অ্যানথ্রোপিকের অভ্যন্তরে ২০ জনের কম সদস্যের একটি "ল্যাবস" দল রয়েছে, যারা দ্রুত নতুন পণ্যের প্রোটোটাইপ তৈরি এবং যাচাই করার জন্য দায়িত্বপ্রাপ্ত। দলের প্রধান বেন ম্যান জানিয়েছেন যে প্রকল্পের সফলতার হার মাত্র ২০% থেকে ৩০%, এবং প্রায় ৭০% থেকে ৮০% চেষ্টা চূড়ান্তভাবে বাতিল হয়ে যায়। এই "স্টার্টআপ ইনকিউবেটর" হিসাবে বিবেচিত দলটি Claude Code, মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) এবং Claude Design এর মতো পণ্যগুলি জন্ম দিয়েছে, যার মধ্যে Claude Code এখন Anthropic-এর সবচেয়ে প্রভাবশালী পণ্যগুলির একটি। কোম্পানির IPO-এর প্রস্তুতির সময়, এই "ব্যর্থ" দলের গুরুত্ব বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং এই কাঠামোটি অন্যান্য পণ্য দলগুলিতেও ছড়িয়ে পড়ছে, ভবিষ্যতে এটি জৈবিক গবেষণা, পরিষ্কার শক্তি সঞ্চয়ের মতো কঠিন বিজ্ঞানের ক্ষেত্রগুলিতেও বিস্তৃত হতে পারে।লেখক এবং উৎস: বিজনেস ইনসাইডার
একটি সফল Claude Code-এর পিছনে সম্ভবত অনেক বাতিল করা প্রকল্প রয়েছে।
বিজনেস ইনসাইডারের প্রতিবেদন অনুযায়ী, এনথ্রোপিকের অভ্যন্তরে 20 জনের কম সদস্যের একটি "ল্যাবস" দল রয়েছে, যারা এই কাজটির জন্য বিশেষভাবে দায়িত্বপ্রাপ্ত: নিয়মিত নতুন পণ্য প্রস্তাব করা, দ্রুত যাচাই করা, এবং বেশিরভাগ ব্যর্থ চেষ্টা বাতিল করা। দলের নেতা এবং এনথ্রোপিকের সহ-প্রতিষ্ঠাতা বেন ম্যানের মতে, ল্যাবস প্রকল্পের সফলতার হার মাত্র 20% থেকে 30%, অর্থাৎ, প্রায় 70% থেকে 80% "বেট" চূড়ান্তভাবে ব্যর্থ হয়।
কিন্তু অ্যানথ্রোপিক ব্যর্থতাকে বর্জ্য হিসাবে দেখে না। বরং, এই উচ্চ বাদ দেওয়ার প্রক্রিয়াটি কোম্পানিকে অগ্রগামী মডেলের ক্ষমতা দ্রুত বাণিজ্যিক পণ্যে রূপান্তরিত করতে সাহায্য করছে। Claude Code, মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP), এবং Claude Design-এর মতো পণ্যগুলি Labs-এর সাথে সম্পর্কিত। Anthropic-এর IPO-এর প্রস্তুতির সময়, এই "ব্যর্থ" দলের গুরুত্বও বাড়ছে।
ম্যান ইন্টারভিউত বলেন: "আমরা এটিকে প্রকৃতপক্ষে একটি স্টার্টআপ ইনকিউবেটর হিসাবে দেখছি এবং প্রত্যাশা করি যে বেশিরভাগ বিনিয়োগ ব্যর্থ হবে।" এনথ্রোপিকের দৃষ্টিকোণে, প্রতিটি প্রকল্পকে সফল করা নয়, বরং অত্যন্ত কম পরীক্ষা-নিরীক্ষার খরচে কয়েকটি এমন সফলতা অর্জন করা গুরুত্বপূর্ণ যা ব্যবসার বক্ররেখাকে পরিবর্তন করতে পারে।
দুই সপ্তাহে একবার "জীবিত থাকবে নাকি পরিবর্তন করবে": বেশিরভাগ প্রকল্প অবশ্যই বাতিল হবে
ল্যাবস প্রায় ২০ জন সদস্য নিয়ে ঘূর্ণায়মান পদ্ধতিতে কাজ করে, যারা নিয়মিত নতুন পণ্য প্রোটোটাইপ তৈরি করে, যাকে অভ্যন্তরীণভাবে "বেট" (bets) বলা হয়। প্রায় দুই সপ্তাহ পরপর, টিমটি একটি "ধরে রাখুন বা পথ পরিবর্তন করুন" (persevere or pivot) রিভিউ করে: দুর্বল প্রকল্পগুলি সরাসরি বন্ধ করে দেওয়া হয় বা অন্যান্য প্রকল্পের সাথে একীভূত করা হয়, এবং সদস্যরা তৎক্ষণাৎ নতুন চেষ্টায় চলে যায়; কিছু প্রমাণিত প্রকল্প LAbS থেকে "স্নাতক" হয়ে স্বাধীনভাবে টিম গঠন করে।
ক্লড কোড হল এই ধরনের সবচেয়ে সফল বিনিয়োগগুলির মধ্যে একটি। ম্যান প্রথমে এই কাজটি সাম্প্রতিকভাবে যোগদানকারী বোরিস চেরনিকে দেন। চেরনি প্রথমে কোড বিশ্লেষণ টুল তৈরির চেষ্টা করছিলেন, কিন্তু ম্যান মনে করেছিলেন যে এই দিকটি যথেষ্ট বড় নয়, এবং তিনি তাকে লক্ষ্যটি আরও বড় করতে বলেন। তারপর, চেরনি যে প্রোটোটাইপ তৈরি করেছিলেন, তা অ্যানথ্রোপিকের ভিতরেই দ্রুত জনপ্রিয় হয়ে ওঠে এবং ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে প্রিভিউ সংস্করণ হিসাবে বাইরের জন্য প্রকাশ করা হয়।
এরপর, ক্লড মডেলগুলির নিয়মিত আপগ্রেডের সাথে সাথে, ক্লড কোড একটি অভ্যন্তরীণ প্রোটোটাইপ থেকে অ্যানথ্রোপিকের সবচেয়ে প্রভাবশালী পণ্যগুলির একটিতে পরিণত হয়েছে এবং কোম্পানির বৃদ্ধির গতি বাড়ানোর একটি গুরুত্বপূর্ণ উৎস হয়ে উঠেছে।
ল্যাবস প্রায়শই পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার ক্ষমতা রাখে, এবং এটির আরও একটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হল: এটি গবেষণার অগ্রগতির সাথে যথেষ্ট কাছাকাছি। ম্যান বলেন, Claude Code ডেভেলপমেন্ট শুরুর আগেই দলটি গবেষকদের কাছ থেকে জানতে পেরেছিল যে নতুন মডেলগুলি এজেন্ট প্রোগ্রামিংয়ে কতটা সম্ভাবনা প্রদর্শন করছে, তাই মডেলের ক্ষমতা পরিপক্ক হওয়ার আগেই তারা আগাম প্ল্যানিং করতে পেরেছিল এবং গবেষণার ফলাফলগুলিকে দ্রুত পণ্যের দিকে নিয়ে যেতে পেরেছিল।
পণ্যের পরিসর ধারাবাহিকভাবে বিস্তৃত হচ্ছে: প্রোগ্রামিং টুল থেকে ডিজাইন সফটওয়্যার পর্যন্ত
Claude Code হল ল্যাবের একমাত্র ফলাফল নয়। দলটি এআই স্মার্ট এজেন্টগুলিকে বাহ্যিক ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত করার জন্য মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (Model Context Protocol, MCP)ও বিকাশ করেছে; এই বছর চালু হওয়া Claude Designও ল্যাব থেকেই এসেছে। ইনস্টাগ্রামের সহ-প্রতিষ্ঠাতা মাইক ক্রিগারও এই দলের সদস্য।
ম্যান ল্যাবসের লক্ষ্যকে পরিভাষা করেন এআইয়ের "অ্যাকশন স্পেস" বাড়ানো, অর্থাৎ এআই মডেলগুলি সত্যিকার অর্থে সম্পন্ন করতে পারে এমন কাজের সীমানা ধারাবাহিকভাবে বিস্তার করা। তাই, ল্যাবস শুধুমাত্র পরবর্তী হিট পণ্য খোঁজার সাথেই সীমাবদ্ধ থাকে না, বরং পণ্যের ব্যবহারের মাধ্যমে মডেলের ক্ষমতার ফাঁকগুলি প্রকাশ করে, এবং তারপর গবেষণা দলকে সেই ফাঁকগুলি পূরণ করতে উৎসাহিত করে।
উদাহরণস্বরূপ, ল্যাবস এনথ্রোপিক গবেষণা দলকে এথিওপিয়ার আমহারা ভাষার জন্য অডিও মডেলের বোঝার ক্ষমতা উন্নত করতে উৎসাহিত করেছিল; Claude Design-এর বিকাশ কোম্পানিটিকে দৃশ্য আউটপুট ক্ষমতার প্রতি আগ্রহ জাগিয়েছে। ফলে, পণ্যের পরীক্ষা-নিরীক্ষা শুধুমাত্র ব্যবসায়িক চাহিদা যাচাই করা থেকেও উপরে উঠেছে—এটি মডেলের ক্ষমতার উন্নতির জন্য বিপরীত প্রভাব ফেলছে।
এই কৌশলটি এখন ল্যাবসের বাইরেও ছড়িয়ে পড়ছে। ম্যান জানান, এনথ্রোপিকের অন্যান্য পণ্য ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলি এখন অনুরূপ "বেটিং" গ্রুপ গঠন করেছে।
আইপিওর আগে ও পরের কঠিন ভারসাম্য: ব্যর্থ হওয়ার সাহস রাখুন, এবং প্রতিযোগিতার মুখোমুখি হোন
অ্যানথ্রোপিক আইপিওর প্রস্তুতি নিচ্ছে, তাই ল্যাবসের জন্য এখন শুধুমাত্র "কি করে পরবর্তী ক্লাউড কোড তৈরি করা যায়" এই প্রশ্নটি নয়, বরং অবিরাম নবায়ন এবং বাণিজ্যিকরণের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা।
ফররেস্টারের বিশ্লেষক মাইক গুয়ালটিয়ারি বলেন, এনথ্রোপিক একটি "উচ্চ তারের উপর হাঁটছে": কোম্পানির নিয়মিত প্রকাশিত নতুন টুলগুলি সরাসরি ব্যবসায়িক গ্রাহকদের বিদ্যমান সফটওয়্যারের বাজারে প্রবেশ করতে পারে। Claude Design-এর উদাহরণ দিয়ে বলা যায়, এর পণ্যের ক্ষমতা এখন Adobe, Figma ইত্যাদি ডিজাইন সফটওয়্যারের সাথে প্রতিযোগিতা করছে।
গোয়ালটিয়েরি মনে করেন, যখন Anthropic নিজেদের পণ্য প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে থাকবে, তখন কোম্পানিটি এমন ফিচার তৈরি করতে পারে যা ব্যবহারকারীদের অন্যান্য সফটওয়্যারের উপর নির্ভরশীলতা কমাতে সাহায্য করবে। "এটি একটি সূক্ষ্ম খেলা হবে।"
এর সাথে সাথে, ল্যাবস নিজেও যথেষ্ট উচ্চ কর্মচারী প্রবাহ বজায় রাখতে হবে। প্রকল্পগুলি সাধারণত দলের আকার চারজনের বেশি হওয়ার পরে "স্নাতক" হয়ে স্বাধীনভাবে বেরিয়ে যায়, সদস্যরা নিয়মিত অন্যান্য বিভাগে চলে যায়, এবং একইসাথে নতুনরা অবিরত আসতে থাকে। এর অর্থ হলো, ল্যাবসের কেন্দ্রবিন্দু একটি স্থির ২০-সদস্যের দল নয়, বরং একটি নিয়মিতভাবে পণ্যের সুযোগ তৈরি, ছন্নছাড়া করা এবং বৃদ্ধি করার ক্রিয়াপ্রণালী।
দীর্ঘমেয়াদে, ম্যান এই প্রক্রিয়াটিকে সফটওয়্যার পণ্য থেকে বায়োলজিক্যাল গবেষণা, পরিষ্কার শক্তি সঞ্চয় ইত্যাদি কঠিন বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে প্রসারিত করতে চান, যাতে AI আসলে আরও ব্যাপক বাস্তব বিশ্বে প্রবেশ করতে পারে। তিনি মনে করেন, কঠিন বিজ্ঞানের উন্নতির গতি বাড়ানোর ক্ষমতা "অত্যন্ত উত্তেজনাপূর্ণ" এবং AI-এর বড় বাস্তব মূল্য তৈরি শুরু করার চাবিকাঠি।
