Стратегический фокус и культура Anthropic обеспечивают быстрый рост и удержание талантов

Разбор Anthropic: лучшая ИИ-компания, возможно, также является организационным изобретением
Автор оригинала: Celia, зарубежный единорог

За последний год Anthropic, возможно, была самой интересной компанией во всей индустрии ИИ.

В начале этого года он достиг самого быстрого взрывного роста в истории человеческого бизнеса: ARR вырос с 9 млрд до 45 млрд; если мощности поставок будут успевать, к концу года ARR, скорее всего, достигнет 100 млрд, а в следующем году — 200–300 млрд, что сравнимо с масштабом Meta.

На вторичном рынке его текущая оценка достигла 1 триллиона долларов, обогнав OpenAI.

Мы потратили много времени на изучение того, как Anthropic сумела обогнать других.

В конечном итоге, чтобы понять эту компанию, важно понять два момента:

Одно — это стратегическое суждение, другое — организационная культура.

Все уже имеют фрагментарное представление об этом, но нет полной картины, поэтому эта статья пытается предоставить более подробный обзор и восстановить полную картину.

Мы надеемся объяснить некоторые вопросы, вызывающие интерес со стороны, с точки зрения стратегии и организации, например:

• Почему Anthropic смогла осознать в 2021 году, что программирование может быть важнейшим направлением?

Как различия в характере Дарио и Сэма сформировали совершенно разные стратегические пути двух компаний?

• Почему уровень текучести кадров в Anthropic такой низкий?

• Почему почти каждый сотрудник Anthropic хвалит её культуру? Как эта культура сохраняется в процессе быстрого роста компании?

Важность фокуса недооценивается

Со стратегической точки зрения, OpenAI всегда была похожа на компанию, желающую всего.

OpenAI активно развивает возможности в области математики, науки, программирования, логики, мультимодальности и архитектурных инноваций.

На продуктовом фронте также одновременно продвигаются Codex, браузер, роботы, корпоративная платформа, интеллектуальное оборудование, чипы и центры обработки данных и т.д., и, как говорят, количество проектов внутри OpenAI когда-то достигало примерно 300.

В то время как Anthropic, напротив, является единственной из «трёх великих», которая очень рано отказалась от мультимодальности, никогда не говорила об инновациях в архитектуре, не акцентировала внимание на таких концепциях, как reasoning model, RL, continual learning, а сосредоточилась исключительно на масштабировании языковых моделей и развитии только одного направления — программирования, чтобы сначала полностью освоить самые ключевые возможности.

Теперь рынок хорошо понимает, почему кодирование так важно: ключевые моменты три:

1. Кодирование — это путь ко всему. Большинство задач цифрового мира можно выразить с помощью кода.

2. Программирование — это наиболее подходящий навык для обучения модели. Результаты легко проверить, цикл обратной связи короткий, данные пользователей в большей степени способствуют обучению модели.

3. Кодирование — это ключевой ускоритель разработки AGI. Ведущие ИИ-лаборатории уже вошли в этот ускоряющийся цикл: прогресс моделей за один квартал этого года быстрее, чем за весь прошлый год.

Итог подтвердил, что Coding действительно является наиболее важным направлением, одна работа превосходит всю династию Тан.

А OpenAI проснулась только в марте, отказавшись от побочных проектов, таких как Sora, и повысив приоритет Coding до первого места в компании.

Мы всегда интересовались: почему Anthropic сразу выбрала именно кодирование?

Оказалось, что половина — это дальновидность, а половина — удача.

Первоначальное финансирование Anthropic было крайне затруднительным. При недостатке средств необходимо было двигаться к AGI более эффективными способами.

Сначала нужно рассказать историю о вертикальной нише, чтобы доказать, что можно создать коммерческий цикл. Поэтому они тогда серьезно изучили: если выбрать только одно направление, кодирование, возможно, будет лучшим выбором — сначала обучить более качественную модель для кодирования → предоставить ее клиентам для использования → получить данные о применении в реальных инженерных средах → использовать их для улучшения обучения модели. Это может создать эффект вращающегося колеса.

Руководитель по росту Anthropic ранее упоминал, что видел внутренний документ, написанный сооснователем компании, в котором объяснялось, почему нам следует сосредоточиться на направлении coding. Важно то, что дата этого документа — 2021 год, что намного раньше, чем кто-либо понял реальные рыночные возможности этого направления.

Но впоследствии финансирование стало проще, у компании появилось больше ресурсов, и линия кодирования больше не упоминалась — они сначала занялись созданием более универсальной базовой модели.

Поворот произошел после всплеска популярности ChatGPT. Anthropic осознала, что рынок для конечных пользователей уже занят OpenAI, и поэтому, хотя и с сожалением (но, как выяснилось позже, невероятно удачно), сместила фокус на B2B.

Этот стратегический поворот в целом остается осторожным и прагматичным, а не дерзким рискованным ходом.

При обучении Claude 3 Anthropic сознательно усилила способности к программированию и получила отличные рыночные отзывы на Sonnet 3.5.

Затем мы постепенно усиливали ставки и проверяли гипотезы, внутри команды всё больше укреплялось убеждение в потенциале кодинга — как с точки зрения коммерческой ценности, так и с точки зрения ускорения исследований. Команда начала сосредоточенно двигаться по этому пути, полностью отказавшись от C-сегмента и даже не отвлекаясь на мультимодальность.

Кроме того, стоит отметить стабильность в выборе технологического пути.

За последние два года внешние эксперты неоднократно утверждали, что законы масштабирования достигли предела, а предварительное обучение достигло максимума предельной выгоды. По нашему опыту общения с различными исследовательскими группами, Anthropic остается лабораторией, наиболее уверенной в законах масштабирования, и той, которая наиболее основательно реализует предварительное обучение и работу с данными, не отвлекаясь на новые парадигмы.

С точки зрения последующего анализа, это также верно. Существенный скачок в возможностях Claude во многом обусловлен серьезными вложениями в предварительное обучение.

Но это вызывает у нас еще один вопрос: почему Anthropic всегда может принимать решительные решения по ключевым направлениям и сохранять стабильность?

Прежде всего, это ограничение ресурсов: исторический объем финансирования Anthropic составляет примерно одну треть от объема финансирования OpenAI, но при более глубоком анализе стратегические различия между этими двумя компаниями тесно связаны с характером и происхождением основателей.

У Anthropic четверо сооснователей — это ключевые авторы статьи о scaling laws. Дарио сам был главным исследователем GPT-3 и ранее уже десять лет работал в области ИИ, поэтому обладает прямым пониманием технологического прогресса в ИИ и смелее делает выводы.

Кроме того, Дарио — человек, совершенно не поддающийся FOMO, его даже описывают как немного самовлюблённого и упрямого, редко поддающегося рыночному консенсусу.

Он сказал это в 2024 году, когда Anthropic еще не достигла взрывного роста, и до сих пор я считаю это важным моментом для понимания этой компании:

За последние десять лет я вынес самый важный урок: на рынке всегда существует некий консенсус, но после того как я несколько раз видел, как консенсус меняется за одну ночь, я начал сосредотачиваться на своих собственных ставках.

Я не знаю, что мы точно правы, но честно говоря, даже если мы правы только 50% времени, это уже очень ценно, ведь вы предлагаете то, чего нет у других.

Это сильно отличается от Сама Альтмана, исходя из нашего общения с некоторыми людьми, близкими к Саму:

1. Сам — один из самых амбициозных основателей, признанных в Силиконовой долине, и изначально хотел всего. Кроме того, будучи ранее инвестором в YC, он хорошо знаком с методом «множественного посева и параллельных ставок», поэтому у OpenAI появилось множество ветвей.

2. Сэм не имеет технического бэкграунда и менее компетентен в оценке технического направления, чем Anthropic, поэтому он больше полагается на команды, продвигающиеся снизу вверх. Сэм использует свои сильные стороны в обеспечении ресурсами, снабжая команды необходимыми средствами.

3. Фон венчурного капитала заставляет Сэма особенно предпочитать прорывные, необычные идеи. Поэтому в культуре OpenAI очень ценится инновация от 0 до 1, но не уделяется такого же внимания постоянной доработке от 1 до 10. Многие продукты, такие как Sora, браузер Atlas, Voice Mode и другие, не имеют преемственности — после запуска за ними никто не следит.

4. Сэм и Марк Чэнь (главный исследовательский директор) оба склонны говорить «да», а не «нет». Вспомогательные задачи: если команда усердно работает, руководство всё равно выделяет ресурсы.

Когда силы OpenAI постоянно рассеиваются по различным побочным проектам, Anthropic может добиться преимущества на ключевых полях битвы по принципу «Тянь Цзи на скачках».

Стратегическая концентрация Anthropic дала нам понимание, что важность фокуса недооценивается.

Я вспомнил подкаст, который слушал год назад, гостем которого был Дэвид Сенра, ведущий подкаста Founders. Последние 8 лет он почти исключительно занимался одним делом: каждую неделю изучал одного великого предпринимателя.

Когда его спросили, если бы он свел весь опыт предпринимательства, полученный из более чем 400 биографий основателей, которые он прочитал, в одну единственную вещь, что бы это было?

Он ответил: Focus.

Великие предприниматели часто не являются всесторонними отличниками, а скорее крайними маньяками. Они выявляют один-два самых важных для себя параметра — например, цены Costco, дизайн-опыт Apple или рекомендательный алгоритм и цикл данных ByteDance — и во что бы то ни стало доводят их до предела, даже до степени, кажущейся абсурдной для конкурентов.

Здесь следует уточнить, что многие считают себя сосредоточенными, но на самом деле не понимают смысла и цены сосредоточенности.

Так называемая фокусировка по сути должна быть разделена на два уровня:

Первое — это способность принимать решения, понимать, что наиболее важно, и быть готовым пожертвовать всем остальным.

Во-вторых, давление — возможность вложить подавляющие ресурсы, чтобы пробить ключевые элементы.

Первое — это вопрос познания, второе — вопрос воли, оба неразделимы.

Например, когда основывали Google, общепринятым мнением в отрасли интернета было то, что будущее принадлежит «порталам». Такие гиганты поиска, как Yahoo, заполняли свои домашние страницы всё больше и больше: новости, погода, покупки, игры, гороскопы... Каждая функция рассматривалась как рычаг для повышения рекламной ценности.

Но Google считает, что информации станет все больше, и пользователям нужен не более крупный портал, а мгновенный доступ к наиболее релевантным ответам.

Таким образом, пока другие хотят, чтобы пользователи оставались дольше, Google хочет, чтобы пользователи уходили быстрее. Тогда домашняя страница Google была исключительно чистой — там не было ничего, кроме поисковой строки.

Также и в бизнес-модели: у Yahoo десятки способов монетизации, тогда как Google сосредоточил все усилия на одном механизме — аукционе ключевых слов в поиске — и только спустя почти десять лет начал серьезно развивать вторую линию бизнеса.

До сих пор один из десяти принципов Google гласит: «Лучше делать одну вещь действительно, действительно хорошо».

Суть стратегии — не в том, чтобы понять, что вы должны выбрать, а в том, чтобы понять, что вы должны отвергнуть. Я думаю, что большинство людей недостаточно часто говорят «нет».

02. Культура — это самый большой секретный ингредиент

Самое особенное в Anthropic, возможно, не стратегия, а корпоративная культура.

За последние полгода уровень текучести кадров в Anthropic был значительно ниже, чем в других AI-лабораториях, в условиях острой конкуренции за AI-специалистов.

Два нижних графика представляют собой обобщение данных о мобильности кадров за 2021–2023 годы.

Первый график показывает проценты переходов между различными AI-лабораториями; мы можем увидеть:

• На каждые 10,6 человек, перешедших из DeepMind в Anthropic, приходится 1 человек, перешедший в обратном направлении — в DeepMind.

• На каждые 8,2 человека, переходящих из OpenAI в Anthropic, приходится 1 человек, переходящий в обратном направлении — в OpenAI.

Второй график показывает процент сотрудников, оставшихся в компании спустя два года после трудоустройства.

Уровень удержания сотрудников у Anthropic составляет 80%, что является самым высоким показателем среди ведущих AI-лабораторий на тот момент и немного превышает показатель DeepMind в 78%.

Антропик, будучи более молодой и быстро меняющейся компанией, сумел добиться уровня удержания, превышающего уровень устаревшего DeepMind — это непросто.

В сравнении, у OpenAI — только 67%.

Стоит отметить, что эти данные были собраны еще до того, как OpenAI достигла пика популярности, а Anthropic еще не заявила о себе.

Если посмотреть на новости за последние два года, привлекательность Anthropic для талантов и их стабильность станут более очевидными.

Например, недавно популярный пост в Twitter, в котором несколько CTO известных компаний добровольно ушли в Anthropic, чтобы стать обычными техническими сотрудниками (т.е. MTS — member of technical staff):

Самой большой причиной, как правило, считают корпоративную культуру Anthropic.

Если посмотреть подкасты, записанные сотрудниками Anthropic, почти каждый упомянет культуру Anthropic, а некоторые даже считают эту почти сектантскую культуру самым большим секретным ингредиентом Anthropic.

Я действительно считаю, что культура — это секретное оружие Anthropic, то, что мы наиболее защищены и что другие компании не могут скопировать. Это не происходит само по себе — руководство вложило в это огромные усилия.

—— Амол Авасаре, руководитель по росту Anthropic

Если не смотреть на это сознательно с этой конкретной целью, трудно заметить этот момент, потому что, когда люди говорят о культуре или ценностях, это кажется абстрактным, и по умолчанию воспринимается как просто лозунг. Но если объединить всю первичную информацию и публичные интервью, это нас глубоко потрясает.

Если детально разобрать, три отличительных особенности Anthropic, отличающие её от других AI-лабораторий:

1. Ориентированный на миссию

Миссия Anthropic — «обеспечить безопасное прохождение мира через трансформационный переход ИИ», то есть всё на первом месте — безопасность.

Многие компании утверждают, что движимы миссией, но Anthropic относится к этому с такой серьезностью, что это почти религиозно.

Это фронт-лаборатория с сильным моральным самовосприятием: она искренне верит, что ИИ общего назначения может спасти мир, и искренне верит, что ИИ общего назначения может разрушить мир, и пытается повести всех по узкой стальной нити между этими двумя событиями.

Руководитель Claude Code Борис Черни сказал: «В Anthropic, если вы подойдете к любому человеку в коридоре и спросите: „Почему вы здесь?“, ответ будет — безопасность».

Он и менеджер продукта Кэт Ву год назад оба ушли из Anthropic в Cursor, но вернулись через две недели, потому что почувствовали глубокую ностальгию по корпоративной культуре Anthropic — ощущение, что все вместе искренне работают ради более важной миссии.

Перед тем как присоединиться к Anthropic, некоторые скептически относились к этому, но после вступления поняли: «Черт, атмосфера там даже серьезнее, чем говорили».

Здесь даже ранние сотрудники на общем собрании говорят — если Anthropic в конечном итоге реализует свою миссию, но компания сама потерпит неудачу, это всё равно будет хорошим результатом.

Это объясняет многое о Anthropic.

В логике большинства компаний коммерческий успех всегда стоит на первом месте, а миссия служит лишь для украшения. Но особенность Anthropic заключается в том, что внутри действительно есть люди, ставящие миссию выше выживания компании.

Если рассмотреть реальные действия Anthropic, то они также соответствуют принципу единства знания и действия — например, их структура управления через некоммерческий траст, исследования в области объяснимости, многочисленные усилия в области безопасности, включая недавнее добровольное отказ от контракта на 200 миллионов долларов США от Министерства обороны США из-за конфликта ценностей — все это не будет подробно описываться.

2. Высокий уровень доверия, низкий эго

Когда мы общаемся с другими передовыми лабораториями, мы постоянно слышим о внутренней политике и проблемах фракций. Только у Anthropic этого нет. Напротив, все очень сплочены и готовы помогать друг другу.

Самое удивительное здесь в том, что Frontier AI — это место, где легко зарождаются звёздные культуры и конфликты за ресурсы. Исследователи в области ИИ — одни из самых умных и с наибольшим эго людей на планете; их естественная цель — предложить совершенно новый подход, создать собственную школу и прославиться, но ресурсов крайне мало, поэтому конфликты между отделами неизбежны.

Дэнниел Фриман, перешедший из Google в Anthropic, сказал, что в других компаниях-разработчиках моделей внутренняя атмосфера напоминает отдельные враждующие княжества, но такого ощущения он «никогда не испытывал в Anthropic».

После того как бывший технический директор Stripe Рахул Патил присоединился к Anthropic прошлой осенью, он также отметил, что его больше всего поразила здесь культура. Трудно представить, чтобы столь умные люди одновременно были такими скромными.

Он задал стандарт: если завтра компания скажет вам, что наиболее подходящая для вас роль — не продолжать быть топ-менеджером, а стать IC (индивидуальным исполнителем), потому что именно это принесет наибольшую пользу миссии, согласитесь ли вы? Он считает, что 100% сотрудников Anthropic согласятся — у них нет эго.

3. Сильный гуманистический оттенок

Автор The New Yorker провёл несколько месяцев в глубоком наблюдении внутри Anthropic и оставил два интересных описания людей здесь:

• Книжные изгои

• Непропорционально много сотрудников Anthropic являются детьми писателей или поэтов.

То есть люди здесь не похожи на типичных силиконовых элитарных работников или на традиционных технических специалистов-инженеров, а скорее обладают академической атмосферой, немного нерд-культуры и идеализма. Многие из них производят впечатление людей, выросших в семьях писателей и поэтов.

Это отчасти видно из названий моделей Claude: Haiku, Sonnet, Opus — это соответственно лаконичные хайку, шекспировские сонеты и объемные произведения в классическом контексте.

Для сравнения, GPT-4 / 4o / o1 от OpenAI имеют инженерные обозначения, а Gemini Ultra / Pro / Flash от Google — это классические названия продуктов. Это во многом говорит само за себя.

Борис, ответственный за Claude Code, также упоминал интересный деталь в подкасте:

За первый обед в Anthropic он случайно упомянул очень редкую книгу автора-писателя жесткой научной фантастики Грега Эгана.

Насколько эта книга нишевая? Раньше он никогда не встречал людей, которые её читали.

Он случайно упомянул шутку из книги за обедом, и все за столом сразу её подхватили.

Это потрясло его и заставило почувствовать, что он действительно попал в нужное место.

Любители научной фантастики часто обладают определённой масштабной гуманитарной заботой и исторической ответственностью, а также лучше понимают эффект бабочки.

Это согласие, основанное на интересе к чтению, дало ему больше уверенности, что здесь, возможно, лучшее место для продвижения границ ИИ.

Как культура институционализируется

Как сохраняется такая чистая, почти сектантская культура?

В конце концов, Anthropic уже не является небольшой AI-лабораторией — это крупная компания с 3000 сотрудниками, которая при этом максимально сохраняет свою культурную концентрацию, несмотря на беспрецедентно быстрый рост.

На это Дарио прямо сказал, что примерно от 1/3 до 40% своего времени он будет уделять обеспечению хорошей культуры в Anthropic.

Даже при том, что технически, продуктово, в финансировании и в отношениях с правительством и бизнесом предстоит сделать бесчисленное множество задач, он считает, что его более важная задача — сделать Anthropic местом, где высокая сплоченность и где талантливые специалисты хотят работать.

На практике это выглядит следующим образом:

1. Особые требования к найму

Anthropic нанимает людей иначе, чем многие другие AI-лаборатории.

С одной стороны, в отношении предпочтений в подборе персонала, в отличие от большинства компаний, которые конкурируют за известные имена, Anthropic предпочитает нанимать аутсайдеров. Вместо внешних ярлыков они уделяют больше внимания прямым доказательствам способностей, например: «Вы проводили независимые исследования? Писали действительно проницательные блоги? Внесли существенный вклад в открытые сообщества?» и т.д.

С другой стороны, Anthropic проводит очень строгий отбор по культурным критериям. Во время собеседования у них отдельный этап — культурное интервью, в течение часа задают 15–20 вопросов на основе сценариев.

Согласно собранным в интернете вопросам на собеседовании, основное внимание уделяется трем пунктам:

(1) Ты действительно поставишь safety mission на первое место?

Один из самых типичных вопросов для отбора: если Anthropic из-за невозможности обеспечить безопасность в итоге решит не выпускать модель, вы готовы принять обесценивание своих акций?

(2) Ты nice и эгоистичный человек?

Включая доброту, эмпатию, навыки общения и способность признавать свое незнание и ошибки.

(3) Вы можете справиться со сложностью?

Многие проблемы, с которыми сталкивается Anthropic, очень сложны и разнообразны; они уделяют большое внимание тому, обладает ли человек системным мышлением и способен ли он глубоко анализировать вторичные последствия, чтобы понять, как одно решение повлияет на другие аспекты.

Они потратили много времени на «обратный отбор» при найме и действительно отказались от многих самых талантливых 10x-разработчиков. Бывший технический директор Stripe Rahul Patil упомянул, что перед тем, как присоединиться к Anthropic, долго общался с тогдашним техническим директором Anthropic.

Он не только не убеждал его прийти, но и специально потратил две-три недели, многократно обсуждая с ним, почему ему не стоит присоединяться к Anthropic, дружелюбно отговаривая его, пока он не будет по-настоящему согласен с культурой и миссией компании — иначе приходить не стоит.

Таким образом, логика найма Anthropic никогда не заключалась в том, чтобы привлечь как можно больше самых сильных людей, а в том, чтобы как можно раньше отсеять не подходящих. «Мы отлично умеем убирать тех, кто приходит ради денег и славы».

Напротив, после роста компании OpenAI перестала проводить специальные собеседования на культуру, что, как говорят, привело к некоторым управленческим проблемам.

Это было явно видно в прошлом году, когда Meta активно привлекала специалистов. В ответ на щедрые пакеты от Meta, OpenAI действовала в соответствии с рыночной практикой: предлагала встречные условия, выплачивала бонусы для удержания сотрудников и отменяла клифф вейстинга для новых сотрудников, чтобы акции быстрее переходили в их собственность.

Реакция Anthropic была типичной для Anthropic. Они сказали сотрудникам: вы пришли сюда прежде всего ради миссии, а не для того, чтобы постоянно повышать свою цену на внешних аукционах.

Мы не будем платить вам в десять раз больше, чем вашим таким же достойным коллегам, просто потому что Марк Цукерберг случайно выбрал вас — это несправедливо. Если хотите уйти — уходите.

Итог этого события также говорит сам за себя. Говорят, что из OpenAI ушло десятки человек, а из Anthropic — только двое, причем оба эти человека ранее работали в Meta в течение 6 и 11 лет соответственно.

Культура обмена контекстом

В Anthropic существует высокий уровень прозрачности информации.

Прежде всего, Дарио сам активно, часто и повторно обеспечивает смысл. Он регулярно проводит всеобщие собрания, делясь с каждым в компании — с частотой до раза в две недели — под названием Dario Vision Quest (сам Дарио даже шутит, что это название слишком явно пропитано духом проповеди и звучит как будто он вернулся из гор, где что-то вдохнул и обрел озарение).

Он выступит перед всей компанией в течение часа, обычно сопровождая выступление документом из трех-четырех страниц, в котором охватываются направление компании, стратегия продуктов, изменения в отрасли и многое другое, а затем сразу отвечает на вопросы в прямом эфире.

Многие внутренние сотрудники говорят, что он говорит очень прямо и искренне: «Дарио — самый прямолинейный человек, которого я когда-либо встречал; он говорит не продуманно, а так, как действительно думает».

Помимо всех собраний, он также часто пишет многое в своем Slack-канале, без каких-либо украшений фиксируя свои мысли: что недавно произошло в компании, о чем он беспокоится и как он смотрит на вопросы, интересующие всех.

Такая культура позволяет каждому в компании понимать, как принимаются решения и какие задачи имеют приоритет. Благодаря этому каждый сотрудник может принимать согласованные распределенные решения в сложной и изменчивой обстановке.

В то же время эта прозрачность не является односторонней передачей информации, а может быть оспорена. Кто-то,听完 Dario выступления на All Hands, не согласился и сразу же опубликовал в канале notebook Dario: «Я не согласен с вашим выводом», после чего развернулась дискуссия. Открытое оспаривание руководства поощряется.

Более того, эта письменная культура принадлежит не только Дарио, а представляет собой механизм мышления, в котором участвуют все.

В Anthropic у многих людей есть собственные каналы заметок, похожие на персональную ленту Twitter, где они постоянно записывают, что думают, что делают и какие у них достижения. Другие могут подписаться, наблюдать или присоединиться к обсуждению.

Многие сотрудники отмечали, что им очень нравится корпоративная письменная культура; Slack — это огромное сокровище, где происходит множество событий.

Таким образом, Anthropic, похоже, создала в компании отличную почву для согласованности: проекты, мнения и идеи каждого достаточно прозрачны и свободно перемещаются, и даже кто-то когда-то воскликнул, что финансовые данные тоже прозрачны.

Но, напротив, техническая секретность строго соблюдается; слухи говорят, что некоторые команды даже намеренно изолированы друг от друга и редко едят вместе.

В результате другие исследователи с сожалением отмечают, что все ключевые знания здесь распределены между разными людьми, и невозможно воссоздать полную картину, просто привлекя несколько человек.

3. Семь основателей имеют равные права на акции; структура основания сама по себе является культурным механизмом

Структура основания Anthropic имеет дизайн, противоречащий обычной бизнес-логике: у нее семь основателей, и Дарио тогда твердо решил предоставить каждому одинаковую долю акций, а не взять себе больше.

В то время все советовали ему, что это будет катастрофой, иначе неясность лидерства и искаженные стимулы легко приведут к распаду компании из-за внутренних конфликтов.

Но Дарио считает, что компания вращается не вокруг какого-либо основателя, а вокруг миссии, а равенство прав акционеров — это самый неподдельный доказательство этой идеи.

Они несколько лет работали вместе, глубоко доверяя друг другу; равенство акций и прав по сути не является дизайном права управления, а является доказательством приверженности и механизмом распространения культуры.

7 сооснователей, как 7 узлов копирования культуры, могут проецировать ценности на более широкую аудиторию в разных направлениях. Таким образом, даже при росте компании первоначальная культура не будет легко размыта.

На фоне этого можно заметить, что руководство OpenAI всегда было очень нестабильным: 11 членов основной команды последовательно ушли, и сейчас остались только Сам Альтман, Грег Брокман и Войтех Заремба.

Новая руководящая команда еще нестабильнее: с начала 26 года руководитель продукта Фиджи находится в отпуске, руководитель маркетинга ушел в связи с проблемами со здоровьем, руководитель коммуникаций покинул должность, руководитель операций был переведен на другую позицию, а руководитель финансов также был отстранен от ключевых задач...

4. Очень подчеркиваем одну команду, избегая возникновения фракций

Генеральный директор Anthropic когда-то говорил в подкасте, что лаборатории ИИ в целом значительно более bottom-up, чем традиционные компании — это организация по принципу перевернутой пирамиды, где власть и идеи движутся снизу вверх.

Самая важная работа происходит на передовой. Потому что люди на передовой ближе всего к возникающим поведенческим паттернам ИИ. Они ежедневно проводят эксперименты и обладают наиболее интуитивным пониманием того, что может делать модель. Большинство идей для продуктов рождаются на передовой, а не под влиянием дорожных карт руководства.

Но здесь также возникает проблема: после делегирования полномочий каждая команда легко начинает придерживаться собственного понимания проблем и функций ценности, превращаясь в отдельные конфликтующие феодальные владения.

Особенность Anthropic заключается в том, что она очень рано осознала: раз судьба должна быть распределена, нужно активно создавать единство. Дарио не хочет, чтобы safety говорила только о том, что безопасность важнее всего, а product — только о том, что продукт важнее всего, и перекладывала все конфликты на высшее руководство для принятия решений.

Его ключевая управленческая идея заключается в том, чтобы распределить компромиссы между каждым отдельным человеком, чтобы у каждого появлялась немного видения основателя: все просто участвуют на своих должностях в одной огромной обработке компромиссов.

Поэтому они крайне подчеркивают единую команду и с помощью различных системных механизмов смягчают границы между обязанностями: например, ниже уровня руководства нет различий в званиях — всех единообразно называют member of technical staff, намеренно сглаживая такие идентичности, как «исследователь против инженера», «старший против младшего», «архитектор против исполнителя».

Это резко контрастирует с OpenAI, где всегда существовала более сильная исследовательская культура и явная иерархия: исследователь > инженер-исследователь > инженер-программист.

Таким образом, продукт часто уступает исследованиям и не получает достаточного влияния. Когда возникают конфликты, исследователи не хотят сотрудничать с продуктом.

В инновациях продуктов OpenAI есть яркая особенность: researcher-driven — как правило, команда исследователей получает новый результат, и только затем команда продуктов получает письмо и начинает искать гвозди, чтобы забить молотком.

В Anthropic команда продуктов и моделей работает более тесно, и продукты могут обратно влиять на определение возможностей модели.

Это также одна из причин, почему продукты OpenAI уступают Anthropic.

Следующий вопрос: почему Anthropic сформировала такую уникальную корпоративную культуру?

Возможно, это можно рассмотреть с двух точек зрения:

I. Требования к самому бизнесу

Я помню, что два года назад слушал выступление руководителя отдела кадров крупной компании — это произвело на меня глубокое впечатление и заставило впервые серьезно задуматься о том, что на самом деле означает корпоративная культура.

Суть корпоративной культуры заключается в том, что модели поведения сотрудников являются ключевым элементом, способствующим успеху компании.

Таким образом, первооснова корпоративной культуры на самом деле заключается в том, что характер бизнеса определяет корпоративную культуру.

Например, ByteDance и Huawei — две компании с сильными организационными способностями, но если поменять их организационные системы местами, обе вскоре обанкротятся. Потому что они находятся на противоположных концах одного спектра: ByteDance ценит «быть первым», а Huawei — «быть последним». Одна больше ценит инновации, другая — эффективность.

Это не связано с оценкой ценности, а обусловлено характером бизнеса. Например, Huawei разрабатывает такие продукты, как базовые станции и чипы, и при возникновении проблем затраты на отзыв могут поглотить всю прибыль за год. А ByteDance — это типичный бизнес с коротким циклом и короткой цепочкой: за неделю можно запустить десятки версий, ошиблись — исправили, исправили — снова выпустили.

Таким образом, ByteDance может поощрять инновации и выбирать подход «Контекст, а не контроль», а Huawei — нет. Для Huawei преждевременные инновации могут стать бременем; настоящая сила Huawei заключается в том, чтобы после появления PMF на рынке постепенно превзойти и полностью подавить конкурентов за счет своих организационных способностей и ресурсов.

Давайте вернёмся к Anthropic.

В борьбе за ИИ ключевым преимуществом является способность заставить «умных людей выполнять грязную работу». Особенно в направлениях кодирования и агентных систем: на поверхности это конкуренция возможностей моделей, но глубже — это конкуренция инженерных навыков. Это не та проблема, которую можно решить благодаря вспышке гениальности нескольких талантов, а скорее огромное количество мелких, фрагментарных и детальных системных задач.

Самым важным барьером являются данные.

Прошлые данные чата представляют собой простые текстовые данные, но данные по кодированию и агентным данным более сложны: они включают не только записи диалогов, но и сами задачи, настройку среды, траектории выполнения, а также окончательную систему оценки и верификации.

Всё это — грязная, тяжёлая работа, которая очень важна, но она не даёт таких ярких моментов, как публикация статьи или запуск нового продукта.

По обратной связи, полученной нами от некоторых исследователей, сегодня основной проблемой OpenAI является трудность организации нескольких сотен лучших специалистов для серьезной работы с данными и выполнения неприятных задач.

OpenAI нанимает лучших специалистов из вершины иерархии — с отличным бэкграундом и высокими амбициями; все естественно стремятся реализовать собственные идеи, начиная с нуля, а вот браться за устранение последствий и заполнение данных — мало кто хочет.

Раньше OpenAI была такой успешной, потому что действительно достигла огромного преимущества благодаря фундаментальным прорывам в подходах, но, как сказал Яо Шуньюй в недавнем интервью: «Эпоха индивидуального героизма прошла», «В сфере ИИ особо не нужен ум… Самое важное качество — надежность и внимательность к деталям».

В этот момент становится очевидно, что преимущества атмосферы Anthropic с низким эго, сильной сплоченностью и ориентацией на миссию становятся особенно заметными.

Говорят, сооснователь Anthropic Джаред Каплан лично работает с данными каждый день, проводя чрезвычайно тщательную очистку данных — ни одна другая компания не может этого сделать.

(Это также объясняет один феномен: модели OpenAI наиболее сильны в задачах по программированию на уровне соревнований, поскольку такие задачи в большей степени являются исследовательскими, но часто уступают Anthropic в агентных задачах повседневной работы, поскольку последние в большей степени являются инженерными задачами, требующими внимания к данным, системам и деталям исполнения.)

Два. Происхождение основательной команды

Ценности компании можно считать частью ценностей основателей, например, вайся-стиль Ма Юня, мягкий и открытый подход Ма Хуатэна, эстетическая ориентация Джобса и военная дисциплина Жэнь Чжэнфэя.

Если говорить точнее, ценности основателей часто исходят из двух источников: во-первых, из того, во что они изначально верили, и, во-вторых, из того, что они когда-то искренне ненавидели.

Первое определяет, каким ты хочешь стать, а второе — каким ты никогда больше не хочешь стать.

Anthropic явно имеет оба, и формирующее влияние последнего, возможно, даже больше, чем первого. Можно кратко взглянуть на опыт Дарио:

Дарио впервые столкнулся с ИИ в лаборатории ИИ Baidu, где впервые наблюдал законы масштабирования и постепенно стал убежденным приверженцем этих законов. Однако после прорыва Baidu вскоре разразились внутренние споры о контроле и ресурсах, и команда в конечном итоге распалась.

Позже Дарио присоединился к OpenAI, где активно участвовал в развитии серии GPT. OpenAI передала ему 50–60% всей вычислительной мощности компании, чтобы он возглавил проект GPT-3.

Поскольку Дарио — человек с четкими ценностями и личным мнением, его разногласия с другими в OpenAI по вопросам организационной философии начали постепенно проявляться.

Например, Грег Брокман ранее высказал удивительную идею: в будущем можно будет продать AGI ядерным державам в Совете Безопасности ООН. Дарио, услышав это, едва не уволился сразу, поскольку считал, что это уже не коммерческое разногласие, а вопрос фундаментальных ценностей.

Грег и Дарио годами не ладили, и Сэм Альтман оказался посреди, пытаясь уладить конфликт. Сэм проявил свое самое сильное умение — заставить обе стороны чувствовать, что он на их стороне. В краткосрочной перспективе это — искусство баланса; в долгосрочной — это расходование доверия. Позже, когда все сверили счета, выяснилось, что Сэм обещал Дарио и то, что обещал Грегу, было совершенно разным.

Постепенно Дарио сформировал в компании тесный круг союзников, и некоторые из них, узнав о его любви к пандам, назвали эту группу «the pandas». Их разногласия с руководством OpenAI по вопросам стратегии, организационного управления и другим аспектам всё больше обострялись, в конечном итоге переросши в серьёзную политическую борьбу.

Между топ-менеджерами даже произошел серьезный открытый конфликт. Сам обвинил Дарио и Даниэлу (сестру Дарио, одну из будущих соосновательниц Anthropic) в организации негативных отзывов против него за его спиной; они отрицали это и немедленно пригласили источников, о которых говорил Сам, для прямого противопоставления. В результате те заявили, что совершенно не знают об этом инциденте, после чего Сам отрицал, что вообще говорил такие обвинения.

Это событие заставило брата и сестру Дарио полностью потерять доверие, и они поссорились на месте.

Существует множество подобных внутренних драм, но в целом Дарио повысил конфликт между сторонами до уровня морального кризиса доверия: он считает, что руководитель компании, обладающей столь мощными технологиями, должен быть искренним и надежным. Если человек, управляющий компанией, нечестен, он лишь способствует движению в опасном направлении.

Таким образом, Дарио в итоге ушел из OpenAI вместе с некоторыми ключевыми коллегами GPT-3 и основал сегодняшнюю Anthropic.

Таким образом, культура Anthropic сегодня — это не только потому, что Дарио по своей природе таков, но и потому, что она сама пережила две политические борьбы внутри Baidu и OpenAI; она хорошо знает, насколько легко группа умных людей с сильным эго может расколоться из-за конкуренции за ресурсы и разногласий по ценностям, поэтому впоследствии они инстинктивно строили Anthropic в противоположном направлении:

Поскольку видели, как искусство баланса истощает доверие, мы больше акцентируем внимание на подлинности и прозрачности;

Учитывая ожесточенную политическую борьбу, мы призываем всех заранее обсуждать конфликты и решать их как можно раньше.

Видели, как расхождения в идеях приводят к распаду организаций, поэтому установили строгий отбор по культуре;

Видели борьбу за власть суперзвезд, поэтому подчеркиваем низкий эго и не любим привлекать известные имена.

Культура организации Anthropic сегодня во многом является реакцией на опыт, оставленный Baidu и OpenAI.

03. Заключение

Если подвести итог, Anthropic и OpenAI — это две компании с совершенно разной основой: первая — это идеалистичная, с четкой миссией и высокой сплоченностью организация, напоминающая секту, а вторая — амбициозная суперплатформа, стремящаяся к многочисленным направлениям развития и постоянно ищущая следующий прорыв.

Чтобы лучше разобраться, мы можем разместить несколько ключевых параметров обеих компаний рядом:

Однако, хотя мы много говорили о преимуществах Anthropic, трудно сделать вывод, что одна культура обязательно превосходит другую, или предсказать, как сложится ситуация через три месяца. Мир ИИ меняется слишком быстро, а сейчас OpenAI, наоборот, недооценивается рынком, например:

• Кодирование уже открыто, OpenAI, скорее всего, догонит, и сейчас явным трендом является переход разработчиков с Claude Code на Codex;

• Спрос превзошел все ожидания, вычислительные мощности становятся новым решающим фактором, а OpenAI еще раньше заблокировала вычислительные ресурсы, значительно превышающие ресурсы Anthropic;

• Культура открытого исследования OpenAI обладает собственными огромными преимуществами, при этом OpenAI постоянно продолжает более агрессивно исследовать и делать ставки на новые парадигмы — следующий скачок может полностью изменить ситуацию.

Можно только сказать, что, глядя с позиции 2026 года на последние три года, Anthropic действительно оставила отрасли запоминающийся пример:

В эпоху ИИ победа не всегда зависит от больших амбиций, большего количества исследований и более сильных кадров.

Иногда победа может прийти из противоположного: меньше ставок, меньший эго и наивная миссия.

P.S. Нам также интересно, какую корпоративную культуру и лучшие практики формируют другие передовые компании в области ИИ. Приглашаем друзей с первоисточниками наблюдений и размышлений связаться с нами по указанной ниже информации!

Возможно, следующая великая компания в области ИИ станет новым изобретением в организации.

Original link

Нажмите, чтобы узнать о вакансиях BlockBeats

Добро пожаловать в официальное сообщество律动 BlockBeats:

Телеграм-канал подписки: https://t.me/theblockbeats

Телеграм-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Официальный аккаунт Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia