Стратегічна спрямованість та культура Anthropic забезпечують швидкий рост і збереження талантів

Розбір Anthropic: найкраща AI-компанія, можливо, також є організаційним винаходом
Автор оригіналу: Celia, закордонний єдиноріг

За останній рік Anthropic, ймовірно, була найбільш вартою дослідження компанією в усьому AI-індустрії.

На початку цього року він досяг найшвидшого стрімкого зростання в історії людського бізнесу: ARR зросло з 9 млрд до 45 млрд; якщо постачання обчислювальних потужностей встигатиме, наприкінці року ARR, найімовірніше, досягне 100 млрд, а наступного року — 200–300 млрд, що зровняє його з розміром Meta.

На вторинному ринку його оцінка вже досягла 1 трильйона доларів США, обігнавши OpenAI.

Ми провели багато часу, досліджуючи, як Anthropic змогла обігнати інших.

Нарешті, щоб зрозуміти цю компанію, ключово зрозуміти дві речі:

Одне — це стратегічне рішення, інше — організаційна культура.

Ви, мабуть, вже маєте багато фрагментарних відомостей про це, але не маєте повної картини, тому ця стаття намагається надати більш детальний огляд та відновити цілісну картину.

Можемо пояснити деякі питання, які цікавлять зовнішніх спостерігачів, з точки зору стратегії та організації, наприклад:

• Чому Anthropic змогла у 2021 році зрозуміти, що кодування може бути найважливішим напрямком?

• Як різниця в характерах Даріо та Сема сформувала абсолютно різні стратегічні шляхи двох компаній?

• Чому рівень відтоку персоналу з Anthropic такий низький?

• Чому майже кожен у Anthropic хвалить їхню культуру? Як ця культура зберігається під час швидкого розширення компанії?

Важливість фокусу недооцінена

Спочатку стратегічно OpenAI завжди була більше схожа на компанію, яка хоче все.

У сфері здібностей моделей — математика, наука, програмування, міркування, мультимодальність, інновації в архітектурі — OpenAI активно розвивається.

На продукті Codex, браузери, роботи, корпоративні платформи, розумне обладнання, чіпи та центри обробки даних тощо також одночасно розробляються; згідно з інформацією, кількість проектів у OpenAI колись досягала приблизно 300.

Натомість Anthropic, навпаки, є єдиною з «трьох великих», хто дуже рано відмовився від мультимодальності, ніколи не говорив про інновації в архітектурі, не підкреслював концепції reasoning model, RL, continual learning тощо, а зосередився лише на масштабуванні мовних моделей та виключно на кодуванні, щоб спочатку повністю вдосконалити найважливіші здібності.

Щодо того, чому кодування таке важливе, тепер ринок також розуміє: ключові три пункти:

1. Кодування — це шлях до всього. Більшість завдань у цифровому світі можна виразити за допомогою коду.

2. Програмування — це найкраща здатність для навчання моделі. Результати легко перевірити, цикл зворотного зв’язку короткий, а дані користувачів можуть значно сприяти навчанню моделі.

3. Кодування — це ключовий прискорювач розробки AGI. Тепер лідери в галузі штучного інтелекту вже потрапили в цей прискорювальний цикл: прогрес моделей за один квартал цього року швидший, ніж за попередній рік.

Остаточний результат підтвердив, що кодування — це справді найважливіший напрямок, одна робота перевершує всю династію Тан.

А OpenAI прокинулася лише у березні, припинивши побічні проекти, такі як Sora, і піднявши Coding на перше місце у пріоритетах компанії.

Ми завжди цікавилися: чому Anthropic з самого початку вдалося вибрати саме кодування?

Якщо прослідкувати це, то наполовину це передбачення, а наполовину — удача.

На початкових етапах фінансування Anthropic було дуже складно. Не маючи багато грошей, довелося рухатися до AGI більш ефективними способами.

Спочатку потрібно розповісти історію про вертикальний сценарій, щоб довести, що можна створити комерційний цикл. Тож вони уважно дослідили: якщо доведеться вибрати лише один напрямок, кодування, ймовірно, буде найкращим вибором — спочатку навчити кращу модель кодування → надати її клієнтам у використання → отримати дані про використання в реальних інженерних середовищах → використати їх для покращення навчання моделі. Це може створити ефект літального колеса.

Керівник з росту Anthropic раніше згадував, що бачив внутрішній документ, написаний співзасновником компанії, про те, чому ми повинні зосередитися на написанні коду. Суть у тому, що дата цього документа — 2021 рік, що набагато раніше, ніж хтось знав, якою є справжня ринкова можливість цього напрямку.

Але пізніше ситуація змінилася: фінансування стало легшим, компанія отримала більше ресурсів, і лінія кодування більше не згадувалася — вони спочатку зосередилися на створенні більш універсальної базової моделі.

Поворот відбувся після вибуху популярності ChatGPT. Anthropic усвідомила, що C-бік вже був захоплений OpenAI, і тому, з певним жалем (але, як виявилося пізніше, надзвичайно щасливо), змінила поле битви, зосередившись на B2B.

Цей стратегічний поворот залишається загалом обережним і емпіричним, а не однозначним ризикованим кроком.

Під час навчання Claude 3 Anthropic свідомо підсилювала здібності до програмування, і Sonnet 3.5 отримав добру відгук на ринку.

Потім відбувалося поступове підсилення та перевірка, і всередині команди поступово зміцнилася переконаність у потенціалі кодингу — як з боку комерційної цінності, так і з боку прискорення досліджень. Тому команда почала зосереджено рухатися цим шляхом, причому не лише повністю відмовилася від C-користувачів, але й не розсіювала зусилля на мультимодальність.

Крім того, що стосується фокусу на ринковому напрямку, варто зазначити впевненість у технічній стратегії.

За останні два роки зовнішні відомі дослідники неодноразово стверджували, що закони масштабування досягли межі, а гранична вигода від попереднього навчання вже досягла піку. За нашими спостереженнями та взаємодією з дослідниками з різних лабораторій, Anthropic залишається найбільшою прихильницею законів масштабування серед усіх лабораторій, а також найбільшою з тих, хто найкраще виконав попереднє навчання та роботу з даними, не розсіюючи зусиль на нові парадигми.

З пізнішої перспективи це також було правильним. Велика частина стрибка в здібностях Claude походить із серйозних інвестицій у попереднє навчання.

Але це викликає у нас ще одне питання: чому Anthropic завжди здатна робити вирішувальні вибори у кількох ключових напрямках і зберігати стійкість?

Спочатку, звичайно, є обмеження ресурсів: загальна сума фінансування Anthropic становить приблизно третину від OpenAI, але при глибшому аналізі ці стратегічні розбіжності тісно пов’язані з характером і походженням засновників.

У Anthropic четверо співзасновників — це ключові автори статті про scaling laws; Даріо сам був головним дослідником GPT-3 і раніше вже десять років працював у галузі ШІ, маючи безпосереднє розуміння технологічного прогресу в цій сфері та більше сміливості робити висновки.

Крім того, Даріо — це людина, яка повністю уникне FOMO, навіть її описують як трохи самолюбну та наполегливу, рідко піддаючись ринковій консенсусній думці.

Він сказав це в 2024 році, коли Anthropic ще не досягла стрімкого зростання, і на мою думку, це дуже важливо для розуміння цієї компанії:

За останні десять років я зрозумів найглибший урок: на ринку завжди існує певна консенсусна думка, але, побачивши, як консенсус кілька разів повністю змінювався за одну ніч, я почав зосереджуватися на власних ставках.

Я не знаю, чи ми завжди праві, але, чесно кажучи, навіть якщо ми праві лише 50% часу, це вже дуже цінно, адже ви надаєте те, чого немає у інших.

Це дуже відрізняється від Сема Альтмана, з того, що ми дізналися від деяких людей, що мають доступ до Сема:

1. Сем — один із найамбіційніших засновників, яких лише визнають у Сіліконовій долині, і з самого початку він хотів усе. Крім того, оскільки він раніше працював інвестором у YC, він добре знав метод «посіву багатьох насінин та паралельних ставок», тому в OpenAI виникло безліч побічних напрямків.

2. Сем не має технічного бекграунду і менш добре розуміє технічні напрямки, ніж Anthropic, тому більше покладається на команди, які продвигають роботу знизу вгору. Сем використовує свої сильні сторони у зборі ресурсів, надаючи командам необхідні засоби.

3. Досвід у сфері венчурного капіталу змусив Сема віддавати перевагу проривним, оригінальним ідеям. Тому в культурі OpenAI дуже цінують інновації від 0 до 1, але не приділяють такої ж уваги постійному досконаленню від 1 до 10. Багато продуктів, таких як Sora, браузер Atlas, Voice Mode і інші, не мають послідовності — їх запускають, а потім залишають без уваги.

4. Сем і Марк Чен (головний науковий офіцер) мають характер, при якому вони завжди кажуть «так», але ніколи не кажуть «ні». Побічні завдання: якщо команда наполегливо їх продвигає, вище дають ресурси.

Коли сили OpenAI постійно розсіюються різними побічними проектами, Anthropic може створити перевагу на найважливіших полях битви за принципом «Тянь Цзи змагається з кіньми».

Стратегічна орієнтація Anthropic надала нам інсайт: важливість фокусу недооцінена.

Я згадую один із подкастів, які я слухав минулого року, гостем якого був Девід Сенра, ведучий подкасту Founders. Протягом останніх 8 років він майже нічим іншим не займався, окрім як щотижня досліджувати великих підприємців.

Коли його запитали, якщо він зведе весь досвід підприємництва, витягнутий зі понад 400 біографій засновників, які він прочитав, до одного єдиного елемента, що це буде?

Він відповів: Focus.

Великі підприємці часто не є універсальними відмінниками, а є екстремальними маніяками. Вони визначають один або два найважливіші для себе параметри — наприклад, ціни Costco, досвід дизайну Apple, алгоритми рекомендацій та цикл даних ByteDance — і роблять усе можливе, щоб довести їх до крайньої межі, навіть до рівня, який здається абсурдним для конкурентів.

Тут треба зрозуміти: багато хто вважає себе зосередженим, але насправді не розуміє, що таке зосередженість і яку ціну вона коштує.

Так званий фокус по суті треба розбити на два рівні:

Перше — це здатність оцінювати, що є найважливішим, і бути готовим пожертвувати всім іншим.

Друге — тиск, здатність вкласти переважаючі ресурси, щоб прорвати ключові елементи.

Перше — це питання розуміння, друге — питання волі, обидва необхідні.

Наприклад, коли засновували Google, загальна думка в індустрії інтернету була такою — майбутнє належить «порталам». Такі гіганти пошуку, як Yahoo, заповнювали свої домашні сторінки все більше і більше: новини, погода, покупки, ігри, гороскопи... Кожна функція розглядалася як важіль для підвищення реклами.

Але Google вважає, що інформації буде все більше, і користувачам потрібен не більший портал, а миттєвий доступ до найбільш релевантних відповідей.

Тож, коли інші хотіли, щоб користувачі залишалися довше, Google хотів, щоб користувачі швидше виходили. Тоді домашня сторінка Google була надзвичайно чистою — там не було нічого, крім пошукового поля.

Так само і у бізнес-моделі: Yahoo мала десятки способів монетизації, тоді як Google зосередила всі зусилля на одному механізмі — аукціоні ключових слів у пошуку, і лише через майже десять років почала серйозно розвивати другу лінію бізнесу.

До цього часу один із десяти принципів Google полягає в тому: «It's best to do one thing really，really well».

Суть стратегії — не в тому, щоб добре зрозуміти, що ви вибираєте, а в тому, щоб добре зрозуміти, що ви відмовляєтесь. Я думаю, що більшість людей недостатньо часто кажуть «ні».

02. Культура — це найбільший секретний інгредієнт

Найбільш особливим у Anthropic, можливо, є не стратегія, а організаційна культура.

За останні шість місяців у запеклій боротьбі за таланти в галузі ШІ втрата персоналу в Anthropic значно нижча, ніж у інших ШІ-лабораторіях.

Нижні два графіки є підсумком даних про рух кадрів за 2021–2023 роки.

Перший графік показує відсоток перехідів між різними AI-лабораторіями:

• На кожних 10,6 осіб, які перейшли з DeepMind до Anthropic, лише одна особа повертається до DeepMind.

• На кожних 8,2 людини, які переїхали з OpenAI до Anthropic, лише одна людина переїхала назад до OpenAI.

Другий графік показує відсоток співробітників, які залишилися в компанії через 2 роки після прийняття на роботу.

Рівень збереження кадрів у Anthropic становить 80%, що є найвищим показником серед провідних AI-лабораторій того часу, трохи вищим, ніж у DeepMind — 78%.

Антропік, як більш молодій та швидко змінюваній компанії, зумів досягти вищого рівня збереження персоналу, ніж ветеран DeepMind — це не просто.

Натомість, у OpenAI цей показник становить лише 67%.

Варто зазначити, що ці дані були зібрані ще до того, як OpenAI досягла пікової популярності, а Anthropic взагалі не мала впливу.

Якщо подивитися на новини за останні два роки, привабливість та стабільність талантів Anthropic стануть ще більш очевидними.

Наприклад, недавній вірусний пост у Twitter, де кілька CTO відомих компаній добровільно перейшли до Anthropic на посаду звичайного технічного співробітника (MTS — member of technical staff):

Найбільшою причиною цього, як правило, вважають організаційну культуру Anthropic.

Якщо подивитися на подкасти, записані членами Anthropic, майже кожен з них згадуватиме культуру Anthropic, а деякі навіть вважають цю сектантську культуру найбільшим секретним інгредієнтом Anthropic.

«Я справді вважаю, що культура — це таємна зброя Anthropic, найбільш захищений аспект, який інші компанії не можуть скопіювати. Це не виникає само по собі — лідерство вкладає тут дуже багато зусиль.»

—— Амол Авасаре, керівник з росту Anthropic

Якщо не дивитися на це з окремою свідомістю цього питання, це важко помітити, бо, коли люди розмовляють про культуру або цінності, здається все дуже абстрактним, і зазвичай вважаєш це просто лозунгом. Але якщо об’єднати всі первинні дані та публічні інтерв’ю, це нас справді вразило.

Якщо розглянути це детальніше, три відмінності Anthropic від інших AI-лабораторій полягають у тому, що:

1. Орієнтований на місію

Місія Anthropic — «забезпечити безпечне проходження світом трансформаційного періоду штучного інтелекту», тобто безпека — пріоритет номер один.

Багато компаній стверджують, що їхнім дійством керує місія, але Anthropic ставиться до цього з такою серйозністю, що це майже набуває релігійного характеру.

Це лабораторія frontier, яка має сильне моральне самосвідомлення: вона щиро вірить, що AGI може врятувати світ, і щиро вірить, що AGI може знищити світ, і намагається провести нас крізь вузьку дротяну нитку між цими двома речами.

Борис Черні, керівник Claude Code, раніше сказав: «У Anthropic, якщо ви випадково запитаєте когось у коридорі: „Чому ви тут?“ — відповідь завжди буде safety».

Він і продукт-менеджер Кет Ву минулого року разом залишили Anthropic і перейшли до Cursor, але через два тижні повернулися, оскільки зрозуміли, що дуже скучають по культурі всередині Anthropic — відчуттю, що всі безпосередньо працюють над більшою місією.

Деякі люди, перш ніж приєднатися до Anthropic, ставили під сумнів це, але після того, як увійшли, вони зрозуміли: «Блях, атмосфера всередині ще серйозніша, ніж про це розповідали».

Тут навіть ранні співробітники можуть сказати на зустрічі всієї команди — якщо Anthropic зрештою досягне своєї місії, але компанія виявиться невдалою, це все одно буде добрий результат.

Це пояснює багато чого щодо Anthropic.

У більшості підприємств логіка полягає в тому, що комерційний успіх завжди на першому місці, а місія — лише для вигляду. Але особливість Anthropic полягає в тому, що всередині справді є люди, які ставлять місію вище за існування компанії.

Якщо розглянути те, що насправді робить Anthropic, це також є прикладом поєднання теорії з практикою: наприклад, їхня структура управління через некомерційний трест, дослідження у сфері пояснюваності, численні інвестиції в безпеку, включаючи недавнє відмовлення від контракту на 200 мільйонів доларів США з міністерством оборони США через розбіжності у цінностях — ці аспекти тут не будуть розглянуті докладно.

2. Висока довіра, низьке его

Коли ми спілкуємося з іншими передовими лабораторіями, завжди чуємо багато внутрішньої політики та проблем з фракціями. Лише Anthropic — ні. Навпаки, всі дуже єдні й готові допомагати іншим.

Найдивовижнішим місцем тут є те, що Frontier AI — це місце, де дуже легко виникають зіркові культури та боротьба за ресурси. Дослідники ШІ майже є найрозумнішою та найбільш егоїстичною групою людей у світі; їхня природна мета — запропонувати інший підхід, створити власну школу та прославитися, але ресурси дуже обмежені, тому конфлікти між відділами завжди виникають.

Даніел Фрімен з Google, який приєднався до Anthropic, сказав, що в інших компаніях, що розробляють моделі, внутрішнє середовище схоже на набір самостійних, між собою суперничих князівств, але цього відчуття він «ніколи не мав у Anthropic».

Після того як колишній CTO Stripe Рахул Патіл приєднався до Anthropic минулої осені, він також зазначив, що його найбільше вразила культура тут. важко уявити, щоб група настільки розумних людей одночасно була настільки скромною.

Він навів стандарт: якщо завтра компанія повідомить вам, що найкраще місце для вас — це не продовжувати бути високим менеджером, а стати IC (окремим учасником), бо саме це дасть найбільший внесок у місію, чи ви згодні? Він вважає, що 100% людей у Anthropic зробили б це, не маючи его.

3. Дуже сильний гуманістичний колір

Автор The New Yorker протягом кількох місяців глибоко спостерігав за людьми в Anthropic і залишився з двома дуже цікавими описами:

• Книжкові непридатні

• Невідповідна кількість співробітників Anthropic, схоже, є дітьми письменників або поетів.

Тобто люди тут не схожі на типових силіконових еліт, ні на традиційних технічних фахівців, а скоріше мають інтелектуальний, трохи нердський, ідеалістичний настрій. Багатьом з них вдається відчуватися як тих, хто виріс у сім’ях письменників і поетів.

Це частково видно з назв моделей Claude: Haiku, Sonnet, Opus — вони відповідають стислим хайку, шекспірівським сонетам та величезним творам у класичному контексті.

Як порівняння, GPT-4 / 4o / o1 від OpenAI мають іменування за інженерними номерами, тоді як Gemini Ultra / Pro / Flash від Google — це класичне іменування продуктів. Це досить багато що пояснює.

Борис, відповідальний за Claude Code, також згадував цікавий деталь у подкасті:

Його перший обід у Anthropic він згадав дуже рідкісну книгу автора твердого науково-фантастичного жанру Грега Егана.

Наскільки ця книга нішова? Він раніше не зустрічав жодної людини, яка б її читала.

Він згадав один жарт із книги за обідом, і всі за столом відразу його зрозуміли.

Це вразило його, і він вирішив, що справді потрапив у потрібне місце.

Любителі наукової фантастики часто мають певну велику гуманістичну турботу та історичну відповідальність, а також краще розуміють ефект метелика.

Ця згода, заснована на цікавості до читання, надала йому більше впевненості, що саме тут можна найкраще розширити межі ШІ.

Як культура інституціоналізується

Як ця чиста, майже сектантська культура зберігається?

На відміну від цього, Anthropic вже не є невеликою AI-лабораторією — це велика компанія з 3000 співробітниками, яка одночасно розширюється найшвидшими темпами в історії та зберігає свою культурну щільність.

На це Даріо прямо сказав, що приблизно 1/3 до 40% свого часу він витрачатиме на те, щоб забезпечити добру культуру Anthropic.

Навіть якщо технічно, продуктово, фінансово та у політико-бізнесових зв’язках потрібно зробити безліч справ, він вважає, що його найбільш важливою задачею є створення Anthropic як місця з високою співпрацею, яке приваблює топових фахівців.

У практичному плані це виглядає так:

1. Особливі вимоги до найму

Anthropic набирає персонал, і це не той підхід, що в багатьох AI-лабораторіях.

З одного боку, у виборі кадрів, на відміну від більшості компаній, які борються за відомі імена, Anthropic віддає перевагу аутсайдерам. Вони більше звертають увагу на прямі докази здібностей, наприклад: «Чи проводили ви незалежні дослідження, чи писали справді проникливі блоги, чи зробили суттєвий внесок у спільноти з відкритим кодом» тощо.

З іншого боку, Anthropic має дуже строгий відбір за культурою. Під час співбесід у них окремий етап — культурна співбесіда, протягом години ставлять 15–20 питань у форматі сценаріїв.

Згідно з інтерв’ю-питаннями, що поширилися в мережі, основна увага приділяється трьом пунктам:

(1) Чи ти справді поставиш safety mission на перше місце?

Найбільш типовим відбірним питанням є: якщо Anthropic через неможливість забезпечити безпеку вирішить не публікувати модель, чи ви згодні прийняти, що ваші акції стануть нульовими?

(2) Чи ти nice, егоїстична людина?

Включаючи доброзичливість, емпатію, навички спілкування з людьми, здатність признати власну невідомість та помилки.

(3) Чи зможеш ти впоратися зі складністю?

Багато проблем, які розглядає Anthropic, дуже складні й різноманітні, і вони дуже цінують здатність людини мислити системно, глибоко логічно аналізувати другорядні наслідки та розуміти, як одне рішення впливатиме на інші ланки.

Вони витратили багато часу на «зворотний відбір» при наймі, і через це справді відмовилися від багатьох найкращих 10x розробників. Колишній технічний директор Stripe Rahul Patil згадував, що перед тим, як приєднатися до Anthropic, довго розмовляв із тодішнім технічним директором Anthropic.

Він не намагався переконати його приєднатися, навпаки, витратив кілька тижнів, щоб знову і знову обговорювати з ним, чому варто уникати приєднання до Anthropic, щиро радячи йому не приходити, якщо тільки ви не маєте справжньої згоди щодо культури та місії.

Тож саме логіка найму Anthropic — не найняти якомога більше найсильніших людей, а відфільтрувати непідходящих якомога раніше. «Ми дуже добре вміємо відсікати тих, хто приходить за грошима і славою».

Навпаки, після зростання компанії OpenAI припинила проведення спеціальних інтерв’ю з метою оцінки культури, що, як стверджують, призвело до певних проблем у управлінні.

Це було добре видно під час хвилі рекрутації Meta минулого року. На пропозиції Meta з надзвичайно високою компенсацією OpenAI відреагувала як згідно з загальноприйнятими ринковими звичками: зробила контрпропозиції, виплатила бонуси для збереження персоналу та скасувала кліфф вестингу для нових співробітників, щоб акції швидше переходили до них.

Реакція Anthropic була дуже Anthropic. Вони сказали співробітникам: ви прийшли сюди насамперед через місію, а не для того, щоб постійно піднімати свою ціну на зовнішніх аукціонах.

Ми не будемо платити вам у десять разів більше, ніж вашим таким же відмінним колегам, лише тому, що Марк Цукерберг випадково вибрав вас — це несправедливо. Якщо хочете йти — йдіть.

Остаточний результат цієї справи також дуже показовий. Згідно з інформацією, OpenAI залишили десятки людей, тоді як Anthropic — лише двоє, причому обидва ці люди раніше працювали у Meta протягом 6 і 11 років відповідно.

2. Культура обміну контекстом

У Anthropic дуже високий рівень інформаційної прозорості.

Спочатку Даріо сам активно, часто й повторно забезпечує значення. Він регулярно проводить загальні збори для всіх співробітників компанії — з частотою до разу на два тижні — під назвою Dario Vision Quest (навіть Даріо сам жартує, що ця назва надто явно має проповідницький відтінок і звучить наче після походу в гори, де він щось вдихнув і раптово зрозумів).

Він виступатиме перед усією компанією протягом години, зазвичай з супровідним документом з трьох-чотирьох сторінок, який охоплює напрямок компанії, стратегію продукту, зміни в галузі — все, що завгодно, а потім відповідає на питання прямо на місці.

Багато внутрішніх співробітників кажуть, що він дуже прямолінійний і щиро: «Даріо — найпрямолінійніша людина, яку я коли-небудь зустрічав; він не розраховує свої слова — він просто каже те, що думає».

Крім загальних зборів, він також часто пише багато чого у своєму Slack-каналі, без будь-яких прикрас записуючи свої дрібниці: що відбулося в компанії останнім часом, чого він боїться та як він дивиться на питання, що цікавлять усіх.

Така культура дозволить кожному в компанії зрозуміти, як приймаються рішення, і які справи мають найвищий пріоритет. Внаслідок цього в складній та змінній ситуації кожен окремий індивід зможе приймати відповідні розподілені рішення.

Також ця прозорість не є одностороннім нав’язуванням — її можна заперечувати. Хтось після виступу Даріо на All Hands вирішив, що не погоджується, і безпосередньо опублікував у каналі notebook Даріо: «Я не погоджуюся з цією оцінкою», а потім відразу розпочав дискусію. Публічне заперечення лідерства заохочується.

Більше того, ця письмова культура належить не лише Даріо, а є механізмом мислення, до якого залучені всі.

У Anthropic багато людей мають власні канали notebook, подібні до особистого Twitter feed, де вони щодня записують, що думають, що роблять і які досягнення мають. Інші можуть підписатися, спостерігати або приєднатися до обговорення.

Багато співробітників відзначили, що їм дуже подобається письмова культура компанії — Slack є величезним скарбом, де відбувається багато речей.

Отже, Anthropic здалася створила добру ґрунтову основу для відповідності всередині компанії: кожен проект, погляд і ідея достатньо прозорі та гнучкі, навіть хтось колись здивувався, що фінансові дані також прозорі.

Але навпаки, технічна конфіденційність дуже строга, чути, що деякі групи навіть навмисно ізольовані одна від одної і рідко їдять разом.

Як наслідок, інші дослідники жаліють, що всі ключові знання розсіяні між різними людьми, і неможливо відтворити повну картину, просто залучивши кілька осіб.

3. Сім засновників мають рівні права, структура заснування сама по собі є культурним механізмом

Структура заснування Anthropic має дизайн, що суперечить загальноприйнятій бізнес-логіці: у ній 7 засновників, і Даріо навмисно вирішив надати кожному однакову частку акцій, а не взяти більше собі.

Тоді всі радили йому, що це буде катастрофою, інакше невизначеність влади та неправильна мотивація можуть призвести до розпаду компанії через внутрішні суперечки.

Але Даріо вважає, що компанія не обертається навколо одного засновника, а навколо місії, а рівні права акціонерів — це найбільш непідробний доказ цієї ідеї.

Вони кілька років працювали разом, довіряють один одному, рівні права акціонерів — це не стільки дизайн управління, скільки підтвердження зобов’язань та механізм поширення культури.

7 засновників, як 7 культурних вузлів копіювання, можуть окремо на різних напрямках передавати цінності ширшій аудиторії. Таким чином, навіть при розширенні компанії початкова культура не розмивається.

Порівняно з цим, керівництво OpenAI завжди було дуже нестабільним: 11 членів засновницької команди послідовно залишили компанію, і зараз залишилися лише Сам Альтман, Гріг Брокман і Войтех Заремба.

А новий керівний склад ще нестабільніший: з початку 26 року до теперішнього часу голова продукту Fidji перебуває у відпустці, голова маркетингу залишив посаду через проблеми зі здоров’ям, голова комунікацій був звільнений, голова операцій переведений на іншу посаду, а голова фінансів також був відтіснений...

4. Надзвичайно підкреслюємо одну команду, уникайте утворення фракцій

Генеральний директор Anthropic колись сказав у подкасті, що лабораторії ШІ в цілому значно більш bottom-up, ніж традиційні компанії — це організаційна структура у формі перевернутого піраміди, де влада та ідеї рухаються знизу вгору.

Найважливіша робота відбувається на передовій. Бо саме люди на передовій найближчі до виникнення поведінки ШІ. Вони щодня проводять експерименти і мають найбільш інтуїтивне розуміння того, що може робити модель. Більшість ідей для продуктів виникають саме з боку першої лінії, а не під впливом дорожніх карт керівництва.

Але це також має одну проблему: після делегування права прийняття рішень кожна команда легко замкнується на власній проблемній орієнтації та функції цінностей, перетворюючись на окремі, між собою конфліктні «гірські вершини».

Особливість Anthropic полягає в тому, що вона дуже рано усвідомила: оскільки прийняття рішень має бути розподіленим, потрібно активно створювати єдність. Даріо не хоче, щоб safety говорив лише про те, що безпека найважливіша, а product — про те, що продукт найважливіший, і перекладав усі конфлікти на вищий рівень для прийняття рішень.

Його ключова керівна ідея полягає в тому, щоб розподілити компроміси між кожним окремим індивідом, надавши кожному трохи перспективи засновника — всі просто беруть участь у одній величезній обробці компромісів на своїх посадах.

Тому вони надзвичайно підкреслюють одну команду, а також через різноманітні інституційні механізми зменшують межі між обов’язками — наприклад, під керівництвом немає розрізнення по посадах, всіх об’єднує назва member of technical staff, навмисно зменшуючи ідентифікацію за ролями, такими як «дослідник проти інженера», «старший проти молодшого», «архітектор проти реалізатора».

Це дуже наочно протиставляється OpenAI, де завжди була сильна дослідницька культура та чітка «ієрархія презирства»: дослідник > інженер-дослідник > інженер-програміст.

Тоже саме продукт часто поступається дослідженням і не отримує достатньої влади. Коли виникають конфлікти, дослідження також не хоче взаємодіяти з продуктом.

У сфері інновацій продуктів OpenAI має сильну особливість, зумовлену дослідниками: часто команда дослідників отримує новий результат, і лише тоді команда продукту отримує електронний лист і починає шукати цвяхи, щоб забити їх молотком.

У Anthropic продукт і команди моделей працюють тісніше, і продукт може зворотньо впливати на визначення здібностей моделі.

Це також одна з причин, чому продукти OpenAI поступаються Anthropic.

Наступне питання: чому Anthropic сформувала таку унікальну організаційну культуру?

Можливо, це можна розглянути з двох сторін:

I. Вимоги до бізнесу

Два роки тому я слухав виступ керівника відділу кадрів провідної компанії, і це глибоко запам’яталося мені — вперше я серйозно задумався над тим, що означає корпоративна культура.

Суть корпоративної культури полягає в тому, що поведінка співробітників є ключовим елементом, що допомагає компанії досягти успіху.

Отже, першопричина організаційної культури полягає в тому, що природа бізнесу визначає організаційну культуру.

Наприклад, ByteDance і Huawei — це дві компанії з дуже сильними організаційними системами, але якщо їхні організаційні структури поміняти місцями, обидві компанії швидко збанкрутували б. Бо вони знаходяться на протилежних кінцях одного спектру: ByteDance підкреслює «бути першим», а Huawei — «бути останнім». Одна більше цінує інновації, інша — ефективність.

Це не має нічого спільного з оцінкою цінності, а визначається природою бізнесу. Наприклад, Huawei розробляє такі продукти, як базові станції та чіпси — у разі виникнення проблем витрати на відкликання можуть з’їсти весь річний прибуток. А ByteDance — це типовий бізнес з коротким циклом та короткою ланцюжковою структурою: за тиждень можна запустити десятки версій, якщо щось пішло не так — виправляєш і видаєш знову.

Таким чином, ByteDance може сприяти інноваціям і вибирати «Контекст, а не контроль», а Huawei — ні. Для Huawei ранні інновації можуть стати навантаженням; справжнє сильне місце Huawei — це поступове перевершення та повне перевагу над конкурентами після того, як на ринку з’являється PMF, завдяки власним організаційним здібностям і ресурсам.

Тоді знову повернемося до Anthropic.

У боротьбі за ШІ ключовим бар’єром є здатність заохотити «розумних людей робити брудну роботу». Зокрема, у напрямках кодування та агентних систем на першому плані здається боротьба за здібності моделей, але глибше це боротьба за інженерні здібності. Це не та проблема, яку можна вирішити кількома геніальними ідеями — це величезна кількість неприємних, дрібних, детальних системних завдань.

Найважливішим бар’єром є дані.

Попередні дані чату були простими текстовими даними, але дані з кодування та агентних систем є більш складними: це не лише записи діалогів, а й самі завдання, налаштування середовища, треки виконання, а також повна система оцінки та перевірки.

Це всі брудні та важкі роботи, їх добре виконання дуже важливе, але вони не можуть стати особистим моментом слави, як публікація статті чи запуск нового продукту.

За відгуками, які ми отримали від деяких дослідників, найважливішою проблемою OpenAI сьогодні є те, що їй важко зібрати кілька сотень найкращих фахівців, щоб вони сумлінно працювали з даними та виконували неприємні завдання.

OpenAI наймає найкращих фахівців із вершини ієрархії, з відмінними фонами та високими амбіціями; всі вони природньо хочуть працювати над власними проектами, створювати з нуля, а не братися за виправлення помилок чи доповнення даних.

Раніше OpenAI була настільки успішною, бо справді досягла величезної переваги завдяки кільком ключовим проривам у парадигмах, але, як сказав Яо Шунью у недавньому інтерв’ю: «Час індивідуального геройства минув», «У справі з ШІ зовсім не потрібні розум… Найважливішою рисою є надійність і уважність до деталей».

Тоді стає зрозуміло, що переваги атмосфери Anthropic з низьким его, сильними командними зв’язками та орієнтацією на місію стають дуже помітними.

Говорять, що співзасновник Anthropic Джаред Каплан щодня особисто працює з даними разом із командою, дуже уважно очищаючи їх — жодна інша компанія не може цього зробити.

(Це також пояснює явище: модель OpenAI є найсильнішою у конкурсних завданнях з програмування, оскільки такі завдання більше є дослідницькою проблемою, але часто поступаються Anthropic у агентних завданнях щоденної роботи, оскільки останнє більше є інженерною проблемою, що перевіряє дані, системи та деталі виконання.)

Друге: Походження засновницької команди

Цінності компанії можна вважати частиною цінностей засновників, наприклад, військово-літературний стиль Ма Юня, м’який і відкритий стиль Ма Хуатенга, естетична орієнтація Джобса та військова дисципліна Рен Чжэнфей.

Якщо говорити точніше, цінності засновників часто походять із двох джерел: одне — те, у що засновники вірили спочатку, а інше — те, чого вони глибоко ненавиділи.

Перше визначає, яким ти хочеш стати, а друге — яким ти ніколи більше не хочеш стати.

Anthropic очевидно має обидва, а сила формування останнього, можливо, навіть більша, ніж у першого. Можна коротко подивитися на досвід Даріо:

Даріо вперше зіткнувся з ІІ у лабораторії штучного інтелекту Baidu, де вперше спостерігав за масштабними законами і поступово став запеклим прихильником цих законів. Але після прориву Baidu швидко вибухнули внутрішні суперечки щодо контролю та ресурсів, і команда врешті-решт була розпущена.

Пізніше Даріо приєднався до OpenAI, де активно брав участь у розробці серії GPT. OpenAI передала йому 50–60% усіх обчислювальних ресурсів компанії, щоб він керував проектом GPT-3.

А оскільки Даріо — людина з чіткими цінностями та власною думкою, його розбіжності з іншими в OpenAI щодо ідеології організації почали поступово проявлятися.

Наприклад, Грік Брокман раніше запропонував дуже дивну ідею: майбутнє може полягати у продажу AGI ядерним державам, що входять до Ради безпеки ООН. Даріо, почувши це, майже миттєво подав у відставку — для нього це було не просто комерційне розбіжність, а питання фундаментальних цінностей.

Грег і Даріо протягом кількох років не ладнали, і Сем Альтман був посередником. Сем використав свою найсильнішу здатність — переконати обидві сторони, що він на їхньому боці. На короткостроковий період це була гра на зрівноваження; на довгостроковий — це було витрачання довіри. Пізніше, коли всі порівняли обіцянки, виявилося, що те, що Сем обіцяв Даріо, не збігалося з тим, що він обіцяв Грегу.

Поступово Даріо сформував у компанії вузький круг союзників, і через його любов до панд цю групу почали називати «the pandas». Їхні розбіжності з лідерством OpenAI щодо вибору напрямку, організаційного управління та інших питань поступово посилювалися і переросли у серйозну політичну боротьбу.

Між лідерами навіть відбулася серйозна прямі зустріч. Сам звинуватив Даріо та Даниелу (сестру Даріо, одне з пізніших співзасновниць Anthropic) у тому, що вони організовували негативні відгуки проти нього за спиною; вони заперечили це і негайно запросили джерело, про яке згадав Сам, для очної перевірки. Виявилося, що ця особа повністю не знала про це, після чого Сам відмовився від своїх попередніх звинувачень.

Це змусило братів і сестер Даріо повністю втратити довіру, і вони одразу ж посварилися.

Подібних внутрішніх драм багато, але загалом Даріо підняв цей конфлікт до рівня моральної кризи довіри: він вважає, що лідер компанії, яка володіє такими потужними технологіями, повинен бути щирим і надійним. Якщо керівник нечесний, він додає цеглину до небезпечного напрямку.

Тоже саме, Даріо разом із кількома ключовими колегами з GPT-3 залишив OpenAI і заснував сьогоднішню Anthropic.

Отже, сьогоднішня культура Anthropic — це не просто тому, що Даріо за природою такий, а головним чином тому, що вона сама пережила дві політичні боротьби в Baidu та OpenAI, і добре розуміє, наскільки легко групі розумних людей з сильним его розколотися через боротьбу за ресурси та розбіжності у цінностях, тому вони пізніше інстинктивно почали будувати Anthropic у протилежному напрямку:

Оскільки бачили, як балансування витрачає довіру, акцент робиться на справжності та прозорості;

Бачив ескалацію політичної боротьби, тому закликаю всіх висловлювати конфлікти на ранніх етапах і відкрито обговорювати їх.

Ставши свідком розпаду організацій через розбіжності у поглядах, ми ввели строгий відбір культури;

Бачили боротьбу за владу суперзірок, тому підкреслюємо низьке его і не любимо приваблювати великих імен.

Корпоративна культура Anthropic сьогодні в значній мірі є реакцією на досвід, який залишили Baidu та OpenAI.

03. Висновок

Якщо робити узагальнення, Anthropic і OpenAI — це дві дуже різні компанії: перша — це ідеалістична, чітко орієнтована на місію та високо згуртована організація, схожа на секту, а друга — амбітна суперплатформа, що розширюється в кількох напрямках і постійно шукає наступний прорив.

Щоб було краще видно, ми можемо розташувати кілька ключових аспектів обох компаній поруч:

Проте, хоча раніше було розказано багато переваг Anthropic, важко зробити висновок, що одна культура обов’язково переважає іншу, а також важко передбачити ситуацію через три місяці. Світ ШІ змінюється надто швидко, а OpenAI зараз, навпаки, недооцінюється ринком, наприклад:

• Кодування вже не є таємницею, OpenAI, ймовірно, наздогнє, зараз очевидна тенденція — розробники переходять з Claude Code на Codex;

• Попит вибухнув набагато сильніше, ніж усі очікували, і обчислювальні потужності стають новим ключовим фактором, а OpenAI дуже рано заблокувала значно більші обчислювальні ресурси, ніж Anthropic;

• Культура відкритого дослідження OpenAI має свої великі переваги, одночасно OpenAI постійно активно досліджує та робить ставки на нові парадигми, і наступний стрибок може повністю змінити ситуацію.

Можна лише сказати, що, дивлячись з 2026 року на минулі три роки, Anthropic справді залишив у цілій галузі пам’ятний приклад:

У епоху ШІ перемога не завжди залежить від більших амбіцій, більшої кількості досліджень чи сильніших фахівців.

Іноді перемога може походити з протилежного: менше ставок, нижчий его та наївна місія.

P.S. Нам також цікаво, які організаційні культури та найкращі практики формуються у інших передових компаній з ІІ. Якщо у вас є особисті спостереження та думки — зв’яжіться з нами за нижчевказаними контактами!

Можливо, наступна велика AI-компанія буде перш за все новим винаходом у організації.

Оригінальне посилання

Натисніть, щоб дізнатися про вакансії BlockBeats

Ласкаво просимо до офіційного спільноти律动 BlockBeats:

Telegram-канал з підпискою: https://t.me/theblockbeats

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

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