Anthropicを解剖する：最高のAI企業は、おそらく一種の組織的発明である
原文作者：Celia、海外ユニコーン
過去1年間、AnthropicはAI業界全体で最も注目に値する企業の1つだった。
今年の年初、それは人類商業史上で最速の爆発的成長を達成しました：ARRは90億から450億へと増加し、計算能力の供給が追いつく場合、年末にはARRが1000億に達し、来年には2000億～3000億にまで拡大し、Metaの規模と直接並ぶことになります。
セカンダリーマーケットでは、その評価額はすでに1兆ドルに達し、OpenAIを上回りました。
私たちは、Anthropicがどのようにして後から追い上げてきたのかを調査するのに多くの時間を費やしました。
最後に、この会社を理解するには、2つのポイントを理解することが核心です：
一つは戦略的判断、もう一つは組織文化です。
皆さんはすでにいくつかの断片的な情報を得ていると思いますが、全体像はまだ明確ではないため、この記事ではより詳細に整理し、再構成することを試みます。
戦略と組織の両面から、外界が気になっている以下の質問を説明したいと思います。
• アンスロピックはなぜ2021年時点でコーディングが最も重要な方向であると気づけたのか？
ダリオとサムの性格の違いは、どのようにして両社の戦略的道筋を完全に異なるものにしたのか？
• アンソロピックの従業員離職率が低い理由は？
• アンソロピックのほぼ全員がその文化を称賛する理由は？会社が急速に拡大する中で、この文化はどのように維持されているのか？
01. フォーカスの重要性は過小評価されている
まず戦略的に見て、OpenAIは常にすべてを手に入れようとする会社だった。
モデルの能力において、math、science、coding、reasoning、マルチモーダル、アーキテクチャのイノベーションなど、OpenAIはすべてに力を入れています。
製品面では、Codex、ブラウザ、ロボット、企業プラットフォーム、スマートハードウェア、チップ、データセンターなども同時に推進されており、OpenAI 内部のプロジェクト数は一時的に約300個に達したとされている。
一方、Anthropicは御三家の中で唯一、早期からマルチモーダルを諦めた企業であり、アーキテクチャの革新やreasoning model、RL、continual learningなどの概念を一切語っておらず、言語モデルのスケーリングにのみ集中し、コーディングという1つの分野に絞って、最も重要な能力を徹底的に磨いてきた。
コーディングがなぜ重要なのかについて、現在の市場も明確に理解しています。核心は以下の3点です：
1. コーディングはすべてへの道です。デジタル世界のほとんどのタスクはコードで表現できます。
2. コーディングは、モデルが学習するのに最も適した能力です。結果の検証性が高く、フィードバックループが短く、ユーザーのデータがモデルのトレーニングに大きく貢献できます。
3. コーディングはAGI開発の核心的な加速器です。現在、トップのAIラボはこの加速ループに入り、今年のモデルの1四半期での進歩が、過去1年よりも速くなっています。
最終的な結果は、Codingが確かに最も重要な方向であることを証明し、一篇で全唐を圧倒した。
一方、OpenAIは3月になってようやく目覚め、Soraなどの周辺事業を削減し、Codingを会社の最優先事項に引き上げた。
Anthropic はどのようにしてコーディングを選びましたか？
私たちはずっと気になっていました：Anthropic はなぜ最初から coding を選んだのでしょうか？
振り返ってみると、半分は遠見であり、半分は運だった。
Anthropicの初期資金調達は当初、非常に困難だった。資金が限られているため、AGIへ向かうためにより効率的な方法を取らざるを得なかった。
まず、垂直なシナリオの物語を語り、自らがビジネスのサイクルを構築できることを証明する必要があった。そのため、彼らはもし一つの方向しか選べないとしたら、コーディングが最良の選択肢となる可能性があると真剣に検討した。より優れたコーディングモデルを訓練する → 顧客に提供する → 実際のエンジニアリング環境での使用データを収集する → モデルの訓練にフィードバックする。これにより、飛輪効果が生まれる可能性がある。
Anthropicの成長責任者は、社内での創業者の1人が書いた文書を参照したことを述べており、その文書ではなぜ私たちがcodingに焦点を当てるべきなのかが説明されていた。重要なのは、この文書の日付が2021年であり、この分野の実際の市場機会が誰にも認識されるよりもはるかに前のことであるということだ。
しかしその後、資金調達が順調になり、会社に更多のリソースが与えられたため、codingのラインは再び取り上げられず、彼らはまずより汎用的なモデルベースを構築することに取り組んだ。
ChatGPTが爆発的に人気を博した後に転機が訪れた。Anthropicは、C端市場がOpenAIに先を越されたことを認識し、やや残念ながら（後から見れば非常に幸運なことに）、戦場をB端に移し、重点をtoBにシフトした。
この戦略的転換は全体的に慎重で実証主義的であり、断固とした賭けではない。
Claude 3 を訓練する際、Anthropic は意図的にコーディング能力を強化し、Sonnet 3.5 で良好な市場の反応を得ました。
その後、追加投資と検証を並行して進めながら、内部でコーディングの可能性に対する確信が徐々に強まりました。それはビジネス価値の面でも、研究の加速の面でもありました。そこでチームはこの道を一貫して進むことに集中し、その過程でC端を完全に断念しただけでなく、マルチモーダルにも精力を分散させませんでした。
また、市場の方向性に注目するだけでなく、技術路線における揺るぎない姿勢も注目に値します。
過去2年、外部では複数の有名な研究者がスケーリング法則が限界に達したとし、事前学習の限界収益が頭打ちになったと主張してきた。我々が各研究機関と交わした意見交換の感想としては、Anthropic はスケーリング法則を最も信じているラボであり、事前学習とデータの基盤を最もしっかり築いており、新しいパラダイムに精力を分散させなかった。
後から見ても、これは正しいです。Claudeの能力の飛躍は、プレトレーニングへの着実な投資によるところが大きいです。
創業者の性格
しかし、これにより私たちの疑問がさらに深まりました：なぜAnthropicは常に重要な方向性で断固とした選択をし、揺るぎない姿勢を保てるのでしょうか？
まず資源の制約があり、Anthropicの過去の調達額はOpenAIの約3分の1に過ぎませんが、さらに深く見ると、両社の戦略的差異は創業者の性格や出自とも密接に関係しています。
Anthropicには、スケーリング法則の論文の核心的な著者である共同創設者が4人います。DarioはGPT-3の最も核心的な研究リーダーであり、それ以前からAI分野で10年間活動しており、AIの技術進歩について直接的な感覚を持ち、より積極的に判断を下すことができます。
また、Darioは完全にFOMOしない人物で、自己中心的で頑固だと評されることもあり、市場のコンセンサスにあまり影響されません。
彼は24年、Anthropicが爆発的な成長を遂げるずっと前から、以下のような発言をしていたが、私は今でもこれが同社を理解する上で非常に重要だと考えている。
過去10年で私が学んだ最も深い教訓は、市場には常に何らかのコンセンサスが存在するということだが、コンセンサスが一夜で逆転するのを何度も見て以来、自分自身のベットに集中するようになった。
私も私たちが必ず正しいとは言えませんが、正直なところ、たとえ50%の確率で正しいだけでも、それは非常に価値があります。なぜなら、あなたは他の人が提供していないものを提供しているからです。
これはサム・アルトマンとは大きく異なり、私たちがサムに近い一部の人々と話したところによると：
1. サムはシリコンバレーで最も野心的な創業者の一人として知られており、最初からすべてを手に入れようとしていた。さらに、彼は過去にYCで投資家を務めており、「多点播種、並行投資」という手法に精通していたため、OpenAIには無数の分岐が生まれた。
2. サムは技術背景を持っておらず、技術的な方向性の判断はAnthropicほどではないため、チームのボトムアップによる推進をより重視しています。サムは自身の強みであるリソース獲得能力を活かし、各チームに必要な支援を提供しています。
3. VCの背景により、Samは画期的な斬新なアイデアを特に好む。そのため、OpenAIの文化では0から1へのパラダイム革新を非常に重視するが、1から10への継続的な洗練には同様に注力していない。Sora、Atlasブラウザ、Voice Modeなど多くの製品ラインは一貫性がなく、リリース後は誰も手を付けなくなる。
4. サムとマーク・チェン（最高研究責任者）の両方は、ノーと言わずイエスと言うタイプです。サブタスクについては、チームが努力して推進すれば、上層部は依然としてリソースを提供してくれます。
OpenAIのリソースがさまざまな副次的プロジェクトによって次第に薄められる中、Anthropicは田忌の賽馬戦術を用いて、最も重要な戦場で優位を築くことができる。
戦略の妙は「略」にあります
Anthropicの戦略的な集中は、focusの重要性が過小評価されていることを私たちに示唆している。
昨年聞いたポッドキャストを思い出した。ゲストはFoundersポッドキャストのホスト、David Senraだった。過去8年間、彼はほぼ毎週、偉大な起業家一人を研究することだけを続けてきた。
彼が読んだ400冊以上の起業家伝記から抽出したすべての起業経験を、たった一つのものに凝縮するとしたら、それは何になるでしょうか？
他の回答：Focus。
偉大な起業家は総合的な優等生ではなく、極端なこだわり屋であることが多い。彼らは、コストコの価格、アップルのデザイン体験、バイトダンスの推奨アルゴリズムとデータフライホイールのように、自分にとって最も重要な一つか二つの変数を特定し、競合他社が馬鹿げると感じるほど、それらを极致まで追求する。
ここで明確にしておくべきことは、多くの人が自分自身が集中力があると信じているが、集中の真の意味とその代償を本当には理解していないということである。
所謂のfocusは、本質的に二つの層面に分解される。
第一是判断力，知道什么最重要，并敢于牺牲其他一切。
二是压力，能够投入压倒性的资源突破关键要素。
前者は認知の問題であり、後者は意志の問題であり、どちらも欠かせません。
たとえばGoogleが設立された当時、インターネット業界全体の共通認識は、「未来はポータルサイトにある」というものでした。Yahooなどの検索大手は、ホームページにニュース、天気、ショッピング、ゲーム、星座... といったあらゆる機能を次々と詰め込み、それぞれの機能を「広告価値を高めるためのレバー」として扱っていました。
しかし、Googleは、情報がますます増加する中で、ユーザーが必要とするのはより大きなポータルではなく、最も関連性の高い答えを即座に見つけることであると考えています。
だから、他の人がユーザーを長く留めようとする中で、Googleはユーザーをより早く去らせようとしていた。当時のGoogleのホームページは、検索ボックス以外は何もなかった。
ビジネスモデルにおいても、Yahooには数十種類の収益化手段があります。一方、Googleは「検索キーワード入札」という1つのメカニズムにすべての力を集中させ、約10年かけてようやく2本目の事業ラインを本格的に開始しました。
これまで、Googleの十大信条の一つは「一つのことを本当に、本当にうまくやるのが最良である」だった。
戦略の核心は、自分が何を選ぶかを明確にすることではなく、自分が何を諦めるかを明確にすることです。私はほとんどの人が「いいえ」と言う回数が十分でないと思います。
02. 文化が最大のシークレットソースである
Anthropicの最も特別な点は、戦略ではなく、組織文化かもしれない。
過去半年、激しいAI人材争奪戦の中で、Anthropicの人才流出率は他のAIラボよりもはるかに低かった。
以下の2つの図は、2021年から2023年の人材移動データの要約です。
最初の図は、さまざまなAIラボ間の転職比率を示しており、以下がわかります：
• ディープマインドからアンスロピックへ移る人10.6人に対して、逆にディープマインドへ移る人は1人だけである。
OpenAIからAnthropicへ移る人の8.2人に対し、逆にOpenAIへ移る人は1人である。
第二の図は、入社2年後に依然として会社に残っている従業員の割合を示しています。
Anthropicの従業員定着率は80%で、当時トップ級のAIラボの中で最も高く、DeepMindの78%をやや上回っていた。
より若く、高速で変化する企業であるAnthropicが、老舗のDeepMindよりも高い継続率を達成するのは容易ではない。
一方、OpenAIは67%です。
值得注意的是，這組數據是在 OpenAI 風頭正勁、而 Anthropic 尚未嶄露頭角之前統計的。
過去2年のニュースを見ると、Anthropicの人的魅力と安定性がより明確になります。
例えば最近Twitterで話題になった投稿では、複数の有名企業のCTOが普通の技術スタッフ（MTS、Member of Technical Staff）としてAnthropicに転職したとされています：
その最大の理由は、多くの場合、Anthropicの組織文化に帰せられています。
Anthropicのメンバーが録音したポッドキャストを聴けば、ほぼ全員がAnthropicの文化に言及し、一部の人々はこのカルトのような文化をAnthropic最大の秘密兵器と見なしている。
私は文化がAnthropicの秘密兵器であり、私たちが最も防御力があり、他社が真似できないものだと本当に思っています。これは自然に生まれたものではなく、経営陣がこれに非常に多くのリソースを投入しています。
——アモル・アヴァサレ、Anthropic 増長責任者
この問題意識を持って個別に見ない限り、この点に気づきにくい。文化や価値観について話すのを聞くと、いつも抽象的に感じられ、単なるスローガンだと思いがちだが、すべての一次情報と公開インタビューを重ねて見ると、非常に衝撃を受ける。
Anthropicの3つの特徴
具体的分解来看，Anthropic と他の AI ラボとの違いは以下の3つの特徴です：
1. ミッション指向
Anthropicのミッションは、「世界が変革的なAIの移行を安全に乗り越えることを保証すること」であり、すべての活動を安全に優先しています。
多くの企業が自社はミッションドリブンであると主張するが、Anthropic の場合は、やや宗教的とも言えるほど真剣である。
これは強い道徳的自己イメージを持つフロンティアラボである：AGIが世界を救えると本気で信じており、AGIが世界を破壊する可能性もあると本気で考えており、その狭い鋼線の上を歩き抜こうとしている。
Claude Codeの責任者であるボリス・チェルニーは、「Anthropicでは、廊下で誰かに『なぜここにいるの？』と尋ねれば、必ず『セーフティ』という答えが返ってくる」と語った。
彼は製品マネージャーのCat Wuと共に昨年、Anthropicを退職してCursorへ移ったが、2週間も経たないうちに戻ってきた。彼らはAnthropic内の文化に深く懐かしさを感じ、すべての人がより大きな使命のために純粋に奮闘する雰囲気を強く求めていることに気づいたからだ。
アントロピックに加入する前は、これらの話に疑問を抱いていたが、入ってみたら、「やばい、中の雰囲気は外で言われているよりもさらに真剣だった」。
ここでさえ、早期の従業員が全社ミーティングでこう語るでしょう——Anthropicが自らのミッションを達成したが、会社自体は失敗した場合でも、それは良い結果であると。
この文はAnthropicの多くのことを説明しています。
多くの企業の論理では、ビジネスの成功が常に最優先され、ミッションはあくまで飾り物にすぎない。しかし、Anthropic の特別な点は、内部に本当にミッションを会社の存続よりも優先する人々が存在することである。
アントロピックが実際に実行していることを検証すれば、知行合一であることがわかる。たとえば、非営利トラストが支配するガバナンス構造の設計、解釈可能性に関する研究、セキュリティへの多大な投資、そして最近では価値観の衝突を理由に米国国防省からの2億ドルの契約を自ら放棄したなど、これらの点についてはここでは逐一述べない。
2. 高い信頼、低いエゴ
他の先進的なラボと交流する際、いつも内部政治や派閥の問題を耳にします。しかし、Anthropic だけはそうではありません。逆に、皆が非常に団結しており、他者のために協力する意欲があります。
ここでの最も不思議な点は、Frontier AI がスター文化やリソースを巡る争いが容易に生まれる場所であるということだ。AI研究者は、この世界で最も賢く、最も自己顕示欲の強い人々の一人であり、彼らは自然と異なる解決策を提案し、独自の立場を築き、名を上げようとする傾向があるが、リソースは非常に限られているため、部署間の対立が常に発生する。
GoogleからAnthropicに移ったDaniel Freemanは、他のモデル企業では内部がまるでそれぞれが独立して互いに競い合う諸侯国のようだと述べ、しかし「Anthropicではそんな感覚は一度もなかった」と語った。
ストライプの元CTOであるラフ・パティルは、昨年秋にAnthropicに加わった後、ここで最も衝撃を受けたのがその文化であると述べました。これほど賢い人々が、同時にこれほど謙虚であるとは、想像もつきません。
彼は基準を一つ挙げた：もし会社が明日、あなたに最も適した役割はエグゼクティブを続けることではなく、IC（個人貢献者）になることだと伝え、それがミッションへの最大の貢献だと述べた場合、あなたはそれを受け入れるか？彼は、Anthropicの100％の人がそうするだろうと信じており、エゴは一切ないという。
3. 強い人文的な色合い
『ニューヨーカー』の著者は、Anthropic 内で数か月にわたり深く取材し、ここで働く人々に対して二つの興味深い表現を残した。
• 本好きの変人
• アンスロピックの従業員の多くが小説家や詩人の子供であるように見える。
つまり、ここの人々は典型的なシリコンバレーのエリートでも、伝統的な技術者や理系男子でもなく、やや学術的で、ややナルディストで、やや理想主義的です。多くの人が、作家や詩人の家庭で育ったような印象を与えます。
これは、Claudeモデルの命名からも某种程度明らかである：Haiku、Sonnet、Opusは、それぞれ凝縮された俳句、シェイクスピアの十四行詩、古典的な文脈における大部の作品を表している。
対照的に、OpenAIのGPT-4 / 4o / o1はエンジニアリング番号命名であり、GoogleのGemini Ultra / Pro / Flashはクラシックな製品ライン命名です。これは多少の問題を示しています。
Claude Codeの責任者であるボリスは、ポッドキャストで興味深い詳細を語ったことがある。
彼がAnthropicに来たばかりの初日の昼食で、ハード・サイエンスフィクション作家のGreg Eganが書いた非常にマイナーな本にふと触れました。
その本はどれほどマイナーなのか？彼はこれまでにそれを読んだ人に一人も出会ったことがない。
彼は食事の席で本に載っていたジョークをふと口にしたところ、席にいた全員がそれに反応した。
この出来事に彼は大変驚き、自分が本当に正しい場所に来たと感じた。
SFが好きなオタクたちは、ある種の壮大な人文的関心と歴史的責任感を持っており、バタフライ効果に対する推理能力も優れている。
この読書の趣味に基づく合意により、彼はより安心でき、ここがAIの境界を最もよく推進できる場所かもしれない。
文化はどのように制度化されるか
次に、このような純粋でほぼ教派的な文化は、どのように維持されてきたのでしょうか？
結局のところ、Anthropic は小さな AI ラボではなく、3000人の従業員を抱える大規模な企業であり、史上最快のスピードで拡大しながらも、自らの文化の濃度を最大限に維持している。
これについて、ダリオは直接、彼がAnthropicの文化を良くするために約1/3から40％の時間を費やすだろうと述べた。
技術的、製品的、資金調達、政商関係においてもやるべきことは無数にあるが、彼は、自分にとってより大きなレバレッジとなる仕事は、Anthropicを結束力が高く、トップレベルの人材が働きたいと思う場所にすることだと考えている。
具体的実践には、以下の点があります：
1. 特殊な採用基準
Anthropicは採用しており、多くのAIラボとは異なるアプローチです。
一方で、人材への好みにおいて、多くの企業が有名な人物を争って採用するのとは異なり、Anthropicはアンダードッグを優先します。外見上のラベルよりも、独自の研究を行ったか、真に洞察に富んだブログを書いたか、オープンソースコミュニティに実質的な貢献をしたかなどの、能力の直接的な証拠を重視しています。
一方で、Anthropicは非常に厳格な文化フィルターを設けています。面接では、1時間で15〜20のシナリオ質問に答えるCultural interviewが专门に設けられています。
オンラインで流出した面接問題に基づき、以下の3点が重点的に評価されます：
（1）あなたは本当にsafety missionを優先するのですか。
最も典型的な選択問題は次の通りです：Anthropicがセキュリティを保証できないとして、最終的にモデルのリリースを断念した場合、あなたの株式がゼロになることを受け入れられますか？
（2）あなたはniceで、エゴの小さい人ですか。
善意、共感力、人間関係スキル、自分の無知や誤りを認める能力。
（3）あなたは複雑さに対応できますか。
Anthropic が内部で扱う多くの問題は非常に複雑で多様であり、彼らは個人がシステム思考を持ち、事物の二次的影響を深く推論できるかどうかを重視している。
彼らは「逆選別」に多くの時間を費やし、その結果、本当に最高の10x開発者たちを多く見送ってきた。Stripeの元CTOであるRahul Patilは、Anthropicに参加する前に、当時のAnthropicのCTOと長時間話し込んだことを述べている。
相手は彼を説得してこちらに来るように促すどころか、約2〜3週間かけて繰り返し、あなたがAnthropicに参加すべきでない理由を丁寧に話し合い、文化やミッションが本当に一致していない限り、来ても意味がないと善意を持って彼を諭した。
したがって、Anthropicの採用ロジックは、可能な限り多くの最強の人材を採用することではなく、可能な限り早く不適切な人材を除外することです。「私たちは、お金や名声のために来た人を徹底的に排除することに非常に長けています」。
一方で、OpenAIは会社が大きくなった後、専用の文化面接を実施しなくなりました。これはいくつかの管理上の問題を引き起こしたとされています。
これは、メタが昨年採用活動を行った際に明確に示された。メタが提示した高額なパッケージに対し、OpenAIの対応は市場の慣例に従ったものだった：反提案を行い、定着ボーナスを支給し、新入社員のストックバインディングクリフを撤廃して、株式の帰属を早めた。
Anthropicの対応はまさにAnthropicらしかった。彼らは従業員に、ここに来たのは外部の入札で自分の価値を繰り返し引き上げるためではなく、ミッションのためだと伝えた。
マーク・ザッカーバーグがたまたまあなたに注目したからといって、周囲の同じくらい優秀な同僚よりも10倍の給与を支払うことは不公平です。そう思うなら、去ってください。
この出来事の最終的な結果も非常に示唆的である。OpenAIでは数十人が退職した一方で、Anthropicではたった2人が退職し、その2人はもともとMetaでそれぞれ6年と11年働いていたベテラン社員だった。
2. コンテキスト共有の文化
Anthropicには非常に高い情報の透明性があります。
まず、Dario自身が積極的かつ高頻度で繰り返し意味を提供する。彼は2週間に1回という高頻度で全社向けのミーティングを開き、社員全員に共有している。その名前は「Dario Vision Quest」（Dario自身も、この名前には布教的な匂いが強すぎて、何か山で吸って悟ったような印象だと自嘲している）。
彼は全社員の前で1時間立ち、通常、三四ページのドキュメントを用意して、会社の方向性、製品戦略、業界の変化などあらゆるテーマについて説明し、その場で質問に直接答える。
多くの内部スタッフは、彼の話し方が非常に直接的で誠実だと述べています。「Darioは私がこれまでに出会った中で最もストレートな人物です。彼の発言は計算されたものではなく、本当に思ったことをそのまま言います。」
全員会以外にも、彼は普段自分のSlackチャンネルに多くのことを、飾らずに自分のつぶやきとして記録している：会社で最近何が起きたか、彼が何を心配しているか、そして人々が気にしている問題に対して彼がどのように考えているか。
このような文化により、会社の全員が意思決定がどのように行われ、どの課題が最優先されるかを理解し、複雑で変化の激しい状況において、各個人が一貫性のある分散型意思決定を下せるようになります。
同時に、この透明性は一方的な情報提供ではなく、疑問を呈されることを許容します。ある人がAll HandsでDarioの発表を聞いた後、賛成できず、直接Darioのnotebookチャンネルに移動して「私はこの判断に同意しません」と公に述べ、その場で議論を展開しました。リーダーシップへの公開での挑戦は奨励されています。
さらに、この執筆文化はDarioに限定されるものではなく、全員が参加する思考メカニズムです。
Anthropicでは、多くの人が自分のノートブックチャンネルを持っており、これは個人版のTwitterフィードのように、自分が考えていること、行っていること、進捗状況を随時記録できます。他のユーザーは購読したり見守ったり、議論に参加することもできます。
多くの従業員が、会社のライティング文化をとても気に入っていると評価しており、Slackは多くのことが展開される巨大な宝庫です。
したがって、Anthropicは社内に非常に良いアライメントの土壌を育んでおり、すべての人のプロジェクト、見解、アイデアが十分に透明で流動的であり、かつては財務データまで透明であると感嘆した人もいた。
しかし逆に、技術的な機密は厳重に守られており、一部のチーム間では意図的に隔離されているとも聞きます。一緒に食事することもあまりないようです。
その結果、他の企業の研究者たちは、ここでのすべての重要なノウハウが異なる人々の脳内に分散しており、数人を引き抜くだけでは全体像を再構築できないと残念がるだろう。
3. 7人の創設者が同等の株式権を有し、創設構造自体が文化メカニズムである
Anthropicの設立構造には、商業的な常識に反する設計がある：7人の創設者がおり、当時Darioは自分自身がより多くの株式を取得するのではなく、全員に同じ株式を割り当てることを断固として選んだ。
当時、すべての人が、これは災難になるだろうと彼に忠告した。権限が曖昧でインセンティブがずれていたら、会社は内部対立によってすぐに分裂してしまう可能性があった。
しかしDarioは、企業が特定の創業者を中心に回るのではなく、ミッションを中心に回るものだと考えており、同権同株はその理念に対する最も偽造不可能な証拠であると述べています。
彼ら数人はすでに長年にわたり共に働いており、互いに高い信頼を置いている。株式と権利の平等は本質的にガバナンス権の設計ではなく、コミットメントの証明であり、文化の拡散メカニズムである。
7人の共同創業者は、7つの文化複製ノードのように、それぞれ異なる分野で価値観をより広い層に投射できる。これにより、会社が拡大しても、初期の文化が薄まることを防げる。
比較すると、OpenAIの経営陣は常に非常に不安定で、11人の創設チームが次々と去り、現在はSam Altman、Greg Brockman、Wojciech Zarembaの3人だけが残っています。
一方、新しく就任した経営陣はさらに不安定です。26年年初から現在まで、製品担当トップのFidjiが休暇中、マーケティング担当トップが健康上の理由で退職し、コミュニケーション担当トップが解任され、運用担当トップが異動、財務担当トップも疎外されています...
4. 一チームを強く重視し、派閥が生まれないようにする
AnthropicのCTOはポッドキャストで、AIラボ全体は従来の企業に比べて非常にボトムアップであり、権力と創造性が下から上へ流れる逆ピラミッド型の組織形態であると述べた。
最も重要な作業は現場で行われています。現場のスタッフがAIのエマージェントな行動に最も近いからです。彼らは毎日実験を繰り返し、モデルが何ができるかを最も直感的に理解しています。ほとんどの製品アイデアは、経営陣のロードマップによってではなく、現場のスタッフによって生み出されています。
しかし、判断権を委譲すると、各チームは自らの問題意識と価値関数に固執し、互いに引き裂かれる山頭になってしまう可能性があります。
Anthropic の特徴は、判断を分散させるならば、むしろ積極的に結束を生み出すべきだという点に早くから気づいたことです。Dario は、safety が「安全が最優先だ」とだけ言い、product が「製品が最優先だ」とだけ言い、すべての対立を上層部に丸投げすることを望んでいません。
もう一つの核心的なマネジメント理念は、トレードオフを各個人に分散させ、誰もが少しでもファウンダーの視点を持つようにすることです。皆は、それぞれの職務において、同じ大きなトレードオフ処理に参加しています。
そのため、彼らは「一つのチーム」を非常に重視し、さまざまな制度設計を通じて役割間の境界を曖昧にしています。たとえば、管理職以下には役職の区別がなく、すべて「technical staff member」と呼ばれます。これにより、「研究者 vs エンジニア」、「上級 vs 初級」、「アーキテクト vs 実装者」といった身分の定義を意図的に曖昧にしています。
これはOpenAIと非常に明確に対照的です。OpenAIは常により強い研究者文化を持っており、内部には明確な「軽視の階層」が存在します：研究者 > 研究エンジニア > ソフトウェアエンジニア。
そのため、製品は常にリサーチに押され、十分な発言権を得られません。対立が発生した際、リサーチは製品と協力したくありません。
製品革新において、OpenAIの強みは研究者主導であることです。研究チームが新しい成果を出した後、製品チームはたまたまメールで知らされ、ハンマーを持って釘を探し始めるような形になります。
一方、Anthropicでは、製品チームとモデルチームがより密接に連携しており、製品がモデルの機能に逆に影響を与え、定義することができます。
これは実際、OpenAIの製品力がAnthropicに劣る理由の一つでもある。
文化の二つの起源
次なる質問は、なぜAnthropicはこのような独自の組織文化を形成したのかということです。
おそらく二つの観点から見ることができます：
一、業務自体の要件
2年前、大手企業のHR責任者の発表を聞いた際、非常に印象に残り、組織文化が実際に何を意味するのかを初めて深く考えた。
組織文化の本質は、従業員の行動パターンが企業の成功を支える重要な要素であることです。
したがって、組織文化の第一原理は、実際の事業の性質が組織文化を決定するということです。
たとえば、バイトダンスと華為はどちらも組織力の高い企業ですが、両者の組織体制を交換すれば、間もなく両社とも倒産するでしょう。なぜなら、両者は同じスペクトルの両極に位置しているからです。バイトダンスは「先駆者たれ」を重視し、華為は「後発者たれ」を重視しています。一方は革新を重視し、他方は効率を重視しています。
これは価値判断の問題ではなく、ビジネスの性質によって決まります。同じ新製品を開発するとしても、ファーウェイは基地局やチップ这类の製品を手がけており、問題が発生した場合のリコールコストは1年分の利益を飲み込む可能性があります。一方、字節跳動は典型的な短サイクル、短チェーンのビジネスであり、1週間で数十のバージョンを展開でき、間違いがあれば修正し、再リリースします。
したがって、バイトダンスはイノベーションを奨励し、「コンテキスト、コントロールではない」を選択できるが、華為はそうできない。華為にとって、早期のイノベーションは却って負担となる可能性があり、華為が真正に得意とするのは、市場でPMFが現れた後、自社の組織力とリソースを活かして段階的に超越し、最終的に競合を圧倒することである。
それでは、またAnthropicに戻りましょう。
AI競争において、核心的なモートは「賢い人々に面倒な作業をさせる」ことである。特にコーディングとエージェントの分野では、表面的にはモデルの能力の競争に見えるが、深く見ると、実際にはエンジニアリング能力の競争である。これは数人の天才がひらめきで解決できる問題ではなく、大量の面倒で細かく複雑なシステムエンジニアリングである。
最も核心的な壁はデータです。
過去のチャットデータは単純なテキストデータですが、コーディングおよびエージェントデータはより複雑で、対話の記録だけでなく、タスク自体、環境構築、実行トレース、そして最終的な評価と検証の全体システムを含みます。
これはすべて地味で大変な仕事ですが、うまくやることは非常に重要です。しかし、論文を発表したり新しい製品をリリースしたりするような、個人の輝く瞬間にはなりにくいです。
私たちがいくつかの研究者と交流して得たフィードバックによると、OpenAIが今日直面している最も核心的な問題は、何百人もの最強の人々を組織して、着実にデータを処理し、地味な作業を遂行することです。
OpenAIが採用するのは、鄙視鏈の最上位にいる人材で、背景が優れ、意気込みが高く、誰もが自らのベットを築き、0から1を作り上げたいと考え、壊れた状態を片付けたりデータを補完したりすることは、ほとんど誰も引き受けようとしない。
OpenAIは過去、核心的なパラダイムのブレークスルーにより大きなリードを築いてきましたが、姚順宇が最近のインタビューで述べたように、「個人の英雄主義の時代は終わった」、「AIという分野では頭の良さはそれほど必要ない……最も重要なのは信頼でき、細部に気を配ることだ」
このとき、Anthropic のような低エゴで結束力が強く、ミッション駆動的な雰囲気の利点が非常に明確に際立つことがわかります。
Anthropicの共同創業者であるJared Kaplanは、毎日自らチームを率いてデータを確認し、データクリーニングを非常に丁寧に行っているとされ、他のどの企業もこれほどまでに徹底的に行うことはできない。
（これはまた、OpenAIのモデルが競技レベルのコーディング課題で最も優れている理由を説明している。このようなタスクは主に研究問題であるためだが、日常的なエージェントタスクではAnthropicに及ばないことが多い。なぜなら、後者は主に工学的問題であり、データ、システム、実行の詳細が問われるからである。）
二、創業チームの出自
会社の価値観は、創業者の価値観の一部と言える。たとえば、馬雲の武侠風、馬化騰の穏やかで開放的な姿勢、ジョブズの美的指向、任正非の軍人のような規律。
より正確に言えば、創設者の価値観は通常、二つの要素から成り立っています：一つは創設者が元々信じていたこと、もう一つは彼らが深く嫌悪していたことです。
前者はあなたがどのような人になりたいかを決定し、後者はあなたが二度とこんな風にはなりたくないと思うかを決定する。
Anthropicは両方とも明らかに存在しており、後者の形成力は前者よりも大きい可能性がある。Darioの経歴を簡単に見てみよう：
DarioはAIに初めて触れたのは百度のAI研究所で、そこで初めてスケーリング法則を観察し、次第にその堅固な信奉者となった。しかし百度が突破を遂げた後、権力とリソースを巡る内部争いが急速に勃発し、チームは最終的に解散した。
ダリオはその後、OpenAIに参加し、GPTシリーズの推進に深く関与しました。OpenAIは当時、会社全体の計算能力の50%-60%を彼に割り当て、GPT-3プロジェクトの主導を任せました。
ダリオは明確な価値観と個人的な見解を持つ人物であるため、彼とOpenAIの他のメンバーとの間で、組織の理念に関する違いが次第に顕在化し始めた。
例えば、グレッグ・ブロックマンは、将来的にAGIを国連安全保障理事会の核保有国に販売するという驚異的なアイデアを提案した。ダリオはこれを聞いて直ちに辞職を検討し、彼にとってはこれは商業的な意見の相違ではなく、根本的な価値観の問題だと考えた。
グレッグとダリオは数年間、関係が悪かったが、サム・アルトマンがその間に仲介していた。サムは、異なる陣営が自分を味方だと信じさせるという、最も得意な能力を発揮した。短期的にはこれはバランス術だが、長期的には信頼を消費しているにすぎない。後になって、サムがダリオに約束したこととグレッグに約束したことの間に矛盾があることが明らかになった。
次第に、Darioは会社内で密接な同盟グループを形成し、一部の人は彼がパンダを好きであることから、このグループを「the pandas」と呼ぶようになった。彼らはOpenAIのリーダーシップと、戦略的選択や組織ガバナンスなどの問題で対立が深まり、最終的には深刻な政治的対立へと発展した。
上層間でさえ、激しい対面での対立が発生した。サムは、ダリオとダリオの妹で後のAnthropic共同設立者の一人であるダニエラが、自分に対する否定的なフィードバックを裏で組織したと非難した。二人はこれを否認し、サムが挙げた情報源をその場で呼び出して対峙した。結果、その情報源はこの件についてまったく知らなかったと述べ、サムは直後に自分が先ほど行ったこの告発を否定した。
この出来事により、ダリオ兄妹は完全に信頼を失い、その場で大げんかになった。
同様の内部ドラマは他にも多くありますが、要するに、Darioはこの両者の対立を道徳的な信頼危機まで引き上げました。彼は、このような強力な技術を掌握する企業のリーダーは誠実で信頼できるべきだと考えています。舵を取る人物が不誠実であれば、危険な方向に拍車をかけることになると彼は感じています。
そこで、ダリオはGPT-3の主要な同僚たちと共にOpenAIを退社し、今日のAnthropicを設立しました。
したがって、Anthropic が今日のような文化を持つのは、Dario が元々そうであるというだけではなく、彼女たち自身が百度と OpenAI の二度の政治的対立を経験し、エゴの強い賢い人々がリソースの争いと価値観の相違によっていかに簡単に分裂するかを深知しているため、その後、Anthropic を建設するにあたり、逆の方向へと本能的に進んだのである：
バランスの取り方によって信頼が消費されるのを見てきたため、真実性と透明性をより重視しています；
激化した政治的闘争を見てきたので、皆さんが対立を早期に明確にすることを奨励します。
理念の相違による組織の崩壊を見てきたため、厳格な文化フィルターを設けました；
スーパースターの権力闘争を見てきたので、エゴを抑えて、有名な人物を引き寄せることを好まない。
Anthropicの今日の組織文化は、かつての百度とOpenAIの経験がもたらした反作用の影響を大きく受けています。
03.まとめ
まとめると、AnthropicとOpenAIは、前者が理想主義的で使命が明確かつ結束力の高いカルト型組織であるのに対し、後者は野心に駆られ、複数の分野で拡張し、次なるブレイクスルーを常に探しているスーパープラットフォームです。
より明確に確認するため、両社の主要な要素を並べて表示できます。
しかし、前述のAnthropicの多くの利点にもかかわらず、ある文化が別の文化を圧倒すると断言することは難しく、3か月後の戦局を予測することも困難です。AIの世界は変化が速すぎ、現在OpenAIは逆に市場で過小評価されています。例えば：
• コーディングはすでに明牌であり、OpenAI はおそらく追いついてくるだろう。現在の明確な傾向は、開発者が Claude Code から Codex へ移行していることである；
• 需要の爆発的な増加はすべての予想をはるかに上回り、計算能力が新たな勝敗を分ける鍵となっており、OpenAIは Anthropic をはるかに上回る計算能力リソースを早期に確保している；
• OpenAI の探求を重視する文化には独自の大きな利点があり、同時に OpenAI はより積極的に新しいパラダイムを探索し、賭け続けています。次なる飛躍が状況を逆転させる可能性があります。
ただ言えるのは、2026年から過去3年を振り返ると、Anthropicは業界全体に記憶に残るサンプルを残したということだ：
AIの時代において、勝つためにはより大きな野心やより多くの探求、より優れた人材が必要というわけではない。
時には、勝利は逆のものからももたらされる：より少ないベット、より低いエゴ、そして無邪気な使命。
P.S. 他の最先端AI企業がどのような組織文化やベストプラクティスを築いているのかも興味があります。直接の観察や考えをお持ちの方は、下記の連絡先までお気軽にご連絡ください！
次世代の偉大なAI企業は、まず新しい組織の発明であるかもしれない。
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