Sự tập trung chiến lược và văn hóa của Anthropic thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng và giữ chân nhân tài

Phân tích Anthropic: Công ty AI tốt nhất, có thể là một phát minh về tổ chức
Tác giả gốc: Celia, Unicorns Hải Ngoại

Trong năm qua, Anthropic có thể là công ty đáng nghiên cứu nhất trong toàn bộ ngành AI.

Đầu năm nay, nó đã tạo ra mức tăng trưởng bùng nổ nhanh nhất trong lịch sử kinh doanh nhân loại: ARR tăng từ 9B lên 45B; nếu nguồn cung tính toán theo kịp, khả năng cao đến cuối năm ARR sẽ đạt 100B, năm tới đạt 200-300B, ngang ngửa quy mô của Meta.

Trên thị trường thứ cấp, định giá của nó hiện đã chạm mốc 1 nghìn tỷ USD, vượt qua OpenAI.

Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian nghiên cứu cách Anthropic vươn lên sau.

Cuối cùng, để hiểu công ty này, cốt lõi là hiểu hai điểm:

Một là phán đoán chiến lược, một là văn hóa tổ chức.

Mọi người có lẽ đã có nhiều hiểu biết rời rạc về vấn đề này, nhưng chưa có một bức tranh toàn cảnh đầy đủ, vì vậy bài viết này cố gắng cung cấp một sự tổng hợp và tái hiện chi tiết hơn.

Hy vọng có thể giải thích một số câu hỏi mà bên ngoài quan tâm từ góc độ chiến lược và tổ chức, chẳng hạn như:

• Tại sao Anthropic lại nhận ra rằng coding có thể là hướng đi quan trọng nhất vào năm 2021?

• Sự khác biệt tính cách giữa Dario và Sam đã định hình con đường chiến lược hoàn toàn khác nhau cho hai công ty như thế nào?

• Tại sao tỷ lệ nhân viên rời bỏ Anthropic lại thấp như vậy?

• Tại sao gần như tất cả mọi người tại Anthropic đều ca ngợi văn hóa của công ty? Trong quá trình mở rộng nhanh chóng, văn hóa này được duy trì như thế nào?

The importance of focus is underestimated

Trước hết, về mặt chiến lược, OpenAI luôn giống như một công ty muốn có tất cả.

Về khả năng mô hình, OpenAI đang nỗ lực phát triển trong các lĩnh vực như toán học, khoa học, lập trình, suy luận, đa phương tiện và đổi mới kiến trúc.

Về sản phẩm, Codex, trình duyệt, robot, nền tảng doanh nghiệp, thiết bị thông minh, chip và trung tâm dữ liệu v.v. cũng đang đồng thời được đẩy mạnh, theo đó số lượng dự án nội bộ của OpenAI từng lên tới khoảng 300 dự án.

Ngược lại, Anthropic là duy nhất trong ba công ty lớn từ rất sớm đã từ bỏ đa mô态, chưa bao giờ nói đến đổi mới kiến trúc, không nhấn mạnh các khái niệm như mô hình suy luận, RL, continual learning, mà chỉ tập trung vào việc mở rộng ngôn ngữ mô hình, chỉ tập trung vào một hướng duy nhất là mã hóa, trước tiên đánh穿 năng lực quan trọng nhất.

Về lý do tại sao coding lại quan trọng như vậy, thị trường hiện nay đều đã rõ, cốt lõi là ba điểm:

1. Coding là con đường dẫn đến mọi thứ. Hầu hết các nhiệm vụ trong thế giới số đều có thể được biểu đạt thông qua Code.

2. Lập trình là khả năng phù hợp nhất để mô hình học hỏi. Kết quả có tính xác minh cao, vòng phản hồi ngắn, dữ liệu người dùng có thể hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho quá trình huấn luyện mô hình.

3. Lập trình là bộ tăng tốc cốt lõi trong phát triển AGI. Hiện nay, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đã bước vào chu kỳ tăng tốc này, mức tiến bộ của mô hình trong một quý năm nay còn nhanh hơn so với cả năm trước.

Kết quả cuối cùng xác nhận rằng Coding thực sự là hướng đi quan trọng nhất, một bài thơ áp đảo toàn bộ Đường thi.

Trong khi đó, OpenAI mới thức tỉnh vào tháng 3, cắt bỏ các dự án phụ như Sora và nâng Coding lên mức ưu tiên hàng đầu của công ty.

Chúng tôi luôn tò mò: Tại sao Anthropic lại có thể chọn đúng coding ngay từ đầu?

Khi xem xét lại, một nửa là tầm nhìn, một nửa là may mắn.

Anthropic giai đoạn đầu huy động vốn gặp nhiều khó khăn. Không có nhiều tiền, họ buộc phải tìm cách tiến tới AGI một cách hiệu quả hơn.

Nó cần kể trước một câu chuyện về một bối cảnh cụ thể để chứng minh rằng mình có thể tạo thành vòng lặp kinh doanh. Vì vậy, lúc đó họ đã nghiên cứu kỹ lưỡng: nếu chỉ được chọn một hướng đi, thì coding có lẽ là lựa chọn tốt nhất: đào tạo mô hình coding tốt hơn → cung cấp cho khách hàng sử dụng → thu thập dữ liệu sử dụng từ môi trường kỹ thuật thực tế của khách hàng → phản hồi để cải thiện việc đào tạo mô hình. Điều này có thể tạo thành một vòng xoáy tăng tốc.

Người phụ trách tăng trưởng của Anthropic từng nhắc đến rằng anh ấy đã xem một tài liệu nội bộ do đồng sáng lập công ty viết, nêu lý do tại sao chúng ta nên tập trung vào hướng coding. Điểm quan trọng là, tài liệu này có ngày tháng là năm 2021, sớm hơn nhiều so với bất kỳ ai biết được cơ hội thị trường thực sự của hướng này là gì.

Nhưng sau đó, việc huy động vốn trở nên thuận lợi, công ty có thêm nhiều nguồn lực, tuyến mã hóa không còn được nhắc đến nữa, họ vẫn ưu tiên phát triển một nền tảng mô hình tổng quát hơn.

Sự thay đổi xảy ra sau khi ChatGPT bùng nổ. Anthropic nhận ra rằng thị trường người dùng cuối đã bị OpenAI chiếm trước, nên họ đã chuyển hướng một cách tiếc nuối (nhưng về sau xem ra lại vô cùng may mắn) sang tập trung vào toB.

Sự chuyển hướng chiến lược này vẫn mang tính thận trọng và thực chứng, không phải một cuộc đánh cược liều lĩnh.

Khi huấn luyện Claude 3, Anthropic đã bắt đầu chủ động củng cố khả năng lập trình và nhận được phản hồi thị trường tích cực trên Sonnet 3.5.

Sau đó, chúng tôi vừa tăng cường đầu tư, vừa xác minh, dần dần củng cố niềm tin vào tiềm năng của coding, cả về mặt giá trị thương mại lẫn tốc độ nghiên cứu. Từ đó, đội ngũ bắt đầu tập trung hoàn toàn theo con đường này, không chỉ từ bỏ hoàn toàn thị trường C-end, mà thậm chí còn không phân tán nỗ lực vào đa phương thức.

Ngoài việc tập trung vào hướng thị trường, còn phải nhắc đến sự kiên định trên con đường công nghệ.

Hai năm qua, nhiều nhà nghiên cứu nổi tiếng bên ngoài liên tục cho rằng các quy luật mở rộng đã chạm trần, lợi ích biên của pretraining đã đạt đỉnh. Qua trao đổi với chúng tôi và các nhà nghiên cứu từ các tổ chức khác, Anthropic luôn là phòng thí nghiệm tin tưởng mạnh mẽ nhất vào các quy luật mở rộng, đồng thời thực hiện pretraining và dữ liệu một cách vững chắc nhất, không phân tán năng lượng vào các mô hình mới.

Từ góc độ sau sự việc, điều này cũng đúng. Sự bứt phá về khả năng của Claude phần lớn đến từ sự đầu tư vững chắc vào giai đoạn pretraining.

Nhưng điều này lại khiến chúng tôi tò mò: tại sao Anthropic luôn có thể đưa ra những quyết định dứt khoát ở vài hướng then chốt và giữ vững lập trường?

Trước hết là hạn chế về nguồn lực, tổng số vốn huy động trước đây của Anthropic chỉ khoảng 1/3 so với OpenAI, nhưng nếu nhìn sâu hơn, sự khác biệt chiến lược giữa hai công ty này cũng gắn chặt với tính cách và xuất thân của những người sáng lập.

Anthropic có bốn đồng sáng lập đều là những tác giả cốt lõi của bài báo về scaling laws; Dario chính là lead nghiên cứu quan trọng nhất của GPT-3, trước đó đã làm việc trong lĩnh vực AI hơn mười năm và có cảm nhận trực tiếp về sự tiến bộ công nghệ trong AI, đồng thời dám đưa ra các phán đoán mạnh mẽ hơn.

Ngoài ra, Dario là người hoàn toàn không fomo, thậm chí còn bị mô tả là hơi tự yêu bản thân và cố chấp, hiếm khi bị định hướng bởi sự đồng thuận của thị trường.

Anh ấy đã từng nói một đoạn vào năm 24, khi Anthropic vẫn chưa đạt được sự tăng trưởng bùng nổ, và đến nay tôi vẫn cho rằng đó là một điểm quan trọng để hiểu về công ty này, đại ý là:

Trong thập kỷ qua, bài học sâu sắc nhất tôi học được là luôn tồn tại một sự đồng thuận trên thị trường, nhưng sau khi chứng kiến nhiều lần sự đồng thuận bị đảo ngược chỉ trong một đêm, tôi bắt đầu tập trung vào các quyết định của riêng mình.

Tôi cũng không biết liệu chúng tôi có chắc chắn đúng hay không, nhưng thành thật mà nói, ngay cả khi chỉ đúng 50% thời gian, điều đó cũng đã rất có giá trị, vì bạn đang cung cấp những thứ mà người khác không có.

Điều này rất khác với Sam Altman, theo những gì chúng tôi trao đổi với một số người gần gũi với Sam:

1. Sam là một trong những nhà sáng lập có tham vọng nhất được công nhận tại Thung lũng Silicon, ngay từ đầu đã muốn mọi thứ.再加上他过去在 YC 做投资，对「多点播种、并行下注」这套方法非常熟悉，所以 OpenAI 长出了无数支线。

2. Sam không có nền tảng kỹ thuật, nên việc đánh giá hướng kỹ thuật không bằng Anthropic, do đó ông chủ yếu dựa vào đội ngũ thúc đẩy tiến bộ từ dưới lên. Sam phát huy khả năng nổi bật của mình trong việc huy động nguồn lực, mang theo vũ khí đến từng đội nhóm.

3. Bối cảnh VC khiến Sam đặc biệt ưa thích những ý tưởng đột phá đầy tính sáng tạo. Vì vậy, văn hóa OpenAI rất coi trọng sự đổi mới mô hình từ 0 đến 1, nhưng không chú trọng同等程度 vào việc tinh chỉnh liên tục từ 1 đến 10. Nhiều dòng sản phẩm như Sora, trình duyệt Atlas, Voice Mode... đều không có tính liên tục, sau khi ra mắt thì không còn ai quan tâm nữa.

4. Sam và Mark Chen (Giám đốc Nghiên cứu) đều có tính cách chỉ nói “yes”, không bao giờ nói “no”. Các nhiệm vụ phụ, chỉ cần đội ngũ nỗ lực thúc đẩy, cấp trên vẫn sẽ cung cấp nguồn lực.

Khi lực lượng của OpenAI liên tục bị phân tán bởi các dự án phụ, Anthropic có thể tạo ra lợi thế trên chiến trường quan trọng nhất thông qua chiến thuật “Thiên Kỵ Tấn Mã”.

Sự tập trung chiến lược của Anthropic đã mang đến cho chúng tôi một bài học: tầm quan trọng của việc focus đã bị đánh giá thấp.

Tôi nhớ lại một tập podcast tôi đã nghe năm ngoái, khách mời là David Senra, chủ trì podcast Founders. Trong 8 năm qua, anh ấy gần như chỉ làm một việc: mỗi tuần nghiên cứu một nhà sáng lập vĩ đại.

Khi được hỏi, nếu rút ra tất cả kinh nghiệm khởi nghiệp từ hơn 400 cuốn tiểu sử nhà sáng lập mà anh ấy đã đọc, và cuối cùng chỉ còn lại một điều duy nhất, thì đó sẽ là gì?

Anh ấy trả lời: Focus.

Các doanh nhân vĩ đại thường không phải là những học sinh xuất sắc toàn diện, mà là những kẻ cuồng tín cực đoan. Họ xác định được một hoặc hai biến số quan trọng nhất với mình, chẳng hạn như giá cả của Costco, trải nghiệm thiết kế của Apple, thuật toán đề xuất & vòng lặp dữ liệu của ByteDance, rồi không tiếc mọi giá để đẩy chúng đến cực hạn, thậm chí đến mức khiến đối thủ cạnh tranh cảm thấy phi lý.

Ở đây cần làm rõ rằng, nhiều người nghĩ mình rất tập trung, nhưng họ thực sự không hiểu rõ ý nghĩa và chi phí của sự tập trung.

所谓 focus，本质要拆分为两个层面：

Thứ nhất là khả năng phán đoán, biết điều gì là quan trọng nhất và dám hy sinh tất cả những thứ khác.

Thứ hai là áp lực, có thể đầu tư nguồn lực áp đảo để phá vỡ các yếu tố then chốt.

Cái trước là vấn đề nhận thức, cái sau là vấn đề ý chí, cả hai đều không thể thiếu.

Ví dụ khi Google được thành lập, sự đồng thuận chung trong ngành internet lúc đó là – tương lai thuộc về “cổng thông tin”. Các công cụ tìm kiếm lớn như Yahoo đều đang chất đầy trang chủ của họ với tin tức, thời tiết, mua sắm, trò chơi, cung hoàng đạo... Mỗi tính năng đều được coi là đòn bẩy để “tăng giá trị quảng cáo”.

Nhưng Google cho rằng thông tin sẽ ngày càng nhiều, người dùng không cần một cổng thông tin lớn hơn, mà là tìm ngay lập tức câu trả lời liên quan nhất.

Vì vậy, trong khi người khác muốn giữ người dùng ở lại lâu hơn, Google lại muốn người dùng rời đi nhanh hơn. Lúc đó, trang chủ của Google cực kỳ sạch sẽ, chỉ có một hộp tìm kiếm.

Cũng tương tự về mô hình kinh doanh, Yahoo có hàng chục cách kiếm tiền, trong khi Google dồn toàn bộ nỗ lực vào một cơ chế duy nhất là “thầu từ khóa tìm kiếm”, và phải mất gần mười năm mới bắt đầu nghiêm túc phát triển tuyến kinh doanh thứ hai.

Cho đến nay, một trong mười nguyên tắc của Google là “Thực hiện một việc thật sự thật tốt là tốt nhất”.

Chiến lược cốt lõi không phải là suy nghĩ kỹ bạn nên chọn gì, mà là suy nghĩ kỹ bạn nên từ chối gì. Tôi nghĩ phần lớn mọi người đều nói “không” chưa đủ.

02. Văn hóa là thành phần bí mật lớn nhất

Điều đặc biệt nhất của Anthropic, có lẽ không phải là chiến lược, mà là văn hóa tổ chức.

Trong sáu tháng qua, trong cuộc cạnh tranh khốc liệt về nhân tài AI, tỷ lệ rời bỏ nhân sự của Anthropic thấp hơn nhiều so với các phòng thí nghiệm AI khác.

Hai hình dưới đây là tổng hợp dữ liệu di chuyển nhân lực từ năm 21 đến năm 23.

Hình đầu tiên thống kê tỷ lệ chuyển việc giữa các phòng thí nghiệm AI, chúng ta có thể thấy:

• Cứ 10,6 người chuyển từ DeepMind sang Anthropic thì mới có 1 người chuyển ngược lại DeepMind.

• Cứ 8,2 người chuyển từ OpenAI sang Anthropic thì mới có 1 người chuyển ngược lại OpenAI.

Hình thứ hai thống kê tỷ lệ nhân viên vẫn ở lại công ty sau 2 năm gia nhập.

Tỷ lệ giữ chân nhân tài của Anthropic là 80%, cao nhất trong số các phòng thí nghiệm AI hàng đầu lúc đó, cao hơn một chút so với 78% của DeepMind.

Anthropic là một công ty trẻ hơn và thay đổi nhanh chóng, nhưng lại có thể đạt được tỷ lệ giữ chân cao hơn cả DeepMind lâu đời, điều này không dễ dàng.

So sánh với đó, OpenAI chỉ có 67%.

Cần lưu ý rằng bộ dữ liệu này được thống kê trước khi OpenAI đạt đến đỉnh cao và Anthropic hoàn toàn chưa nổi bật.

Nếu xem tin tức trong hai năm qua, sức hút và sự ổn định nhân sự của Anthropic sẽ trở nên rõ ràng hơn.

Ví dụ như bài đăng gần đây rất nổi bật trên Twitter, nhiều CTO của các công ty nổi tiếng sẵn sàng chuyển sang Anthropic để trở thành một nhân viên kỹ thuật bình thường (tức là MTS, member of technical staff):

Lý do lớn nhất trong số này thường được quy cho văn hóa tổ chức của Anthropic.

Nếu xem các podcast do các thành viên của Anthropic thực hiện, hầu hết đều nhắc đến văn hóa của Anthropic, và một số người thậm chí coi văn hóa mang tính giáo phái này là “secret sauce” lớn nhất của Anthropic.

Tôi thực sự tin rằng văn hóa là vũ khí bí mật của Anthropic, là thứ có tính phòng thủ cao nhất và các công ty khác không thể sao chép được. Điều này không tự nhiên mà có, ban lãnh đạo đã đầu tư rất nhiều vào đây.

——Amol Avasare, Trưởng bộ phận tăng trưởng của Anthropic

Nếu không nhìn nhận vấn đề này một cách riêng biệt, bạn sẽ khó nhận ra điểm này, vì khi nghe người ta nói về văn hóa hoặc giá trị, thường cảm thấy nó quá trừu tượng và mặc định đó chỉ là một khẩu hiệu. Nhưng nếu gộp tất cả thông tin trực tiếp và các cuộc phỏng vấn công khai lại với nhau, chúng ta sẽ cảm thấy rất bất ngờ.

Nếu phân tích cụ thể, ba đặc điểm khác biệt rõ rệt của Anthropic so với các phòng thí nghiệm AI khác là:

1. Hướng đến sứ mệnh

Sứ mệnh của Anthropic là “đảm bảo thế giới có thể vượt qua một cách an toàn sự chuyển đổi của AI mang tính đột phá”, tức là đặt an toàn lên hàng đầu.

Nhiều công ty đều nói rằng họ được thúc đẩy bởi sứ mệnh, nhưng Anthropic nghiêm túc đến mức gần như mang tính tôn giáo.

Đây là một frontier lab mang trong mình hình ảnh đạo đức mạnh mẽ: nó thực sự tin rằng AGI có thể cứu thế giới, và cũng thực sự tin rằng AGI có thể phá hủy thế giới, đồng thời nỗ lực dẫn dắt mọi người đi qua sợi dây thép rất mỏng giữa hai điều đó.

Boris Cherny, người phụ trách Claude Code, từng nói: "Tại Anthropic, bạn chỉ cần hỏi bất kỳ ai đi ngang qua hành lang 'Tại sao bạn ở đây?', câu trả lời sẽ luôn là safety".

Anh ấy và sản phẩm trưởng Cat Wu từng cùng rời Anthropic để chuyển sang Cursor vào năm ngoái, nhưng chỉ sau hai tuần đã quay trở lại vì họ nhận ra mình vô cùng nhớ nhung văn hóa nội bộ của Anthropic — cảm giác mọi người cùng nỗ lực thuần túy vì một sứ mệnh lớn hơn.

Trước khi gia nhập Anthropic, có người nghi ngờ, nhưng sau khi vào bên trong, họ nhận ra: “Fuck, không khí ở bên trong nghiêm túc hơn cả những gì người ta nói ngoài kia”.

Ở đây thậm chí có nhân viên sớm từng nói trong cuộc họp toàn thể — nếu Anthropic cuối cùng đạt được sứ mệnh của mình, nhưng công ty lại thất bại, thì đây vẫn là một kết quả tốt.

Câu này giải thích rất nhiều điều về Anthropic.

Trong logic của hầu hết các doanh nghiệp, thành công thương mại luôn được đặt lên hàng đầu, còn sứ mệnh chỉ để trang trí bề ngoài. Nhưng điểm đặc biệt của Anthropic là thực sự có một nhóm người bên trong coi sứ mệnh quan trọng hơn cả sự tồn tại của công ty.

Nếu xem xét những gì Anthropic thực sự làm, họ cũng đã thực hiện sự thống nhất giữa nhận thức và hành động, ví dụ như thiết kế cấu trúc quản trị do quỹ phi lợi nhuận nắm quyền, các nghiên cứu về tính giải thích được, những nỗ lực đầu tư vào an toàn, bao gồm việc gần đây sẵn sàng từ bỏ hợp đồng trị giá 200 triệu USD của Bộ Quốc phòng Mỹ do xung đột giá trị, phần này sẽ không liệt kê chi tiết.

2. Độ tin cậy cao, ít cái tôi

Khi chúng tôi trao đổi với các phòng thí nghiệm tiên tiến khác, chúng tôi luôn nghe thấy rất nhiều vấn đề chính trị nội bộ và phe phái. Chỉ có Anthropic là không có. Ngược lại, mọi người rất đoàn kết và sẵn sàng giúp đỡ người khác.

Điều kỳ diệu nhất ở đây là Frontier AI là một nơi quá dễ dàng sinh ra văn hóa ngôi sao và xung đột tài nguyên. Các nhà nghiên cứu AI gần như là nhóm người thông minh nhất và có cái tôi cao nhất trên thế giới này, họ tự nhiên theo đuổi việc đưa ra một giải pháp khác biệt, lập ra thế lực riêng và nổi tiếng, nhưng nguồn lực lại rất hạn chế, do đó xung đột giữa các bộ phận luôn xảy ra.

Daniel Freeman từ Google chuyển sang Anthropic cho biết, các công ty mô hình khác giống như những quốc gia chư hầu tự quản và âm thầm cạnh tranh với nhau, nhưng anh ấy nói rằng «chưa bao giờ cảm nhận được điều đó tại Anthropic».

Sau khi tham gia Anthropic vào mùa thu năm ngoái, cựu CTO của Stripe, Rahul Patil, cũng nhắc đến văn hóa tại đây là điều khiến anh ấn tượng nhất. Khó có thể tưởng tượng rằng một nhóm người thông minh đến vậy lại đồng thời vô cùng khiêm tốn.

Anh ấy đưa ra một tiêu chuẩn: Nếu công ty ngày mai thông báo với bạn rằng vị trí phù hợp nhất với bạn không phải là tiếp tục làm quản lý cấp cao, mà là trở thành IC (người đóng góp cá nhân), vì đó mới là cách bạn đóng góp nhiều nhất cho sứ mệnh, bạn có sẵn sàng không? Anh ấy cho rằng 100% người tại Anthropic sẽ đồng ý, không có cái tôi.

3. Một nền tảng nhân văn rất mạnh

Tác giả của The New Yorker đã từng theo dõi sâu trong vài tháng tại Anthropic, sau đó để lại hai cách mô tả rất thú vị về những người ở đây:

• Những kẻ kỳ quặc thích đọc sách

• Một số lượng không tương xứng nhân viên của Anthropic dường như là con cái của các nhà văn hoặc nhà thơ.

Nói cách khác, những người ở đây không giống những tinh hoa硅谷 điển hình, cũng không giống những chàng trai kỹ thuật truyền thống, mà mang chút vẻ học thức, chút nerd, chút chủ nghĩa lý tưởng. Nhiều người khiến người ta cảm thấy như họ lớn lên trong các gia đình nhà văn và thi sĩ.

Điều này phần nào có thể thấy rõ từ cách đặt tên các mô hình Claude: Haiku, Sonnet, Opus, tương ứng với những bài thơ haiku súc tích, bài thơ mười bốn câu của Shakespeare và những tác phẩm đồ sộ trong bối cảnh cổ điển.

Để so sánh, GPT-4 / 4o / o1 của OpenAI sử dụng tên mã kỹ thuật, trong khi Gemini Ultra / Pro / Flash của Google sử dụng tên dòng sản phẩm truyền thống. Điều này phần nào cho thấy một số vấn đề.

Boris, người phụ trách Claude Code, cũng từng chia sẻ một chi tiết thú vị trong một podcast:

Bữa trưa đầu tiên của anh ấy tại Anthropic, anh ấy vô tình nhắc đến một cuốn sách rất hiếm, do nhà văn khoa học viễn tưởng cứng Greg Egan viết.

Cuốn sách đó hiếm đến mức nào? Anh ấy trước đây chưa từng gặp ai từng đọc nó.

Anh ấy vô tình nhắc đến một chi tiết trong sách trong bữa ăn, nhưng mọi người trên bàn đều hiểu và đáp lại ngay.

Điều này khiến anh ta hết sức kinh ngạc và cảm thấy mình thật sự đã đến đúng nơi.

Những người yêu thích khoa học viễn tưởng thường có sự quan tâm nhân văn lớn lao và trách nhiệm lịch sử, đồng thời có khả năng suy luận tốt hơn về hiệu ứng bướm.

Sự đồng thuận dựa trên sở thích đọc sách khiến anh ấy cảm thấy an tâm hơn, đây có thể là nơi tốt nhất để thúc đẩy ranh giới của AI.

Văn hóa được thể chế hóa như thế nào

Vấn đề tiếp theo là, nền văn hóa thuần túy, gần như mang tính giáo phái này, được duy trì như thế nào?

Sau tất cả, Anthropic đã không còn là một phòng thí nghiệm AI nhỏ nữa, mà là một công ty lớn với 3000 nhân viên, đồng thời vẫn duy trì được nồng độ văn hóa của mình trong quá trình mở rộng nhanh nhất trong lịch sử.

Đối với điều này, Dario trực tiếp nói rằng ông sẽ dành khoảng 1/3 đến 40% thời gian để đảm bảo văn hóa của Anthropic là tốt.

Ngay cả khi có vô số việc phải làm về mặt kỹ thuật, sản phẩm, huy động vốn và quan hệ chính doanh nghiệp, anh ấy cho rằng, công việc mang tính đòn bẩy cao hơn của mình là biến Anthropic thành một nơi có tính gắn kết cao, thu hút những nhân tài hàng đầu muốn làm việc.

Khi áp dụng vào thực tiễn cụ thể, có một số điểm sau:

1. Tiêu chuẩn tuyển dụng đặc biệt

Anthropic đang tuyển người, và không giống với nhiều AI labs khác.

Một mặt, về sở thích nhân sự, khác với hầu hết các công ty cạnh tranh giành những cái tên lớn, Anthropic lại sẵn sàng tuyển những người ít được chú ý. Họ quan tâm hơn đến bằng chứng trực tiếp về năng lực, ví dụ: “Bạn đã từng thực hiện nghiên cứu độc lập chưa? Bạn đã viết những bài blog mang tính thấu hiểu thực sự chưa? Bạn đã có đóng góp thiết thực nào cho cộng đồng mã nguồn mở chưa?”

Mặt khác, Anthropic có quy trình sàng lọc văn hóa rất khắt khe. Trong phỏng vấn, họ có một vòng phỏng vấn văn hóa riêng, kéo dài một giờ và đặt 15-20 câu hỏi tình huống.

The interview questions circulating online focus on three key areas:

(1) Bạn có thật sự sẽ đặt safety mission lên đầu không?

Câu hỏi lọc điển hình nhất là: Nếu Anthropic vì không thể đảm bảo an toàn mà cuối cùng quyết định không phát hành mô hình, bạn có sẵn sàng chấp nhận cổ phiếu của mình về 0 không?

(2) Bạn có phải là người nhỏ nhen, ích kỷ không.

Bao gồm lòng tốt, sự đồng cảm, kỹ năng giao tiếp với con người, và khả năng thừa nhận sự vô biết lẫn sai lầm của bản thân.

(3) Bạn có thể xử lý độ phức tạp không?

Nhiều vấn đề mà Anthropic xử lý bên trong rất phức tạp và đa dạng, họ rất coi trọng việc một người có tư duy hệ thống hay không, có thể suy luận sâu về các tác động cấp hai của sự việc và suy nghĩ một quyết định sẽ ảnh hưởng đến các khâu khác như thế nào.

Họ đã dành rất nhiều thời gian để thực hiện “lọc ngược” trong tuyển dụng và thực sự từ chối nhiều lập trình viên 10x xuất sắc nhất. Rahul Patil, cựu CTO của Stripe, đã nhắc đến việc anh ấy đã có cuộc trò chuyện kéo dài với CTO lúc bấy giờ của Anthropic trước khi gia nhập công ty này.

Người đó không chỉ không khuyên anh ấy đến, mà còn dành riêng hai đến ba tuần để trao đổi nhiều lần với anh ấy về lý do tại sao anh ấy không nên gia nhập Anthropic, một cách tử tế劝阻 anh ấy, trừ khi anh ấy thực sự phù hợp về văn hóa và sứ mệnh, thì việc đến đây cũng không xứng đáng.

Vì vậy, logic tuyển dụng của Anthropic không phải là tuyển càng nhiều người giỏi nhất càng tốt, mà là loại bỏ những người không phù hợp càng sớm càng tốt. “Chúng tôi rất giỏi trong việc loại bỏ những người đến vì tiền và danh tiếng.”

Đối chiếu với điều đó, OpenAI sau khi công ty lớn lên đã không còn tổ chức các cuộc phỏng vấn văn hóa chuyên biệt, theo như báo cáo là đã gây ra một số vấn đề quản lý.

Điều này rất rõ ràng trong đợt tuyển dụng của Meta năm ngoái. Trước mức package hào phóng mà Meta đưa ra, phản ứng của OpenAI giống như một thông lệ thị trường: đưa ra đề nghị phản hồi, trao thưởng giữ chân, và loại bỏ khoảng thời gian chờ vesting cho nhân viên mới, giúp cổ phiếu được sở hữu nhanh hơn.

Phản ứng của Anthropic rất Anthropic. Họ nói với nhân viên rằng, bạn đến đây trước hết là vì sứ mệnh, chứ không phải để liên tục nâng cao giá trị bản thân qua các cuộc cạnh tranh bên ngoài.

Chúng tôi sẽ không trả cho bạn mức lương cao gấp mười lần so với những đồng nghiệp cùng xuất sắc bên cạnh bạn chỉ vì Mark Zuckerberg vô tình chọn bạn, điều đó không công bằng, muốn đi thì hãy đi.

Kết quả cuối cùng của sự việc này cũng rất nói lên vấn đề. OpenAI được cho là đã có vài chục người rời đi, trong khi Anthropic chỉ có 2 người rời đi, và cả hai người này đều là những nhân viên kỳ cựu từng làm việc tại Meta trong 6 năm và 11 năm.

Văn hóa chia sẻ ngữ cảnh

Anthropic có mức độ minh bạch thông tin rất cao bên trong.

Đầu tiên, Dario tự mình chủ động, thường xuyên và lặp đi lặp lại cung cấp ý nghĩa. Anh ấy thường tổ chức các buổi chia sẻ toàn công ty, tần suất lên tới hai tuần một lần, có tên là Dario Vision Quest (ngay cả Dario cũng tự châm biếm rằng cái tên này mang tính truyền giáo quá rõ ràng, nghe như vừa đi vào núi hít một chút gì đó rồi bừng ngộ).

Anh ấy sẽ đứng trước toàn công ty và nói trong một giờ, thường đi kèm với một tài liệu ba đến bốn trang, đề cập đến mọi thứ từ định hướng công ty, chiến lược sản phẩm đến những thay đổi trong ngành, sau đó trực tiếp trả lời câu hỏi ngay tại chỗ.

Nhiều nhân viên nội bộ cho biết anh ấy nói chuyện rất trực tiếp và thành thật, “Dario là người thẳng thắn nhất mà tôi từng gặp, anh ấy nói gì là thật sự nghĩ vậy, không hề tính toán.”

Ngoài các cuộc họp toàn công ty, anh ấy còn thường xuyên viết rất nhiều thứ trên kênh Slack của riêng mình, ghi lại những suy nghĩ lặt vặt một cách hoàn toàn không chỉnh sửa: những gì vừa xảy ra trong công ty, những điều anh ấy đang lo lắng, và anh ấy nhìn nhận các vấn đề mà mọi người quan tâm như thế nào.

Văn hóa như vậy sẽ giúp mọi người trong công ty hiểu rõ cách các quyết định được đưa ra và những việc nào cần được đặt lên hàng đầu. Từ đó, trong một tình hình phức tạp và thay đổi liên tục, mỗi cá nhân có thể đưa ra các quyết định phân tán một cách tương đối nhất quán.

Đồng thời, sự minh bạch này không phải là việc truyền đạt một chiều, mà có thể bị thách thức. Có người sau khi nghe Dario chia sẻ trong All Hands, không đồng tình và trực tiếp đến kênh notebook của Dario để công khai nói: “Tôi không đồng ý với phán đoán này của bạn”, sau đó ngay lập tức tiến hành một cuộc tranh luận. Việc thách thức công khai ban lãnh đạo được khuyến khích.

Hơn nữa, văn hóa viết lách này không chỉ thuộc về Dario, mà là một cơ chế tư duy có sự tham gia của toàn bộ đội ngũ.

Nhiều người trong Anthropic có kênh notebook riêng, giống như một feed Twitter cá nhân, ghi lại liên tục những gì họ đang nghĩ, đang làm và những tiến triển mới. Người khác có thể đăng ký theo dõi, quan sát hoặc tham gia thảo luận.

Nhiều nhân viên đã đánh giá rằng họ rất thích văn hóa viết lách của công ty, và Slack là một kho báu khổng lồ, nơi nhiều việc được triển khai.

Vì vậy, Anthropic dường như đã nuôi dưỡng một môi trường alignment rất tốt trong công ty, nơi mọi dự án, quan điểm và ý tưởng của mỗi người đều đủ minh bạch và đủ linh hoạt, thậm chí từng có người cảm thán rằng dữ liệu tài chính cũng đều minh bạch.

(Nhưng ngược lại, việc bảo mật kỹ thuật được thực hiện rất nghiêm ngặt, nghe nói một số nhóm thậm chí còn cố ý tách biệt, không dễ dàng cùng nhau ăn cơm.)

Kết quả là, các nhà nghiên cứu của các công ty khác sẽ tiếc nuối nhận ra rằng, tất cả các know-how quan trọng ở đây đều phân tán trong đầu của những người khác nhau, không thể nào chỉ bằng cách tuyển dụng vài người là có thể tái tạo được toàn bộ bức tranh.

3. Bảy nhà sáng lập có quyền cổ phần như nhau, cấu trúc sáng lập chính là cơ chế văn hóa

Cấu trúc sáng lập của Anthropic có một thiết kế rất phản lại trực giác kinh doanh: nó có 7 người sáng lập, và lúc đó Dario còn kiên quyết trao cho mỗi người cùng một tỷ lệ cổ phần, thay vì tự mình lấy nhiều hơn.

Lúc đó, tất cả mọi người đều khuyên anh ấy rằng đây sẽ là một thảm họa, nếu không thì quyền lãnh đạo sẽ không rõ ràng, động lực sẽ bị lệch hướng, và công ty rất dễ tan rã do xung đột nội bộ.

Nhưng Dario cho rằng, công ty không xoay quanh một founder nào đó, mà xoay quanh sứ mệnh, và quyền cổ phiếu bình đẳng là bằng chứng không thể giả mạo nhất của triết lý này.

Họ đã cùng làm việc nhiều năm, tin tưởng lẫn nhau một cách sâu sắc; quyền cổ đông như nhau về bản chất không phải là một thiết kế quyền quản trị, mà là một minh chứng cho sự cam kết và một cơ chế lan tỏa văn hóa.

7 nhà đồng sáng lập, giống như 7 nút sao chép văn hóa, có thể lần lượt chiếu rọi các giá trị cốt lõi đến với đông đảo người hơn. Nhờ đó, ngay cả khi công ty mở rộng, văn hóa ban đầu cũng khó bị pha loãng.

So sánh thì thấy, ban lãnh đạo của OpenAI thực sự luôn rất bất ổn, 11 thành viên sáng lập lần lượt rời đi, hiện chỉ còn lại Sam Altman, Greg Brockman và Wojciech Zaremba.

Và ban quản lý mới được bổ nhiệm còn bất ổn hơn: từ đầu năm 26 đến nay, người phụ trách sản phẩm số một Fidji nghỉ phép, người phụ trách thị trường số một nghỉ việc vì lý do sức khỏe, người phụ trách truyền thông số một bị loại bỏ, người phụ trách vận hành số một được điều chuyển vị trí, và người phụ trách tài chính số một cũng bị cô lập...

4. Rất nhấn mạnh một đội, tránh hình thành các phe phái

CTO của Anthropic từng nói trên một podcast rằng các phòng thí nghiệm AI nhìn chung rất bottom-up so với các công ty truyền thống, đây là một cách tổ chức dạng đảo ngược, nơi quyền lực và ý tưởng chảy từ dưới lên trên.

Công việc quan trọng nhất ở đây đều diễn ra ở tuyến đầu. Vì những người ở tuyến đầu gần với hành vi nổi bật của AI nhất. Họ mỗi ngày đều chạy các thí nghiệm và có sự hiểu biết trực quan nhất về những gì mô hình có thể làm. Hầu hết các ý tưởng sản phẩm đều được những người ở tuyến đầu đề xuất, chứ không phải do lộ trình của ban lãnh đạo thúc đẩy.

Nhưng điều này cũng mang theo một vấn đề: khi quyền phán quyết được phân cấp, mỗi đội sẽ dễ dàng bám chặt vào nhận thức về vấn đề và hàm giá trị của riêng mình, hình thành nên từng ngọn núi riêng biệt sali kéo nhau.

Điều đặc biệt của Anthropic là họ nhận ra từ rất sớm rằng: nếu sự phán quyết phải được phân tán, thì càng cần chủ động tạo ra sự đoàn kết. Dario không muốn safety chỉ nói rằng an toàn là quan trọng nhất, product chỉ nói rằng sản phẩm là quan trọng nhất, rồi đẩy hết mọi xung đột lên cấp cao để ra quyết định.

Một triết lý quản lý cốt lõi của anh ấy là phân tán các sự đánh đổi cho từng cá nhân, để mỗi người đều có góc nhìn của một nhà sáng lập, và mọi người chỉ đang tham gia vào cùng một quá trình xử lý đánh đổi khổng lồ ở vị trí của mình.

Vì vậy, họ cực kỳ nhấn mạnh một đội ngũ và thông qua các thiết kế chế độ khác nhau để làm mờ ranh giới giữa các trách nhiệm, chẳng hạn như không phân biệt chức danh dưới cấp quản lý, mà đều gọi chung là member of technical staff, cố ý làm mờ các định nghĩa về vai trò như “nhà nghiên cứu vs kỹ sư”, “cấp cao vs cấp thấp”, “kiến trúc sư vs người thực hiện”.

Điều này trái ngược rõ rệt với OpenAI, nơi luôn có văn hóa nghiên cứu mạnh mẽ hơn, với một chuỗi phân cấp rõ ràng trong nội bộ: Researcher > Research Engineer > software engineer.

Vì vậy, sản phẩm thường bị nghiên cứu áp đảo và không có nhiều tiếng nói. Khi có xung đột, nghiên cứu cũng không sẵn sàng hợp tác với sản phẩm.

Trong đổi mới sản phẩm, OpenAI có một đặc điểm nổi bật là do các nhà nghiên cứu dẫn dắt: thường là đội ngũ nghiên cứu vừa có được một thành quả mới, đội ngũ sản phẩm mới nhận được email và bắt đầu tìm kiếm cái đinh để dùng búa.

Tại Anthropic, nhóm sản phẩm và nhóm mô hình phối hợp chặt chẽ hơn, giúp sản phẩm có thể tác động ngược và định nghĩa khả năng của mô hình.

Đây cũng là một trong những lý do sản phẩm của OpenAI kém mạnh hơn Anthropic.

Vấn đề tiếp theo là tại sao Anthropic lại hình thành nên văn hóa tổ chức độc đáo này?

Có thể xem xét từ hai khía cạnh:

I. Yêu cầu của chính hoạt động kinh doanh

Tôi nhớ cách đây hai năm, tôi đã nghe một bài chia sẻ của một người phụ trách nhân sự tại một tập đoàn hàng đầu, ấn tượng sâu sắc, khiến tôi lần đầu tiên suy nghĩ sâu sắc về việc văn hóa tổ chức thực sự có nghĩa là gì.

Bản chất của văn hóa tổ chức là một yếu tố then chốt giúp nhân viên hành xử theo những mô hình hỗ trợ công ty đạt được thành công.

Do đó, nguyên lý cơ bản đầu tiên của văn hóa tổ chức thực chất là bản chất kinh doanh quyết định văn hóa tổ chức.

Ví dụ, ByteDance và Huawei đều là hai công ty có năng lực tổ chức mạnh mẽ, nhưng nếu hoán đổi hệ thống tổ chức của hai công ty này cho nhau, chẳng bao lâu cả hai sẽ phá sản. Vì chúng nằm ở hai cực đối lập của cùng một thang đo: ByteDance đề cao “dám đi đầu”, trong khi Huawei đề cao “dám đi sau”. Một bên coi trọng sự đổi mới hơn, bên còn lại coi trọng hiệu suất hơn.

Điều này không liên quan đến phán xét giá trị, mà do bản chất kinh doanh quyết định. Cũng là phát triển một sản phẩm mới, Huawei làm những thứ như trạm gốc, chip, một khi xảy ra sự cố, chi phí thu hồi có thể nuốt hết lợi nhuận cả năm. Còn ByteDance thì khác, đây là mô hình kinh doanh chu kỳ ngắn, chuỗi ngắn điển hình, có thể chạy ra hàng chục phiên bản trong một tuần, sai thì sửa, sửa xong lại phát hành.

Vì vậy, ByteDance có thể khuyến khích sự đổi mới và lựa chọn “Bối cảnh, không phải Kiểm soát”, còn Huawei thì không. Đối với Huawei, đổi mới quá sớm có thể trở thành gánh nặng; điều Huawei thực sự giỏi là khi thị trường xuất hiện PMF, họ sẽ từng bước vượt lên, tận dụng năng lực tổ chức và nguồn lực của mình, cho đến khi áp đảo đối thủ.

Hãy quay lại với Anthropic.

Trong cuộc cạnh tranh AI, một lợi thế cốt lõi là khả năng khiến “những người thông minh làm những công việc bẩn thỉu”. Đặc biệt trong lĩnh vực Coding và Agentic, bề ngoài là cuộc cạnh tranh về năng lực mô hình, nhưng sâu xa hơn, đó thực chất là cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật. Đây không phải là vấn đề có thể giải quyết chỉ bằng vài khoảnh khắc sáng tạo của những thiên tài, mà là một hệ thống kỹ thuật lớn với vô số nhiệm vụ lặt vặt, phức tạp và tỉ mỉ.

Rào cản quan trọng nhất chính là dữ liệu.

Dữ liệu Chat trước đây chỉ là dữ liệu văn bản đơn giản, nhưng dữ liệu Coding và Agentic phức tạp hơn, không chỉ bao gồm lịch sử hội thoại mà còn bao gồm chính nhiệm vụ, thiết lập môi trường, quỹ đạo thực thi, cùng toàn bộ hệ thống đánh giá và xác minh cuối cùng.

Đây đều là những công việc vất vả và không được chú ý, làm tốt rất quan trọng, nhưng nó không giống như việc đăng một bài báo hay ra mắt một sản phẩm mới, có thể trở thành khoảnh khắc nổi bật của cá nhân.

The feedback we received from some researchers indicates that OpenAI's biggest issue today is its difficulty in organizing hundreds of the best people to diligently work on data and do the dirty work.

OpenAI tuyển dụng những nhân tài xuất sắc nhất trong chuỗi phân cấp, có nền tảng tốt và tâm huyết cao, mọi người tự nhiên muốn thực hiện dự án riêng của mình, muốn xây dựng từ con số 0 đến 1, còn việc dọn dẹp hậu quả hay bổ sung dữ liệu thì ít người sẵn sàng nhận.

OpenAI trước đây đã thành công như thế nào, nó từng thực sự đạt được lợi thế lớn nhờ những đột phá về mô hình cốt lõi, nhưng như Yao Shunyu đã nói trong cuộc phỏng vấn gần đây: “Thời đại của chủ nghĩa anh hùng cá nhân đã kết thúc”, “Việc AI không cần nhiều trí tuệ lắm… đặc điểm quan trọng nhất là đáng tin cậy, làm việc tỉ mỉ”

Lúc này, bạn sẽ nhận thấy rõ ràng lợi thế của môi trường có tinh thần khiêm tốn, gắn kết mạnh mẽ và định hướng bởi sứ mệnh như Anthropic.

Theo lời đồn, đồng sáng lập Anthropic, Jared Kaplan, hàng ngày đều dẫn dắt đội ngũ tự mình xem xét dữ liệu, thực hiện làm sạch dữ liệu cực kỳ kỹ lưỡng, không có bất kỳ công ty nào khác làm được như vậy.

(Điều này cũng giải thích một hiện tượng: các mô hình của OpenAI mạnh nhất trong các bài toán mã hóa cấp độ thi đấu, vì những nhiệm vụ này chủ yếu là vấn đề nghiên cứu, nhưng thường kém hơn Anthropic trong các nhiệm vụ agentic hàng ngày, vì后者 chủ yếu là vấn đề kỹ thuật, đòi hỏi dữ liệu, hệ thống và chi tiết thực thi.)

Hai, Xuất thân của đội ngũ sáng lập

Giá trị cốt lõi của công ty có thể được xem là một phần trong giá trị cá nhân của người sáng lập, ví dụ như phong cách võ hiệp của Mã Vân, sự ôn hòa và cởi mở của Mã Hoa Tằng, định hướng thẩm mỹ của Steve Jobs, và kỷ luật quân đội của Nhậm Chính Phi.

Nếu nói chính xác hơn, các giá trị của người sáng lập thường đến từ hai yếu tố: một phần là những gì người sáng lập từng tin tưởng, và phần còn lại là những gì họ từng ghét bỏ sâu sắc.

Người trước quyết định bạn muốn trở thành kiểu người nào, người sau quyết định bạn không bao giờ muốn trở lại thành kiểu người đó.

Anthropic rõ ràng cả hai đều có, và sức mạnh định hình của后者 có thể còn lớn hơn前者. Có thể xem qua trải nghiệm của Dario:

Dario lần đầu tiên tiếp xúc với AI tại phòng thí nghiệm AI của Baidu, nơi anh ấy lần đầu tiên quan sát thấy các quy luật quy mô và dần trở thành một tín đồ kiên định của các quy luật này. Tuy nhiên, sau những đột phá tại Baidu, các cuộc tranh giành quyền kiểm soát và nguồn lực nội bộ nhanh chóng bùng phát, dẫn đến việc đội ngũ cuối cùng bị giải tán.

Sau đó, Dario đã gia nhập OpenAI và tham gia sâu vào việc thúc đẩy chuỗi GPT. OpenAI từng giao 50%-60% tổng năng lực tính toán của công ty cho anh ấy để chủ trì dự án GPT-3.

Vì Dario là người có quan điểm giá trị và lập trường cá nhân rõ ràng, những bất đồng của anh ấy với các thành viên khác tại OpenAI về triết lý tổ chức bắt đầu dần lộ rõ.

Ví dụ, Greg Brockman từng đưa ra một ý tưởng rất gây sốc: trong tương lai, có thể bán AGI cho các cường quốc hạt nhân trong Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc. Dario nghe xong gần như lập tức từ chức, vì theo anh, đây không còn là sự khác biệt về kinh doanh, mà là vấn đề giá trị cốt lõi.

Greg và Dario nhiều năm qua luôn không hòa hợp, Sam Altman ở giữa cố gắng hòa giải. Lúc này, Sam đã phát huy khả năng nổi bật nhất của mình — khiến các phe khác nhau đều cảm thấy anh thực sự đứng về phía họ. Về ngắn hạn, đó là nghệ thuật cân bằng; về dài hạn, đó chính là đang tiêu hao niềm tin. Sau này, khi mọi người đối chiếu lại mới phát hiện ra, những gì Sam hứa với Dario và những gì anh hứa với Greg hoàn toàn không giống nhau.

Dần dần, Dario đã hình thành một nhóm đồng minh chặt chẽ trong công ty, và vì anh ấy yêu thích gấu trúc, nhóm nhỏ này được gọi là “the pandas”. Sự khác biệt giữa họ và ban lãnh đạo OpenAI về các vấn đề như định hướng chiến lược và quản trị tổ chức ngày càng gia tăng, cuối cùng trở thành một cuộc đấu tranh chính trị nghiêm trọng.

Giữa các thành viên cấp cao từng xảy ra một cuộc đối chất nghiêm trọng. Sam buộc tội Dario và Daniela (em gái của Dario, một trong những đồng sáng lập sau này của Anthropic) đã tổ chức các phản hồi tiêu cực chống lại anh ta sau lưng; cả hai đều phủ nhận và lập tức gọi người mà Sam nói là nguồn tin đến đối chất. Kết quả là người này cho biết hoàn toàn không biết gì về chuyện này, khiến Sam lại quay sang phủ nhận rằng mình vừa mới đưa ra những lời buộc tội đó.

Sự việc này khiến anh em Dario hoàn toàn mất niềm tin, hai bên cãi vã ngay tại chỗ.

Cũng có rất nhiều drama nội bộ tương tự; nhìn chung, Dario đã nâng cao xung đột giữa hai bên lên mức khủng hoảng niềm tin đạo đức, ông cho rằng một công ty sở hữu công nghệ mạnh mẽ như vậy phải có nhà lãnh đạo trung thực và đáng tin cậy. Nếu người điều hành không trung thực, thì đang góp phần củng cố một hướng đi nguy hiểm.

Vì vậy, Dario cuối cùng đã rời OpenAI cùng một số đồng nghiệp cốt lõi của GPT-3 để thành lập Anthropic ngày nay.

Vì vậy, văn hóa mà Anthropic có hôm nay không chỉ vì Dario sinh ra đã như vậy, mà quan trọng hơn, chính họ đã trực tiếp trải qua hai cuộc đấu tranh chính trị tại Baidu và OpenAI, họ hiểu rõ một nhóm người thông minh nhưng có cái tôi lớn dễ dàng chia rẽ vì tranh giành tài nguyên và bất đồng giá trị, nên sau đó họ một cách bản năng xây dựng Anthropic theo hướng ngược lại:

Vì đã chứng kiến sự cân bằng khiến niềm tin bị hao mòn, nên càng nhấn mạnh vào sự thật và minh bạch;

Đã từng chứng kiến những cuộc đấu tranh chính trị trở nên căng thẳng, nên khuyến khích mọi người đưa xung đột ra thảo luận sớm và nói rõ ngay từ đầu.

Đã chứng kiến sự tan rã của tổ chức do bất đồng về tư tưởng, nên đã thiết lập bộ lọc văn hóa nghiêm ngặt;

Đã chứng kiến cuộc cạnh tranh quyền lực của những siêu sao, nên nhấn mạnh tinh thần low ego, không thích thu hút những cái tên lớn.

Văn hóa tổ chức của Anthropic hôm nay, phần lớn là phản ứng ngược lại với những kinh nghiệm từng trải qua của Baidu và OpenAI.

03. Kết luận

Nếu phải tóm tắt, Anthropic và OpenAI thực chất là hai công ty có nền tảng khá khác nhau: công ty trước là một tổ chức mang tính giáo phái, lý tưởng, có sứ mệnh rõ ràng và đoàn kết cao, trong khi công ty sau là một siêu nền tảng bị thúc đẩy bởi tham vọng, mở rộng đa tuyến và không ngừng tìm kiếm điểm bùng nổ tiếp theo.

Để xem rõ hơn, chúng ta có thể đặt song song một số chiều cốt lõi của hai bên:

Tuy nhiên, dù đã đề cập đến nhiều ưu điểm của Anthropic, chúng ta khó có thể kết luận rằng một nền văn hóa nhất định sẽ áp đảo nền văn hóa khác, cũng khó dự đoán tình hình ba tháng tới. Thế giới AI thay đổi quá nhanh, và hiện tại OpenAI đang bị thị trường định giá thấp, ví dụ:

• Mã hóa đã là điều rõ ràng, OpenAI rất có thể sẽ bắt kịp, hiện nay một xu hướng rõ ràng là các nhà phát triển đang chuyển từ Claude Code sang Codex;

• Nhu cầu bùng nổ vượt xa mọi kỳ vọng, sức mạnh tính toán đang trở thành yếu tố quyết định mới, và OpenAI đã khóa trước nguồn tài nguyên tính toán vượt trội so với Anthropic;

• Văn hóa khám phá mở của OpenAI mang lại những lợi thế lớn riêng, đồng thời OpenAI cũng luôn tiến hành khám phá và đặt cược mạnh mẽ hơn vào các mô hình mới, lần nhảy vọt tiếp theo có thể làm thay đổi hoàn toàn cục diện.

Chỉ có thể nói rằng, khi nhìn lại ba năm qua từ năm 2026, Anthropic thực sự đã để lại một mẫu số đáng nhớ cho toàn bộ ngành:

Trong thời đại AI, chiến thắng không nhất thiết phải dựa vào tham vọng lớn hơn, khám phá nhiều hơn hay nhân tài mạnh mẽ hơn.

Đôi khi, chiến thắng cũng có thể đến từ những điều ngược lại: ít đặt cược hơn, cái tôi thấp hơn, và một sứ mệnh ngây thơ.

P.S. Chúng tôi cũng rất tò mò về văn hóa tổ chức và các thực hành tốt nhất mà các công ty AI tiên tiến khác đang hình thành. Rất hoan nghênh những bạn có quan sát và suy nghĩ thực tế liên hệ với chúng tôi qua thông tin liên hệ bên dưới!

Có thể công ty AI vĩ đại thế hệ tiếp theo sẽ là một phát minh tổ chức mới.

Original link

Nhấp để tìm hiểu các vị trí đang tuyển của律动BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của律动 BlockBeats:

Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm giao lưu Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản chính thức trên Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia