فريق يضم حوالي 20 شخصًا، طوّر Claude Code وMCP وClaude Design.
لكن في رأي بن مان، المؤسس المشارك في Anthropic ومسؤول Labs، كان ينبغي السماح بفشل معظم محاولات هذا الفريق.
وفقًا لتقرير Business Insider، يراجع فريق Labs الداخلي في Anthropic نماذج المنتجات الجارية كل أسبوعين تقريبًا: المضي قدمًا، أم تغيير الاتجاه؟ تُلغى الأفكار التي لا تظهر آفاقًا، أو تُدمج في مشاريع أخرى. أما المنتجات التي تثبت نجاحها فتُخرج من Labs وتُسلم إلى فرق مستقلة لتطويرها weiter.
إن نسبة نجاح الأفكار التي قدمها مان تتراوح بين 20% و30% فقط. كما يتم دمج بعض الاستكشافات التي لم تتحقق بشكل مستقل في نماذج أو منتجات أخرى. وعند مقارنة هذا الرقم بنجاح Claude Code، يشكل السمة الأكثر وضوحًا لـ Labs: قبول عدد كبير من المحاولات التي لا تصل إلى النهاية، مع تخصيص الموارد للاتجاهات القليلة التي تستحق الاستمرار في الاستثمار فيها.
مع تقدم Anthropic في تجسيدها التجاري، يزداد أهمية هذه الآلية. وفقًا لتقارير Business Insider، فإن الشركة تستعد للإدراج في البورصة. سيكون السؤال الذي يجب على Labs الاستمرار في الإجابة عنه هو كيفية تحويل قدرات النماذج المتقدمة إلى منتجات يرغب المستخدمون في استخدامها باستمرار.
كيف تعمل Labs مثل مسرعات الشركات الناشئة
في المقابلة، تذكر مان أن سنوات عديدة مضت، كان عليه حتى إقناع الشركة ببدء إصدار المنتجات. كان أحد القضايا التي كانت تتطلب مناقشة هو ما إذا كان يمكن للشركة الاعتماد على التمويل الخيري لمواصلة أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
في عام 2024، أنشأ Labs لفتح مساحة حرة لاستكشاف أفكار منتجات جديدة. منذ ذلك الحين، أطلقت هذه الفريق تدريجيًا Claude Code وبروتوكول سياق النموذج (MCP) الذي يربط الوكلاء الذكاء الاصطناعي بالبيانات والأدوات الخارجية، بالإضافة إلى Claude Design الذي تم إطلاقه هذا العام. كما شارك في ذلك أشخاص مثل مايك كريجر، المؤسس المشارك لإنستغرام.
بن مان
وصف مان لابس بأنها مُحفِّز ريادي حقيقي.
هذا النموذج التنظيمي له مرجعية واضحة. ذكر مختبرات بيل، التي انضم إليها أيضًا في عام 2018 ضمن مشروع جوجل الداخلي للتطوير Area 120. كما توفر جوجل X نموذجًا مشابهًا: استخدام فرق متخصصة لاستكشاف اتجاهات ذات درجة عالية من عدم اليقين، ثم السماح للمشاريع الناضجة بالانفصال تدريجيًا.
ما يميز Labs هو المسافة التي تفصله عن أبحاث النماذج. لقد تتطور قدرات النماذج المتقدمة باستمرار. قد لا يكون منتج ما كافيًا للاستخدام اليوم، لكنه قد يتجاوز عتبة الجدوى بعد الترقية التالية للنموذج. إذا استطاع فريق المنتجات معرفة مسبقًا أي القدرات قيد التحسين، فسيكون لديه فرصة لتقييم أبكر لما يستحق العمل عليه وما يمكن البدء في تجربته.
تم إنشاء Claude Code في ظل هذه الظروف.
ولادة Claude Code
وفقًا لمان، كشف الباحثون لفريقه قبل بدء التطوير في أواخر عام 2024 أن النموذج الجديد أظهر إمكانات في برمجة الوكلاء. وهذا يعطي إشارة مهمة: يمكن محاولة جعل النموذج يتحمل مهام عملية أكثر من خلال بناء المنتجات حول البرمجة.
نقل مان هذا الاتجاه إلى بوريس تشيرني، الذي انضم حديثًا إلى الشركة. كان تشيرني قد اقترح في البداية أداة تحليل كود، لكن مان اعتبر أن هذا الفكرة لم تكن كبيرة بما يكفي. وقال في مقابلة إن الموظفين الجدد بحاجة خاصة إلى رفع أهدافهم بشكل كبير، لأن هناك الكثير من الأمور غير المعروفة حول ما يمكن للوكلاء فعله.
بوريس تشيرني
هذه الجملة تعكس مشكلة فعلية في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي: إذا تم تصميم المنتج دائمًا بناءً على القدرات المألوفة، فقد يتم التقليل من قدرة النموذج على تحمل المهام التالية.
بعد ذلك، حظي النموذج الأولي الذي أنشأه تشيرني بقبول داخلي. في فبراير 2025، أطلقت Anthropic Claude Code كنسخة تجريبية. وهو يستخدم النموذج الأساسي لكتابة وتحرير وتشغيل الكود، كما استمرت الترقيات اللاحقة للنموذج في دفع تطور المنتج.
أصبح Claude Code دافعًا رئيسيًا للنمو لدى Anthropic. يُشرف تشيرني الآن على هذا المنتج.
آلية المنتج التي تسمح بالفشل
عند مراجعة هذه العملية، لا تكمن ميزة Labs في فكرة واحدة منعزلة. فقد اكتشف فريق البحث أولاً التغيرات في القدرات، ثم قام فريق المنتج ببناء نموذج أولي بناءً على ذلك، وتم التحقق من الحاجة من خلال الاستخدام الداخلي، ثم استمر تحسن النموذج في تحسين التجربة بشكل مستمر. كلما كانت الخطوات متصلة بشكل أوثق، زادت فرص المنتج في التقاط التقدم التقني في الوقت المناسب.
لكن رؤية القدرة مسبقًا لا تعني أن كل فكرة تستحق استثمارًا طويل الأجل.
تُجري مختبرات تقييمًا "استمر أم انتقل" تقريبًا كل أسبوعين. يُستخدم هذا الدور للتحقق من الاتجاه، ولا يعني أن جميع المنتجات يجب إكمالها خلال أسبوعين.
إذا لم تُظهر فكرة أداءً جيدًا، يمكن للفريق إنهاؤها أو دمج الأجزاء القيمة منها في استكشافات أخرى. ثم ينتقل المشاركون إلى مهام جديدة. وأشار مان إلى أن بعض المحاولات انتهت بدمجها في منتجات مثل امتداد Claude لـ Chrome.
لذلك، فإن معدل النجاح الذي يتراوح بين 20% و30% لا يمكن فهمه ببساطة على أنه يجعل جميع الأعمال المتبقية باطلة. فقد يترك نموذج أولي لم يتطور إلى منتج مستقل خلفه وظائف قابلة لإعادة الاستخدام، أو تجارب تقنية، أو تقييمات احتياجات.
قاعدة أخرى مهمة بنفس القدر: عندما يتجاوز حجم فريق المشروع عادةً أربعة أشخاص، فإنه يُخرج من Labs.
تم نقل Claude Code و Claude Design إلى فرق مستقلة داخل الشركة. وهكذا ظل Labs صغيرًا، مستمرًا في استكشاف الاتجاهات التالية. وهذا يفسر أيضًا سبب كونه فريقًا يشهد تغييرًا مستمرًا في الأعضاء: بعد نضوج المشروع، يغادر جزء من الأعضاء؛ ثم يُستبدلهم Labs بأعضاء جدد لبدء تجارب جديدة.
التغذية الراجعة الثنائية بين البحث والمنتج
المشاريع المُعتمدة تتطلب موارد هندسية إضافية وصيانة طويلة الأمد، بينما تحتاج الفرق الصغيرة إلى الاحتفاظ بمساحة للتعديل في الاتجاه. السماح للمشاريع الناضجة بالاستقلال في الوقت المناسب يساعد على تجنب انشغال مختبرات Labs بالعمليات اليومية بالكامل.
لديها أيضًا تكاليف إدارة مصاحبة. إن التغير المستمر في الفريق يتطلب من الأعضاء الجدد فهم تقدم البحث بسرعة، كما أن الفريق يجب أن يعيد بناء علاقات التعاون باستمرار. فعالية التقييم كل أسبوعين تعتمد على جودة تقييم أداء النموذج الأولي.
من وصف مان، فإن التواصل بين مختبرات لابس وفريق البحث يجري بشكل ثنائي الاتجاه. يستخدم مطورو المنتجات النماذج الجديدة للبحث عن فرص، بينما تدفع الفجوات في المهام العملية الباحثين إلى التركيز على قدرات جديدة.
لخص مان هدفًا واحدًا من مختبرات Labs في توسيع "مساحة العمل" للذكاء الاصطناعي، أي تمكين النماذج القوية من القيام بالمزيد من المهام في العالم الحقيقي. هذا التعبير يترجم هدف العمل على المنتجات إلى مهام محددة: فالبرمجة تتطلب من النموذج القدرة على التعامل مع الكود، والتصميم يتطلب من النموذج توليد نتائج بصرية أكثر ملاءمة، واستخدام متعدد اللغات يتطلب من النظام فهم تعبيرات عدد أكبر من الناس. نجاح المنتج سيكشف عن المهارات التي لا يزال النموذج بحاجة إلى تطويرها.
التحديات البيئية بعد التجارية
مع دخول هذه المنتجات إلى أسواق إضافية، ستواجه Anthropic علاقات تجارية أكثر تعقيدًا.
أشار محلل Forrester، مايك غوالتييري، إلى Business Insider أن الأدوات التي أطلقتها Anthropic قد تتنافس مباشرة مع البرامج التي يستخدمها العملاء المؤسسيون بالفعل. ويشكل Claude Design مثالاً على ذلك، حيث يدخل مجال برامج التصميم الذي تشغلته شركات مثل Adobe وFigma.
هناك توتر مستمر: فAnthropic تقدم قدرات النماذج للمطورين والشركات، وفي نفس الوقت تبني منتجاتها الخاصة بناءً على هذه القدرات. وكلما زادت الميزات المضافة إلى المنصة، زادت فرص التداخل مع منتجات برمجية أخرى.
للمستخدمين، قد تقلل القدرات المدمجة الإضافية من الحاجة إلى التبديل بين الأدوات. أما بالنسبة للشركاء في النظام البيئي، فيجب عليهم تقييم القيمة المميزة التي يمكنهم تقديمها من خلال منتجاتهم. كيفية توازن Anthropic بين هذين الجانبين سيؤثر على جاذبية منصتها.
إذا أكملت الشركة إدراجها في المستقبل، فسيحتاج Labs إلى الحفاظ على مساحة للبحث والاستكشاف غير المؤكدة ضمن أهداف تشغيلية أكثر وضوحًا. لا يمكن الحكم على موعد إدراجها بناءً على هذا التقرير فقط، ولا يمكن تحديد مسبقًا كيف سيتم تعديل استثمارات البحث والتطوير بعد الإدراج.
على الأقل في تصور مان، لم تقتصر اتجاهات Labs على أدوات المكتب والتطوير.
He hopes the team will participate in breakthroughs in biological research, clean energy storage, and other real-world applications in the future. He believes that accelerating fundamental scientific research will help AI deliver tangible benefits to more people.
ما زالت هذه أحلامًا، ولا يزال هناك طريق طويل قبل تحقيق نتائج قابلة للتحقق. لكنها تستمر في أسلوب العمل الذي اعتمدته Labs بالفعل: مراقبة حدود القدرة، والبحث عن مشكلات تستحق الحل، ثم اختبار الأفكار من خلال النماذج الأولية.
أثبت Claude Code أن إحدى المسارات قابلة للتنفيذ. التحدي التالي الذي يواجهه Labs هو الاستمرار في تحديد المهمة التالية التي تستحق الاستثمار، بين قدرات النموذج المتغيرة باستمرار واحتياجات المستخدمين.
بالنسبة لفريق مكون من حوالي 20 شخصًا، فإن المفتاح ربما لم يكن أبدًا جعل كل مشروع ناجحًا. بل إن القدرة على إيقاف المحاولات ذات الآفاق المحدودة في الوقت المناسب، وتقديم الموارد الكافية للمنتجات ذات الإمكانات، هي ما سيحدد مدى نجاح هذه الآلية التحضيرية.
رابط الأصل: https://www.businessinsider.com/anthropic-labs-team-ai-innovation-ipo-2026-9
هذا المقال من حساب WeChat "Machine Heart"