugali, at ang kakayahang tanggapin ang sariling kawalan ng kaalaman at pagkakamali.

(3) Maaari mo bang handle ang kumplikado?

Maraming kumplikado at nagbabagong isyu ang inaangkop ng Anthropic, at mahalaga nila kung mayroon ka bang sistematis na pag-iisip, kaya mong masusing i-analyze ang second-order effects ng mga bagay, at isipin kung paano magkakaapekto ang isang desisyon sa iba pang mga bahagi.

Naglagay sila ng maraming oras sa paggawa ng “reverse screening” sa paghahanap ng empleyado, at dahil dito, tinanggap nila ang maraming pinakamahusay na 10x developers. Binanggit ni Rahul Patil, dating CTO ng Stripe, na nagkaroon siya ng mahabang pag-uusap sa kasalukuyang CTO ng Anthropic bago siya sumali.

Hindi lang siya pinagbanta na pumunta, kundi ginugol niya ang ilang linggo upang muli at muli ay talakayin kung bakit hindi dapat siyang sumali sa Anthropic, at nagsugog nang mabait na pagbabawal sa kanya, maliban kung talagang aligned siya sa kultura at misyon—kung hindi, hindi ito halaga.

Kaya ang lohika ng paghingi ng trabaho ni Anthropic ay hindi ang pagpapakilala ng kahit sino sa pinakamalakas, kundi ang pag-alis ng mga hindi angkop sa pinakamabilis na paraan. “Sobrang mahusay naming alisin ang mga taong dumating para sa pera at pangalan.”

Kumpara dito, pagkatapos lumaki ang kompanya, hindi na ginagawa ni OpenAI ang mga espesyal na pagpapakilala sa kultura, at sinasabing nagdulot ito ng ilang mga problema sa pamamahala.

Ito ay malinaw na ipinakita sa pagkakataon noong nakalikom ang Meta ng mga empleyado noong nakaraang taon. Sa harap ng malaking package na ibinigay ng Meta, ang reaksyon ng OpenAI ay parang karaniwang praktika sa merkado: nagbigay ng counter offer, naglabas ng retention bonus, at inalis ang vesting cliff para sa mga bagong empleyado upang mas mabilis na maging kanilang mga stock.

Ang reaksyon ng Anthropic ay napakapanatag ng Anthropic. Sinabi nila sa kanilang mga empleyado na ang unang layunin mo dito ay ang misyon, hindi ang patuloy na pagtaas ng iyong presyo sa labas na tawaran.

Hindi namin ibibigay ang sampung beses na mas mataas na sahod sa iyo dahil kasalanan ni Mark Zuckerberg na tumama sa iyo, iyon ay hindi patas, kung gusto mong umalis, umalis ka na.

Ang huling resulta ng bagay na ito ay nagpapakita rin ng marami. Sinasabing umalis ang ilang dekada sa OpenAI, habang ang Anthropic ay may dalawang umalis lamang, at ang dalawang ito ay mga matatandang empleyado na dating nagtrabaho sa Meta ng 6 at 11 taon.

2. Kultura ng pagbabahagi ng konteksto

May mataas na antas ng transparensya sa impormasyon sa loob ng Anthropic.

Una sa lahat, si Dario mismo ang aktibong, madalas, at paulit-ulit na nagbibigay ng kahulugan. Madalas niyang isagawa ang mga全员会议 para magbahagi sa lahat ng empleyado ng kumpanya, sa tindi na dalawang linggo isa, at tinatawag itong Dario Vision Quest (kahit si Dario mismo ay nagsasalita ng sarili niyang pagtatawa, sobrang malinaw ang propesyon ng pangalan na ito, parang bumalik siya sa bundok na may ilang bagay na inhale at naging isang pagkakataon ng pag-unawa).

Magpapaliwanag siya sa harap ng buong kumpanya nang isang oras, karaniwang kasama ang isang dokumento na may tatlo o apat na pahina na naglalaman ng lahat mula sa direksyon ng kumpanya, estratehiya ng produkto, hanggang sa pagbabago sa industriya, at saka agad na sumasagot sa mga tanong sa lugar.

Maraming mga loob na empleyado ang nagsasabi na siya ay lubos na direkta at tapat, "Si Dario ay ang pinakadirektang tao na nakikita ko, hindi siya nag-iisip nang mabuti kung ano ang sasabihin, kundi sinasabi niya ang kanyang totoong isip."

Bukod sa全员会, karaniwang isinusulat niya ang maraming bagay sa kanyang Slack channel, nang walang anumang pagpapahusay, at direktang isinusulat ang kanyang mga pangarap: ano ang nangyayari sa kumpanya, ano ang kanyang natatakot, at paano niya binabasa ang mga isyu na pinag-uusapan ng lahat.

Ang ganitong kultura ay gagawing malinaw sa bawat tao sa kumpanya kung paano ginagawa ang mga desisyon at anong mga bagay ang dapat maging pinakamataas na prioridad. Sa pamamagitan nito, sa isang komplikado at palaging nagbabagong sitwasyon, bawat indibidwal ay makakagawa ng mga distributed na desisyon na may konsistensya.

Samantala, ang transparensya na ito ay hindi isang pambabasag na pagpapadala, kundi isang maaaring pagsubukan. May isang tao na narinig ang pagbabahagi ni Dario sa All Hands, nagkakaroon ng ibang opinyon, at direktang lumabas sa notebook channel ni Dario upang sabihin nang pampubliko, “Hindi ako sumasang-ayon sa iyong pagtataya,” at agad na nagpanimula ng isang debateng pampubliko. Ang pampublikong pagsubok sa pamumuno ay pinapayagan.

Higit pa rito, ang kultura ng pagsusulat na ito ay hindi lamang nakasentro sa Dario, kundi isang mekanismo ng pag-iisip na kasali ang lahat.

Marami sa Anthropic ang may sariling notebook channel, parang personal na Twitter feed kung saan sila ay nag-uulat nang patuloy tungkol sa kanilang mga isipin, gawain, at mga pag-unlad. Maaaring mag-subscribe, manood, o sumali sa diskusyon ang iba.

Maraming empleyado ang nagbigay ng positibong puna sa kultura ng pagsusulat ng kumpanya, at ang Slack ay isang malaking yaman kung saan maraming bagay ang nangyayari.

Kaya ang Anthropic ay tila nagtatag ng mabuting lupa para sa alignment sa loob ng kumpanya, kung saan ang bawat proyekto, pananaw, at ideya ng bawat tao ay sapat na transparent at sapat na malayuan, kahit na may nagsabi na ang mga financial data ay transparent rin.

Ngunit sa kabaligtaran, ang teknikal na lihim ay napakaseryoso, at may mga sabi-sabi na ang ilang mga grupo ay kahit na pinagsisikapang i-isolate, kaya't hindi madalas silang kumakain nang magkasama.

Ang resulta ay, may ibang researcher na magkakaroon ng pagkabigo at pagmamalungkot, dahil ang lahat ng mahahalagang know-how ay nakalat sa iba’t ibang isipan, at imposible na mabuo ang buong larawan sa pamamagitan ng pagkuha ng ilang tao lang.

3. Ang mga tagapagtatag na 7 ay may pantay na karapatan sa mga aksyon, ang founding structure ay sariling mekanismo ng kultura

Ang founding structure ng Anthropic ay may isang disenyo na lumalabag sa karaniwang kaalaman sa negosyo: may 7 na founder, at noong panahong iyon, pinili ni Dario na bigyan ng pantay-pantay na equity ang bawat isa, hindi lang siya ang nagsasagawa ng higit pa.

Noon, sinabihan siya ng lahat na ito ay magiging isang kalamangan, o kaya ay ang pagkakaroon ng malinaw na pagkakawala ng awtoridad at maling insentibo, madaling mawawala ang kumpanya dahil sa panloob na pagkakaaway.

Ngunit naniniwala si Dario na ang kompanya ay hindi nakabatay sa isang founder, kundi sa misyon, at ang isang karapatan, isang boto ay ang pinakamahusay na patunay na hindi maaaring masinungaling sa konseptong ito.

Nagtrabaho na sila nang maraming taon at may mataas na pagkakatiwala sa isa't isa; ang pagkakapantay-pantay sa mga bahagi at karapatan ay hindi talaga isang disenyo ng pamamahala, kundi isang patunay sa pagkakasundo at isang mekanismo ng pagkalat ng kultura.

7 mga cofounder, tulad ng 7 mga node ng kultural na pagkopya, na makakapagpapadala ng mga halaga sa mas malawak na populasyon sa iba’t ibang mga track. Sa ganitong paraan, kahit pa umunlad ang kumpanya, hindi madaling malason ang orihinal na kultura.

Kung ihahambing, ang mga tagapamahala ng OpenAI ay patuloy na nagkakaroon ng malaking pagbabago, at ang 11 na miyembro ng founding team ay umalis nang isa-isa, at ngayon ay natitira na lang si Sam Altman, Greg Brockman, at Wojciech Zaremba.

At mas hindi pa stabil ang bagong pinuno ng管理层: Simula sa pagsisimula ng taon 26, ang pinuno ng produkto na si Fidji ay nasa pahinga, ang pinuno ng pamilihan ay umalis dahil sa kalusugan, ang pinuno ng komunikasyon ay nalayos, ang pinuno ng operasyon ay napalitan ng posisyon, at ang pinuno ng pondo ay naging marginal din...

4. Napakalakas na pagtekno sa one team, iwasan ang pagbuo ng mga sariling grupo

Sinabi ng CTO ng Anthropic sa isang podcast na ang mga AI lab bilang kabuuan ay sobrang bottom-up kumpara sa tradisyonal na mga kumpanya; ito ay isang inverted pyramid na organisasyon kung saan ang kapangyarihan at kreatividad ay umiikot mula sa ibaba patungo sa itaas.

Ang pinakamahalagang trabaho ay nangyayari sa unang linya. Dahil ang mga tao sa unang linya ang pinakamalapit sa pagkakaroon ng mga pagkakataon ng AI. Sila ang araw-araw na nagpapatakbo ng mga eksperimento at may pinakadirektang pag-unawa kung ano ang kayang gawin ng mga modelo. Ang karamihan sa mga ideya para sa produkto ay nagmumula sa mga tao sa unang linya, hindi sa mga roadmap ng mga eksekutibo.

Ngunit may isang problema dito: pagkatapos ipagkaloob ang kapasyahan, madaling manatili ang bawat koponan sa kanilang sariling pag-unawa sa problema at punsiyon ng halaga, at maging mga bundok na nagtatampisaw sa isa't isa.

Ang espesyal na pagkakakilanlan ng Anthropic ay ang pagkakaroon nito ng maagang pag-unawa: kung ang pagpapasya ay dapat magkakalat, mas kailangang gawin ang aktibong paglikha ng pagkakaisa. Ayaw ni Dario na ang safety ay magpapalabas lamang na ang kaligtasan ang pinakamahalaga, at ang product ay magpapalabas lamang na ang produkto ang pinakamahalaga, at pagkatapos ay ipagpaliban ang lahat ng konflikto sa pagpapasya ng mataas na pamamahala.

Ang kanyang pangunahin na prinsipyo sa pamamahala ay ang paghahati-hati ng trade-off sa bawat indibidwal, upang makamit ng bawat isa ang isang makapagpapasyang pananaw ng tagapagtatag, at ang lahat ay nakikilahok sa kanilang sariling mga posisyon sa isang malaking proseso ng pagproseso ng trade-off.

Kaya sila'y napakadisiplinado sa one team, at ginagawa nila ang iba't ibang sistema upang mabawasan ang mga hangganan sa pagitan ng mga tungkulin, tulad ng walang pagkakaiba sa mga title sa ilalim ng mga executive, at lahat ay tawagin na member of technical staff, na pinagsisikapang mabawasan ang mga depinisyon ng identidad tulad ng "researcher vs engineer", "senior vs junior", at "architect vs implementer".

Ang ganitong pagkakaiba ay malinaw kapag ihahambing sa OpenAI, na palaging may mas malakas na kultura ng mga researcher, mayroong malinaw na "hierarchy ng pagkakaroon ng respeto" sa loob: Researcher > Research Engineer > software engineer.

Kaya madalas na pinapababa ng research ang produkto at hindi nakakakuha ng maraming awtoridad. Kapag may kakaibang sitwasyon, ayaw rin ng research na makipagtulungan sa produkto.

Sa pagpapalawak ng produkto, may isang malakas na katangian ng OpenAI na researcher-driven: madalas, ang mga team ng pag-aaral ang naglalabas ng isang bagong resulta, at pagkatapos ay ang mga team ng produkto ay tumatanggap ng isang e-mail nang biglaan at nagsisimula na maghanap ng mga pako gamit ang mga martilyo.

Sa Anthropic, mas malapit ang pagkakasundo ng mga team ng produkto at modelo, kaya mas makakaimpluwensya ang produkto sa pagtataya at paglalagay ng kakayahan ng modelo.

Ito rin ay isa sa mga dahilan kung bakit mas maliit ang produktibidad ng OpenAI kumpara sa Anthropic.

Ano ang susunod na tanong, bakit bumuo ang Anthropic ng ganitong natatanging kultura sa organisasyon?

Maaaring tingnan ito sa dalawang aspeto:

Isa. Mga hinggil sa sariling negosyo

Nalalala ko ang isang pagpapaliwanag ng isang head HR ng isang malaking kumpanya noong dalawang taon na ang nakalipas, at malalim itong naiwan sa akin, na nagbigay sa akin ng unang malalim na pag-iisip kung ano ang ibig sabihin ng organisasyonal na kultura.

Ang kalikasan ng organisasyon ay ang mga pattern ng pag-uugali ng mga empleyado na nagiging mahalagang elemento sa pagtatagumpay ng kumpanya.

Kaya ang unang prinsipyo ng kultura ng organisasyon ay ang kalikasan ng negosyo ang nagdedesisyon sa kultura ng organisasyon.

Halimbawa, ang ByteDance at Huawei ay dalawang kompanya na may malakas na organisasyon, ngunit kung palitan ang kanilang mga sistema ng organisasyon, hindi matatagal bago magkakaroon ng pagkabigo ang parehong kompanya. Dahil nasa magkabilang dulo ng isang spectrum sila: ang ByteDance ay nagsasalita ng “maging unang nagtatapos,” samantalang ang Huawei ay nagsasalita ng “maging huling nagtatapos.” Isa ay higit na nagpapahalaga sa inobasyon, ang isa naman ay higit na nagpapahalaga sa efisiyensiya.

Hindi ito tungkol sa paghuhusga ng halaga, kundi sa kalikasan ng negosyo. Habang ang Huawei ay gumagawa ng mga bagay tulad ng base station at chip, kung saan ang anumang problema ay maaaring magdulot ng gastos sa pag-recall na maaaring kumain ng buong kita sa isang taon, iba naman ang ByteDance—ito ay tipikal na negosyo na may maikling siklo at maikling chain, kung saan maaaring i-run ang mga dekada sa loob ng isang linggo, kung mali, i-edit, at i-publish muli.

Kaya ang ByteDance ay maaaring magbigay-daan sa pagkakaroon ng inobasyon at piliin ang “Context, not Control”, ngunit hindi maaaring gawin ng Huawei. Para sa Huawei, ang pagkakaroon ng inobasyon sa sobrang maaga ay maaaring maging isang bigat; ang tunay na kakayahan ng Huawei ay ang paglalampas sa mga kalaban, step by step, gamit ang kanilang kakayahan sa organisasyon at mga yaman, pagkatapos makita ang PMF sa merkado.

Balik tayu sa Anthropic.

Sa pagkakaroon ng kompetisyon sa AI, ang isang pangunahing moat ay ang kakayahang gawing "smart people do dirty work". Lalo na sa direksyon ng Coding at Agentic, sa mukha ay isang kompetisyon sa kakayahan ng model, ngunit kung titingin nang mas malalim, ito ay isang kompetisyon sa kakayahan sa engineering. Hindi ito isang problema na maaaring lutasin ng ilang mga genio na may isang pagkakataon ng pagkakaintindi, kundi isang malaking bilang ng mga sistemang engineering na marumi, maliit, at detalyado.

Ang pinakamahalagang hadlang ay ang data.

Ang mga nakaraang Chat data ay simpleng teksto lamang, ngunit mas kumplikado ang Coding at Agentic data, dahil hindi ito simpleng rekord ng talakayan kundi kasama rin ang sariling gawain, pagbuo ng kapaligiran, trahektorya ng pagsasagawa, at ang buong sistema ng evaluation at verification.

Lahat ng ito ay mga masamang at pagod na gawain, mahalaga ang paggawa nito nang maayos, ngunit hindi ito katulad ng pagpapalabas ng isang papel o isang bagong produkto na maaaring maging isang malaking tagumpay para sa isang tao.

Ayon sa mga umiikot mula sa ilang pag-uusap sa ilang ilang mga researcher, ang pinakamahalagang problema ng OpenAI ngayon ay ang kahinaan nito sa pagpapalakas ng mga daan-daang pinakamalakas na tao upang maging matiyaga at magtrabaho sa data at gawin ang mga masamang gawain.

Ang mga hinirang ng OpenAI ay ang pinakamataas na antas sa hierarchy ng pagkakaroon ng katayuan—may magandang background at mataas na hangarin, at natural na gustong gawin ang kanilang sariling bet, mula sa 0 hanggang sa 1, habang kaunti ang gustong tanggapin ang pag-aayos ng mga kalokohan o pagpapuno ng data.

Noong nakaraan, tagumpay ng OpenAI dahil sa ilang pangunahing pagbubukas ng paradigma na nagbigay sa kanila ng malaking pagkakaiba, ngunit tulad ng sinabi ni Yao Shunyu sa kanyang kamakailang panayam: “Nawala na ang panahon ng personal na pagkabiyayaan,” “Hindi talaga kailangan ng utak ang AI… Ang pinakamahalagang katangian ay ang pagiging maaasahan at pagiging masinsin sa paggawa.”

Sa panahong ito, makikita mo na ang mga kalamangan ng isang kapaligiran na may mababang ego, malakas na pagkakaisa, at nakadepende sa misyon ay magiging napakalakas.

Sinasabing ang co-founder ng Anthropic, Jared Kaplan, ay nagmamaneho ng koponan araw-araw sa pagpapalipat ng data, at ang paghahanda ng data ay napakaseryoso—hindi makakamit ng anumang ibang kumpanya.

(Ito rin ang nagpapaliwanag sa isang phenomenon: ang mga modelo ng OpenAI ay ang pinakamalakas sa mga kompetisyon-level na coding problem, dahil mas maraming research issue ang ganitong uri ng gawain, ngunit madalas ay mas mababa kaysa sa Anthropic sa mga agentic task sa araw-araw na trabaho, dahil mas maraming engineering issue ito, na tumitingin sa data, sistema, at mga detalye ng pagpapatupad.)

Pangalawa: Pinagmulan ng founder team

Ang mga halagahan ng kompanya ay maaaring ituring na bahagi ng mga halagahan ng mga tagapagtatag, tulad ng estilo ng武侠 ni Jack Ma, ang malambot at bukas na pagkakakilanlan ni Ma Huateng, ang pagkakaroon ng pagpapahalaga sa estetika ni Steve Jobs, at ang militar na disiplina ni Ren Zhengfei.

Kung mas tumpak ang pagsasabi, ang mga halagang panlahat ng tagapagtatag ay karaniwang nagmumula sa dalawang bahagi: ang isa ay kung ano ang pinaniniwalaan ng tagapagtatag mula pa noong una, at ang isa pa ay kung ano ang kanilang dating lubos na hinahangaan.

Ang una ay nagpapasya kung ano ang gusto mong maging, habang ang ikalawa ay nagpapasya kung ano ang ayaw mong maging kahit anong mangyari.

Mayroon naman silang pareho, at ang paghuhubog na kapangyarihan ng huli ay maaaring mas malaki kaysa sa una. Maaari mong tingnan nang maikli ang karanasan ni Dario:

Ang Dario ay unang nakilala ang AI sa AI Laboratory ng Baidu, kung saan unang nakita niya ang scaling laws at naging matatag na tagasunod nito. Ngunit matapos ang pagbuo ng Baidu, agad na lumabas ang mga pakikidigma sa loob tungkol sa kontrol at mga yaman, at sa huli ay nasira ang team.

Pagkatapos ay sumali si Dario sa OpenAI, kung saan siya ay malalim na nakikilahok sa pag-unlad ng serye ng GPT. Noong panahong iyon, ibinigay ng OpenAI sa kanya ang 50%-60% ng buong kumpanyang computing power upang siya ay pangunahing lider sa proyekto ng GPT-3.

At dahil si Dario ay isang tao na may malinaw na mga paniniwala at sariling opinyon, ang kanyang pagkakaiba ng pananaw sa mga ideya ng organisasyon sa iba pang mga tao sa OpenAI ay nagsimulang maging malinaw.

Halimbawa, noong sinabi ni Greg Brockman ang isang napakalaking ideya: sa hinaharap, maaaring ibenta ang AGI sa mga nuclear powers sa UN Security Council. Nang marinig nito si Dario, halos agad siyang nagresign—para sa kanya, hindi na ito isang pagkakaiba sa negosyo, kundi isang problema sa pangunahing mga halaga.

Patuloy na hindi magkakasundo si Greg at Dario sa loob ng ilang taon, at si Sam Altman ang nagsisilbing tagapagpamagitan sa kanila. Sa panahong iyon, ipinakita ni Sam ang kanyang pinakamalakas na kakayahan: upang paniniwalaan ng parehong panig na nasa kanilang paligid siya. Sa maikling panahon, ito ay isang pagsasapalaran; sa matagalang panahon, ito ay paggamit ng tiwala. Pagkatapos ay natuklasan nila na ang mga pangako ni Sam kay Dario ay iba sa mga pangako niya kay Greg.

Dahan-dahan, bumuo si Dario ng isang malapit na aliansa sa loob ng kumpanya, at dahil sa kanyang pag-ibig sa mga panda, tinawag silang "the pandas". Lalo na lumalalim ang kanilang pagkakaibigan sa mga lider ng OpenAI tungkol sa pagpili ng direksyon, organisasyong pamamahala, at iba pang isyu, hanggang sa maging malubhang politikal na pakikidigma.

Nagkaroon nga ng malubhang harap-harapan na pagtutol sa pagitan ng mga mataas na opisyales. Sinasabing pinagsalot ni Sam si Dario at Daniela (kapatid ni Dario, isang isa sa mga co-founder ng Anthropic) dahil sa pag-organisa ng negatibong feedback laban sa kanya; tinanggol nila ito at agad na dinala ang mga pinagmumulan ng impormasyon ni Sam para sa pagtutuos. Nagsabi ang taong ito na walang alam tungkol sa pangyayari, at agad nang tinanggihan ni Sam ang kanyang sariling pag-akusang iyon.

Nagdulot ito ng pagkawala ng tiwala sa magkakapatid na Dario, at nagkitaan sila ng away sa lugar.

Marami pang katulad na internal drama; sa pangkabuuan, inaangkin ni Dario ang konflikto sa parehong panig bilang isang moral na krisis ng tiwala—naniniwala siya na ang isang kompanya na mayroong ganitong malakas na teknolohiya ay kailangang may isang tapat at kapani-paniwala na lider. Kung ang nagpapatakbo ay hindi tapat, ito ay nagbibigay ng tulong sa isang mapanganib na direksyon.

Kaya, tinatanggal ni Dario ang ilang pangunahing kasamahan mula sa GPT-3 at nagtatag ng Anthropic ngayon.

Kaya ang kultura ng Anthropic ngayon ay hindi lamang dahil sa natural na pagkatao ni Dario, kundi mas mahalaga pa, dahil sila mismo ay nakaranas ng dalawang politikal na labanan sa Baidu at OpenAI, at alam nila kung gaano kalaki ang posibilidad na magkakaroon ng pagkakasplit ng isang grupo ng matalinong tao na may malakas na ego dahil sa pag-aagawan ng mga yaman at pagkakaiba ng mga halaga, kaya sila ay natural na nagtatayo ng Anthropic sa kabaligtaran ng direksyon:

Dahil nakakita ng kung paano ang balanseng sining ay nagpapalabas ng tiwala, mas binibigyang-diin ang katotohanan at transparensya;

Nakakakita ng mga pinagpalitang pulitikal, kaya inilalaya namin na ipaunawa ang mga konflikto nang maaga.

Nakakakita ng pagkabagsak ng organisasyon dahil sa pagkakaiba ng paniniwala, kaya inilagay ang mahigpit na pagsuri sa kultura;

Nakakakita na ako ng pagtatagpo ng kapangyarihan ng mga superstar, kaya pinapahalagahan ko ang low ego at hindi ko pinipili ang mga big name.

Ang kultura ng organisasyon ng Anthropic ngayon ay malaking bahagi ang reaksyon laban sa mga karanasan ng Baidu at OpenAI noong unang panahon.

03.Kongklusyon

Kung isasama ang isang paglalahat, ang Anthropic at OpenAI ay dalawang kompanya na may iba’t ibang pundasyon: ang una ay isang organisasyong pambayan, may malinaw na misyon, at mataas na pagkakaisa, habang ang pangalawa ay isang super platform na drivin ng pangarap, nagpapalawak sa maraming direksyon, at patuloy na naghahanap ng susunod na pagsabog.

Para mas maingat na makita, maaari nating ilagay ang ilang pangunahing dimensyon ng dalawang kompanya nang sabay-sabay:

Ngunit habang binanggit natin ang maraming kahusayan ni Anthropic, mahirap magbigay ng kongklusyon na isang kultura ay lalong nagsisigla kaysa sa isa pa, o makapaghula ng kalagayan sa loob ng tatlong buwan. Mabilis ang pagbabago sa mundo ng AI, at ngayon ay napapahalagahan nang mababa ang OpenAI sa merkado, tulad ng:

• Ang coding ay naging malinaw na, malamang susundin ng OpenAI, at ngayon ang isang malinaw na trend ay ang mga developer na lumilipat mula sa Claude Code patungo sa Codex;

• Ang pangangailangan ay lalong lumampas sa lahat ng inaasahan, at ang computing power ay naging bagong susi sa tagumpay, habang ang OpenAI ay nagsagawa ng pagkakasundo sa mga yunit ng computing power na mas malaki kaysa sa Anthropic mula pa noong maagang panahon;

• Ang kultura ng paglalayong mag-explore ng OpenAI ay may sariling malaking kahalagahan, samantalang patuloy ring mas agresibong nag-e-explore at nagtatakda ng mga bagong paradigma ng OpenAI, at ang susunod na paglakas ay maaaring palitan ang sitwasyon.

Masasabi lamang na, tingnan ang nakaraang tatlong taon mula sa 2026, ang Anthropic ay talagang nag-iwan ng isang makabuluhang halimbawa sa buong industriya:

Sa panahon ng AI, ang panalo ay hindi laging nangangailangan ng mas malaking pangarap, mas maraming pag-aaral, o mas malakas na mga tauhan.

minsan, ang panalo ay maaaring mula sa kabaligtaran: mas kaunting bet, mas mababang ego, at isang walang-karanasang misyon.

P.S. Kami rin ay masigla na malaman kung anong uri ng organisasyon at pinakamahusay na pamamaraan ang binubuo ng iba pang nangungunang AI na mga kumpanya. Maligayang pagdating sa mga kaibigan na may direktang obserbasyon at pag-iisip na makipag-ugnayan sa amin sa mga contact na nasa ibaba!

Maaaring ang susunod na dakilang AI na kumpanya ay isang bagong pagkakalikha ng organisasyon.

Original link

I-click para malaman ang mga posisyon na hinahanap ng BlockBeats

Maligayang pagdating sa opisyal na komunidad ng BlockBeats:

Telegram subscription group: https://t.me/theblockbeats

Telegram group: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter official account: https://twitter.com/BlockBeatsAsia