O foco estratégico e a cultura da Anthropic impulsionam o rápido crescimento e a retenção de talentos

Desmontando a Anthropic: A melhor empresa de IA, talvez também uma invenção organizacional
Autor original: Celia, Unicórnio Internacional

No último ano, a Anthropic pode ter sido a empresa mais interessante de se estudar em toda a indústria de IA.

No início deste ano, ela registrou o crescimento explosivo mais rápido da história do negócio humano: a ARR aumentou de 9B para 45B; se a oferta de poder de computação acompanhar, é muito provável que a ARR alcance 100B até o final deste ano, 200-300B no próximo ano, alcançando diretamente o tamanho da Meta.

No mercado secundário, sua avaliação atual já atingiu 1 trilhão de dólares, superando a OpenAI.

Passamos muito tempo pesquisando como a Anthropic conseguiu se destacar.

No final das contas, para entender essa empresa, o essencial é compreender dois pontos:

Uma é uma avaliação estratégica, a outra é a cultura organizacional.

Muitos já têm uma compreensão fragmentada sobre isso, mas ainda não possuem uma imagem completa; portanto, este artigo busca fazer uma análise e reconstrução mais detalhadas.

Espera-se poder explicar algumas perguntas que o público externo se pergunta, sob os pontos de vista estratégico e organizacional, como:

• Por que a Anthropic conseguiu perceber em 2021 que a programação poderia ser a direção mais importante?

• Como as diferenças de personalidade entre Dario e Sam moldaram caminhos estratégicos completamente diferentes para as duas empresas?

• Por que a taxa de rotatividade de talentos da Anthropic é tão baixa?

• Por que quase todas as pessoas da Anthropic elogiam sua cultura? Como essa cultura é mantida durante o rápido crescimento da empresa?

A importância do foco é subestimada

Primeiro, estrategicamente, a OpenAI sempre foi mais como uma empresa que quer tudo.

Em capacidades de modelo, como matemática, ciência, programação, raciocínio, multimodalidade e inovação arquitetural, a OpenAI está investindo fortemente.

No produto, Codex, navegador, robôs, plataforma empresarial, hardware inteligente, chips e data centers também estão sendo desenvolvidos simultaneamente, e diz-se que o número de projetos internos da OpenAI chegou a cerca de 300.

Já a Anthropic é totalmente o oposto: são os únicos entre os três grandes que abandonaram cedo o multímoda e nunca mencionaram inovações de arquitetura, nem enfatizaram conceitos como reasoning model, RL ou continual learning; eles se concentraram apenas no scaling do modelo de linguagem e no desenvolvimento focado apenas em codificação, primeiro aprimorando a capacidade mais crítica.

Sobre por que coding é tão importante, o mercado agora também entende: o núcleo são três pontos:

1. Coding é o caminho para tudo. A maioria das tarefas no mundo digital pode ser expressa por meio de Code.

2. Codificação é a habilidade mais adequada para o modelo aprender. Os resultados são fortemente verificáveis, o ciclo de feedback é curto e os dados dos usuários podem reforçar significativamente o treinamento do modelo.

3. A programação é o acelerador central do desenvolvimento da AGI. Atualmente, os principais laboratórios de IA já entraram nesse ciclo de aceleração, e o avanço dos modelos em um único trimestre este ano é mais rápido do que no ano passado.

O resultado final confirmou que Coding é de fato a direção mais importante, com um único artigo superando toda a dinastia Tang.

E a OpenAI só acordou em março, cortando projetos secundários como o Sora e elevando o Coding ao primeiro nível de prioridade da empresa.

Nós sempre nos perguntamos: por que a Anthropic conseguiu escolher exatamente o coding desde o início?

Ao analisar retrospectivamente, metade foi visão e metade foi sorte.

O financiamento inicial da Anthropic foi inicialmente muito difícil. Com menos dinheiro, foi necessário avançar em direção à AGI de forma mais eficiente.

Ela precisa primeiro contar uma história sobre um cenário vertical, provando que pode formar um ciclo comercial. Por isso, eles estudaram cuidadosamente: se só pudessem escolher uma direção, codificação poderia ser a melhor opção → treinar um melhor modelo de codificação → fornecer aos clientes para uso → obter dados de uso em ambientes de engenharia reais → alimentar de volta o treinamento do modelo. Isso poderia formar um ciclo de crescimento.

O responsável pelo crescimento da Anthropic mencionou anteriormente que leu um documento interno escrito por um dos co-fundadores da empresa, explicando por que deveríamos nos concentrar na direção de coding. O ponto principal é que este documento data de 2021, muito antes de qualquer pessoa saber qual era realmente a oportunidade de mercado nessa direção.

Mas, posteriormente, o financiamento tornou-se mais fácil, a empresa adquiriu mais recursos, e a linha de coding não foi mais mencionada; eles optaram primeiro por desenvolver uma base de modelo mais geral.

A mudança ocorreu após o sucesso do ChatGPT. A Anthropic percebeu que o mercado consumidor já havia sido conquistado pela OpenAI, e, com certa tristeza (mas, em retrospectiva, de forma extraordinariamente sortuda), mudou o foco para o B2B.

Esta mudança estratégica é globalmente cautelosa e empirista, não um lance ousado e definitivo.

Durante o treinamento do Claude 3, a Anthropic começou intencionalmente a reforçar a capacidade de codificação e obteve ótima resposta do mercado no Sonnet 3.5.

Depois, foi um processo contínuo de aumentar o investimento e validar, com a equipe interna cada vez mais convencida do potencial do coding, tanto em termos de valor comercial quanto de aceleração da pesquisa. Assim, a equipe passou a se concentrar plenamente nesse caminho, abandonando totalmente o lado C e nem sequer desviando esforços para o multmodal.

Além do foco na direção do mercado, vale destacar a determinação na rota tecnológica.

Nos últimos dois anos, pesquisadores famosos externos repetidamente afirmaram que as leis de escala atingiram um limite e que os retornos marginais do pré-treinamento alcançaram seu pico. Com base em nossas interações com diversos pesquisadores, a Anthropic tem sido, entre todos os laboratórios, a que mais acredita nas leis de escala e a que mais se dedicou a aprimorar o pré-treinamento e os dados, sem se dispersar em novos paradigmas.

Olhando para trás, isso também está correto. A melhoria significativa nas capacidades do Claude vem em grande parte do sólido investimento no pré-treinamento.

Mas isso nos levanta outra curiosidade: por que a Anthropic sempre consegue tomar decisões firmes em várias direções-chave e manter a determinação?

Primeiro, naturalmente, há a limitação de recursos; o histórico de financiamento da Anthropic é cerca de um terço do da OpenAI, mas, ao analisar mais profundamente, as diferenças estratégicas entre essas duas empresas também estão intimamente ligadas à personalidade e origem dos fundadores.

Anthropic tem quatro co-fundadores que foram os autores centrais do artigo sobre as leis de escala; Dario foi o principal líder de pesquisa do GPT-3 e já atuava na área de IA há dez anos antes disso, tendo uma percepção direta do avanço tecnológico em IA e sendo mais ousado em fazer julgamentos.

Além disso, Dario é uma pessoa totalmente imune ao FOMO, até sendo descrito como um pouco egocêntrico e teimoso, raramente sendo levado pelas tendências do mercado.

Ele disse algo em 2024, quando a Anthropic ainda não havia experimentado um crescimento explosivo, e até hoje acho que é um ponto importante para entender essa empresa, mais ou menos:

Na última década, a lição mais profunda que aprendi é que sempre haverá um consenso no mercado, mas depois de ver várias vezes esse consenso ser revertido em uma noite, comecei a me concentrar nos meus próprios bets.

Eu também não sei se estamos certos, mas, honestamente, mesmo que estejamos certos apenas 50% do tempo, já é muito valioso, já que você está oferecendo algo que os outros não têm.

Isso é muito diferente de Sam Altman, conforme nossas conversas com algumas pessoas próximas a Sam:

1. Sam é um dos fundadores mais ambiciosos reconhecidos na Silicon Valley, querendo tudo desde o início. Além disso, por ter trabalhado anteriormente como investidor na YC, ele está muito familiarizado com a abordagem de “semear em vários lugares e fazer apostas paralelas”, o que levou ao surgimento de inúmeras ramificações no OpenAI.

2. Sam não é da área técnica e não tem a mesma capacidade de julgamento sobre direções técnicas quanto a Anthropic, então conta mais com a equipe impulsionando o progresso de baixo para cima. Sam aproveita sua força em obter recursos, fornecendo munição para cada equipe.

3. O histórico de VC faz com que Sam prefira ideias ousadas e inovadoras. Assim, a cultura da OpenAI valoriza muito a inovação paradigmática de 0 a 1, mas não dá a mesma importância ao aprimoramento contínuo de 1 a 10. Muitas linhas de produtos, como Sora, o navegador Atlas e o Voice Mode, não têm continuidade — são lançados e depois abandonadas.

4. Sam e Mark Chen (Diretor de Pesquisa) têm o perfil de dizer sim, nunca não. Nas tarefas secundárias, desde que a equipe se esforce, a gestão ainda fornecerá recursos.

Enquanto as forças da OpenAI são continuamente diluídas por diversos projetos secundários, a Anthropic pode criar vantagem nos campos de batalha mais cruciais por meio da estratégia de Tian Ji.

O foco estratégico da Anthropic nos deu uma lição: a importância do foco é subestimada.

Lembro-me de um episódio de podcast que ouvi no ano passado, cujo convidado era David Senra, apresentador do podcast Founders. Nos últimos oito anos, ele fez quase apenas uma coisa: estudar semanalmente um empreendedor grandioso.

Quando perguntado, se todas as lições empreendedoras extraídas de mais de 400 biografias de fundadores que ele leu fossem comprimidas em apenas uma coisa, o que seria?

Ele respondeu: Focus.

Grandes empresários geralmente não são estudantes excelentes em todas as áreas, mas sim obsessivos extremos. Eles identificam as uma ou duas variáveis mais importantes para si mesmos, como o preço da Costco, a experiência de design da Apple, o algoritmo de recomendação e o ciclo de dados da ByteDance, e depois se esforçam ao máximo para levá-las ao extremo, chegando até a um nível que parece absurdo para os concorrentes.

É importante esclarecer que muitas pessoas acreditam serem focadas, mas não compreendem verdadeiramente o significado e o custo do foco.

O chamado focus, por sua vez, precisa ser dividido em dois níveis:

Primeiro, julgamento: saber o que é mais crucial e ter coragem de abrir mão de tudo o mais.

Segundo, a pressão: capacidade de alocar recursos esmagadores para romper os elementos-chave.

O primeiro é um problema de cognição, o segundo é um problema de vontade; ambos são indispensáveis.

Por exemplo, quando o Google foi criado, o consenso da indústria da internet era que o futuro pertenceria aos "portais". Gigantes de busca como Yahoo estavam enchendo suas páginas iniciais cada vez mais: notícias, clima, compras, jogos, signos... Cada recurso era tratado como uma alavanca para "aumentar o valor dos anúncios".

Mas o Google acredita que as informações aumentarão cada vez mais, e os usuários precisam não de um portal maior, mas de encontrar imediatamente as respostas mais relevantes.

Então, enquanto outros queriam que os usuários permanecessem por mais tempo, o Google queria que os usuários saíssem mais rápido. Na época, a página inicial do Google era extremamente limpa, contendo apenas uma caixa de pesquisa.

Também no modelo de negócios, o Yahoo tinha dezenas de formas de monetização, enquanto o Google concentrou todos os esforços em um único mecanismo — licitação de palavras-chave de busca — e levou quase dez anos para começar a desenvolver seriamente uma segunda linha de negócios.

Até agora, um dos dez princípios do Google é: "É melhor fazer uma coisa muito, muito bem".

O núcleo da estratégia não é decidir claramente o que você deve escolher, mas sim decidir claramente o que você deve renunciar. Acho que a maioria das pessoas não diz não o suficiente.

02. A cultura é o maior Secret Sauce

O mais peculiar da Anthropic, talvez, não seja a estratégia, mas a cultura organizacional.

Nos últimos seis meses, na intensa guerra pela contratação de profissionais de IA, a taxa de rotatividade de talentos da Anthropic foi significativamente menor do que a de outros laboratórios de IA.

As duas imagens abaixo são um resumo dos dados de mobilidade de talentos de 2021 a 2023.

A primeira imagem estatística mostra a proporção de migrações entre diversos AI labs, e podemos ver:

• Para cada 1 pessoa que vai de DeepMind para Anthropic, há 10,6 que vão na direção oposta.

• Para cada 1 pessoa que vai de Anthropic para OpenAI, há 8,2 que vão de OpenAI para Anthropic.

A segunda imagem estatística mostra a proporção de funcionários que ainda permanecem na empresa após dois anos de admissão.

A taxa de retenção de talentos da Anthropic é de 80%, a mais alta entre os principais laboratórios de IA na época, ligeiramente superior aos 78% da DeepMind.

É difícil que a Anthropic, uma empresa mais jovem e em rápida transformação, consiga uma retenção maior que a consolidada DeepMind.

Em comparação, a OpenAI tem apenas 67%.

É importante observar que estes dados foram coletados antes de a OpenAI atingir seu auge e da Anthropic sequer ter se destacado.

Se você analisar as notícias dos últimos dois anos, a atratividade e a estabilidade de talentos da Anthropic ficarão ainda mais evidentes.

Por exemplo, um post recentemente popular no Twitter mostra que diversos CTOs de empresas famosas estão dispostos a deixar seus cargos para se juntar à Anthropic como funcionários técnicos comuns (ou seja, MTS, member of technical staff):

A principal causa disso geralmente é atribuída à cultura organizacional da Anthropic.

Se você ouvir os podcasts gravados por membros da Anthropic, quase todos mencionarão a cultura da Anthropic, e alguns até consideram essa cultura de tipo seita como o maior segredo da Anthropic.

“Realmente acho que a cultura é a arma secreta da Anthropic, o que temos de mais defensivo e que outras empresas não conseguem replicar. Não é algo natural; a liderança investiu muito nisso.”

——Amol Avasare, responsável por crescimento da Anthropic

Se não for observado com a consciência específica deste problema, é difícil notar esse ponto, pois ao ouvir pessoas falarem sobre cultura ou valores, parece sempre algo abstrato, e assume-se automaticamente que é apenas um slogan. Mas, ao sobrepor todas as informações primárias e entrevistas públicas, ficamos profundamente impactados.

Se analisado detalhadamente, os três traços distintos da Anthropic em relação a outros laboratórios de IA são:

1. Orientado para a missão

A missão da Anthropic é "garantir que o mundo possa passar com segurança pela transição da IA transformacional", ou seja, colocar a segurança em primeiro lugar.

Muitas empresas dizem que são guiadas por uma missão, mas a Anthropic leva isso a um nível quase religioso.

Esta é uma frontier lab com uma forte imaginação moral: ela verdadeiramente acredita que a AGI pode salvar o mundo, e verdadeiramente acredita que a AGI pode destruir o mundo, e tenta liderar todos a atravessar o fio muito fino entre essas duas coisas.

Boris Cherny, responsável pelo Claude Code, disse: “Na Anthropic, pegue qualquer pessoa no corredor e pergunte ‘Por que você está aqui?’, e a resposta será segurança”.

Ele e o gerente de produto Cat Wu deixaram a Anthropic juntos no ano passado para ir à Cursor, mas voltaram duas semanas depois, pois perceberam que sentiam profundamente saudades da cultura interna da Anthropic. A sensação de todos lutarem puramente por uma missão maior.

Alguns duvidavam antes de se juntarem à Anthropic, mas depois de entrarem, descobriram: “Merda, o clima lá é ainda mais sério do que se dizia”.

Aqui, até mesmo funcionários antigos podem dizer em reuniões com toda a equipe — se a Anthropic finalmente alcançar sua missão, mas a empresa em si falhar, ainda assim será um bom resultado.

This sentence explains a lot about Anthropic.

Na lógica da maioria das empresas, o sucesso comercial sempre vem em primeiro lugar, e a missão serve apenas para embelezar a imagem. Mas o que torna a Anthropic tão especial é que, internamente, há realmente um grupo de pessoas que coloca a missão acima da própria sobrevivência da empresa.

Se examinarmos o que a Anthropic realmente fez, também é um exemplo de coerência entre teoria e prática, como sua estrutura de governança sob um fundo sem fins lucrativos, as pesquisas realizadas em explicabilidade, os diversos investimentos em segurança, incluindo recentemente a decisão de abrir mão de um contrato de 200 milhões de dólares com o Departamento de Defesa dos EUA por causa de conflitos de valores — esses pontos não serão detalhados aqui.

2. Alta confiança, baixo ego

Quando nos comunicamos com outras laboratórios de ponta, sempre ouvimos muitos problemas políticos internos e rivalidades. A Anthropic é a única que não tem isso. Pelo contrário, todos são muito unidos e dispostos a ajudar os outros.

O mais surpreendente aqui é que a Frontier AI é um lugar onde culturas de estrelas e lutas por recursos surgem facilmente. Os pesquisadores de IA são quase certamente um dos grupos mais inteligentes e com os maiores egos do mundo, e sua natureza os leva a buscar sempre uma solução diferente, criar seus próprios domínios e ganhar fama, mas os recursos são muito limitados, então conflitos entre departamentos sempre ocorrem.

Daniel Freeman, que veio do Google para a Anthropic, disse que outras empresas de modelos internamente parecem como feudos rivais que operam isoladamente, mas esse sentimento ele "nunca teve na Anthropic".

Após se juntar à Anthropic no outono passado, o ex-CTO da Stripe, Rahul Patil, também mencionou que o que mais o impressionou foi a cultura aqui. É difícil imaginar que um grupo de pessoas tão inteligentes também possa ser tão humilde.

Ele apresentou um critério: se a empresa lhe disser amanhã que o melhor lugar para você não é continuar como executivo, mas sim se tornar um IC (contribuidor individual), porque isso representa sua maior contribuição para a missão, você estaria disposto? Ele acredita que 100% das pessoas da Anthropic aceitariam, sem ego.

3. Uma forte base humanística

O autor da The New Yorker passou alguns meses acompanhando de perto os internos da Anthropic e deixou duas descrições muito interessantes sobre as pessoas aqui:

• Desajustados letrados

• Um número desproporcional de funcionários da Anthropic parece ser filho de escritores ou poetas.

Ou seja, as pessoas aqui não parecem típicas elites da Silicon Valley nem os tradicionais homens da área técnica e científica, mas sim um pouco intelectuais, um pouco nerds, um pouco idealistas. Muitas pessoas transmitem a sensação de terem crescido em famílias de escritores e poetas.

Isso pode ser visto de certa forma nos nomes dos modelos Claude: Haiku, Sonnet, Opus, correspondendo respectivamente ao haicai conciso, ao soneto de Shakespeare e às obras extensas no contexto clássico.

Como contraste, o GPT-4 / 4o / o1 da OpenAI usa nomenclatura baseada em números de engenharia, enquanto o Gemini Ultra / Pro / Flash do Google segue uma nomenclatura clássica de linha de produtos. Isso já diz algo.

O responsável pelo Claude Code, Boris, também mencionou um detalhe interessante em um podcast:

Na sua primeira refeição na Anthropic, ele mencionou casualmente um livro muito raro, escrito pelo autor de ficção científica dura Greg Egan.

A que ponto esse livro é pouco conhecido? Ele nunca havia encontrado ninguém que o tivesse lido.

Ele mencionou uma piada do livro à mesa, e todos na mesa entenderam imediatamente.

Isso o deixou muito surpreso e o fez sentir que havia vindo ao lugar certo.

Os nerds que gostam de ficção científica geralmente possuem uma certa preocupação humana ampla e um senso de responsabilidade histórica, além de terem uma melhor capacidade de raciocínio sobre o efeito borboleta.

Essa consciência baseada no prazer da leitura o deixou mais tranquilo, pois aqui pode ser o melhor lugar para impulsionar os limites da IA.

How is culture institutionalized?

A próxima pergunta é: como essa cultura pura e quase sectária é mantida?

Apesar de tudo, a Anthropic já não é um pequeno laboratório de IA; é uma grande empresa com 3000 funcionários, que conseguiu manter sua concentração cultural ao mesmo tempo em que se expandia na taxa mais rápida da história.

Dario disse diretamente que provavelmente gastará de 1/3 a 40% do seu tempo garantindo que a cultura da Anthropic seja boa.

Mesmo havendo inúmeras coisas a fazer em termos técnicos, de produto, financiamento e relações entre governo e negócios, ele acredita que seu trabalho com maior alavancagem é tornar a Anthropic um local altamente coeso, atraente para os melhores talentos trabalharem.

Na prática, há os seguintes pontos:

1. Critérios especiais de contratação

Anthropic está contratando, e não segue a mesma abordagem de muitos laboratórios de IA.

Por um lado, em termos de preferência por talentos, ao contrário da maioria das empresas que competem por nomes famosos, a Anthropic prefere contratar underdogs. Em vez de rótulos externos, eles valorizam evidências diretas de habilidade, como: “Você já realizou pesquisas independentes? Escreveu blogs com verdadeiras insights? Fez contribuições substanciais para a comunidade de código aberto?”

Por outro lado, a Anthropic tem uma triagem cultural muito rigorosa. Durante as entrevistas, há uma rodada específica de entrevista cultural, com uma hora dedicada a 15 a 20 perguntas de cenários.

Com base nas perguntas de entrevista vazadas na internet, os três pontos principais avaliados são:

(1) Você realmente colocará a safety mission na frente?

Um dos questionários mais típicos é: se a Anthropic decidir, por não conseguir garantir a segurança, não lançar o modelo, você aceitaria que suas ações se tornassem zero?

(2) Você é uma pessoa agradável e de ego pequeno?

Incluindo bondade, empatia, habilidades interpessoais, e a capacidade de reconhecer sua própria ignorância e erros.

(3) Você consegue lidar com a complexidade?

Muitos dos problemas tratados internamente pela Anthropic são muito complexos e variados; eles valorizam muito se uma pessoa possui pensamento sistêmico e consegue analisar profundamente os efeitos de segunda ordem de algo, considerando como uma decisão afetará outros componentes.

Eles gastaram muito tempo recrutando com uma “seleção reversa” e, por isso, realmente abriram mão de muitos dos melhores desenvolvedores 10x. O ex-CTO da Stripe, Rahul Patil, mencionou que, antes de se juntar à Anthropic, passou muito tempo conversando com o então CTO da Anthropic.

Eles não apenas não o convenceram a vir, como dedicaram duas ou três semanas discutindo repetidamente com ele por que ele não deveria se juntar à Anthropic, gentilmente o aconselhando a não vir, a menos que ele realmente estivesse alinhado com a cultura e a missão.

Então a lógica de contratação da Anthropic nunca foi contratar o maior número possível de pessoas mais fortes, mas sim eliminar o mais cedo possível as pessoas inadequadas. “Somos muito bons em remover quem vem por dinheiro e fama”.

Em contraste, a OpenAI, após a empresa crescer, já não realiza mais entrevistas culturais específicas, o que supostamente causou alguns problemas de gestão.

Isso ficou muito claro no último ciclo de contratações da Meta. Diante das ofertas exorbitantes da Meta, a reação da OpenAI foi mais como uma prática de mercado: contrapropostas, bônus de retenção e eliminação do cliff de vesting para novos funcionários, acelerando a concessão de ações.

A resposta da Anthropic foi muito Anthropic. Eles disseram aos funcionários que o motivo principal para estarem lá é a missão, não para aumentar constantemente seu próprio preço em licitações externas.

Não vamos te pagar dez vezes mais do que seus colegas igualmente qualificados ao lado de você apenas porque Mark Zuckerberg acidentalmente apontou para você; isso seria injusto. Se quiser ir embora, vá.

O resultado final desse caso também é muito esclarecedor. Diz-se que a OpenAI perdeu dezenas de pessoas, enquanto a Anthropic perdeu apenas duas, e ambas eram funcionários antigos que já haviam trabalhado na Meta por 6 e 11 anos, respectivamente.

A cultura de compartilhamento de contexto

A Anthropic possui um nível muito alto de transparência de informações internas.

Primeiro, Dario se esforça ativamente, com frequência e repetidamente, para fornecer significado. Ele frequentemente realiza reuniões com toda a equipe para compartilhar insights com todos na empresa, com uma frequência de até uma vez a cada duas semanas, chamadas de Dario Vision Quest (até Dario se diverte com isso, dizendo que o nome tem um atributo de evangelização óbvio, soando como se ele tivesse ido à montanha e tivesse tido uma iluminação após algo).

Ele se levantará diante de toda a empresa e falará por uma hora, geralmente acompanhado por um documento de três a quatro páginas, abordando desde a direção da empresa e a estratégia de produto até mudanças do setor, e responderá perguntas ao vivo.

Muitos funcionários internos dizem que ele fala de forma muito direta e sincera: «Dario é a pessoa mais direta que já conheci; ele não calcula o que diz, mas fala exatamente o que pensa.»

Além das reuniões de toda a equipe, ele também escreve frequentemente muitas coisas em seu canal do Slack, registrando sem filtros seus pensamentos cotidianos: o que aconteceu recentemente na empresa, o que ele está preocupado e como vê as questões que todos estão interessados.

Essa cultura fará com que todos na empresa saibam como as decisões são tomadas e quais questões devem ter prioridade máxima. Assim, em um cenário complexo e mutável, cada indivíduo poderá tomar decisões distribuídas relativamente consistentes.

Ao mesmo tempo, essa transparência não é um fluxo unidirecional, mas sim algo que pode ser desafiado. Alguém, após ouvir o compartilhamento de Dario em uma reunião All Hands, discordou e foi diretamente para o canal notebook de Dario para dizer publicamente: «Eu não concordo com essa sua avaliação», e logo em seguida iniciou um debate. Desafiar publicamente a liderança é encorajado.

Além disso, essa cultura de escrita não pertence apenas ao Dario, mas é um mecanismo de pensamento participativo de todos.

Muitas pessoas na Anthropic têm seu próprio canal de notebook, algo como um feed pessoal do Twitter, registrando sempre o que estão pensando, fazendo ou avançando. Outros podem se inscrever, observar ou participar da discussão.

Muitos funcionários avaliaram positivamente a cultura de escrita da empresa, e o Slack é um grande tesouro, onde muitas coisas acontecem.

Portanto, a Anthropic parece ter cultivado dentro da empresa um bom solo de alinhamento, onde os projetos, opiniões e ideias de todos são suficientemente transparentes e fluidos, a ponto de alguém já ter comentado que até os dados financeiros são transparentes.

(Por outro lado, o sigilo técnico é muito rigoroso; diz-se que alguns grupos até se isolam intencionalmente e não conseguem jantar juntos.)

Como resultado, outros pesquisadores lamentarão que todos os know-hows essenciais aqui estão dispersos entre diferentes pessoas, e é impossível reconstruir uma visão completa apenas recrutando algumas pessoas.

3. Os sete fundadores têm direitos iguais sobre as ações; a estrutura fundadora é, por si só, um mecanismo cultural.

A estrutura de fundação da Anthropic possui um design que vai contra o senso comum comercial: ela tem 7 fundadores, e Dario decidiu毅然给每个人相同的股权，而不是自己多拿一点。

Na época, todos o aconselharam que isso seria um desastre; caso contrário, com a ambiguidade de liderança e incentivos mal alinhados, a empresa facilmente se desintegraria por conflitos internos.

Mas Dario acredita que a empresa não gira em torno de um único fundador, mas sim em torno da missão, e que a igualdade de direitos entre ações é a evidência mais inegável desse princípio.

Eles já trabalharam juntos por muitos anos e têm alta confiança mútua; a igualdade de ações e direitos não é essencialmente um design de poder de governança, mas uma prova de compromisso e um mecanismo de difusão cultural.

7 cofundadores, como 7 nós de replicação cultural, podem projetar os valores para um público mais amplo em diferentes frentes. Assim, mesmo com a expansão da empresa, a cultura original não é facilmente diluída.

Em comparação, a equipe executiva da OpenAI sempre foi muito instável, com 11 membros da equipe fundadora deixando a empresa sucessivamente; agora, apenas Sam Altman, Greg Brockman e Wojciech Zaremba permanecem.

E a nova equipe de liderança é ainda mais instável: desde o início de 2026, o líder de produto Fidji está de licença, o líder de marketing deixou o cargo por motivos de saúde, o líder de comunicação foi removido, o líder de operações foi transferido de cargo e o líder financeiro também foi marginalizado...

4. Enfatiza extremamente uma única equipe, evitando a formação de facções

O CTO da Anthropic já disse em um podcast que os laboratórios de IA, como um todo, são muito mais bottom-up em comparação com empresas tradicionais; é uma estrutura organizacional invertida, na qual o poder e a criatividade fluem de baixo para cima.

O trabalho mais importante aqui acontece na linha de frente. Porque as pessoas na linha de frente estão mais próximas dos comportamentos emergentes da IA. Elas realizam experimentos diariamente e têm a compreensão mais intuitiva do que os modelos conseguem fazer. A maioria absoluta das ideias de produtos é impulsionada pelas pessoas da linha de frente, e não por roadmaps de executivos.

Mas isso também apresenta um problema: após a descentralização da tomada de decisão, cada equipe facilmente se apegará à sua própria consciência de problemas e função de valor, formando diversos pontos isolados que se puxam mutuamente.

A particularidade da Anthropic é que ela percebeu cedo demais: como as decisões precisam ser dispersas, é ainda mais importante criar ativamente união. Dario não quer que safety diga apenas que segurança é o mais importante, que product diga apenas que produto é o mais importante, e depois empurrar todos os conflitos para a alta administração decidir.

Uma de suas ideias centrais de gestão é distribuir os trade-offs para cada indivíduo, permitindo que todos tenham um pouco da perspectiva de um fundador, com todos participando, em seus respectivos papéis, do mesmo processo massivo de trade-off.

Por isso, eles enfatizam extremamente uma única equipe e, por meio de diversos mecanismos institucionais, atenuam as fronteiras entre as responsabilidades — por exemplo, abaixo dos executivos, não há distinção de títulos, todos são uniformemente chamados de member of technical staff, intencionalmente atenuando definições de identidade como “pesquisador vs engenheiro”, “sênior vs júnior” e “arquiteto vs implementador”.

Isso contrasta fortemente com a OpenAI, que sempre teve uma cultura de pesquisadores mais forte, com uma hierarquia interna clara: Pesquisador > Engenheiro de Pesquisa > Engenheiro de Software.

Então, o produto frequentemente é subordinado à pesquisa e não obtém muita influência. Quando há conflitos, a pesquisa também não está disposta a colaborar com o produto.

Em inovação de produtos, uma característica forte da OpenAI é ser researcher-driven: geralmente, a equipe de pesquisa lança um novo resultado, e só então a equipe de produto recebe um e-mail temporário e começa a procurar pregos com um martelo.

Na Anthropic, a equipe de produto e a equipe de modelos estão mais alinhadas, permitindo que o produto influencie e defina de forma reversa as capacidades do modelo.

This is also one of the reasons why OpenAI's product strength is inferior to Anthropic's.

A próxima pergunta é: por que a Anthropic desenvolveu essa cultura organizacional única?

Talvez possa ser visto de dois aspectos:

I. Requisitos do próprio negócio

Lembro-me de ter ouvido, há dois anos, uma apresentação de um responsável de RH de uma grande empresa, que me marcou profundamente e me fez pensar pela primeira vez no que realmente significa a cultura organizacional.

A essência da cultura organizacional é um elemento-chave que consiste nos padrões de comportamento dos funcionários que ajudam a empresa a alcançar o sucesso.

Portanto, o primeiro princípio da cultura organizacional é, na verdade, que a natureza dos negócios determina a cultura organizacional.

Por exemplo, ByteDance e Huawei são duas empresas com fortes capacidades organizacionais, mas se trocassem seus sistemas organizacionais, ambas entrariam em falência em pouco tempo. Isso ocorre porque elas estão em extremos opostos do mesmo espectro: ByteDance valoriza “ser o primeiro”, enquanto Huawei valoriza “ser o último”. Uma prioriza inovação, a outra prioriza eficiência.

Isso não tem a ver com julgamento de valor, mas sim com a natureza do negócio. Enquanto a Huawei desenvolve produtos como estações base e chips, cujos problemas podem resultar em custos de recall que devoram todo o lucro de um ano inteiro, o ByteDance é diferente: é um negócio típico de ciclos curtos e cadeias curtas, capaz de lançar dezenas de versões em uma semana — erra, corrige e relança.

Portanto, a ByteDance pode incentivar a inovação e optar por “Contexto, não Controle”; a Huawei não pode. Para a Huawei, inovar muito cedo pode se tornar um fardo. O que a Huawei realmente domina é, após o surgimento do PMF no mercado, superar gradualmente os concorrentes por meio de sua capacidade organizacional e recursos, até dominá-los.

Vamos voltar ao Anthropic.

Na competição de IA, uma vantagem central é permitir que "smart people do dirty work". Especialmente nas áreas de Coding e Agentic, à primeira vista trata-se de uma competição de capacidades do modelo, mas, aprofundando, trata-se na verdade de uma competição de capacidade de engenharia. Não é um problema que possa ser resolvido por alguns gênios tendo uma ideia brilhante, mas sim por uma grande quantidade de tarefas de engenharia de sistema sujas, fragmentadas e detalhadas.

A barreira mais central é os dados.

Os dados de bate-papo anteriores eram apenas dados de texto simples, mas os dados de codificação e agente são mais complexos, pois não são apenas registros de conversas, mas também incluem a tarefa em si, a configuração do ambiente, a trajetória de execução e todo o sistema de avaliação e verificação final.

Isso é todo trabalho sujo e árduo, fazer bem é fundamental, mas não é como publicar um artigo ou um novo produto, que pode se tornar um momento de destaque pessoal.

Com base no feedback que obtivemos de alguns pesquisadores, o principal problema da OpenAI hoje é que ela tem dificuldade em organizar centenas dos melhores profissionais para se dedicarem seriamente aos dados e realizar tarefas árduas.

A OpenAI contrata os melhores talentos da cadeia de superioridade, com bons antecedentes e altas ambições; todos naturalmente preferem fazer suas próprias apostas, construir do zero ao um, e poucos estão dispostos a lidar com problemas ou corrigir dados.

OpenAI anteriormente teve tanto sucesso porque realmente obteve uma grande vantagem competitiva por meio de avanços fundamentais em paradigmas, mas, como Yao Shunyu mencionou recentemente em uma entrevista: «A era do heroísmo individual já acabou», «Não é tão necessário ter inteligência para fazer IA... A característica mais importante é ser confiável e detalhista».

Nesse momento, percebe-se que a vantagem do ambiente da Anthropic, caracterizado por baixo ego, forte coesão e orientação por missão, fica claramente amplificada.

Diz-se que Jared Kaplan, co-fundador da Anthropic, também lidera a equipe diariamente na análise de dados, realizando uma limpeza de dados extremamente cuidadosa, algo que nenhuma outra empresa consegue fazer.

(Isso também explica um fenômeno: os modelos da OpenAI são os mais fortes em problemas de codificação de nível competitivo, pois essas tarefas são mais um problema de pesquisa, mas frequentemente são inferiores à Anthropic em tarefas agênticas do dia a dia, pois estas são mais um problema de engenharia, que testa dados, sistemas e detalhes de execução.)

II. Origem da equipe fundadora

Os valores da empresa podem ser considerados parte dos valores dos fundadores, como o estilo wuxia de Jack Ma, a abordagem suave e aberta de Pony Ma, a orientação estética de Steve Jobs e a disciplina militar de Ren Zhengfei.

Se for mais preciso, os valores do fundador geralmente vêm de duas coisas: uma é o que o fundador originalmente acreditava, e a outra é o que ele já odiei profundamente.

O primeiro determina o tipo de pessoa que você quer se tornar, o segundo determina o tipo de pessoa que você nunca mais quer se tornar.

Anthropic claramente tem ambos, e a força de modelagem do último pode ser ainda maior que a do primeiro. Podemos dar uma olhada rápida na experiência de Dario:

Dario teve seu primeiro contato com IA no laboratório de IA do Baidu, onde observou pela primeira vez as leis de escala e gradualmente tornou-se um firme crente delas. Mas, após as descobertas do Baidu, conflitos internos por controle e recursos logo surgiram, e a equipe acabou sendo dissolvida.

Dario posteriormente juntou-se à OpenAI, onde participou profundamente no avanço da série GPT. A OpenAI já atribuiu a ele 50%-60% de toda a capacidade computacional da empresa para que liderasse principalmente o projeto GPT-3.

E como Dario é uma pessoa com valores claros e opiniões pessoais fortes, suas divergências com os demais da OpenAI em relação à filosofia da organização começaram a se tornar evidentes.

Por exemplo, Greg Brockman já propôs uma ideia surpreendente: no futuro, poderia vender a AGI aos países nucleares do Conselho de Segurança da ONU. Dario, ao ouvir isso, quase demitiu-se imediatamente, pois considerava que isso não era mais uma divergência comercial, mas sim uma questão de valores fundamentais.

Greg e Dario não se davam bem há anos, e Sam Altman ficou no meio tentando mediar. Nesse momento, Sam exerceu sua habilidade mais forte: fazer com que ambos os lados acreditassem que ele estava do seu lado. A curto prazo, isso era uma arte de equilíbrio; a longo prazo, era um esgotamento da confiança. Depois, quando todos fizeram a conta, perceberam que o que Sam prometeu a Dario e o que prometeu a Greg eram coisas completamente diferentes.

Gradualmente, Dario formou um círculo de aliados próximos dentro da empresa, e algumas pessoas, por ele gostar de pandas, passaram a chamar esse grupo de “the pandas”. As divergências entre eles e a liderança da OpenAI sobre questões como direção estratégica e governança organizacional aumentaram, até se transformarem em uma luta política séria.

Entre os altos executivos, ocorreu até mesmo um confronto direto sério. Sam acusou Dario e Daniela (irmã de Dario, posteriormente uma das co-fundadoras da Anthropic) de organizar retroalimentação negativa contra ele por trás das costas; ambos negaram e chamaram imediatamente a fonte mencionada por Sam para confrontá-la. O resultado foi que a fonte afirmou não ter conhecimento algum do ocorrido, e Sam então negou ter feito acusações tão recentes.

This incident caused the Dario siblings to completely lose trust in each other, and they argued on the spot.

Há muitos outros dramas internos semelhantes; em resumo, Dario elevou o conflito entre os dois lados a uma crise de confiança moral, acreditando que uma empresa com uma tecnologia tão poderosa deve ter líderes sinceros e confiáveis. Se a pessoa à frente não for honesta, está apenas contribuindo para uma direção perigosa.

Então, Dario acabou deixando a OpenAI junto com alguns colegas-chave do GPT-3 e fundou a Anthropic de hoje.

Então, essa cultura da Anthropic hoje não é apenas porque Dario é naturalmente assim, mas, mais importante ainda, porque ela própria passou por duas lutas políticas na Baidu e na OpenAI; ela sabe quão facilmente um grupo de pessoas inteligentes com egos fortes pode se dividir por disputas por recursos e divergências de valores, por isso, posteriormente, instintivamente construiu a Anthropic na direção oposta:

Por ter visto como a arte do equilíbrio esgota a confiança, enfatizamos mais a autenticidade e a transparência;

Já presenciou lutas políticas acirradas, por isso incentiva todos a anteciparem os conflitos e esclarecê-los o mais cedo possível.

Já vi organizações se desintegrarem por causa de divergências de ideias, por isso implementei uma triagem cultural rigorosa;

Já vi a luta pelo poder entre superestrelas, por isso enfatizo o baixo ego e não gosto de atrair grandes nomes.

A cultura organizacional da Anthropic hoje em dia é, em grande parte, uma reação contrária às experiências deixadas pelo Baidu e pela OpenAI na época.

03. Conclusão

Se for fazer um resumo, Anthropic e OpenAI são na verdade duas empresas com fundamentos bem diferentes: a primeira é uma organização de tipo seita, idealista, com uma missão clara e alta coesão, enquanto a segunda é uma superplataforma impulsionada pela ambição, com expansão em múltiplas frentes e constante busca pelo próximo ponto de virada.

Para ver com mais clareza, podemos alinhar lado a lado alguns dos principais aspectos das duas empresas:

No entanto, embora tenhamos mencionado muitas vantagens da Anthropic, é difícil concluir que uma cultura certamente prevalece sobre outra, ou prever como estará o cenário daqui a três meses. O mundo da IA muda muito rapidamente, e agora a OpenAI está sendo subestimada pelo mercado, por exemplo:

• A codificação já é um fato conhecido; a OpenAI provavelmente vai alcançar, e uma tendência clara atual é que os desenvolvedores estão migrando do Claude Code para o Codex;

• A demanda explodiu muito além do esperado por todos, e a capacidade de processamento está se tornando o novo fator decisivo, enquanto a OpenAI bloqueou recursos de capacidade de processamento muito superiores aos da Anthropic há muito tempo;

• A cultura de exploração aberta da OpenAI traz suas próprias vantagens enormes, enquanto a OpenAI continua a explorar e apostar de forma mais ousada em novos paradigmas — a próxima salto pode reverter completamente a situação.

Só se pode dizer que, olhando para trás dos últimos três anos a partir de 2026, a Anthropic realmente deixou para toda a indústria uma amostra digna de ser lembrada:

Na era da IA, vencer não depende necessariamente de ambições maiores, mais exploração ou talentos mais fortes.

Às vezes, vencer também pode vir do oposto: menos apostas, menor ego e uma missão ingênua.

P.S. Também temos curiosidade sobre que tipo de cultura organizacional e práticas recomendadas outras empresas de IA de ponta estão adotando. Convidamos amigos com observações e reflexões diretas a nos contatar pelos detalhes abaixo!

Talvez a próxima grande empresa de IA seja, antes de tudo, uma nova invenção organizacional.

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