एंथ्रोपिक की रणनीतिक फोकस और संस्कृति तेजी से विकास और प्रतिभा को बनाए रखने का कारण बन रही है

एंथ्रोपिक को समझना: सबसे अच्छी एआई कंपनी, जो संभवतः एक संगठनात्मक आविष्कार भी है
लेखक: सेलिया, ओवरसीज यूनिकॉर्न

पिछले वर्ष, एंथ्रोपिक संभवतः पूरे AI उद्योग में सबसे अधिक अध्ययन के योग्य कंपनी रही है।

इस साल की शुरुआत में, इसने मानव व्यापार इतिहास की सबसे तेज़ विस्फोटक वृद्धि दर्ज की: ARR 9B से बढ़कर 45B हो गया, और अगर कैलकुलेशन सप्लाई के साथ चल पाए, तो संभावना है कि साल के अंत तक ARR 100B हो जाएगा, अगले साल 200-300B तक, जिससे यह Meta के स्तर के बराबर हो जाएगा।

द्वितीयक बाजार में, इसका वर्तमान मूल्यांकन 1 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच गया है, जो OpenAI को पीछे छोड़ देता है।

हमने एंथ्रोपिक के बारे में बहुत समय बिताया है कि वह कैसे आगे निकल गया।

अंत में, इस कंपनी को समझने के लिए, दो मुख्य बिंदुओं को समझना आवश्यक है:

एक रणनीतिक निर्णय है, दूसरा संगठनात्मक संस्कृति है।

आप सभी को इसके बारे में कई टुकड़े जानकारी मिल चुकी होगी, लेकिन अभी तक एक पूर्ण चित्र नहीं है, इसलिए यह लेख एक अधिक विस्तृत और सटीक पुनर्निर्माण प्रस्तुत करने का प्रयास करता है।

कुछ बाहरी रुचि के प्रश्नों, जैसे कि: को स्ट्रैटेजिक और ऑर्गनाइजेशनल दोनों दृष्टिकोण से समझाने की उम्मीद है

• एंथ्रोपिक को 2021 में क्यों लगा कि कोडिंग सबसे महत्वपूर्ण दिशा हो सकती है?

• डैरियो और सैम के व्यक्तित्व के अंतर ने दोनों कंपनियों के पूरी तरह से अलग रणनीतिगत मार्ग को कैसे आकार दिया?

• एंथ्रोपिक के लिए कर्मचारी प्रवाह क्यों इतना कम है?

• एंथ्रोपिक के लगभग हर व्यक्ति क्यों इसकी संस्कृति की प्रशंसा करते हैं? कंपनी के तेजी से विस्तार के दौरान, इस संस्कृति को कैसे बनाए रखा गया?

01. फोकस के महत्व को कम आंका जाता है

सबसे पहले, रणनीतिक रूप से, OpenAI हमेशा एक ऐसी कंपनी की तरह रही है जो सब कुछ चाहती है।

मॉडल क्षमताओं में, math, science, coding, reasoning, मल्टीमॉडल, आर्किटेक्चर इनोवेशन आदि में, OpenAI सभी क्षेत्रों में लगा हुआ है।

उत्पादों पर, कोडेक्स, ब्राउज़र, रोबोट, उद्यम मंच, स्मार्ट हार्डवेयर, चिप और डेटासेंटर आदि भी एक साथ आगे बढ़ रहे हैं, और कहा जाता है कि ओपनएआई के आंतरिक प्रोजेक्ट्स की संख्या एक समय पर लगभग 300 तक पहुंच गई थी।

और एंथ्रोपिक के विपरीत, वे तीनों में से एकमात्र कंपनी हैं जिन्होंने बहु-मॉडलिटी को बहुत जल्दी ही छोड़ दिया है, और कभी आर्किटेक्चर इनोवेशन के बारे में नहीं बोला है, न ही reasoning model, RL, continual learning जैसी अवधारणाओं पर जोर दिया है, बल्कि केवल भाषा मॉडल के स्केलिंग पर ध्यान केंद्रित किया है, केवल कोडिंग एक ही दिशा में किया है, और सबसे महत्वपूर्ण क्षमता को पहले ही पूरी तरह से विकसित किया है।

कोडिंग क्यों इतनी महत्वपूर्ण है, इसके बारे में अब बाजार भी स्पष्ट है, मुख्य बिंदु तीन हैं:

1. कोडिंग सब कुछ की ओर जाने का रास्ता है। डिजिटल दुनिया के अधिकांश कार्यों को कोड के माध्यम से व्यक्त किया जा सकता है।

2. कोडिंग मॉडल सीखने के लिए सबसे उपयुक्त क्षमता है। परिणाम अधिक जांचने योग्य होते हैं, फीडबैक लूप छोटा होता है, और उपयोगकर्ता डेटा मॉडल प्रशिक्षण पर अधिक प्रभाव डाल सकता है।

3. कोडिंग AGI अनुसंधान का मुख्य त्वरक है। अब शीर्ष AI लैब्स इस त्वरित चक्र में प्रवेश कर चुके हैं, और इस वर्ष मॉडल की एक तिमाही में होने वाली प्रगति पिछले वर्ष से अधिक तेज है।

अंतिम परिणाम ने साबित किया कि कोडिंग वास्तव में सबसे महत्वपूर्ण दिशा है, जो पूरे टैंग काल को दबा देती है।

और ओपनएआई ने मार्च तक ध्यान नहीं दिया, सोरा जैसी दुगनी गतिविधियों को समाप्त कर दिया और कोडिंग को कंपनी की प्राथमिकता पहले रख दिया।

हम हमेशा यह पूछते रहे कि एंथ्रोपिक ने कोडिंग को शुरू में ही क्यों चुना?

पीछे देखने पर, आधा दूरदर्शिता है और आधा भाग्य।

एंथ्रोपिक की प्रारंभिक फंडिंग शुरू में काफी कठिन थी। इतना पैसा न होने के कारण, एजीआई की ओर बढ़ने के लिए अधिक कुशल तरीके अपनाने पड़े।

इसके लिए पहले एक वर्टिकल सीन की कहानी सुनानी आवश्यक है, जिससे साबित हो कि वे व्यावसायिक बंद चक्र बना सकते हैं। इसलिए उन्होंने तब गहराई से अध्ययन किया कि अगर केवल एक ही दिशा चुननी हो, तो coding सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है: पहले बेहतर coding मॉडल को प्रशिक्षित करें → ग्राहकों को उपयोग के लिए प्रदान करें → वास्तविक इंजीनियरिंग परिवेश में ग्राहकों के उपयोग के डेटा को प्राप्त करें → मॉडल प्रशिक्षण को पुनः सुदृढ़ करें। इससे एक फ्लाइव्हील बन सकता है।

एंथ्रोपिक के वृद्धि प्रमुख ने कभी उल्लेख किया था कि उन्होंने एक आंतरिक दस्तावेज पढ़ा था, जिसे कंपनी के सह-संस्थापक ने लिखा था, जिसमें यह स्पष्ट किया गया था कि हमें कोडिंग दिशा पर केंद्रित क्यों होना चाहिए। मुख्य बात यह है कि इस दस्तावेज की तारीख 2021 की है, जो किसी को भी इस दिशा के वास्तविक बाजार के अवसर के बारे में पता होने से कई साल पहले की है।

लेकिन बाद में, फंडिंग आसान हो गई, कंपनी के पास अधिक संसाधन आ गए, कोडिंग लाइन को फिर से नहीं उठाया गया, और उन्होंने पहले एक अधिक सामान्य मॉडल बेस पर काम किया।

ChatGPT के वायरल होने के बाद मोड़ आया। Anthropic ने एहसास किया कि C-सिड को OpenAI ने पहले ही पकड़ लिया है, इसलिए यह दुख के साथ (लेकिन बाद में देखने पर अत्यंत भाग्यशाली) अपना ध्यान बदलकर toB पर केंद्रित कर दिया।

यह रणनीतिक दिशा परिवर्तन समग्र रूप से सावधान और अनुभववादी है, एक निश्चयात्मक जुए की तरह नहीं।

क्लॉड 3 के प्रशिक्षण के दौरान, एंथ्रोपिक ने जानबूझकर कोडिंग क्षमता को मजबूत किया और सोनेट 3.5 पर अच्छी बाजार प्रतिक्रिया प्राप्त की।

इसके बाद, एक ओर निवेश बढ़ाया गया और दूसरी ओर सत्यापन किया गया, जिससे आंतरिक रूप से कोडिंग की संभावनाओं पर विश्वास मजबूत हुआ—एक व्यावसायिक मूल्य के दृष्टिकोण से और दूसरा अनुसंधान को तेज करने के दृष्टिकोण से। इस प्रक्रिया में, टीम ने पूरी तरह से सी-एंड को छोड़ दिया और मल्टीमॉडल पर भी ध्यान केंद्रित नहीं किया।

इसके अलावा, बाजार की दिशा पर ध्यान केंद्रित करने के अलावा, तकनीकी रास्ते पर दृढ़ता का भी उल्लेख किया जाना चाहिए।

पिछले दो वर्षों में, बाहरी दुनिया ने बार-बार प्रसिद्ध शोधकर्ताओं को यह कहते सुना है कि स्केलिंग नियमों ने दीवार को छू लिया है और प्रीट्रेनिंग का सीमांत लाभ शीर्ष पर पहुँच गया है। हमारे और विभिन्न शोधकर्ताओं के संवाद के अनुभव के अनुसार, Anthropic हमेशा सभी लैब्स में स्केलिंग नियमों पर सबसे अधिक विश्वास करने वाला रहा है, और प्रीट्रेनिंग और डेटा को सबसे मजबूत तरीके से विकसित करने वाला रहा है, नए पैटर्न पर ध्यान नहीं बिखेरा है।

बाद में देखने पर यह भी सही है। क्लॉड की क्षमता में छलांग, बहुत बड़े हिस्से में प्रीट्रेनिंग के मजबूत निवेश से आई है।

लेकिन यह हमारे मन में एक सवाल उठाता है: एंथ्रोपिक क्यों हमेशा कुछ महत्वपूर्ण दिशाओं में दृढ़ निर्णय लेता है और स्थिरता बनाए रखता है?

सबसे पहले संसाधनों की सीमा है, एंथ्रोपिक का इतिहासगत फंडिंग लगभग OpenAI का एक-तिहाई है, लेकिन इससे आगे देखें तो, इन दोनों कंपनियों की रणनीति में अंतर भी संस्थापकों की प्रकृति और उनकी उत्पत्ति से घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है।

एंथ्रोपिक के चार सह-संस्थापक वर्षों के स्केलिंग नियम पेपर के मुख्य लेखक हैं, डैरियो स्वयं GPT-3 के सबसे मुख्य शोध नेता थे, और इससे पहले वे AI क्षेत्र में दस साल से अधिक समय तक काम कर चुके थे, जिससे उन्हें AI की तकनीकी प्रगति का सीधा अनुभव है, और वे निर्णय लेने में अधिक साहसी हैं।

इसके अलावा, डैरियो एक पूरी तरह से fomo रहित व्यक्ति है, जिसे कभी-कभी अहंकारी और दृढ़ भी कहा जाता है, और वह बाजार की सहमति से कम ही प्रभावित होता है।

उसने 24 में, Anthropic को अभी तक विस्फोटक वृद्धि नहीं मिली थी, एक बात कही थी, जो आज भी मुझे इस कंपनी को समझने के लिए बहुत महत्वपूर्ण लगती है, जिसका सार यह है:

पिछले दशक में, मैंने जो सबसे गहरा पाठ सीखा है, वह है कि बाजार में हमेशा एक ऐसी सहमति होती है, लेकिन जब मैंने कई बार देखा कि सहमति एक रात में पलट जाती है, तो मैंने अपने bet पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया।

मुझे नहीं पता कि हम बिल्कुल सही हैं, लेकिन ईमानदारी से कहूं तो, अगर केवल 50% समय सही है, तो भी यह बहुत मूल्यवान है, क्योंकि आपने ऐसा कुछ प्रदान किया है जो दूसरे नहीं दे रहे हैं।

यह सैम आल्टमैन से बहुत अलग है, हमारे कुछ सैम के करीबी लोगों के साथ हुए बातचीत से:

1. सैम सिलिकॉन वैली के सबसे अधिक लालची संस्थापकों में से एक माने जाते हैं, जिन्होंने शुरुआत से ही सब कुछ चाहा। इसके अलावा, उनका YC में निवेश का पिछला अनुभव उन्हें 'बहुत सारे बीज बोने, समानांतर बेट लगाने' की विधि से बहुत परिचित करा चुका है, इसलिए OpenAI की कई शाखाएँ निकल गईं।

2. सैम का पृष्ठभूमि तकनीकी नहीं है, इसलिए वे तकनीकी दिशा के बारे में Anthropic की तुलना में कम अच्छे निर्णय लेते हैं, इसलिए वे अपनी टीमों के नीचे से ऊपर की ओर बढ़ने पर अधिक निर्भर करते हैं। सैम अपनी संसाधनों को जुटाने की क्षमता का उपयोग करते हैं और एक-एक करके टीमों को सामग्री प्रदान करते हैं।

3. वीसी के पृष्ठभूमि के कारण सैम ब्रेकथ्रू वाले फैंसी विचारों को विशेष रूप से पसंद करते हैं। इसलिए OpenAI की संस्कृति में 0 से 1 तक के परिपथ नवीनता को बहुत महत्व दिया जाता है, लेकिन 1 से 10 तक के निरंतर सुधार को उतना महत्व नहीं दिया जाता। Sora, Atlas ब्राउज़र, Voice Mode आदि कई उत्पाद रेखाएँ निरंतरता के बिना हैं, जिन्हें जारी करने के बाद कोई ध्यान नहीं देता।

4. सैम और मार्क चेन (मुख्य शोध अधिकारी) की प्रकृति हमेशा हां कहने की होती है, कभी नहीं कहते। उपायों के लिए, टीम जब तक प्रयास करती रहेगी, ऊपरी प्रबंधन संसाधन देते रहेंगे।

जब OpenAI की संसाधन विभिन्न उप परियोजनाओं द्वारा लगातार फैल रही हों, तो Anthropic टियान जी के घोड़े के खेल के माध्यम से सबसे महत्वपूर्ण मैदान पर लाभ प्राप्त कर सकता है।

एंथ्रोपिक की रणनीतिक फोकस ने हमें एक प्रेरणा दी है, फोकस के महत्व को कम आंका जाता है।

मुझे पिछले साल सुनी गई एक पॉडकास्ट याद आ रही है, जिसमें मेहमान Founders पॉडकास्ट के होस्ट डेविड सेनरा थे। पिछले 8 वर्षों में, उन्होंने लगभग केवल एक ही काम किया है: हर सप्ताह एक महान उद्यमी का अध्ययन करना।

जब उनसे पूछा गया कि अगर उन्होंने 400 से अधिक संस्थापकों की जीवनी पढ़ी हैं, और उन सभी उद्यमी अनुभवों को एक चीज़ में संक्षिप्त कर दिया जाए, तो वह क्या होगा?

उसने उत्तर दिया: Focus।

महान उद्यमी अक्सर सर्वोत्तम छात्र नहीं होते, बल्कि चरम अतिवादी होते हैं। वे अपने लिए सबसे महत्वपूर्ण एक या दो चरों की पहचान करते हैं, जैसे Costco की कीमत, Apple का डिज़ाइन अनुभव, ByteDance का अनुशंसा एल्गोरिथम और डेटा फ्लायव्हील, और फिर इन्हें सब कुछ की कीमत पर चरम सीमा तक पहुँचाने के लिए प्रयास करते हैं, जिससे प्रतिद्वंद्वी हैरान रह जाते हैं।

यहाँ स्पष्ट कर देना चाहिए कि बहुत से लोगों को लगता है कि वे ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, लेकिन वे ध्यान के अर्थ और इसकी कीमत को वास्तव में समझते नहीं हैं।

फोकस कहने का अर्थ है इसे दो स्तरों में विभाजित करना:

एक निर्णय क्षमता, जो जानती है कि सबसे महत्वपूर्ण क्या है, और अन्य सब कुछ कुर्बान करने के लिए तैयार है।

दूसरा दबाव है, जिससे कुंजी तत्वों को तोड़ने के लिए अत्यधिक संसाधन लगाए जा सकते हैं।

पहला ज्ञान से संबंधित है, दूसरा इच्छाशक्ति से संबंधित है, दोनों अनिवार्य हैं।

जब गूगल की स्थापना हुई थी, तब पूरे इंटरनेट उद्योग की सहमति यह थी कि भविष्य «पोर्टल» का होगा। याहू जैसे खोज विशालक अपने होमपेज पर समाचार, मौसम, खरीदारी, गेम, राशिचक्र... हर फीचर को «विज्ञापन मूल्य बढ़ाने» के लिए इस्तेमाल कर रहे थे।

लेकिन गूगल का मानना है कि जानकारी लगातार बढ़ती जा रही है, और उपयोगकर्ताओं को एक बड़ा पोर्टल नहीं, बल्कि सबसे प्रासंगिक उत्तर तुरंत पाने की आवश्यकता है।

इसलिए, जब दूसरे लोग उपयोगकर्ताओं को लंबे समय तक रोकना चाहते थे, तो Google उपयोगकर्ताओं को जल्दी से जाने के लिए चाहता था। उस समय Google की होमपेज अत्यंत साफ थी, जिसमें सिर्फ एक सर्च बार ही था।

व्यावसायिक मॉडल में भी, याहू के पास दर्जनों आय स्रोत हैं। जबकि गूगल ने लगभग दस साल तक सभी ऊर्जा केवल 'खोज की कुंजी शब्द नीलामी' नामक एक ही तंत्र पर केंद्रित की, और फिर ही दूसरी बिजनेस लाइन शुरू की।

अब तक, गूगल के दस मूल सिद्धांतों में से एक है: 'यह एक ही चीज को वास्तव में, वास्तव में अच्छी तरह से करना सबसे अच्छा है।'

स्ट्रैटेजी का मुख्य बिंदु यह नहीं है कि आप सोचें कि आप क्या चुनें, बल्कि यह है कि आप सोचें कि आप क्या छोड़ दें। मुझे लगता है कि अधिकांश लोगों के पास say no करने के लिए पर्याप्त बार नहीं होते।

02. संस्कृति सबसे बड़ा सीक्रेट सॉस है

एंथ्रोपिक की सबसे विशिष्ट बात, शायद रणनीति नहीं, बल्कि संगठनात्मक संस्कृति है।

पिछले छह महीनों में, तीव्र AI कौशल प्रतिस्पर्धा में, Anthropic की कर्मचारी प्रवाह दर अन्य AI लैब्स की तुलना में काफी कम रही।

नीचे दिए गए दो चित्र 21-23 के लिए कौशल प्रवाह आंकड़ों का सारांश हैं।

पहले चित्र में विभिन्न AI लैब्स के बीच स्थानांतरण का प्रतिशत दर्शाया गया है, जिससे हम देख सकते हैं:

• डीपमाइंड से एंथ्रोपिक जाने वाले हर 10.6 लोगों में से केवल 1 व्यक्ति विपरीत दिशा में डीपमाइंड जाता है।

• ओपनएआई से एंथ्रोपिक की ओर जाने वाले हर 8.2 लोगों के लिए केवल 1 व्यक्ति विपरीत दिशा में ओपनएआई की ओर जाता है।

दूसरे चित्र में एक कर्मचारी के 2 साल बाद भी कंपनी में रहने का प्रतिशत दर्शाया गया है।

एंथ्रोपिक की कर्मचारी रिटेंशन दर 80% है, जो उस समय शीर्ष AI लैब्स में सबसे अधिक थी, जो डीपमाइंड की 78% से थोड़ी अधिक है।

एंथ्रोपिक, एक अधिक युवा और तेजी से बदलती कंपनी के रूप में, डीपमाइंड जैसी स्थापित कंपनी से अधिक रिटेंशन प्राप्त करना आसान नहीं है।

इसके विपरीत, OpenAI के पास केवल 67% है।

यह उल्लेखनीय है कि यह डेटा तब का है, जब OpenAI अपने शिखर पर था और Anthropic ने अभी तक कोई उल्लेखनीय उपलब्धि नहीं की थी।

अगर आप पिछले दो वर्षों के समाचारों को देखें, तो Anthropic की प्रतिभा की आकर्षकता और स्थिरता अधिक स्पष्ट होगी।

जैसे हाल ही में ट्विटर पर एक बहुत लोकप्रिय पोस्ट, जिसमें कई प्रमुख कंपनियों के सीटीओ सामान्य तकनीकी कर्मचारी (अर्थात MTS, member of technical staff) बनने के लिए Anthropic में शामिल हो गए:

इसका सबसे बड़ा कारण अक्सर एंथ्रोपिक की संगठनात्मक संस्कृति पर आता है।

अगर आप एंथ्रोपिक के सदस्यों द्वारा बनाए गए पॉडकास्ट देखें, तो लगभग हर कोई एंथ्रोपिक की संस्कृति का उल्लेख करेगा, कुछ लोग इस धार्मिक स्तर की संस्कृति को एंथ्रोपिक का सबसे बड़ा सीक्रेट सॉस भी मानते हैं।

मुझे वाकई लगता है कि संस्कृति Anthropic की गुप्त हथियार है, जो हमारा सबसे अधिक सुरक्षित, अन्य कंपनियों के लिए नकल करने योग्य नहीं है। यह स्वाभाविक रूप से नहीं हुआ, नेतृत्व ने इस पर बहुत अधिक निवेश किया है।

——अमोल अवसारे, एंथ्रोपिक के वृद्धि प्रमुख

अगर आप इस सवाल को अलग से नहीं देखते, तो आप इस बात को नोटिस नहीं करेंगे, क्योंकि संस्कृति या मूल्यों की बात होते ही यह बहुत अमूर्त लगता है और इसे आप स्वतः एक नारा मान लेते हैं, लेकिन अगर आप सभी प्राथमिक जानकारी और खुले साक्षात्कारों को एक साथ देखें, तो यह हमें बहुत प्रभावित करता है।

अगर इसे विस्तार से समझें, तो Anthropic और अन्य AI लैब्स के बीच तीन अलग विशेषताएँ हैं:

1. मिशन-केंद्रित

Anthropic का लक्ष्य है "दुनिया को transformative AI के परिवर्तन से सुरक्षित तरीके से गुजरने में सक्षम बनाना", जिसका अर्थ है सुरक्षा को सर्वोच्च प्राथमिकता देना।

बहुत सी कंपनियाँ कहती हैं कि वे अपने मिशन से प्रेरित हैं, लेकिन Anthropic इसे एक ऐसे स्तर पर गंभीरता से लेती है जो लगभग धार्मिक है।

यह एक ऐसा फ्रंटियर लैब है जिसमें एक मजबूत नैतिक आत्म-कल्पना है: यह वास्तव में विश्वास करता है कि AGI दुनिया को बचा सकता है, और वास्तव में विश्वास करता है कि AGI दुनिया को नष्ट भी कर सकता है, और यह लोगों को इन दोनों चीजों के बीच के बहुत पतले तार पर चलने के लिए नेतृत्व करने की कोशिश कर रहा है।

एंथ्रोपिक के क्लॉड कोड के प्रमुख बोरिस चर्नी ने कहा: "एंथ्रोपिक में, आप बस किसी भी कॉरिडोर में किसी को पूछें 'आप यहाँ क्यों हैं?', जवाब सुरक्षा होगा।"

वह और प्रोडक्ट मैनेजर कैट वू पिछले साल एंथ्रोपिक से चले गए थे और कर्सर में शामिल हो गए, लेकिन दो हफ्ते बाद ही वापस आ गए क्योंकि उन्हें एंथ्रोपिक के आंतरिक संस्कृति की गहरी याद आने लगी। उस सभी के लिए, एक बड़े मिशन के लिए सच्चे ढंग से काम करने की महसूस की।

एंथ्रोपिक में शामिल होने से पहले कुछ लोग इसमें संदेह कर रहे थे, लेकिन अंदर जाकर पता चला, "फ़क, अंदर का माहौल बाहर के बयानों से भी अधिक गंभीर है।"

यहाँ तक कि प्रारंभिक कर्मचारी भी सभी की बैठक में कहेंगे—अगर Anthropic अपने मिशन को पूरा कर लेता है, लेकिन कंपनी खुद विफल हो जाती है, तो यह अभी भी एक अच्छा परिणाम है।

यह वाक्य एंथ्रोपिक के बहुत कुछ को समझाता है।

अधिकांश व्यवसायों के तर्क के अनुसार, व्यावसायिक सफलता हमेशा पहले स्थान पर होती है, और दायित्व केवल दिखावट के लिए होता है। लेकिन Anthropic की विशेषता यह है कि आंतरिक रूप से कुछ लोग हैं जो कंपनी के अस्तित्व से पहले अपने दायित्व को प्राथमिकता देते हैं।

यदि आप एंथ्रोपिक द्वारा वास्तव में किए जा रहे कार्यों की जांच करते हैं, तो यह ज्ञान और क्रिया का एकीकरण है, जैसे कि उनकी गैर-लाभकारी ट्रस्ट द्वारा नियंत्रित शासन संरचना, व्याख्यायन पर किए गए शोध, सुरक्षा पर किए गए सभी प्रयास, जिसमें हाल ही में मूल्यों के विरोध के कारण अमेरिकी रक्षा विभाग के 2 अरब डॉलर के ऑर्डर को त्यागना शामिल है, इन सभी बातों का यहां विस्तार से उल्लेख नहीं किया जाएगा।

2. उच्च विश्वास, कम अहंकार

जब हम अन्य अग्रणी प्रयोगशालाओं के साथ बातचीत करते हैं, तो हमें हमेशा आंतरिक राजनीति और विभागीय समस्याओं के बारे में सुनने को मिलता है। केवल Anthropic में ऐसा नहीं है। इसके विपरीत, सभी बहुत एकजुट हैं और दूसरों के लिए काम करने को तैयार हैं।

यहाँ सबसे अद्भुत बात यह है कि फ्रंटियर एआई एक ऐसी जगह है जहाँ स्टार संस्कृति और संसाधनों के लिए संघर्ष आसानी से विकसित हो जाते हैं। एआई शोधकर्ता इस दुनिया के सबसे बुद्धिमान, सबसे अहंकारी लोगों में से हैं, और उनका प्राकृतिक लक्ष्य एक अलग हल प्रस्तुत करना, अलग रास्ता बनाना और प्रसिद्धि प्राप्त करना होता है, लेकिन संसाधन बहुत सीमित होते हैं, इसलिए विभागीय संघर्ष हमेशा होते रहते हैं।

गूगल से एंथ्रोपिक में शामिल हुए डैनियल फ्रीमैन ने कहा कि अन्य मॉडल कंपनियों में अंदरूनी रूप से ऐसा महसूस होता है जैसे अलग-अलग राज्य एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हों, लेकिन उन्हें एंथ्रोपिक में ऐसा महसूस हुआ ही नहीं।

स्ट्राइप के पूर्व CTO राहुल पाटिल ने पिछले शरद ऋतु में एंथ्रोपिक में शामिल होने के बाद भी बताया कि यहाँ की संस्कृति ही उन्हें सबसे अधिक प्रभावित करती है। यह कल्पना करना कठिन है कि इतने बुद्धिमान लोग एक साथ इतने विनम्र कैसे हो सकते हैं।

उन्होंने एक मानदंड दिया: अगर कंपनी कल आपको बताए कि आपके लिए सबसे अच्छी भूमिका उच्च पद पर बने रहना नहीं, बल्कि IC (व्यक्तिगत योगदानकर्ता) बनना है, क्योंकि यही आपका मिशन के लिए सबसे बड़ा योगदान है, क्या आप ऐसा करने को तैयार होंगे? उनका मानना है कि Anthropic के 100% लोग ऐसा करेंगे, कोई अहंकार नहीं।

3. एक मजबूत मानवीय आधार

द न्यूयॉर्कर के लेखक ने एंथ्रोपिक में कुछ महीनों तक गहन अनुसरण किया था, और फिर यहाँ के लोगों के बारे में दो दिलचस्प वर्णन छोड़े:

• पुस्तकप्रेमी असंगत

• एंथ्रोपिक के कर्मचारियों में से एक असमान रूप से अधिक संख्या उपन्यासकारों या कवियों के बच्चे प्रतीत होती है।

इसलिए, यहाँ के लोग पारंपरिक सिलिकॉन वैली एलीट या टेक्निकल इंजीनियर के तरह नहीं लगते, बल्कि कुछ पढ़े-लिखे, कुछ नर्ड और कुछ आदर्शवादी लगते हैं। बहुत से लोगों का ऐसा अहसास होता है कि वे लेखकों और कवियों के परिवार में बड़े हुए हैं।

इसका कुछ हद तक पता चलता है क्लॉड मॉडल के नामकरण से: हाइकू, सोनेट, ओपस, जो क्रमशः संक्षिप्त हाइकू, शेक्सपियर के सोनेट और क्लासिकल संदर्भ में विशाल कार्यों को दर्शाते हैं।

तुलना के लिए, OpenAI के GPT-4 / 4o / o1 इंजीनियरिंग संख्या नामकरण हैं, जबकि Google के Gemini Ultra / Pro / Flash क्लासिक प्रोडक्ट लाइन नामकरण हैं। इससे कुछ बातें स्पष्ट होती हैं।

क्लॉड कोड के प्रमुख बोरिस ने एक पॉडकास्ट में एक दिलचस्प विवरण भी बताया था:

उसने एंथ्रोपिक में अपनी पहली दोपहर के भोजन के दौरान ग्रेग एगन द्वारा लिखी एक बहुत ही कम ज्ञात पुस्तक का उल्लेख किया।

उस किताब कितनी अल्पज्ञात है? उसने अब तक किसी भी ऐसे व्यक्ति से मुलाकात नहीं की थी जिसने उसे पढ़ा हो।

उसने खाने की मेज पर किताब का एक जोक बेमतलब बोल दिया, और मेज पर बैठे सभी लोगों ने उसका जवाब दे दिया।

This shocked him greatly and made him feel he had come to the right place.

साइंस फिक्शन पसंद करने वाले नर्ड्स अक्सर किसी विशाल मानवीय चिंता और ऐतिहासिक जिम्मेदारी के साथ आते हैं, और बटरफ्लाई इफेक्ट के लिए बेहतर तर्क करने की क्षमता रखते हैं।

इस पढ़ने की रुचि पर आधारित सहमति ने उसे अधिक आत्मविश्वास दिया कि यहाँ AI की सीमाओं को आगे बढ़ाने का सबसे अच्छा स्थान हो सकता है।

संस्थागत रूप से संस्कृति कैसे बनती है

अगला प्रश्न है, इस शुद्ध, लगभग संप्रदायवादी संस्कृति को कैसे बनाए रखा जाता है?

अंततः, Anthropic एक छोटा AI प्रयोगशाला नहीं रह गया है; यह 3000 लोगों वाली एक बड़ी कंपनी है, जो अपनी संस्कृति की सांद्रता को बनाए रखते हुए इतिहास के सबसे तेज़ गति से विस्तार कर रही है।

इसके लिए, डैरियो ने सीधे कहा कि वह एंथ्रोपिक की संस्कृति को अच्छा बनाए रखने के लिए लगभग 1/3 से 40% समय बिताएगा।

यहां तक कि तकनीकी, उत्पाद, वित्तपोषण और सरकारी-व्यापार संबंधों में असंख्य काम हैं। लेकिन उनका मानना है कि उनका अधिक लीवरेज वाला काम, Anthropic को एक अत्यधिक समन्वित स्थान बनाना है, जहां शीर्ष प्रतिभाएं काम करना पसंद करती हैं।

व्यावहारिक रूप से, इन बिंदुओं पर ध्यान दें:

1. विशेष भर्ती मानदंड

Anthropic लोग भर्ती कर रहा है, और बहुत से AI लैब्स की तरह नहीं है।

एक ओर, प्रतिभा की प्राथमिकता पर, अधिकांश कंपनियों की तरह बड़े नामों के लिए प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, Anthropic कमजोर उम्मीदवारों को भर्ती करने को प्राथमिकता देता है। बाहरी लेबल के बजाय, वे क्षमता के सीधे सबूत पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि, "क्या आपने स्वतंत्र शोध किया है, वास्तविक दृष्टि वाले ब्लॉग लिखे हैं, या ओपन सोर्स समुदाय को वास्तविक योगदान दिया है" आदि।

दूसरी ओर, एंथ्रोपिक के लिए बहुत कठोर सांस्कृतिक छानबीन है। उनकी साक्षात्कार में एक विशेष घंटे का सांस्कृतिक साक्षात्कार होता है, जिसमें 15-20 स्थिति-आधारित प्रश्न पूछे जाते हैं।

ऑनलाइन पर फैले साक्षात्कार प्रश्नों के आधार पर, तीन मुख्य बिंदुओं का मूल्यांकन किया जाता है:

(1) क्या आप सचमुच safety mission को सबसे पहले रखेंगे?

सबसे आम चयन प्रश्न में से एक है: यदि Anthropic सुरक्षा की गारंटी नहीं दे पाने के कारण मॉडल जारी करने से इंकार कर देता है, क्या आप अपने स्टॉक को शून्य स्वीकार करेंगे?

(2) क्या आप एक अच्छे, छोटे अहंकार वाले व्यक्ति हैं?

शामिल हैं दयालुता, सहानुभूति, लोगों के साथ कौशल, अपनी अज्ञानता और गलतियों को स्वीकार करने की क्षमता।

(3) क्या आप जटिलता को संभाल सकते हैं?

एंथ्रोपिक द्वारा संभाले जाने वाले बहुत सारे मुद्दे बहुत जटिल और अस्थिर होते हैं, और वे एक व्यक्ति के पास सिस्टम थिंकिंग है या नहीं, और क्या वह चीजों के सेकंड-ऑर्डर प्रभावों की गहराई से तर्क कर सकता है, इस बात पर बहुत जोर देते हैं कि कोई निर्णय अन्य पहलुओं को कैसे प्रभावित करेगा।

उन्होंने "रिवर्स स्क्रीनिंग" के लिए भर्ती पर बहुत समय बर्बाद किया, और इसके लिए वे वास्तव में कई सबसे शीर्ष 10x डेवलपर्स को छोड़ दिया। स्ट्राइप के पूर्व CTO राहुल पाटिल ने उल्लेख किया कि उन्होंने Anthropic में शामिल होने से पहले, Anthropic के तत्कालीन CTO के साथ लंबी बातचीत की।

उसके द्वारा उसे यहाँ आने के लिए प्रोत्साहित करने के बजाय, उसने जानबूझकर दो या तीन सप्ताह तक उसके साथ बार-बार चर्चा की कि आप Anthropic में क्यों नहीं शामिल होना चाहिए, और उसे दयालुता से सलाह दी कि अगर आपकी संस्कृति और मिशन में वास्तविक समरूपता नहीं है, तो आना सही नहीं होगा।

इसलिए एंथ्रोपिक की भर्ती तर्कशास्त्र कभी भी इतना अधिकतम सबसे अच्छे लोगों को भर्ती करने के बजाय, अनुपयुक्त लोगों को जितनी जल्दी हो सके छान लेने पर केंद्रित है। 'हम धन और प्रतिष्ठा के लिए आने वाले लोगों को बाहर करने में बहुत कुशल हैं।'

इसके विपरीत, ओपनएआई ने कंपनी बड़ी होने के बाद विशेष संस्कृति साक्षात्कार बंद कर दिए, जिससे कुछ प्रबंधन समस्याएँ उत्पन्न हुईं।

इस बात का अंदाजा तब लगाया जा सकता है जब मेटा ने पिछले साल कर्मचारियों को भर्ती किया। मेटा द्वारा दिए गए भव्य पैकेज के सामने, OpenAI ने बाजार की सामान्य प्रथा के अनुसार प्रतिप्रस्ताव दिया, रिटेंशन बोनस जारी किया, और नए कर्मचारियों के स्टॉक वेस्टिंग क्लिफ को हटा दिया, ताकि शेयर जल्दी से सम्पत्ति में बदल सकें।

एंथ्रोपिक की प्रतिक्रिया बहुत एंथ्रोपिक थी। उन्होंने कर्मचारियों को कहा कि आप यहाँ पहले और मुख्य रूप से मिशन के लिए आए हैं, न कि बाहरी नीलामी में अपनी कीमत लगातार बढ़ाने के लिए।

हम यह नहीं करेंगे कि क्योंकि मार्क जकरबर्ग ने अचानक आपको चुन लिया, हम आपको अपने आसपास के समान योग्य सहकर्मियों की तुलना में दस गुना अधिक वेतन दें, यह अन्यायपूर्ण होगा, अगर आप जाना चाहते हैं तो जाएं।

इस बात का अंतिम परिणाम भी बहुत कुछ बताता है। बताया जा रहा है कि OpenAI से कई लोग चले गए, जबकि Anthropic से केवल दो लोग चले गए, और ये दोनों मूल रूप से मेटा में 6 और 11 साल काम कर चुके पुराने कर्मचारी थे।

2. संदर्भ साझा करने की संस्कृति

Anthropic में बहुत अधिक जानकारी पारदर्शिता है।

सबसे पहले, डैरियो स्वयं निरंतर, उच्च आवृत्ति और बार-बार अर्थ प्रदान करता है। वह अक्सर सभी कर्मचारियों के लिए सभा आयोजित करता है और दो हफ्ते में एक बार शेयर करता है, जिसका नाम Dario Vision Quest है (डैरियो स्वयं भी टिप्पणी करते हैं कि इस नाम में बहुत स्पष्ट ब्रैंडिंग का गुण है, जो ऐसा लगता है जैसे कोई पहाड़ों में कुछ सांस लेकर जागृत हो गया हो)।

वह पूरी कंपनी के सामने एक घंटे तक बोलेगा, आमतौर पर एक तीन या चार पृष्ठों का दस्तावेज़ प्रस्तुत करते हुए, जिसमें कंपनी की दिशा, उत्पाद रणनीति, उद्योग में परिवर्तन आदि सभी विषय शामिल होंगे, और फिर सीधे स्थान पर प्रश्नों के उत्तर देगा।

कई आंतरिक कर्मचारी कहते हैं कि वह बहुत सीधे और ईमानदारी से बोलते हैं, 'डैरियो मैंने जितने भी लोग देखे हैं, वह सबसे सीधे-सादे व्यक्ति हैं, उनकी बातें गणना की गई नहीं होतीं, बल्कि वे जो सोचते हैं, वही कहते हैं।'

वह सभी सदस्यों की बैठक के अलावा, अपने Slack चैनल में अक्सर बहुत कुछ लिखता है, अपने बेकार के विचारों को बिना किसी सजावट के दर्ज करता है: कंपनी में हाल ही में क्या हुआ, उसे क्या चिंता है, और वह लोगों के द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों को कैसे देखता है।

ऐसी संस्कृति से कंपनी के हर व्यक्ति को पता चलेगा कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं और किन बातों को सर्वोच्च प्राथमिकता दी जानी चाहिए। इससे, एक जटिल और अस्थिर परिस्थिति में, प्रत्येक व्यक्ति एक समान वितरित निर्णय ले सकता है।

इसके अलावा, यह पारदर्शिता एक ओर की जानकारी देने की बजाय चुनौती देने योग्य है। किसी ने All Hands के बाद डैरियो के साझाकरण को सुना और असहमति व्यक्त करते हुए सीधे डैरियो के notebook channel में जाकर सार्वजनिक रूप से कहा, 'मैं आपके इस निर्णय से सहमत नहीं हूँ', और तुरंत एक बहस शुरू कर दी। नेतृत्व की ओर से सार्वजनिक चुनौती को प्रोत्साहित किया जाता है।

इसके अलावा, यह लेखन संस्कृति केवल Dario के लिए ही सीमित नहीं है, बल्कि एक समग्र सहभागी विचार प्रक्रिया है।

Anthropic में बहुत से लोगों के पास अपना नोटबुक चैनल होता है, जो व्यक्तिगत Twitter फीड की तरह होता है, जहाँ वे अपने विचारों, कार्यों और प्रगति को समय-समय पर दर्ज करते हैं। अन्य लोग इसे सब्सक्राइब कर सकते हैं, देख सकते हैं और चर्चा में शामिल हो सकते हैं।

कई कर्मचारियों ने कंपनी की लेखन संस्कृति की बहुत प्रशंसा की है, और Slack एक विशाल खजाना है, जहाँ कई चीजें आगे बढ़ती हैं।

इसलिए, एंथ्रोपिक ने कंपनी के भीतर एक अच्छी अलाइनमेंट की मिट्टी पैदा की है, जहाँ हर किसी के प्रोजेक्ट, विचार और दृष्टिकोण पर्याप्त रूप से पारदर्शी और प्रवाहित हैं, और कभी-कभी किसी ने यहाँ तक कहा है कि वित्तीय डेटा भी पारदर्शी हैं।

लेकिन इसके विपरीत, तकनीकी गोपनीयता काफी कठोर है, ऐसा सुना जाता है कि कुछ टीमों के बीच जानबूझकर अलगाव भी किया जाता है, और एक साथ खाना खाना मुश्किल होता है।

परिणामस्वरूप, अन्य कंपनियों के शोधकर्ता दुखी होंगे क्योंकि यहां सभी महत्वपूर्ण know-how अलग-अलग लोगों के मस्तिष्क में बिखरे हुए हैं, और कुछ लोगों को भर्ती करके इसकी पूरी छवि तैयार करना असंभव है।)

3. सात संस्थापक समान अधिकारों के साथ, संस्थापक संरचना स्वयं सांस्कृतिक तंत्र है

Anthropic की स्थापना संरचना में एक ऐसा डिज़ाइन है जो व्यापारिक तर्क के खिलाफ है: इसमें 7 संस्थापक हैं, और उस समय डैरियो ने निश्चय किया कि प्रत्येक को समान शेयरधारण दी जाएगी, न कि वह अपने लिए अधिक लेगा।

तब, सभी ने उसे सलाह दी कि यह एक आपदा होगी, वरना नेतृत्व अस्पष्ट होगा, प्रेरणा विकृत होगी, और कंपनी आंतरिक लड़ाई के कारण आसानी से टूट जाएगी।

लेकिन डैरियो का मानना है कि कंपनी किसी एक संस्थापक के चारों ओर नहीं घूमती, बल्कि मिशन के चारों ओर घूमती है, और समान अधिकार समान शेयर इस अवधारणा का सबसे अटूट सबूत है।

वे सभी कई वर्षों से एक साथ काम कर रहे हैं, और एक-दूसरे पर पूर्ण विश्वास रखते हैं; समान शेयर और समान अधिकार मूल रूप से एक शासन अधिकार का डिज़ाइन नहीं है, बल्कि एक प्रतिबद्धता का प्रमाण और एक सांस्कृतिक प्रसार तंत्र है।

7 सह-संस्थापक, जैसे 7 सांस्कृतिक प्रतिलिपि नोड्स, अलग-अलग रेखाओं पर अपने मूल्यों को अधिक व्यापक जनसमूह को प्रकट कर सकते हैं। इस तरह, कंपनी विस्तारित होने पर भी अपनी मूलभूत संस्कृति को नहीं खो पाएगी।

तुलना में, OpenAI के उच्च प्रबंधन वास्तव में लगातार अस्थिर रहा है, 11 संस्थापक टीम सदस्य क्रमिक रूप से चले गए हैं, और अब केवल सैम आल्टमैन, ग्रेग ब्रॉकमैन और वोजिच जारेम्बा ही बचे हैं।

और नए प्रबंधन नेतृत्व का स्थिरता से और भी कम है: 26 के शुरुआत से अब तक, प्रोडक्ट नंबर वन Fidji छुट्टी पर हैं, मार्केटिंग नंबर वन स्वास्थ्य कारणों से हटा दिए गए हैं, कम्युनिकेशन नंबर वन को हटा दिया गया है, ऑपरेशन नंबर वन को स्थानांतरित कर दिया गया है, और फाइनेंस नंबर वन को भी किनारे पर धकेल दिया गया है...

4. एक टीम पर अत्यधिक जोर दें, और अलग-अलग गुटों के बनने से बचें

एंथ्रोपिक के सीटीओ ने पॉडकास्ट में कहा था कि AI लैब्स सामान्य कंपनियों की तुलना में बहुत अधिक बॉटम-अप हैं, यह एक उल्टा पिरामिड संगठनात्मक ढांचा है, जहां शक्ति और रचनात्मकता नीचे से ऊपर की ओर प्रवाहित होती है।

यहाँ सबसे महत्वपूर्ण कार्य लाइन-ऑन पर होता है। क्योंकि लाइन-ऑन वाले लोग AI के उभरने वाले व्यवहार के सबसे निकट होते हैं। वे रोज़ाना प्रयोग करते हैं और मॉडल क्या कर सकता है, इसकी सबसे अधिक सीधी समझ रखते हैं। अधिकांश उत्पाद विचार उच्च प्रबंधन के रोडमैप से नहीं, बल्कि लाइन-ऑन वालों द्वारा प्रस्तावित किए जाते हैं।

लेकिन इसका एक समस्या यह भी है कि जब निर्णय शक्ति को स्थानांतरित कर दिया जाता है, तो प्रत्येक टीम अपनी समस्या के प्रति जागरूकता और मूल्य फ़ंक्शन को आसानी से बनाए रखती है और एक-दूसरे के साथ टकराते हुए अलग-अलग पहाड़ियों में बदल जाती है।

Anthropic की विशेषता यह है कि इसने बहुत जल्दी ही समझ लिया: चूंकि निर्णय विकेंद्रीकृत होने चाहिए, इसलिए समेकन को सक्रिय रूप से बनाया जाना चाहिए। Dario नहीं चाहते कि safety केवल यह कहे कि सुरक्षा सबसे महत्वपूर्ण है, product केवल यह कहे कि उत्पाद सबसे महत्वपूर्ण है, और फिर सभी टकरावों को ऊपरी स्तर पर निर्णय लेने के लिए छोड़ दिया जाए।

उसकी एक केंद्रीय प्रबंधन अवधारणा यह है कि trade-off को प्रत्येक व्यक्ति को बांट दिया जाए, ताकि प्रत्येक के पास एक संस्थापक का दृष्टिकोण हो, और सभी केवल अपने-अपने पदों पर एक विशाल trade-off processing में भाग ले रहे हों।

इसलिए वे one team पर अत्यधिक जोर देते हैं और विभिन्न प्रणालीगत डिजाइन के माध्यम से जिम्मेदारियों के बीच की सीमाओं को कमजोर करते हैं, जैसे कि उच्च प्रबंधन के नीचे कोई शीर्षक नहीं होता, सभी को एक साथ technical staff का सदस्य कहा जाता है, जिससे 'शोधकर्ता बनाम इंजीनियर', 'उच्च स्तरीय बनाम निम्न स्तरीय', 'आर्किटेक्ट बनाम कार्यान्वयनकर्ता' जैसी पहचानों को जानबूझकर कमजोर किया जाता है।

यह OpenAI के साथ बहुत स्पष्ट तुलना है, जहाँ OpenAI के पास हमेशा एक मजबूत शोधकर्ता संस्कृति रही है, और अंदर एक स्पष्ट "अवमानना श्रृंखला" मौजूद है: शोधकर्ता > शोध इंजीनियर > सॉफ्टवेयर इंजीनियर।

इसलिए उत्पाद को अक्सर शोध पर दबा दिया जाता है और इसे बहुत कम बातचीत का अधिकार मिलता है। जब टकराव होता है, तो शोध उत्पाद के साथ सहयोग नहीं करना चाहता।

उत्पाद नवीनीकरण में, OpenAI की एक मजबूत विशेषता researcher-driven है: अक्सर शोध टीम एक नया परिणाम निकालती है, और तब उत्पाद टीम को अचानक ईमेल मिलता है, और वे हथौड़ा लेकर नाखून ढूंढने लगती हैं।

और Anthropic में, उत्पाद और मॉडल टीमें अधिक अच्छी तरह से जुड़ी हुई हैं, जिससे उत्पाद मॉडल क्षमताओं को प्रभावित करने और परिभाषित करने के लिए प्रतिक्रिया दे सकता है।

यह वास्तव में OpenAI के उत्पादों की क्षमता Anthropic की तुलना में कम होने का एक कारण भी है।

अगला प्रश्न यह है कि एंथ्रोपिक क्यों इस अनूठी संगठनात्मक संस्कृति का निर्माण कर रहा है?

शायद इसे दो पहलुओं से देखा जा सकता है:

एक, व्यवसाय की आवश्यकताएँ

मुझे याद है कि मैंने दो साल पहले एक बड़ी कंपनी के एचआर प्रमुख की शेयरिंग सुनी थी, जिससे मुझे गहरा प्रभाव पड़ा और मैंने पहली बार गहराई से सोचना शुरू किया कि संगठनात्मक संस्कृति का असली मतलब क्या है।

The essence of organizational culture is: a key element where employees' behavior patterns help the company achieve success.

इसलिए संगठन संस्कृति का प्रथम सिद्धांत वास्तव में यह है कि व्यवसाय की प्रकृति संगठन संस्कृति को निर्धारित करती है।

उदाहरण के लिए, बाइटडांस और हुआवेई दोनों बहुत मजबूत संगठनात्मक क्षमता वाली कंपनियाँ हैं, लेकिन अगर उनकी संगठनात्मक प्रणालियों को आपस में बदल दिया जाए, तो जल्द ही दोनों कंपनियाँ दिवालिया हो जाएँगी। क्योंकि वे एक ही स्पेक्ट्रम के दो चरमों पर स्थित हैं: बाइटडांस "पहले आने की" बात करता है, जबकि हुआवेई "बाद में आने की"। एक अधिक नवाचार को महत्व देता है, दूसरा अधिक कुशलता को।

यह मूल्य निर्णय से नहीं, बल्कि व्यवसाय की प्रकृति से निर्धारित होता है। एक ही नया उत्पाद बनाने के लिए, हुआवेई बेस स्टेशन, चिप जैसी चीजें बनाता है, जिसमें अगर कोई समस्या आए, तो उसकी वापसी की लागत पूरे साल के लाभ को निगल सकती है। जबकि बाइटडांस अलग है, यह एक प्रमुख छोटे चक्र, छोटी श्रृंखला वाला व्यवसाय है, जहां एक हफ्ते में कई दर्जन संस्करण चलाए जा सकते हैं, गलती होने पर सुधार किया जाता है, और फिर से प्रकाशित किया जाता है।

इसलिए बाइटडांस नवाचार को प्रोत्साहित कर सकता है और «संदर्भ, न कि नियंत्रण» का चयन कर सकता है, लेकिन हुआवे नहीं। हुआवे के लिए, जल्दी नवाचार वास्तव में एक बोझ बन सकता है; हुआवे की वास्तविक ताकत यह है कि जब बाजार में PMF दिखाई देता है, तो अपनी संगठनात्मक क्षमता और संसाधनों के माध्यम से वह कदमदर कदम आगे बढ़कर प्रतिद्वंद्वी को पीछे छोड़ देता है।

अब फिर एंथ्रोपिक पर वापस आते हैं।

AI प्रतिस्पर्धा में, एक केंद्रीय मोट है जो 'स्मार्ट लोगों को गंदा काम करने की अनुमति दे सके।' खासकर कोडिंग और एजेंटिक दिशा में, बाहरी रूप से यह मॉडल क्षमता की प्रतिस्पर्धा लगती है, लेकिन गहराई से देखने पर, यह इंजीनियरिंग क्षमता की प्रतिस्पर्धा है। यह ऐसी समस्या नहीं है जिसे कुछ प्रतिभाशाली लोगों के एकाएक प्रेरणा से हल किया जा सके, बल्कि यह बड़ी मात्रा में गंदे, टुकड़े-टुकड़े, सूक्ष्म सिस्टम इंजीनियरिंग की समस्या है।

सबसे महत्वपूर्ण बाधा डेटा है।

पिछले चैट डेटा केवल साधारण टेक्स्ट डेटा होते हैं, लेकिन कोडिंग और एजेंटिक डेटा अधिक जटिल होते हैं, जो केवल संवाद रिकॉर्ड ही नहीं होते, बल्कि कार्य, वातावरण स्थापना, निष्पादन ट्रैक, और अंतिम पूर्ण मूल्यांकन और सत्यापन प्रणाली भी शामिल होते हैं।

इसमें सब कुछ गंदा और थकान वाला काम है, इसे अच्छी तरह से करना बहुत महत्वपूर्ण है, लेकिन यह किसी पेपर या नए उत्पाद की तरह व्यक्तिगत उज्ज्वल क्षण नहीं बन सकता।

हमारे कुछ शोधकर्ताओं के साथ हुई बातचीत से प्राप्त प्रतिक्रियाओं के अनुसार, ओपनएआई की आज की सबसे महत्वपूर्ण समस्या यह है कि यह सैकड़ों सबसे अच्छे लोगों को एकत्रित करके डेटा पर अच्छी तरह से काम करने और गंदा काम करने के लिए संगठित करने में कठिनाई का सामना कर रहा है।

OpenAI द्वारा भर्ती किए गए सभी लोग अपनी वर्ग प्रणाली के सबसे शीर्ष पर हैं, अच्छी पृष्ठभूमि और उच्च आत्मविश्वास के साथ, सभी स्वाभाविक रूप से अपना बेट बनाना चाहते हैं, 0 से 1 तक का काम करना चाहते हैं, और बर्बादी सँभालना या डेटा भरना कम लोग ही स्वीकार करते हैं।

OpenAI ने पिछले दिनों इतनी सफलता प्राप्त की कि यह वास्तव में कुछ मूलभूत परिप्रेक्ष्य के भेद के कारण बड़ा अग्रणी हो गया, लेकिन जैसा कि याओ शुनयू ने हाल के साक्षात्कार में कहा: 'व्यक्तिगत हीरो काल समाप्त हो चुका है', 'AI के मामले में बहुत ज्यादा दिमाग की जरूरत नहीं है... सबसे महत्वपूर्ण विशेषता विश्वसनीयता और विस्तार से काम करना है'

इस समय यह स्पष्ट हो जाता है कि Anthropic का निम्न अहं, मजबूत समन्वय और उद्देश्य-आधारित वातावरण अपने लाभों को स्पष्ट रूप से बढ़ाता है।

यह कहा जाता है कि एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक जैरेड कैपलैन प्रतिदिन टीम का नेतृत्व करते हुए सीधे डेटा की जांच करते हैं, और डेटा क्लीनिंग अत्यधिक सावधानी से की जाती है, जिसे कोई भी अन्य कंपनी नहीं कर पाती।

(यह एक घटना की व्याख्या भी करता है: OpenAI के मॉडल प्रतियोगी स्तर की कोडिंग समस्याओं में सबसे शक्तिशाली हैं, क्योंकि ऐसे कार्य अधिकतर एक शोध समस्या होते हैं, लेकिन दैनिक कार्यों में agentic कार्यों में Anthropic की तुलना में अक्सर कम मजबूत होते हैं, क्योंकि बाद वाला अधिकतर एक इंजीनियरिंग समस्या है, जो डेटा, सिस्टम और कार्यान्वयन विवरणों की परीक्षा लेता है।)

द्वितीय: संस्थापक टीम की उत्पत्ति

कंपनी के मूल्य निर्धारक अक्सर संस्थापकों के मूल्यों का हिस्सा होते हैं, जैसे मार्क यान की वुशिया शैली, मा हुआतेंग की नरम और खुली दृष्टिकोण, स्टीव जॉब्स की सौंदर्य आधारित दृष्टिकोण, और रेन ज़हेफेंग की सैन्य अनुशासन।

यदि अधिक सटीक रूप से कहा जाए, तो संस्थापक के मूल्य अक्सर दो चीजों से आते हैं: एक तो संस्थापक जो कुछ मानते थे, दूसरा वह कुछ जिसे उन्होंने गहराई से नफरत किया था।

पहला आपको यह तय करने में मदद करता है कि आप कैसे बनना चाहते हैं, दूसरा आपको यह तय करने में मदद करता है कि आप किसी भी हालत में फिर से कैसे नहीं बनना चाहते।

Anthropic स्पष्ट रूप से दोनों हैं, और बाद वाले की आकार देने वाली शक्ति, पहले वाले की तुलना में अधिक हो सकती है। Dario के अनुभव को एक नज़र देखें:

डैरियो ने बैइडु के AI प्रयोगशाला में AI के साथ अपनी पहली मुलाकात की, जहाँ उन्होंने पहली बार स्केलिंग नियमों को देखा और धीरे-धीरे स्केलिंग नियमों के एक दृढ़ विश्वासी बन गए। लेकिन बैइडु द्वारा उपलब्धि के बाद, नियंत्रण और संसाधनों के लिए आंतरिक लड़ाई जल्द ही शुरू हो गई, और टीम का अंततः विघटन हो गया।

डैरियो बाद में ओपनएआई में शामिल हो गए, जहां उन्होंने GPT श्रृंखला के विकास में गहरी भूमिका निभाई। ओपनएआई ने कभी पूरी कंपनी की 50%-60% की कैलकुलेशन क्षमता उन्हें सौंपी, ताकि वे GPT-3 प्रोजेक्ट की प्रमुख नेतृत्व कर सकें।

चूंकि डैरियो एक ऐसा व्यक्ति है जिसके पास स्पष्ट मूल्य और व्यक्तिगत दृष्टिकोण हैं, इसलिए उसके और OpenAI के अन्य सदस्यों के बीच संगठनात्मक दृष्टिकोण पर अंतर धीरे-धीरे सामने आने लगा।

उदाहरण के लिए, ग्रेग ब्रॉकमैन ने एक अत्यंत आश्चर्यजनक विचार प्रस्तुत किया था: भविष्य में AGI को संयुक्त राष्ट्र सुरक्षा परिषद के परमाणु शक्तियों को बेचा जा सकता है। डैरियो ने इसे सुनकर लगभग तुरंत इस्तीफा देने का विचार किया, क्योंकि उनके लिए यह केवल एक व्यावसायिक मतभेद नहीं, बल्कि मूलभूत मूल्यों का मुद्दा था।

ग्रेग और डैरियो ने कई सालों से एक-दूसरे के साथ अच्छा व्यवहार नहीं किया है, और सैम आल्टमैन बीच में सुलह करने की कोशिश कर रहे थे। सैम ने इस समय अपनी सबसे बड़ी क्षमता का उपयोग किया, जो यह है कि वह अलग-अलग पक्षों को यह महसूस कराए कि वह वास्तव में उनके साथ है। छोटे समय के लिए, यह संतुलन की कला है; लंबे समय के लिए, यह विश्वास का दुरुपयोग है। बाद में, जब सबने खाता तुलना किया, तो पता चला कि सैम ने डैरियो को जो वादा किया, वह ग्रेग को दिए गए वादे से पूरी तरह अलग था।

धीरे-धीरे, डैरियो ने कंपनी के भीतर एक संकुचित गठबंधन बना लिया, जिसे कुछ लोगों ने उनके पांडा प्रेम के कारण 'द पैंडास' कहा। उनका OpenAI नेतृत्व के साथ रास्ते के चयन, संगठनात्मक शासन और अन्य मुद्दों पर अंतर बढ़ता गया, जिससे अंततः एक गंभीर राजनीतिक संघर्ष बन गया।

उच्च प्रबंधन के बीच एक गंभीर सामने-सामने का विवाद भी हुआ। सैम ने दारियो और डानिएला (दारियो की बहन, जो बाद में Anthropic की सह-स्थापक बनीं) को अपने खिलाफ गुप्त रूप से नकारात्मक प्रतिक्रिया व्यवस्थित करने का आरोप लगाया; दोनों ने इनकार किया और सैम द्वारा नामब्रित स्रोत को सामने बुलाया। परिणामस्वरूप, स्रोत ने इस बात से पूरी तरह अनजान होने की पुष्टि की, जिसके बाद सैम ने अपनी इस आरोप को भी नकार दिया।

यह घटना ने डेरियो भाईबहनों को पूरी तरह से विश्वास का नुकसान पहुंचाया, और दोनों पक्षों के बीच तुरंत झगड़ा हो गया।

इसी तरह के आंतरिक ड्रामा कई और थे, लेकिन सारांश में, डैरियो ने दोनों पक्षों के बीच के विवाद को एक नैतिक विश्वास के संकट तक उठा दिया, उन्हें लगता है कि इतनी शक्तिशाली तकनीक को नियंत्रित करने वाली कंपनी का नेतृत्व सच्चा और विश्वसनीय होना चाहिए। अगर नेता बेईमान हैं, तो वे एक खतरनाक दिशा के लिए ईंटें जोड़ रहे हैं।

इसलिए, डेरियो ने GPT-3 के कुछ मुख्य सहयोगियों के साथ OpenAI छोड़ दिया और आज का Anthropic स्थापित किया।

इसलिए, Anthropic की आज की संस्कृति केवल इसलिए नहीं है कि Dario जन्म से ऐसे हैं, बल्कि यह भी इसलिए है कि उन्होंने खुद Baidu और OpenAI के दोनों राजनीतिक संघर्षों का अनुभव किया है, और उन्हें पता है कि एक साथ बहुत सारे अहंकारी बुद्धिमान लोग कैसे आसानी से संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा और मूल्यों में अंतर के कारण विभाजित हो सकते हैं, इसलिए उन्होंने बाद में Anthropic को विपरीत दिशा में बनाने की प्रवृत्ति अपना ली:

चूंकि बैलेंस टेक्निक कैसे विश्वास को थका देती है, इसलिए वास्तविकता और पारदर्शिता पर अधिक जोर दिया जाता है;

राजनीतिक संघर्षों को देखा है, इसलिए हम सभी को संघर्ष को पहले ही सामने लाने और जल्द से जल्द बात करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।

आयोजनों के विचारधारा में अंतर के कारण विघटन को देखा है, इसलिए कठोर सांस्कृतिक छांटने की व्यवस्था की गई है;

अतिरिक्त स्टार के अधिकार के लिए लड़ाई देखी है, इसलिए low ego पर जोर देते हैं, big name को आकर्षित नहीं करते।

एंथ्रोपिक की आज की संगठनात्मक संस्कृति, बहुत हद तक बाइडु और ओपनएआई के अनुभवों की प्रतिक्रिया के रूप में है।

03. निष्कर्ष

अगर सारांश देना हो, तो Anthropic और OpenAI वास्तव में दो ऐसी कंपनियाँ हैं जिनकी मूलभूत प्रकृति काफी अलग है; पहली एक आदर्शवादी, स्पष्ट लक्ष्य वाली, उच्च समन्वय वाली संप्रदाय जैसी संस्था है, जबकि दूसरी एक लालच से प्रेरित, बहु-रेखीय विस्तार करने वाली और अगला ब्रेकआउट ढूंढती रहने वाली सुपर प्लेटफॉर्म है।

थोड़ा अधिक स्पष्टता के लिए, हम दोनों के कुछ मुख्य पहलुओं को समानांतर रूप से रख सकते हैं:

हालाँकि, यद्यपि हमने एंथ्रोपिक के कई फायदे बताए हैं, लेकिन हम यह निष्कर्ष निकालने में असमर्थ हैं कि कोई एक संस्कृति दूसरी को दबा देगी, या तीन महीने बाद का परिणाम भविष्यवाणी करना संभव है। AI की दुनिया बहुत तेज़ी से बदल रही है, और अब OpenAI को बाजार द्वारा कम मूल्यांकित किया जा रहा है, जैसे:

• कोडिंग पहले से ही स्पष्ट है, OpenAI संभवतः पीछे आ रहा है; अब एक स्पष्ट प्रवृत्ति यह है कि डेवलपर्स Claude Code से Codex पर स्थानांतरित हो रहे हैं;

• मांग का विस्फोट सभी की अपेक्षाओं से कहीं अधिक था, और कैलकुलेशन शक्ति अब नए निर्णायक कारक बन रही है, जबकि OpenAI ने Anthropic से कहीं अधिक कैलकुलेशन संसाधनों को जल्दी से बंद कर लिया है;

• ओपनएआई की अन्वेषण की संस्कृति के अपने विशाल लाभ हैं, और ओपनएआई हमेशा नए पैटर्न की ओर अधिक आक्रामकता से अन्वेषण और जोखिम उठा रहा है, अगली कूद स्थिति को पलट सकती है।

केवल यही कहा जा सकता है कि 2026 में वापस देखने पर, पिछले तीन वर्षों के लिए Anthropic ने पूरे उद्योग के लिए एक यादगार नमूना छोड़ा है:

एआई युग में, जीतने के लिए ज्यादा दावे, ज्यादा खोज या बेहतर कर्मचारी की आवश्यकता नहीं होती।

कभी-कभी, जीत विपरीत चीजों से भी आ सकती है: कम बेट, कम अहंकार, और एक निर्दोष मिशन।

पी.एस. हमें यह भी जानने में दिलचस्पी है कि अन्य अग्रणी एआई कंपनियाँ किस प्रकार की संगठनात्मक संस्कृति और श्रेष्ठतम अभ्यास विकसित कर रही हैं। यदि आपके पास प्रत्यक्ष अवलोकन और विचार हैं, तो कृपया नीचे दिए गए संपर्क विवरण के माध्यम से हमसे संपर्क करें!

शायद अगली पीढ़ी की महान AI कंपनी, पहले एक नया संगठनात्मक आविष्कार होगी।

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