การมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์และวัฒนธรรมของ Anthropic ขับเคลื่อนการเติบโตอย่างรวดเร็วและการรักษาบุคลากร

ถอดรหัส Anthropic: บริษัท AI ที่ดีที่สุด อาจเป็นการค้นพบทางองค์กรชนิดหนึ่ง
ผู้เขียนต้นฉบับ: Celia, Unicorns ต่างประเทศ

ในปีที่ผ่านมา Anthropic อาจเป็นบริษัทที่น่าศึกษาที่สุดในอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด

ในช่วงต้นปีนี้ มันได้สร้างการเติบโตอย่างระเบิดเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ธุรกิจของมนุษย์: ARR เพิ่มจาก 9 พันล้านเป็น 45 พันล้าน หากกำลังการผลิตแรงคำนวณสามารถติดตามได้ คาดว่า ARR จะแตะ 100 พันล้านภายในสิ้นปี และปีหน้าจะไปถึง 200-300 พันล้าน ทำให้ขนาดเทียบเท่ากับ Meta

ในตลาดรอง ค่าประเมินของมันตอนนี้แตะระดับ 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ แซงหน้า OpenAI แล้ว

เราใช้เวลาหลายชั่วโมงในการศึกษาว่า Anthropic สามารถก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำได้อย่างไร

สุดท้ายแล้ว การเข้าใจบริษัทนี้ สำคัญที่สุดคือการเข้าใจสองจุดหลัก:

หนึ่งคือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ อีกหนึ่งคือวัฒนธรรมองค์กร

ทุกคนน่าจะมีความเข้าใจแบบชิ้นส่วนเกี่ยวกับเรื่องนี้อยู่บ้างแล้ว แต่ยังไม่มีภาพรวมที่สมบูรณ์ ดังนั้นบทความนี้จึงพยายามสรุปและเรียบเรียงให้ละเอียดยิ่งขึ้น

สามารถอธิบายคำถามบางประการที่ผู้คนนอกองค์กรอยากรู้ จากมุมมองเชิงกลยุทธ์และองค์กร เช่น:

• ทำไม Anthropic จึงสามารถตระหนักได้ตั้งแต่ปี 2021 ว่าการเขียนโค้ดอาจเป็นทิศทางที่สำคัญที่สุด?

• ความแตกต่างของบุคลิกภาพของดาเรียวและแซม ส่งผลให้บริษัททั้งสองมีเส้นทางกลยุทธ์ที่ต่างกันอย่างสิ้นเชิงอย่างไร

• ทำไมอัตราการลาออกของพนักงานของ Anthropic จึงต่ำมาก?

• ทำไมคนเกือบทุกคนที่ Anthropic จึงชื่นชมวัฒนธรรมของมัน? ในกระบวนการขยายตัวอย่างรวดเร็วของบริษัท วัฒนธรรมนี้ถูกคงไว้อย่างไร?

ความสำคัญของ 01.Focus ถูกประเมินต่ำเกินไป

ก่อนอื่น ในเชิงกลยุทธ์ OpenAI 一直都是บริษัทที่ต้องการทุกอย่าง

ในด้านความสามารถของโมเดล เช่น คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเขียนโปรแกรม การให้เหตุผล หลายโมดัล และนวัตกรรมสถาปัตยกรรม OpenAI กำลังลงทุนอย่างเต็มที่

ในผลิตภัณฑ์ Codex, เบราว์เซอร์, หุ่นยนต์, แพลตฟอร์มองค์กร, อุปกรณ์อัจฉริยะ, ชิป และศูนย์ข้อมูล ฯลฯ กำลังดำเนินการพร้อมกัน โดยมีรายงานว่าจำนวนโครงการภายใน OpenAI เคยสูงถึงประมาณ 300 โครงการ

ในขณะที่ Anthropic กลับกันอย่างสิ้นเชิง พวกเขาเป็นเพียงรายเดียวในสามรายใหญ่ที่ละทิ้งโมเดลหลายรูปแบบตั้งแต่เนิ่นๆ และไม่เคยพูดถึงนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรม ไม่เน้นแนวคิดเช่น reasoning model, RL, continual learning ฯลฯ แต่เน้นแค่การขยายขนาดของโมเดลภาษา และมุ่งเฉพาะไปที่การเขียนโค้ดเพียงทิศทางเดียว เพื่อให้แน่ใจว่าได้พัฒนาความสามารถที่สำคัญที่สุดให้เต็มที่

เกี่ยวกับเหตุผลที่การเขียนโค้ดสำคัญมากเพียงใด ตลาดตอนนี้ก็เข้าใจแล้ว แก่นหลักมีสามประการ:

1. การเขียนโค้ดคือทางสู่ทุกสิ่ง งานส่วนใหญ่ในโลกดิจิทัลสามารถแสดงออกผ่านโค้ดได้

2. การเขียนโปรแกรมเป็นทักษะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโมเดลในการเรียนรู้ ผลลัพธ์สามารถตรวจสอบได้สูง และวงจรฟีดแบ็กสั้น ข้อมูลผู้ใช้สามารถช่วยเสริมการฝึกอบรมโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

3. การเขียนโค้ดเป็นตัวเร่งหลักในการพัฒนา AGI ตอนนี้ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำได้เข้าสู่วัฏจักรเร่งนี้แล้ว ความก้าวหน้าของโมเดลในหนึ่งไตรมาสปีนี้เร็วกว่าปีที่ผ่านมา

ผลลัพธ์สุดท้ายยืนยันว่า Coding คือทิศทางที่สำคัญที่สุด งานเดียวโดดเด่นเหนือทั้งราชวงศ์ถัง

แต่ OpenAI ถึงได้ตื่นขึ้นในเดือนมีนาคม ตัดโครงการรองอย่าง Sora แล้วยกให้ Coding เป็นลำดับความสำคัญสูงสุดของบริษัท

เราเคยสงสัยมาโดยตลอดว่า: ทำไม Anthropic ถึงเลือก coding ได้ถูกต้องตั้งแต่เริ่มต้น?

เมื่อพิจารณาถึงอดีต พบว่าครึ่งหนึ่งเป็นวิสัยทัศน์ และอีกครึ่งหนึ่งเป็นโชคชะตา

การระดมทุนระยะเริ่มต้นของ Anthropic ยากลำบากมาก ไม่มีเงินมากพอ จึงต้องก้าวไปสู่ AGI ด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

มันต้องเริ่มต้นด้วยการเล่าเรื่องในบริบทแนวดิ่ง เพื่อพิสูจน์ว่าสามารถสร้างวงจรธุรกิจได้ ดังนั้นพวกเขาจึงศึกษาอย่างจริงจังว่า หากต้องเลือกเพียงทิศทางเดียว การเขียนโค้ดอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด: ฝึกโมเดลการเขียนโค้ดที่ดีขึ้นก่อน → ให้ลูกค้าใช้งาน → รับข้อมูลการใช้งานจากสภาพแวดล้อมวิศวกรรมจริงของลูกค้า → นำข้อมูลเหล่านั้นกลับมาพัฒนาโมเดลอีกครั้ง ซึ่งอาจสร้างวงจรหมุนเวียนได้

หัวหน้าการเติบโตของ Anthropic เคยกล่าวว่า เขาได้อ่านเอกสารภายในที่เขียนโดยผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท ซึ่งอธิบายว่าทำไมเราควรโฟกัสที่การเขียนโค้ด จุดสำคัญคือ เอกสารฉบับนี้มีวันที่ปี 2021 ซึ่งล่วงหน้าไปไกลก่อนที่ใครจะรู้ว่าทิศทางนี้มีโอกาสทางตลาดจริงๆ คืออะไร

แต่ต่อมาสถานการณ์เปลี่ยนไป การระดมทุนง่ายขึ้น บริษัทมีทรัพยากรมากขึ้น จึงไม่ได้พูดถึงสายการเขียนโค้ดอีก และพวกเขาเลือกเริ่มต้นด้วยการสร้างฐานโมเดลทั่วไปก่อน

จุดเปลี่ยนเกิดขึ้นหลังจาก ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างมาก Anthropic ตระหนักว่าตลาดผู้ใช้ปลายทางถูก OpenAI แย่งไปแล้ว จึงเปลี่ยนแนวทางอย่างน่าเสียดาย (แต่ในภายหลังกลับเป็นเรื่อง運โชคดีอย่างยิ่ง) โดยหันความสนใจไปที่ธุรกิจต่อธุรกิจ

การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์นี้ยังคงระมัดระวังและเป็นไปตามหลักประจักษ์นิยม ไม่ใช่การเดิมพันครั้งใหญ่ที่เด็ดขาด

ขณะฝึก Claude 3 Anthropic ได้เริ่มเสริมสร้างความสามารถด้านการเขียนโค้ดอย่างมีจุดมุ่งหมาย และได้รับปฏิกิริยาที่ดีจากตลาดบน Sonnet 3.5

จากนั้นจึงเริ่มเพิ่มการลงทุนและยืนยันหลักฐาน ภายในทีมจึงค่อยๆ มั่นใจในศักยภาพของการเขียนโค้ด ทั้งในแง่ของมูลค่าทางธุรกิจและเรื่องการเร่งการวิจัย ดังนั้นทีมจึงเริ่มมุ่งเน้นไปที่เส้นทางนี้อย่างเต็มที่ ซึ่งในระหว่างนี้ไม่เพียงแต่ละทิ้งผู้ใช้ปลายทาง (C-end) อย่างสมบูรณ์ แต่ยังไม่กระจายความสนใจไปยังโมดัลหลายรูปแบบเลย

นอกจากนี้ ยังควรกล่าวถึงความมั่นคงในเส้นทางเทคโนโลยี

ในสองปีที่ผ่านมา นักวิจัยชื่อดังจากภายนอกมักกล่าวว่า scaling laws ได้ชนกำแพงแล้ว และผลตอบแทนที่ได้รับจากการ pretraining ได้แตะจุดสูงสุดแล้ว แต่จากประสบการณ์ในการสื่อสารกับนักวิจัยต่างๆ เราเชื่อว่า Anthropic ยังคงเป็นห้องปฏิบัติการที่เชื่อใน scaling laws มากที่สุด และเป็นที่ที่เน้นการ pretraining และการจัดการข้อมูลอย่างมั่นคงที่สุด โดยไม่กระจายความสนใจไปยังรูปแบบใหม่

从后见之明来看，这也是正确的。Claude 的能力跃迁，很大程度上源于预训练的扎实投入。

แต่นี่ก็ทำให้เราเกิดความสงสัยว่า ทำไม Anthropic ถึงสามารถตัดสินใจเลือกทางที่ชัดเจนในทิศทางสำคัญๆ หลายประการ และรักษาความมั่นคงได้

ก่อนอื่นคือข้อจำกัดด้านทรัพยากร ประวัติการระดมทุนของ Anthropic มีประมาณหนึ่งในสามของ OpenAI แต่หากพิจารณาลึกกว่านั้น ความแตกต่างทางกลยุทธ์ของทั้งสองบริษัทยังเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับบุคลิกภาพและพื้นเพของผู้ก่อตั้ง

Anthropic มีผู้ร่วมก่อตั้ง 4 คน ซึ่งล้วนเป็นผู้เขียนหลักของวิจัยเกี่ยวกับ scaling laws ในสมัยนั้น Dario เองก็เป็นหัวหน้าฝ่ายวิจัยหลักของ GPT-3 และก่อนหน้านั้นก็ได้ทำงานในด้าน AI มาเป็นเวลาสิบปี จึงมีความเข้าใจโดยตรงต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ AI และกล้าตัดสินใจมากกว่า

นอกจากนี้ ดาเรียเป็นคนที่ไม่เคยฟอมอเลย แม้แต่บางคนยังกล่าวว่าเขาค่อนข้างอัตตาและดื้อรั้น แทบไม่เคยถูกความเห็นร่วมของตลาดชี้นำ

เขาเคยพูดไว้ในปี 24 เมื่อ Anthropic ยังไม่ได้เติบโตอย่างก้าวกระโดด ซึ่งจนถึงทุกวันนี้ฉันคิดว่าเป็นจุดสำคัญในการเข้าใจบริษัทนี้ โดยใจความคือ:

ในสิบปีที่ผ่านมา บทเรียนที่ลึกที่สุดที่ฉันเรียนรู้คือ ตลาดมักจะมีสิ่งที่เรียกว่าความเห็นพ้องต้องกัน แต่เมื่อฉันได้เห็นความเห็นพ้องต้องกันกลับตัวกลับหัวหลายครั้งในหนึ่งคืน ฉันจึงเริ่มมุ่งเน้นไปที่การเดิมพันของตัวเอง

ฉันไม่รู้ว่าเราถูกต้องแน่นอน แต่พูดตามตรง แม้จะถูกต้องเพียง 50% ของเวลา ก็ยังมีคุณค่ามาก เพราะคุณให้สิ่งที่ผู้อื่นไม่มี

นี่แตกต่างจากแซม อัลต์แมนอย่างมาก จากการที่เราคุยกับบางคนที่ใกล้ชิดกับแซม:

1. แซมเป็นหนึ่งในผู้ก่อตั้งที่มีความทะเยอทะยานที่สุดในซิลิคอนแวลลีย์ และตั้งแต่เริ่มต้นก็ต้องการทุกอย่าง บวกกับประสบการณ์ก่อนหน้าของเขาในการลงทุนที่ YC ทำให้เขาคุ้นเคยกับวิธีการ “กระจายการลงทุนและเดิมพันพร้อมกันหลายจุด” จึงทำให้ OpenAI เติบโตเป็นสาขาต่างๆ มากมาย

2. แซมไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิค จึงไม่สามารถตัดสินทิศทางเทคนิคได้ดีเท่า Anthropic จึงพึ่งพาทีมในการผลักดันจากล่างขึ้นบน แซมใช้ความสามารถในการจัดสรรทรัพยากรที่เขาเชี่ยวชาญในการส่งกำลังเสริมให้แต่ละทีม

3. พื้นหลังของ VC ทำให้ Sam ชื่นชอบไอเดียที่ก้าวกระโดดและแปลกใหม่ ดังนั้นวัฒนธรรมของ OpenAI จึงให้คุณค่าสูงกับนวัตกรรมเชิงรูปแบบจาก 0 ถึง 1 แต่ไม่ได้ให้ความสำคัญเท่ากันกับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องจาก 1 ถึง 10 ผลิตภัณฑ์หลายสาย เช่น Sora, Atlas Browser, Voice Mode ฯลฯ ไม่มีความต่อเนื่อง หลังเปิดตัวแล้วก็ไม่มีใครดูแลอีก

4. ซามและมาร์ค เฉิน (หัวหน้าเจ้าหน้าที่วิจัย) มีนิสัยแค่พูดว่า “ใช่” ไม่เคยพูดว่า “ไม่” งานรอง ทีม只要พยายามผลักดัน ผู้บริหารก็ยังจะจัดสรรทรัพยากรให้

เมื่อกำลังของ OpenAI ถูกแบ่งเบาลงอย่างต่อเนื่องจากโครงการย่อยต่างๆ Anthropic สามารถสร้างข้อได้เปรียบบนสนามรบที่สำคัญที่สุดผ่านกลยุทธ์การแข่งม้าของเทียนจี

การที่ Anthropic มุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์ได้ให้แรงบันดาลใจกับเรา ว่าความสำคัญของการมุ่งเน้นถูกมองข้ามไป

ฉันนึกถึงพอดีกส์หนึ่งที่ได้ยินเมื่อปีที่แล้ว ซึ่งมีแขกรับเชิญคือ David Senra ผู้ดำเนินรายการ Founders ตลอด 8 ปีที่ผ่านมา เขาแทบทำสิ่งเดียวเท่านั้น: ศึกษาผู้ประกอบการที่ยิ่งใหญ่หนึ่งคนต่อสัปดาห์

เมื่อถูกถามว่า หากเขาสรุปประสบการณ์การเริ่มต้นธุรกิจทั้งหมดจากหนังสือชีวประวัติผู้ก่อตั้งกว่า 400 เล่มที่เขาอ่าน แล้วบีบอัดให้เหลือเพียงสิ่งเดียว สิ่งนั้นจะเป็นอะไร

เขาตอบว่า: Focus

ผู้ประกอบการที่ยิ่งใหญ่มักไม่ใช่นักเรียนเก่งแบบครบด้าน แต่เป็นผู้ที่มีความหลงใหลอย่างสุดขั้ว พวกเขาจะระบุตัวแปรที่สำคัญที่สุดหนึ่งหรือสองตัวสำหรับตนเอง เช่น ราคาของ Costco ประสบการณ์การออกแบบของ Apple อัลกอริธึมการแนะนำและวงจรข้อมูลของ ByteDance จากนั้นจึงทุ่มเททุกอย่างเพื่อผลักดันให้ถึงขีดสุด จนถึงระดับที่คู่แข่งรู้สึกว่าไร้สาระ

สิ่งที่ต้องชี้ให้เห็นชัดเจนคือ หลายคนคิดว่าตนเองมีความมุ่งมั่น แต่พวกเขาก็ไม่ได้เข้าใจความหมายและราคาที่ต้องจ่ายของการมีความมุ่งมั่นอย่างแท้จริง

所谓 focus 本质上要分为两个层面：

หนึ่งคือความสามารถในการตัดสินใจ รู้ว่าอะไรสำคัญที่สุด และกล้าเสียสละทุกอย่างอื่น

ที่สองคือความดัน สามารถระดมทรัพยากรอย่างท่วมท้นเพื่อเจาะผ่านองค์ประกอบสำคัญ

ข้อแรกเป็นปัญหาด้านความเข้าใจ ข้อที่สองเป็นปัญหาด้านเจตจำนง ทั้งสองอย่างล้วนจำเป็นและไม่สามารถขาดได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อ Google ก่อตั้งขึ้น ความเห็นพ้องต้องกันในอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตทั้งหมดคือ — อนาคตจะเป็นของ «พอร์ทัล» Yahoo และผู้เล่นรายใหญ่ด้านการค้นหาอื่นๆ ต่างก็เติมหน้าแรกของพวกเขาให้แน่นขึ้นเรื่อยๆ ด้วยข่าว อากาศ การช้อปปิ้ง เกม สัญลักษณ์ดาว... ทุกฟีเจอร์ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือในการเพิ่มมูลค่าโฆษณา

แต่กูเกิลเชื่อว่าข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ผู้ใช้จึงไม่ต้องการพอร์ทัลที่ใหญ่ขึ้น แต่ต้องการหาคำตอบที่เกี่ยวข้องที่สุดทันที

ดังนั้น เมื่อผู้อื่นต้องการให้ผู้ใช้อยู่นานขึ้น Google กลับต้องการให้ผู้ใช้ออกเร็วขึ้น ในเวลานั้น หน้าแรกของ Google สะอาดมากจนไม่มีอะไรเลยนอกจากช่องค้นหา

ในเชิงธุรกิจก็เช่นกัน Yahoo มีวิธีสร้างรายได้หลายสิบวิธี ในขณะที่ Google ลงทุนทั้งหมดไปกับกลไกเดียวคือ “การประมูลคำค้นหา” และใช้เวลาเกือบสิบปีจึงเริ่มพัฒนาสายธุรกิจที่สองอย่างจริงจัง

จนถึงปัจจุบัน หนึ่งในสิบหลักการของ Google คือ “การทำสิ่งเดียวให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้”

แก่นของกลยุทธ์ไม่ใช่การคิดให้ชัดเจนว่าคุณจะเลือกอะไร แต่คือการคิดให้ชัดเจนว่าคุณจะละทิ้งอะไร ผมคิดว่าคนส่วนใหญ่จำนวนครั้งที่พูดว่า “ไม่” ยังไม่พอ

02. วัฒนธรรมคือ Secret Sauce ที่ใหญ่ที่สุด

จุดที่โดดเด่นที่สุดของ Anthropic อาจไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นวัฒนธรรมองค์กร

ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา อัตราการสูญเสียบุคลากรของ Anthropic ต่ำกว่าห้องปฏิบัติการ AI อื่นๆ อย่างมากในการแข่งขันชิงตัวบุคลากรด้าน AI

รูปสองภาพด้านล่างคือสรุปข้อมูลการเคลื่อนย้ายบุคลากรระหว่างปี 21 ถึง 23

รูปที่หนึ่งแสดงสัดส่วนการเปลี่ยนงานระหว่างห้องปฏิบัติการ AI ต่างๆ โดยเราสามารถเห็นได้ว่า:

• มีผู้ย้ายจาก DeepMind ไป Anthropic 10.6 คน ต่อผู้ย้ายกลับไป DeepMind 1 คน

• มีผู้ย้ายจาก OpenAI ไป Anthropic 8.2 คน ต่อผู้ย้ายกลับไปยัง OpenAI 1 คน

รูปที่สองแสดงสัดส่วนของพนักงานที่ยังคงอยู่ในบริษัทหลังจากเข้าทำงานได้ 2 ปี

อัตราการรักษาบุคลากรของ Anthropic อยู่ที่ 80% ซึ่งสูงที่สุดในบรรดาห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำในขณะนั้น และสูงกว่า DeepMind ที่ 78% เล็กน้อย

การที่ Anthropic ซึ่งเป็นบริษัทที่อายุน้อยกว่าและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว สามารถบรรลุอัตราการรักษาพนักงานที่สูงกว่า DeepMind ซึ่งเป็นบริษัทเก่าแก่ ถือเป็นเรื่องที่ไม่ง่าย

ในทางตรงกันข้าม OpenAI มีเพียง 67%

ควรระบุว่าชุดข้อมูลนี้ถูกรวบรวมขึ้นก่อนที่ OpenAI จะรุ่งเรืองและ Anthropic ยังไม่ได้รับความสนใจใดๆ

หากดูข่าวสารในสองปีที่ผ่านมา ความน่าดึงดูดและความมั่นคงของบุคลากรของ Anthropic จะชัดเจนยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่นโพสต์ที่กำลังเป็นที่นิยมบน Twitter เมื่อเร็วๆ นี้ ซีทีโอของบริษัทชื่อดังหลายแห่งยินดีลาออกจากตำแหน่งเพื่อไปเป็นพนักงานเทคนิคทั่วไปที่ Anthropic (MTS หรือ member of technical staff):

สาเหตุหลักที่สุดในเรื่องนี้ มักถูกอธิบายว่าเป็นวัฒนธรรมองค์กรของ Anthropic

หากไปฟังพอดีที่สมาชิกของ Anthropic บันทึกไว้ แทบทุกคนจะพูดถึงวัฒนธรรมของ Anthropic บางคนถึงกับมองว่าวัฒนธรรมที่คล้ายลัทธินี้คือสูตรลับที่สำคัญที่สุดของ Anthropic

ฉันรู้สึกจริงๆ ว่าวัฒนธรรมคืออาวุธลับของ Anthropic เป็นสิ่งที่เรามีความได้เปรียบสูงสุดและผู้อื่นไม่สามารถลอกเลียนแบบได้ มันไม่ได้เกิดขึ้นเองโดยธรรมชาติ ผู้บริหารได้ลงทุนอย่างมากในเรื่องนี้

——อาโมล อาวาซาเร หัวหน้าการเติบโตของ Anthropic

หากไม่ได้มองด้วยจิตสำนึกเฉพาะเรื่องนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อได้ยินผู้อื่นพูดถึงวัฒนธรรมหรือคุณค่า หลายคนมักรู้สึกว่ามันเป็นเรื่องนามธรรมและถือว่าเป็นเพียงคำขวัญ แต่หากนำข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดและการสัมภาษณ์สาธารณะมารวมกัน จะทำให้เรารู้สึกประทับใจอย่างมาก

หากแยกวิเคราะห์อย่างละเอียด คุณลักษณะสามประการที่ Anthropic แตกต่างจาก AI labs อื่นๆ คือ:

1. มุ่งเน้นภารกิจ

ภารกิจของ Anthropic คือ “รับประกันว่าโลกสามารถผ่านการเปลี่ยนแปลงของ AI ที่มีผลกระทบอย่างใหญ่หลวงได้อย่างปลอดภัย” หรือพูดอีกแบบคือทุกอย่างต้องเน้นความปลอดภัยเป็นหลัก

หลายบริษัทมักอ้างว่าตนขับเคลื่อนด้วยภารกิจ แต่ Anthropic ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ถึงขั้นใกล้เคียงกับความศรัทธาทางศาสนา

นี่คือแล็บขอบเขตที่มีจินตนาการทางศีลธรรมอย่างเข้มแข็ง: มันเชื่ออย่างแท้จริงว่า AGI สามารถช่วยโลกได้ และเชื่ออย่างแท้จริงว่า AGI อาจทำลายโลกได้ และมันพยายามนำทุกคนข้ามเส้นลวดบางๆ ที่อยู่ระหว่างสองสิ่งนี้

บอริส เฉิน หัวหน้า Claude Code เคยกล่าวว่า: "ที่ Anthropic คุณสามารถหยิบใครก็ได้จากทางเดินแล้วถามว่า 'คุณมาอยู่ที่นี่ทำไม' คำตอบจะเป็นเรื่องความปลอดภัยเสมอ"

เขาและผลิตภัณฑ์ผู้จัดการ Cat Wu ได้ลาออกจาก Anthropic ไปร่วม Cursor เมื่อปีที่แล้ว แต่ไม่ถึงสองสัปดาห์ก็กลับมาอีกครั้ง เพราะพวกเขาตระหนักว่าคิดถึงวัฒนธรรมภายใน Anthropic อย่างลึกซึ้ง ความรู้สึกที่ทุกคนต่อสู้เพื่อภารกิจที่ยิ่งใหญ่กว่าอย่างบริสุทธิ์

ก่อนเข้าร่วม Anthropic บางคนมีความสงสัย แต่หลังจากเข้าไปแล้วกลับพบว่า “ฟัก วัฒนธรรมภายในจริงจังกว่าที่คนภายนอกพูดถึง”

ที่นี่ยังมีพนักงานรุ่นแรกกล่าวในการประชุมทั้งบริษัทว่า — แม้ Anthropic จะบรรลุภารกิจของตนเองแต่บริษัทล้มเหลว นี่ก็ยังถือเป็นผลลัพธ์ที่ดี

这句话解释了 Anthropic 的很多事情。

ในตรรกะขององค์กรส่วนใหญ่ ความสำเร็จทางธุรกิจมักเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก ส่วนภารกิจมักใช้เพื่อประดับประดาเท่านั้น แต่จุดที่ Anthropic พิเศษคือ มีบุคคลบางกลุ่มภายในที่จริงๆ แล้วให้ความสำคัญกับภารกิจเหนือการมีอยู่ของบริษัท

หากพิจารณาสิ่งที่ Anthropic ทำจริงๆ ก็จะเห็นว่าพวกเขามีการปฏิบัติตามหลักการที่ประกาศไว้ เช่น การออกแบบโครงสร้างการบริหารจัดการโดยองค์กรไม่แสวงหากำไร การวิจัยด้านความสามารถในการอธิบายได้ และการลงทุนอย่างมากด้านความปลอดภัย รวมถึงการยอมสละคำสั่งซื้อจากกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อไม่นานมานี้เนื่องจากความขัดแย้งทางคุณค่า ซึ่งส่วนนี้จะไม่กล่าวถึงรายละเอียดทั้งหมด

2. เชื่อถือได้สูง ไม่หยิ่ง

เมื่อเราแลกเปลี่ยนความคิดกับแล็บชั้นนำอื่นๆ มักได้ยินเรื่องการเมืองภายในและปัญหาพวกพ้องเสมอ แต่ Anthropic ไม่มีปัญหาแบบนี้ ตรงกันข้าม ทุกคนมีความสามัคคีและยินดีช่วยเหลือผู้อื่น

ที่น่าสนใจที่สุดที่นี่คือ Frontier AI เป็นสถานที่ที่ง่ายมากที่จะเกิดวัฒนธรรมดาวเด่นและการแย่งชิงทรัพยากร นักวิจัย AI แทบจะเป็นกลุ่มคนที่ฉลาดที่สุดและมีอัตตาสูงที่สุดในโลก พวกเขาต่างมีเป้าหมายตามธรรมชาติในการเสนอวิธีแก้ปัญหาที่แตกต่างออกไป สร้างฐานอำนาจของตัวเอง และสร้างชื่อเสียง แต่ทรัพยากรกลับมีจำกัดมาก จึงมักเกิดความขัดแย้งระหว่างแผนก

แดเนียล ฟรีแมน จากแอนทร์โปลิก ที่ย้ายมาจากกูเกิล กล่าวว่า บริษัทโมเดลอื่นๆ ภายในดูเหมือนเป็นรัฐเล็กๆ ที่แยกจากกันและแข่งขันกันอย่างเงียบๆ แต่เขารู้สึกว่า “เขาไม่เคยรู้สึกแบบนั้นที่แอนทร์โปลิก”

หลังจากเข้าร่วม Anthropic เมื่อฤดูใบไม้ร่วงปีที่แล้ว รัหุล ปะติล อดีต CTO ของ Stripe ก็กล่าวว่า สิ่งที่ทำให้เขาประทับใจที่สุดคือวัฒนธรรมที่นี่ ยากที่จะจินตนาการว่าคนที่ฉลาดขนาดนี้ จะสามารถมีความถ่อมตัวได้เช่นกัน

เขาเสนอมาตรฐานหนึ่ง: ถ้าบริษัทพรุ่งนี้บอกคุณว่า ตำแหน่งที่เหมาะกับคุณที่สุดไม่ใช่การเป็นผู้บริหารต่อไป แต่เป็นการเป็น IC (ผู้มีส่วนร่วมแบบบุคคล) เพราะนั่นคือสิ่งที่คุณสามารถมีส่วนร่วมต่อภารกิจได้มากที่สุด คุณยินดีไหม? เขาเชื่อว่า ผู้คนทั้งหมดที่ Anthropic จะเลือกทำแบบนั้น โดยไม่มีอีโก้

3. พื้นฐานด้านมนุษยธรรมที่แข็งแกร่ง

ผู้เขียนนิตยสาร The New Yorker ได้ติดตามงานภายใน Anthropic เป็นเวลาหลายเดือน ก่อนจะสรุปภาพรวมของคนที่นี่ด้วยคำอธิบายสองคำที่น่าสนใจ:

• ผู้ที่ไม่เข้ากับโลกหนังสือ

• พนักงานของ Anthropic จำนวนไม่น้อยดูเหมือนเป็นบุตรหลานของนักเขียนนิยายหรือกวี

กล่าวคือ คนที่นี่ไม่ค่อยเหมือนชนชั้น elite แบบซิลิคอนแวลลีย์ทั่วไป หรือผู้ชายสายเทคนิคสายวิทยาศาสตร์ตามภาพจำแบบดั้งเดิม แต่กลับมีบรรยากาศแบบนักอ่าน แบบเนิร์ด แบบอุดมการณ์นิยม หลายคนให้ความรู้สึกเหมือนเติบโตขึ้นมาในครอบครัวของนักเขียนและกวี

สิ่งนี้สามารถเห็นได้จากชื่อโมเดล Claude: Haiku, Sonnet, Opus ซึ่งตามลำดับหมายถึงวัฒนธรรม俳句ที่กระชับ บทกวีโซเนตของเชกสเปียร์ และผลงานขนาดใหญ่ในบริบทคลาสสิก

ในทางตรงกันข้าม GPT-4 / 4o / o1 ของ OpenAI ใช้ชื่อตามรหัสวิศวกรรม ในขณะที่ Gemini Ultra / Pro / Flash ของ Google ใช้ชื่อตามสายผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิม ซึ่งสามารถบ่งชี้บางอย่างได้

หัวหน้า Claude Code คือ Boris ยังเคยพูดถึงรายละเอียดที่น่าสนใจในพอดีค์หนึ่ง:

มื้อเที่ยงแรกของเขาที่ Anthropic เขาพูดถึงหนังสือเล่มหนึ่งที่ค่อนข้างหายาก ผู้แต่งคือเขียนวิทยาศาสตร์แฟนตาซีแบบเข้มข้น Greg Egan

หนังสือเล่มนั้นหายากแค่ไหนหรือ? เขาไม่เคยพบใครเลยที่อ่านมันมาก่อน

เขาพูดถึงจุดฮีโร่ในหนังสือแบบไม่ได้ตั้งใจในโต๊ะอาหาร แต่คนที่นั่งอยู่ทั้งหมดก็เข้าใจทันที

สิ่งนี้ทำให้เขาตกใจมาก และทำให้เขารู้สึกว่าตัวเองมาถูกที่แล้ว

ผู้ที่ชื่นชอบวิทยาศาสตร์แฟนตาซีมักมีความห่วงใยด้านมนุษยธรรมและหน้าที่ทางประวัติศาสตร์อันยิ่งใหญ่ และมีความสามารถในการวิเคราะห์ผลกระทบจากปีกผีเสื้อได้ดีกว่า

ความเห็นพ้องต้องกันที่อิงจากความสนใจในการอ่าน ทำให้เขารู้สึกมั่นใจยิ่งขึ้น ที่นี่อาจเป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการผลักดันขอบเขตของ AI

วัฒนธรรมถูกสถาปนาขึ้นอย่างไร

คำถามถัดไปคือ วัฒนธรรมที่บริสุทธิ์และเกือบเป็นลัทธิแบบนี้ ยังคงรักษาไว้ได้อย่างไร

ในที่สุดแล้ว Anthropic ไม่ใช่ห้องทดลอง AI ขนาดเล็กอีกต่อไป แต่เป็นบริษัทขนาดใหญ่ที่มีพนักงาน 3,000 คน และยังคงรักษาความเข้มข้นของวัฒนธรรมไว้ได้ในขณะที่เติบโตเร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา

ดาริโอพูดตรงๆ ว่าเขาจะใช้เวลาประมาณหนึ่งในสามถึง 40% เพื่อให้มั่นใจว่าวัฒนธรรมของ Anthropic ดี

แม้ว่าจะมีงานอีกมากมายที่ต้องทำในด้านเทคนิค ผลิตภัณฑ์ การระดมทุน และความสัมพันธ์ระหว่างรัฐกับธุรกิจ แต่เขาเชื่อว่างานที่มีแรงเหวี่ยงสูงกว่าของเขานั้นคือการทำให้ Anthropic เป็นสถานที่ที่มีความเป็นหนึ่งเดียวสูง และเป็นที่ชื่นชอบของผู้เชี่ยวชาญชั้นนำ

เมื่อแปลงเป็นการปฏิบัติจริง มีจุดต่อไปนี้:

1. มาตรฐานการรับสมัครพิเศษ

Anthropic กำลังรับสมัครงาน ซึ่งไม่ได้ใช้แนวทางเดียวกับ AI labs หลายแห่ง

ในทางหนึ่ง ด้านความชอบด้านบุคลากร ต่างจากบริษัทส่วนใหญ่ที่แข่งขันกันจ้างบุคคลชื่อดัง Anthropic กลับมีแนวโน้มรับคนที่ถูกมองข้าม พวกเขาให้ความสำคัญกับหลักฐานโดยตรงเกี่ยวกับความสามารถมากกว่าป้ายกำกับภายนอก เช่น “คุณเคยทำวิจัยด้วยตัวเองหรือไม่ เขียนบล็อกที่มีความเข้าใจลึกซึ้งจริงๆ หรือมีส่วนร่วมอย่างมีสาระต่อชุมชนโอเพนซอร์สหรือไม่” เป็นต้น

ในอีกด้านหนึ่ง Anthropic มีการคัดกรองวัฒนธรรมอย่างเข้มงวดมาก พวกเขาจะมีรอบสัมภาษณ์วัฒนธรรมโดยเฉพาะหนึ่งรอบ ใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงในการถามคำถามเชิงสถานการณ์ 15-20 ข้อ

ตามข้อสอบสัมภาษณ์ที่แพร่กระจายบนอินเทอร์เน็ต เน้นตรวจสอบสามจุดหลัก:

(1) คุณจะจริงจังกับ safety mission จริงๆ ไหม

คำถามการคัดเลือกที่พบบ่อยที่สุดข้อหนึ่งคือ: หาก Anthropic ตัดสินใจไม่เปิดตัวโมเดลเนื่องจากไม่สามารถรับประกันความปลอดภัยได้ คุณยินดีรับสภาพหุ้นของคุณเป็นศูนย์ไหม?

(2) คุณเป็นคนที่น่ารักและมีอีโก้เล็กๆ ไหม

รวมถึงความเมตตา ความเห็นอกเห็นใจ ทักษะการเข้ากับผู้อื่น และความสามารถในการยอมรับความไม่รู้และข้อผิดพลาดของตนเอง

(3) คุณสามารถจัดการความซับซ้อนได้ไหม

ปัญหาจำนวนมากที่ Anthropic จัดการภายในนั้นซับซ้อนและหลากหลายมาก พวกเขาให้ความสำคัญกับการมีความคิดเชิงระบบของบุคคล ความสามารถในการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งถึงผลกระทบระดับที่สองของสิ่งต่างๆ และการพิจารณาว่าการตัดสินใจหนึ่งๆ จะส่งผลต่อส่วนอื่นๆ อย่างไร

พวกเขาใช้เวลามากในการทำ “การคัดกรองแบบย้อนกลับ” รวมถึงตัดสินใจละทิ้งนักพัฒนา 10x ที่ดีที่สุดจำนวนมาก รัหุล ปาติล อดีต CTO ของ Stripe ได้กล่าวว่า ก่อนเข้าร่วม Anthropic เขาได้พูดคุยกับ CTO ของ Anthropic ในเวลานั้นเป็นเวลานาน

ฝ่ายตรงข้ามไม่เพียงแต่ไม่ได้劝说ให้เขาเข้ามา แต่ยังใช้เวลาสองสามสัปดาห์อย่างตั้งใจเพื่อพูดคุยกับเขาซ้ำแล้วซ้ำเล่าเกี่ยวกับเหตุผลว่าทำไมเขาจึงไม่ควรเข้าร่วม Anthropic โดยแนะนำอย่างสุภาพว่า ยกเว้นว่าคุณจะมีวัฒนธรรมและภารกิจที่สอดคล้องกันอย่างแท้จริง ไม่คุ้มค่าที่จะมา

ดังนั้นตรรกะการรับพนักงานของ Anthropic ไม่ได้เป็นการจ้างคนที่เก่งที่สุดให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ แต่เป็นการคัดคนที่ไม่เหมาะสมออกให้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้ “เราเก่งมากในการคัดคนที่มาเพราะเงินและชื่อเสียงออก”

เมื่อเทียบกับสิ่งนี้ OpenAI ได้เลิกทำการสัมภาษณ์วัฒนธรรมเฉพาะทางแล้วหลังจากบริษัทเติบโตขึ้น ซึ่งมีรายงานว่าก่อให้เกิดปัญหาด้านการบริหารจัดการบางประการ

จุดนี้แสดงให้เห็นชัดเจนในรอบการจ้างงานของ Meta เมื่อปีที่แล้ว ต่อหน้าข้อเสนอที่ Meta ให้มาอย่างมหาศาล ปฏิกิริยาของ OpenAI ดูเหมือนเป็นมาตรฐานของตลาด: เสนอข้อเสนอตอบกลับ ส่งโบนัสคงไว้ และยกเลิก vesting cliff สำหรับพนักงานใหม่ เพื่อให้หุ้นตกเป็นของพวกเขาเร็วขึ้น

การตอบสนองของ Anthropic นั้นเป็นแบบ Anthropic จริงๆ พวกเขาบอกพนักงานว่า คุณมาที่นี่เพื่อภารกิจเป็นอันดับแรก ไม่ใช่เพื่อเพิ่มราคาของตัวเองอย่างต่อเนื่องในการประมูลภายนอก

เราไม่ได้จ่ายเงินเดือนสูงกว่าเพื่อนร่วมงานที่เก่งเท่ากันถึงสิบเท่าแค่เพราะ Mark Zuckerberg บังเอิญเลือกคุณ นั่นไม่เป็นธรรม ถ้าอยากไปก็ไปเถอะ

ผลสุดท้ายของเรื่องนี้ก็ชี้ให้เห็นชัดเจนเช่นกัน รายงานระบุว่า OpenAI มีคนลาออกประมาณสิบคน ในขณะที่ Anthropic มีคนลาออกเพียงสองคน และทั้งสองคนนี้เป็นพนักงานเก่าที่เคยทำงานที่ Meta มาเป็นเวลา 6 ปีและ 11 ปี

วัฒนธรรมของการแชร์บริบท

Anthropic มีความโปร่งใสในข้อมูลอย่างสูงภายใน

ก่อนอื่น Dario จะเป็นผู้ให้ความหมายอย่างกระตือรือร้น บ่อยครั้ง และซ้ำๆ เขามักจัดการประชุมทั้งบริษัทเพื่อแบ่งปันกับพนักงานทุกคน ด้วยความถี่สูงถึงทุกสองสัปดาห์ ชื่อการประชุมนี้เรียกว่า Dario Vision Quest (แม้แต่ Dario เองก็ขำว่า ชื่อนี้มีลักษณะการเผยแพร่ศาสนาชัดเจนเกินไป ฟังดูเหมือนเขาไปดูดบางอย่างในภูเขาแล้วตื่นรู้)

เขาจะยืนพูดต่อหน้าพนักงานทั้งบริษัทเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมง โดยมักจะมีเอกสารประกอบหนึ่งถึงสามหน้า ซึ่งครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ทิศทางของบริษัท กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม จากนั้นจึงตอบคำถามแบบทันที

พนักงานภายในหลายคนกล่าวว่าเขาพูดตรงไปตรงมาและซื่อสัตย์มาก 「Dario เป็นคนที่ตรงไปตรงมาที่สุดที่ฉันเคยเจอ เขาพูดไม่ได้คำนวณอะไร แต่พูดตามที่คิดจริงๆ」

นอกจากการประชุมทั้งบริษัท เขายังมักเขียนสิ่งต่างๆ จำนวนมากในช่อง Slack ของตัวเอง โดยบันทึกความคิดเล็กๆ น้อยๆ ของเขาอย่างตรงไปตรงมา: อะไรเกิดขึ้นในบริษัทเมื่อเร็วๆ นี้ เขากังวลเรื่องอะไร และเขาคิดเห็นอย่างไรต่อปัญหาที่ทุกคนให้ความสนใจ

วัฒนธรรมเช่นนี้จะทำให้ทุกคนในบริษัทเข้าใจว่าการตัดสินใจถูกทำขึ้นอย่างไร และอะไรควรได้รับความสำคัญสูงสุด ด้วยเหตุนี้ ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แต่ละบุคคลจึงสามารถตัดสินใจแบบกระจายศูนย์ได้อย่างสอดคล้องกัน

ในขณะเดียวกัน ความโปร่งใสนี้ไม่ใช่การถ่ายทอดแบบทางเดียว แต่สามารถถูกตั้งคำถามได้ 有人在 All Hands 听完 Dario 的分享，觉得不认同，直接跑到 Dario 的 notebook channel 里公开说「我不同意你这个判断」，然后当场展开一场辩论。公开挑战领导层是被鼓励的。

ยิ่งไปกว่านั้น วัฒนธรรมการเขียนชุดนี้ไม่ได้เป็นของ Dario เพียงคนเดียว แต่เป็นกลไกการคิดที่ทุกคนมีส่วนร่วม

ใน Anthropic หลายคนมีช่องโน้ตบุ๊กส่วนตัว คล้ายกับฟีด Twitter ส่วนตัว ที่บันทึกอย่างต่อเนื่องว่าพวกเขากำลังคิดอะไร ทำอะไร หรือมีความคืบหน้าอะไรบ้าง ผู้อื่นสามารถติดตาม ดู และเข้าร่วมอภิปรายได้

พนักงานหลายคนเคยประเมินว่าชอบวัฒนธรรมการเขียนของบริษัท ซึ่ง Slack เป็นคลังสมบัติขนาดใหญ่ที่มีเรื่องต่างๆ มากมายเกิดขึ้นบนแพลตฟอร์มนี้

ดังนั้น Anthropic ดูเหมือนจะได้รับการเลี้ยงดูให้มีดินที่เหมาะสมสำหรับการจัดเรียงภายในองค์กร โดยโครงการ ความเห็น และแนวคิดของทุกคนมีความโปร่งใสและไหลเวียนเพียงพอ จนเคยมีผู้หนึ่งกล่าวว่าข้อมูลทางการเงินก็โปร่งใสเช่นกัน

แต่ในทางตรงกันข้าม การรักษาความลับทางเทคนิคทำอย่างเข้มงวด ได้ยินมาว่าบางทีทีมต่างๆ อาจถูกแยกออกจากกันอย่างตั้งใจ และไม่ค่อยได้รับประทานอาหารร่วมกัน

ผลลัพธ์คือ นักวิจัยจากคู่แข่งบางรายจะรู้สึกเสียดายและสะท้อนว่า ความรู้สำคัญทั้งหมดที่นี่กระจายอยู่ในสมองของผู้คนต่างกัน ไม่สามารถสร้างภาพรวมทั้งหมดได้เพียงแค่จ้างตัวคนบางส่วนมา

3. ผู้ก่อตั้ง 7 คนมีสิทธิ์เท่าเทียมกัน โครงสร้างการก่อตั้งนั้นเป็นกลไกทางวัฒนธรรมเอง

โครงสร้างการก่อตั้งของ Anthropic มีการออกแบบที่ขัดกับหลักการทางธุรกิจทั่วไป: มีผู้ก่อตั้ง 7 คน และในขณะนั้น Dario ยังตัดสินใจอย่างเด็ดขาดที่จะให้ทุกคนมีส่วนแบ่งหุ้นเท่ากัน แทนที่จะเอาส่วนแบ่งมากกว่าสำหรับตัวเอง

ในขณะนั้น ทุกคนต่าง劝他ว่าสิ่งนี้จะเป็นหายนะ ไม่อย่างนั้นก็จะมีความไม่ชัดเจนในการควบคุมและแรงจูงใจผิดเพี้ยน บริษัทจึงอาจแตกสลายจากความขัดแย้งภายใน

แต่ดาเรียว่า บริษัทไม่ได้หมุนรอบผู้ก่อตั้งคนใดคนหนึ่ง แต่หมุนรอบภารกิจ และสิทธิ์การถือหุ้นเท่ากันคือหลักฐานที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้ที่สุดของแนวคิดนี้

พวกเขาทั้งหลายร่วมงานกันมานานหลายปีแล้ว และไว้วางใจกันอย่างสูง การถือหุ้นและสิทธิเท่ากันไม่ใช่การออกแบบสิทธิการบริหารจัดการ แต่เป็นการพิสูจน์ถึงความมุ่งมั่น และกลไกการแพร่กระจายวัฒนธรรม

ผู้ร่วมก่อตั้ง 7 คน คล้ายกับจุดจำลองวัฒนธรรม 7 จุด ที่สามารถส่งต่อค่านิยมไปยังกลุ่มผู้คนที่กว้างขึ้นในเส้นทางต่างๆ กัน ดังนั้น แม้บริษัทจะขยายตัว ก็จะไม่ทำให้วัฒนธรรมเริ่มต้นจางหายไป

เมื่อเปรียบเทียบกัน ทีมผู้บริหารของ OpenAI แท้จริงแล้วมีความไม่แน่นอนมาโดยตลอด โดยทีมผู้ก่อตั้ง 11 คนต่างก็ลาออกไปทีละคน ขณะนี้เหลือเพียง Sam Altman, Greg Brockman และ Wojciech Zaremba เท่านั้น

而新上任的高管团队更加不稳定：自 26 年年初至今，产品负责人 Fidji 请假，市场负责人因健康原因离职，传播负责人被撤职，运营负责人被调岗，财务负责人也被边缘化...

4. เน้นย้ำอย่างมากถึง one team หลีกเลี่ยงการเกิดจุดอำนาจแยกย้าย

CTO ของ Anthropic เคยพูดในพอดีคัลว่า ห้องปฏิบัติการ AI โดยรวมนั้นแตกต่างจากบริษัททั่วไปอย่างมากในแง่ของแนวทางแบบ bottom-up มันเป็นรูปแบบการจัดองค์กรแบบพีระมิดกลับ ซึ่งอำนาจและแนวคิดไหลเวียนจากล่างขึ้นบน

งานที่สำคัญที่สุดเกิดขึ้นที่จุดหน้าสนาม เพราะบุคคลที่อยู่จุดหน้าสนามใกล้ชิดกับพฤติกรรมการเกิดขึ้นของ AI ที่สุด พวกเขาดำเนินการทดลองทุกวันและมีความเข้าใจโดยตรงว่าโมเดลสามารถทำอะไรได้บ้าง ไอเดียผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เกิดจากบุคคลที่อยู่จุดหน้าสนาม ไม่ใช่ถูกขับเคลื่อนโดยแผนงานของผู้บริหาร

แต่นี่ก็มีปัญหาหนึ่ง นั่นคือเมื่ออำนาจในการตัดสินใจถูกกระจายไปแล้ว แต่ละทีมจะง่ายต่อการยึดติดกับความตระหนักในปัญหาและฟังก์ชันคุณค่าของตนเอง จนกลายเป็นป้อมปราการที่ขัดแย้งกันเอง

จุดเด่นของ Anthropic คือมันตระหนักตั้งแต่เนิ่นๆ ว่า หากการตัดสินใจต้องกระจาย ควรสร้างความเป็นหนึ่งเดียวกันอย่างมีสติ Dario ไม่ต้องการให้ทีมด้านความปลอดภัยพูดเพียงว่าความปลอดภัยสำคัญที่สุด ทีมด้านผลิตภัณฑ์พูดเพียงว่าผลิตภัณฑ์สำคัญที่สุด แล้วผลักความขัดแย้งทั้งหมดให้ผู้บริหารระดับสูงตัดสินใจ

แนวคิดการจัดการหลักของเขาคือการกระจายการตัดสินใจแลกเปลี่ยนให้กับแต่ละบุคคล ทำให้ทุกคนมีมุมมองของผู้ก่อตั้งเล็กน้อย ทุกคนเพียงแค่มีส่วนร่วมในกระบวนการประมวลผลการแลกเปลี่ยนครั้งใหญ่เดียวกันในตำแหน่งของตนเอง

ดังนั้นพวกเขาจึงเน้นย้ำอย่างมากเกี่ยวกับการเป็นทีมเดียว และออกแบบระบบต่างๆ เพื่อลดความแตกต่างของหน้าที่ เช่น ไม่มีการแบ่งตำแหน่งสำหรับผู้บริหารระดับต่ำกว่า ทุกคนเรียก统一ว่า member of technical staff โดยตั้งใจลดทอนการนิยามตัวตนเช่น “นักวิจัย vs วิศวกร”、“ระดับสูง vs ระดับต่ำ”、“สถาปนิก vs ผู้ดำเนินการ”

สิ่งนี้แตกต่างอย่างชัดเจนจาก OpenAI ซึ่งมีวัฒนธรรมนักวิจัยที่แข็งแกร่งกว่าเสมอ และมีลำดับชั้นที่ชัดเจนภายในองค์กร: นักวิจัย > วิศวกรวิจัย > วิศวกรซอฟต์แวร์

ดังนั้นผลิตภัณฑ์มักถูกวิจัยครอบงำและไม่ได้รับอำนาจต่อรองมากนัก เมื่อเกิดความขัดแย้ง ทีมวิจัยก็ไม่ยินดีร่วมมือกับผลิตภัณฑ์

ในด้านนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ OpenAI มีลักษณะเด่นคือขับเคลื่อนโดยนักวิจัย: มักจะเป็นทีมวิจัยที่สร้างผลงานใหม่ขึ้นมา ก่อนที่ทีมผลิตภัณฑ์จะได้รับอีเมลแบบฉุกเฉิน และเริ่มหาตะปูเพื่อตีด้วยค้อน

ในขณะเดียวกันที่ Anthropic ทีมผลิตภัณฑ์และทีมโมเดลทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น ผลิตภัณฑ์จึงสามารถกลับไปมีอิทธิพลและกำหนดความสามารถของโมเดลได้

นี่ก็เป็นอีกหนึ่งเหตุผลที่ผลิตภัณฑ์ของ OpenAI ไม่แข็งแรงเท่า Anthropic

คำถามถัดไปคือ ทำไม Anthropic จึงสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เป็นเอกลักษณ์นี้?

อาจพิจารณาจากสองมุมมอง:

หนึ่ง ข้อกำหนดของธุรกิจเอง

ฉันจำได้ว่าสองปีก่อน ได้ยินการแบ่งปันจากหัวหน้าฝ่ายทรัพยากรบุคคลของบริษัทชั้นนำ ซึ่งประทับใจฉันมาก และทำให้ฉันเริ่มคิดอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความหมายของวัฒนธรรมองค์กร

แก่นแท้ของวัฒนธรรมองค์กรคือ: รูปแบบพฤติกรรมของพนักงานที่ช่วยให้บริษัทประสบความสำเร็จเป็นปัจจัยสำคัญ

ดังนั้นหลักการพื้นฐานแรกของวัฒนธรรมองค์กรคือ ลักษณะธุรกิจกำหนดวัฒนธรรมองค์กร

ตัวอย่างเช่น ไบต์ดานซ์และหัวเว่ยเป็นบริษัทที่มีความสามารถด้านองค์กรสูงมาก แต่หากสลับระบบองค์กรของทั้งสองบริษัทเข้ากัน ไม่นานทั้งสองบริษัทก็จะล้มละลาย เพราะพวกเขากำลังอยู่ที่ขั้วตรงข้ามของสเปกตรัมเดียวกัน: ไบต์ดานซ์เน้น “กล้าเป็นผู้นำ” ขณะที่หัวเว่ยเน้น “กล้าเป็นผู้ตาม” หนึ่งให้คุณค่ากับนวัตกรรม ส่วนอีกแห่งให้คุณค่ากับประสิทธิภาพ

นี่ไม่เกี่ยวกับการตัดสินคุณค่า แต่เป็นผลมาจากลักษณะธุรกิจ ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เช่นกัน ฮัวเว่ยผลิตสิ่งอย่างสถานีฐานและชิป ซึ่งหากเกิดปัญหา ค่าใช้จ่ายในการเรียกคืนอาจกินหมดกำไรทั้งปี ในขณะที่ ByteDanceต่างออกไป เพราะเป็นธุรกิจที่มีวัฏจักรสั้นและสายการผลิตสั้น สามารถรันเวอร์ชันได้หลายสิบเวอร์ชันในหนึ่งสัปดาห์ ถ้าผิดก็แก้ แก้แล้วก็ปล่อยออกอีก

ดังนั้นไบต์ได้สามารถส่งเสริมการสร้างนวัตกรรมและเลือกใช้แนวทาง “บริบท ไม่ใช่การควบคุม” แต่หัวเว่ยไม่สามารถทำได้ สำหรับหัวเว่ย การสร้างนวัตกรรมเร็วเกินไปอาจกลายเป็นภาระ จุดแข็งที่แท้จริงของหัวเว่ยคือการก้าวข้ามและทับถมคู่แข่งอย่างค่อยเป็นค่อยไป หลังจากที่ตลาดแสดงให้เห็นถึง PMF ผ่านความสามารถในการจัดการองค์กรและทรัพยากรของตนเอง

กลับมาพูดถึง Anthropic อีกครั้ง

ในการแข่งขันด้าน AI ความได้เปรียบหลักคือความสามารถในการให้ “คนเก่งทำงานที่สกปรก” โดยเฉพาะในทิศทางการเขียนโค้ดและ Agentic ดูเหมือนเป็นการแข่งขันด้านความสามารถของโมเดล แต่เมื่อมองลึกลงไป แท้จริงแล้วเป็นการแข่งขันด้านความสามารถทางวิศวกรรม มันไม่ใช่ปัญหาที่แก้ได้ด้วยการมีอัจฉริยะเพียงไม่กี่คนที่มีไอเดียแจ่มใส แต่เป็นงานวิศวกรรมระบบจำนวนมากที่สกปรก ยุ่งยาก และละเอียดซับซ้อน

อุปสรรคที่สำคัญที่สุดคือข้อมูล

ข้อมูลแชทในอดีตเป็นเพียงข้อมูลข้อความธรรมดา แต่ข้อมูลการเขียนโปรแกรมและข้อมูลแบบ Agentic ซับซ้อนกว่า เพราะไม่เพียงแต่เป็นบันทึกการสนทนา แต่ยังรวมถึงงานที่ต้องทำ การตั้งค่าสภาพแวดล้อม เส้นทางการดำเนินการ และระบบการประเมินและการตรวจสอบทั้งชุดสุดท้าย

นี่คืองานที่หนักและเหนื่อยทั้งหมด ทำให้ดีแล้วสำคัญมาก แต่มันไม่เหมือนการเผยแพร่บทความวิจัยหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ ที่สามารถกลายเป็นช่วงเวลาเด่นของตัวคุณได้

จากข้อมูลที่เราได้รับจากการพูดคุยกับนักวิจัยบางส่วน ปัญหาที่สำคัญที่สุดของ OpenAI ในวันนี้คือมันยากที่จะจัดระเบียบคนเก่งๆ หลายร้อยคนให้ทำงานอย่างตั้งใจกับข้อมูลและทำงานที่ไม่น่าสนใจ

OpenAI รับคนที่อยู่จุดสูงสุดของห่วงโซ่การให้คุณค่า พร้อมพื้นหลังที่ดีและจิตใจที่สูงส่ง ทุกคนจึงมีแนวโน้มอยากทำสิ่งของตัวเองตั้งแต่ศูนย์ถึงหนึ่ง มากกว่าจะรับงานจัดการปัญหาหรือเติมข้อมูล

OpenAI 以往之所以如此成功，是因为它确实凭借一些核心范式的突破取得了巨大的领先优势，但正如姚顺宇在最近的访谈中所说：「个人英雄主义的时代已经过去了」，「AI 这件事不太需要聪明……最重要的特质是可靠、做事细致」

ในเวลานี้ จะเห็นได้ชัดว่าบรรยากาศของ Anthropic ที่มีอีโก้ต่ำ มีความเป็นหนึ่งเดียวสูง และขับเคลื่อนด้วยภารกิจ จะทำให้ข้อได้เปรียบเด่นชัดยิ่งขึ้น

มีข่าวว่า Jared Kaplan ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ยังคงนำทีมตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเองทุกวัน และการทำความสะอาดข้อมูลนั้นละเอียดมากจนไม่มีบริษัทใดสามารถทำได้เช่นนี้

(นี่ยังอธิบายปรากฏการณ์หนึ่ง: โมเดลของ OpenAI แข็งแกร่งที่สุดในปัญหาการเขียนโค้ดระดับการแข่งขัน เพราะงานประเภทนี้ส่วนใหญ่เป็นปัญหาการวิจัย แต่มักจะไม่ดีเท่า Anthropic ในงานแบบ agentic ที่ใช้ในชีวิตประจำวัน เพราะงานเหล่านี้เป็นปัญหาด้านวิศวกรรมมากกว่า ซึ่งทดสอบข้อมูล ระบบ และรายละเอียดการดำเนินการ)

สอง、 ที่มาของทีมผู้ก่อตั้ง

ค่านิยมของบริษัทสามารถถือเป็นส่วนหนึ่งของค่านิยมของผู้ก่อตั้ง เช่น รูปแบบวุ่นวายของหม่าหยูน ความอ่อนโยนและเปิดกว้างของหม่าฮว่าเติง ความเน้นด้านความงามของสตีฟ จ็อบส์ และวินัยแบบทหารของเรน เจิ้นเฟย

หากพูดให้แม่นยำกว่านั้น ค่านิยมของผู้ก่อตั้งมักมาจากสองส่วน: ส่วนหนึ่งคือสิ่งที่ผู้ก่อตั้งเชื่อมาแต่เดิม อีกส่วนคือสิ่งที่พวกเขาเคยเกลียดชังอย่างลึกซึ้ง

สิ่งแรกกำหนดว่าคุณต้องการเป็นอย่างไร สิ่งที่สองกำหนดว่าคุณไม่ต้องการกลับไปเป็นอย่างไรอีกเลย

Anthropic ชัดเจนว่าทั้งสองอย่างมีอยู่ และพลังในการปรับรูปแบบของ后者 อาจใหญ่กว่า前者 สามารถดูประสบการณ์ของ Dario อย่างสั้นๆ:

ดาริโอเริ่มสัมผัสกับ AI ที่ห้องปฏิบัติการ AI ของไบดู โดยเขาได้สังเกตเห็น scaling laws เป็นครั้งแรกและค่อยๆ เป็นผู้เชื่อถือ scaling laws อย่างแน่วแน่ แต่หลังจากไบดูบรรลุความก้าวหน้า ความขัดแย้งภายในเกี่ยวกับอำนาจและการจัดสรรทรัพยากรก็เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และทีมสุดท้ายก็ถูกยุบ

ต่อมาดาเรียได้เข้าร่วม OpenAI โดยมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในการขับเคลื่อนซีรีส์ GPT OpenAI เคยมอบพลังการประมวลผล 50%-60% ของบริษัททั้งหมดให้เขา เพื่อให้เขาเป็นผู้นำหลักในโครงการ GPT-3

เนื่องจากดาเรียวเป็นบุคคลที่มีคุณค่าและทัศนคติส่วนตัวที่ชัดเจน ความขัดแย้งทางแนวคิดกับบุคลากรคนอื่นๆ ของ OpenAI จึงค่อยๆ เริ่มปรากฏขึ้น

ตัวอย่างเช่น กรีก บร็อกแมน เคยเสนอความคิดที่น่าตกใจว่า ในอนาคตสามารถขาย AGI ให้กับประเทศที่มีอาวุธนิวเคลียร์ในคณะมนตรีความมั่นคงแห่งสหประชาชาติ ดาเรียโอได้ยินแล้วแทบจะลาออกทันที เพราะเขาเห็นว่านี่ไม่ใช่เพียงความขัดแย้งทางธุรกิจ แต่เป็นปัญหาคุณค่าพื้นฐาน

เกรกและดาเรียโอไม่ค่อยเข้ากันมานานหลายปี แซม อัลต์แมน จึงอยู่ตรงกลางเพื่อปรับความเข้าใจ แซมใช้ความสามารถที่เขาเก่งที่สุดในเวลานั้น คือทำให้แต่ละฝ่ายรู้สึกว่าเขาจริงๆ แล้วอยู่ข้างพวกเขา มองในระยะสั้น นี่คือศิลปะการสมดุล; แต่ในระยะยาว นี่คือการใช้ความไว้วางใจเกินตัว ต่อมาเมื่อทุกคนตรวจสอบข้อมูลอีกครั้ง จึงพบว่า สิ่งที่แซมสัญญาไว้กับดาเรียโอและสิ่งที่เขาสัญญาไว้กับเกรกนั้นไม่เหมือนกันเลย

ค่อยๆ ดาเรียโอได้ก่อตั้งกลุ่มพันธมิตรที่แน่นแฟ้นภายในบริษัท โดยบางคนที่ชื่นชอบแพนด้าจึงเรียกกลุ่มเล็กๆ นี้ว่า “the pandas” ความขัดแย้งระหว่างพวกเขาและผู้นำของ OpenAI ในประเด็นต่างๆ เช่น ทิศทางการดำเนินงานและการจัดการองค์กร ได้ทวีความรุนแรงขึ้นจนกลายเป็นการต่อสู้ทางการเมืองที่รุนแรง

ระหว่างผู้บริหารระดับสูงเคยเกิดการโต้เถียงอย่างรุนแรงครั้งหนึ่ง Sam กล่าวหาว่า Dario และ Daniela (น้องสาวของ Dario หนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ในเวลาต่อมา) จัดการรวบรวมข้อเสนอแนะเชิงลบเกี่ยวกับเขา; ทั้งคู่ปฏิเสธ และเรียกแหล่งข่าวที่ Sam อ้างถึงมาตรวจสอบทันที ผลลัพธ์คือผู้นั้นระบุว่าไม่รู้เรื่องนี้เลย แต่ Sam ก็กลับปฏิเสธว่าไม่เคยกล่าวคำกล่าวหาดังกล่าวมาก่อน

เรื่องนี้ทำให้พี่น้องดาเรียสูญเสียความเชื่อมั่นอย่างสิ้นเชิง และทั้งสองฝ่ายทะเลาะกันตรงนั้นทันที

ยังมีดราม่าภายในอีกมากมาย สรุปแล้ว Dario ได้ยกระดับความขัดแย้งระหว่างสองฝ่ายไปสู่วิกฤตความเชื่อมั่นทางศีลธรรม เขาเชื่อว่าบริษัทที่มีเทคโนโลยีที่ทรงพลังเช่นนี้ ผู้นำต้องเป็นคนซื่อสัตย์และน่าเชื่อถือ หากผู้นำไม่ซื่อสัตย์ ก็เท่ากับเป็นการเสริมแรงให้กับทิศทางที่อันตราย

ดังนั้น ดาเรียจึงจาก OpenAI พร้อมกับเพื่อนร่วมทีมหลักบางส่วนของ GPT-3 เพื่อก่อตั้ง Anthropic ที่เรารู้จักในวันนี้

ดังนั้น วัฒนธรรมของ Anthropic ในวันนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเพียงเพราะ Dario เกิดมาเป็นแบบนั้น แต่สำคัญกว่านั้นคือ มันได้สัมผัสกับการต่อสู้ทางการเมืองสองครั้งกับ Baidu และ OpenAI โดยตรง มันรู้ดีว่ากลุ่มคนฉลาดที่มีอีโก้แข็งแรงสามารถแยกออกกันได้ง่ายเพียงใดจากความขัดแย้งเรื่องทรัพยากรและคุณค่า ดังนั้นพวกเขาจึงต่อมาสร้าง Anthropic ในทิศทางตรงกันข้ามโดยสัญชาตญาณ:

เนื่องจากได้เห็นว่าศิลปะของการสมดุลสามารถใช้ความไว้วางใจเกินขอบเขต จึงเน้นย้ำถึงความจริงและการโปร่งใส

เคยเห็นการต่อสู้ทางการเมืองที่รุนแรงขึ้น จึงสนับสนุนให้ทุกคนเปิดเผยความขัดแย้งตั้งแต่เนิ่นๆ

เคยเห็นองค์กรแตกสลายจากความขัดแย้งทางความเชื่อ จึงได้ตั้งกระบวนการคัดกรองวัฒนธรรมอย่างเข้มงวด;

เคยเห็นการแย่งชิงอำนาจของซูเปอร์สตาร์ จึงเน้นย้ำการไม่มีอีโก้สูง และไม่ชอบเชิญบุคคลชื่อดัง

วัฒนธรรมองค์กรของ Anthropic ในวันนี้ ส่วนใหญ่เป็นผลต่อต้านจากประสบการณ์ที่เคยเกิดขึ้นกับ Baidu และ OpenAI ในอดีต

03. สรุป

ถ้าจะสรุปสั้นๆ Anthropic และ OpenAI แท้จริงแล้วเป็นบริษัทที่มีพื้นฐานต่างกันอย่างชัดเจน บริษัทแรกเป็นองค์กรแบบลัทธิที่มีอุดมการณ์ สัญชาตญาณชัดเจน และมีความเป็นหนึ่งเดียวสูง ในขณะที่อีกบริษัทหนึ่งเป็นแพลตฟอร์มยักษ์ที่ขับเคลื่อนด้วยความทะเยอทะยาน ขยายกิจการหลายด้าน และต่อเนื่องค้นหาจุดระเบิดถัดไป

เพื่อดูได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เราสามารถจัดวางมิติหลักๆ ของทั้งสองบริษัทไว้ด้วยกัน:

อย่างไรก็ตาม แม้จะได้กล่าวถึงข้อดีหลายประการของ Anthropic แต่เราก็ยากที่จะสรุปว่าวัฒนธรรมหนึ่งจะเหนือกว่าอีกวัฒนธรรมหนึ่ง หรือทำนายสถานการณ์ในสามเดือนข้างหน้าได้ โลกของ AI เปลี่ยนแปลงเร็วเกินไป และตอนนี้ OpenAI กลับถูกตลาดประเมินค่าต่ำเกินไป เช่น:

• การเขียนโค้ดได้กลายเป็นเรื่องเปิดเผยแล้ว OpenAI มีแนวโน้มจะตามทัน ขณะนี้แนวโน้มที่ชัดเจนคือนักพัฒนากำลังย้ายจาก Claude Code ไปยัง Codex;

• ความต้องการพุ่งสูงเกินกว่าที่ทุกคนคาดไว้ กำลังประมวลผลกำลังกลายเป็นปัจจัยสำคัญใหม่ ขณะที่ OpenAI ได้ยึดครองทรัพยากรกำลังประมวลผลจำนวนมากกว่า Anthropic ตั้งแต่เนิ่นนาน

วัฒนธรรมการสำรวจอย่างเปิดกว้างของ OpenAI มีข้อได้เปรียบใหญ่ของตัวเอง พร้อมกับที่ OpenAI ยังคงสำรวจและเดิมพันอย่างกล้าหาญต่อไปกับรูปแบบใหม่ๆ ขั้นถัดไปอาจเปลี่ยนสถานการณ์ทั้งหมด

สามารถพูดได้ว่า เมื่อมองย้อนกลับไปสามปีที่ผ่านมาจากปี 2026 Anthropic ได้ทิ้งตัวอย่างที่น่าจดจำไว้ให้กับอุตสาหกรรมทั้งหมด:

ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ การชนะไม่ได้ขึ้นอยู่กับความทะเยอทะยานที่ใหญ่กว่า การสำรวจที่มากกว่า หรือบุคลากรที่แข็งแกร่งกว่า

บางครั้งชัยชนะก็สามารถมาจากการที่น้อยลง: การเดิมพันน้อยลง ความหยิ่งยโสต่ำลง และภารกิจที่ไร้เดียงสา

P.S. เราเองก็อยากรู้ว่าบริษัท AI ชั้นนำอื่นๆ กำลังสร้างวัฒนธรรมองค์กรและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดแบบไหน ยินดีรับฟังเพื่อนๆ ที่มีข้อมูลเชิงลึกและแนวคิดผ่านช่องทางติดต่อด้านล่าง!

อาจเป็นไปได้ว่าบริษัท AI ที่ยิ่งใหญ่ในรุ่นถัดไป จะเริ่มต้นจากนวัตกรรมองค์กรรูปแบบใหม่

Original link

คลิกเพื่อเรียนรู้ตำแหน่งที่律动BlockBeats กำลังรับสมัคร

ยินดีเข้าร่วมชุมชนอย่างเป็นทางการของ律动 BlockBeats:

กลุ่มสมัครรับข้อมูลบน Telegram: https://t.me/theblockbeats

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

บัญชี Twitter อย่างเป็นทางการ：https://twitter.com/BlockBeatsAsia