Anthropic Labs: Đội ngũ 20 thành viên, đánh giá mỗi 2 tuần, tỷ lệ thành công 20-30%

Một đội khoảng 20 người đã phát triển Claude Code, MCP và Claude Design.

Nhưng theo quan điểm của Ben Mann, đồng sáng lập Anthropic và người phụ trách Labs, phần lớn các nỗ lực của đội ngũ này vốn dĩ nên được phép thất bại.

Theo báo cáo của Business Insider, nhóm Labs nội bộ của Anthropic xem xét các bản mẫu sản phẩm hiện có theo chu kỳ khoảng hai tuần: tiếp tục phát triển hay điều chỉnh hướng đi? Những ý tưởng không có triển vọng sẽ bị hủy bỏ hoặc tích hợp vào các dự án khác. Những sản phẩm thực sự hoạt động hiệu quả sẽ tốt nghiệp từ Labs và được giao cho các đội độc lập tiếp tục phát triển.

Ý tưởng của Mann chỉ có tỷ lệ thành công từ 20% đến 30%. Một số nỗ lực không thể tự phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh sẽ được tích hợp vào các bản mẫu hoặc sản phẩm khác. Con số này, khi đặt cạnh thành công của Claude Code, tạo nên đặc điểm nổi bật nhất của Labs: chấp nhận việc nhiều thử nghiệm không đi đến cùng và dành nguồn lực cho những hướng đi ít ỏi nhưng xứng đáng được đầu tư tiếp tục.

Khi Anthropic đẩy mạnh thương mại hóa, tầm quan trọng của cơ chế này đang gia tăng. Theo báo cáo của Business Insider, công ty đang chuẩn bị cho việc niêm yết. Làm thế nào để biến khả năng của các mô hình tiên tiến thành sản phẩm mà người dùng sẵn sàng sử dụng liên tục sẽ là câu hỏi mà Labs cần tiếp tục trả lời.

Mann nhớ lại trong cuộc phỏng vấn rằng cách đây vài năm, anh thậm chí còn phải thuyết phục công ty bắt đầu phát hành sản phẩm. Lúc đó, một vấn đề cần thảo luận là: liệu công ty có thể dựa vào nguồn tài trợ mang tính từ thiện để tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu AI tiên tiến hay không.

Năm 2024, anh ấy thành lập Labs để tạo không gian tự do khám phá các ý tưởng sản phẩm mới. Kể từ đó, đội ngũ này đã lần lượt phát triển các sản phẩm như Claude Code, Model Context Protocol (MCP) kết nối các tác nhân AI với dữ liệu và công cụ bên ngoài, cũng như Claude Design được ra mắt năm nay. Các cá nhân như Mike Krieger, đồng sáng lập Instagram, cũng tham gia vào quá trình này.

Ben Mann

Mann mô tả Labs như một “bến ươm khởi nghiệp” thực sự.

Hình thức tổ chức này có sự tham chiếu rõ ràng. Anh ấy nhắc đến Bell Labs, từng tham gia dự án ươm tạo nội bộ của Google là Area 120 vào năm 2018. X của Google cũng cung cấp một hướng đi tương tự: sử dụng các đội ngũ chuyên biệt để khám phá những hướng đi có mức độ không chắc chắn cao, sau đó để các dự án trưởng thành dần dần tách ra độc lập.

Điểm đặc biệt của Labs nằm ở khoảng cách giữa nó và nghiên cứu mô hình. Khả năng của các mô hình前沿 liên tục thay đổi. Một sản phẩm hôm nay có thể chưa đủ tốt để sử dụng, nhưng có thể vượt qua ngưỡng thực tế sau đợt nâng cấp mô hình tiếp theo. Nếu đội ngũ sản phẩm có thể biết trước những khả năng nào đang được cải thiện, họ sẽ có cơ hội đánh giá sớm hơn những gì đáng để làm và những gì có thể bắt đầu thử nghiệm.

Claude Code được sinh ra trong điều kiện như vậy.

Theo Mann, ngay từ trước khi bắt đầu phát triển vào cuối năm 2024, các nhà nghiên cứu đã tiết lộ với nhóm của anh rằng mô hình mới đã thể hiện tiềm năng trong lập trình tác nhân. Điều này đưa ra một tín hiệu quan trọng: khi xây dựng sản phẩm xung quanh lập trình, có thể thử để mô hình đảm nhận nhiều thao tác thực tế hơn.

Mann đã giao hướng đi này cho Boris Cherny, nhân viên mới gia nhập công ty. Cherny ban đầu đề xuất một công cụ phân tích mã, nhưng Mann cho rằng ý tưởng này vẫn chưa đủ lớn. Trong một cuộc phỏng vấn, ông nói rằng nhân viên mới đặc biệt cần nâng cao đáng kể mục tiêu của mình, vì vẫn còn rất nhiều điều chưa biết về khả năng thực sự của các tác nhân.

Boris Cherny

Câu này phản ánh một thách thức thực tế trong phát triển sản phẩm AI: nếu luôn thiết kế sản phẩm dựa trên những khả năng đã quen thuộc, bạn có thể đánh giá thấp những nhiệm vụ mà mô hình có thể thực hiện trong tương lai.

Bản mẫu sau đó của Cherny đã nhận được sự đón nhận tích cực trong nội bộ. Tháng 2 năm 2025, Anthropic đã ra mắt Claude Code ở phiên bản dùng thử. Nó sử dụng mô hình nền tảng để viết, chỉnh sửa và chạy mã, các bản nâng cấp mô hình sau đó tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của sản phẩm.

Claude Code đã trở thành động lực tăng trưởng quan trọng của Anthropic. Cherny hiện đang phụ trách sản phẩm này.

Khi nhìn lại quá trình này, lợi thế của Labs không đến từ một ý tưởng cô lập. Nhóm nghiên cứu đầu tiên phát hiện ra sự thay đổi về năng lực, sau đó nhóm sản phẩm dựa trên đó để xây dựng bản mẫu, kiểm chứng nhu cầu thông qua sử dụng nội bộ, và những tiến bộ tiếp theo của mô hình tiếp tục cải thiện trải nghiệm. Các bước càng được kết nối chặt chẽ, sản phẩm càng có cơ hội nắm bắt kịp thời các tiến bộ công nghệ.

Tuy nhiên, việc nhìn thấy khả năng sớm không có nghĩa là mọi ý tưởng đều đáng để đầu tư dài hạn.

Labs sẽ đánh giá các dự án định kỳ khoảng hai tuần một lần với tiêu chí “tiếp tục hay chuyển hướng”. Chu kỳ này được sử dụng để kiểm tra hướng đi, không có nghĩa là tất cả sản phẩm đều phải hoàn thành trong vòng hai tuần.

Nếu một ý tưởng không hoạt động tốt, nhóm có thể tạm dừng nó hoặc tích hợp các phần có giá trị vào các nghiên cứu khác. Sau đó, người tham gia chuyển sang nhiệm vụ mới. Mann cho biết, một số nỗ lực cuối cùng đã được tích hợp vào các sản phẩm như phần mở rộng Chrome của Claude.

Do đó, tỷ lệ thành công từ 20% đến 30% không thể đơn giản hiểu là toàn bộ công việc còn lại đều vô ích. Một bản mẫu không phát triển thành sản phẩm độc lập vẫn có thể để lại các tính năng có thể tái sử dụng, kinh nghiệm công nghệ hoặc phán đoán nhu cầu.

Một quy tắc khác cũng quan trọng không kém: khi quy mô đội ngũ dự án thường vượt quá bốn người, dự án sẽ tốt nghiệp khỏi Labs.

Claude Code và Claude Design đều được chuyển vào các đội ngũ độc lập bên trong công ty. Nhờ đó, Labs duy trì quy mô nhỏ gọn và tiếp tục khám phá những hướng đi tiếp theo. Điều này cũng giải thích lý do tại sao nó luôn là một đội ngũ có tỷ lệ luân chuyển nhân sự cao: sau khi dự án trưởng thành, một số thành viên sẽ rời đi; Labs sau đó bổ sung thành viên mới để bắt đầu những thử nghiệm mới.

Các dự án đã được xác minh cần nhiều nỗ lực kỹ thuật và bảo trì dài hạn, trong khi các nhóm nhỏ cần giữ không gian để điều chỉnh hướng đi. Việc để các dự án trưởng thành tự chủ kịp thời giúp tránh để Labs bị chiếm hết thời gian bởi các hoạt động vận hành hàng ngày.

Nó cũng đi kèm chi phí quản lý tương ứng. Nhân sự liên tục thay đổi, các thành viên mới cần nhanh chóng nắm bắt tiến độ nghiên cứu, đồng thời đội ngũ phải liên tục tái thiết các mối quan hệ hợp tác. Hiệu quả của việc đánh giá hai tuần một lần phụ thuộc vào chất lượng phán đoán về hiệu suất của bản mẫu.

Theo mô tả của Mann, giao tiếp giữa Labs và nhóm nghiên cứu cũng diễn ra hai chiều. Các nhà phát triển sản phẩm sử dụng các mô hình mới để tìm kiếm cơ hội, trong khi những khoảng trống trong các nhiệm vụ thực tế lại thúc đẩy các nhà nghiên cứu chú ý đến những khả năng mới.

Mann tóm tắt một mục tiêu của Labs là mở rộng “không gian hành động” của AI, tức là giúp các mô hình mạnh mẽ có thể thực hiện nhiều việc hơn trong thế giới thực. Cách diễn đạt này cụ thể hóa mục tiêu của công việc sản phẩm: lập trình đòi hỏi mô hình có thể thao tác mã, thiết kế yêu cầu mô hình tạo ra kết quả trực quan phù hợp hơn, và sử dụng đa ngôn ngữ đòi hỏi hệ thống hiểu được nhiều cách diễn đạt hơn. Khả năng sản phẩm có thành công hay không sẽ phơi bày những năng lực mà mô hình vẫn cần bổ sung.

Khi các sản phẩm này mở rộng sang nhiều thị trường hơn, Anthropic cũng sẽ đối mặt với những mối quan hệ kinh doanh phức tạp hơn.

Chuyên gia của Forrester, Mike Gualtieri, cho Business Insider biết rằng các công cụ do Anthropic ra mắt có thể cạnh tranh trực tiếp với phần mềm mà khách hàng doanh nghiệp đã sử dụng. Claude Design là một ví dụ, khi nó bước vào lĩnh vực phần mềm thiết kế mà các công ty như Adobe và Figma đang hoạt động.

Ở đây tồn tại một sự căng thẳng liên tục: Anthropic vừa cung cấp khả năng mô hình cho các nhà phát triển và doanh nghiệp, vừa xây dựng các sản phẩm riêng của mình dựa trên những khả năng đó. Càng thêm nhiều tính năng vào nền tảng, khả năng trùng lặp với các sản phẩm phần mềm khác càng tăng lên.

Đối với người dùng, nhiều tính năng tích hợp hơn có thể giảm nhu cầu chuyển đổi công cụ. Đối với các đối tác sinh thái, họ cần đánh giá sản phẩm của mình có thể mang lại giá trị khác biệt nào nữa. Cách Anthropic cân bằng hai phía này sẽ ảnh hưởng đến sức hấp dẫn của nền tảng.

Nếu công ty hoàn thành niêm yết trong tương lai, Labs vẫn cần duy trì không gian cho các hoạt động khám phá có mức độ không chắc chắn cao, dưới các mục tiêu kinh doanh rõ ràng hơn. Không thể dựa vào bài báo này để phán đoán thời điểm niêm yết, cũng không thể xác định trước cách thức điều chỉnh đầu tư vào nghiên cứu và phát triển sau khi niêm yết.

Ít nhất trong tầm nhìn của Mann, hướng đi của Labs không dừng lại ở các công cụ văn phòng và phát triển.

Anh ấy hy vọng đội ngũ trong tương lai sẽ tham gia vào các đột phá trong nghiên cứu sinh học, lưu trữ năng lượng sạch và các ứng dụng thực tế khác. Anh ấy tin rằng việc đẩy nhanh nghiên cứu khoa học cơ bản sẽ giúp AI mang lại lợi ích thực tế cho nhiều người hơn.

Đây vẫn chỉ là những tầm nhìn, còn rất xa mới đạt được những kết quả có thể xác minh. Nhưng chúng tiếp nối cách làm mà Labs đã áp dụng: quan sát ranh giới năng lực, tìm kiếm những vấn đề đáng để giải quyết, sau đó kiểm tra ý tưởng thông qua các bản mẫu.

Claude Code đã chứng minh rằng một trong những con đường đó có thể thực hiện được. Thử thách tiếp theo của Labs là liên tục tìm ra nhiệm vụ tiếp theo đáng để đầu tư, giữa năng lực mô hình và nhu cầu người dùng luôn thay đổi.

Đối với đội ngũ khoảng 20 người này, chìa khóa có lẽ không bao giờ nằm ở việc khiến mọi dự án đều thành công. Khả năng dừng kịp thời những nỗ lực có triển vọng hạn chế, để các sản phẩm tiềm năng nhận đủ nguồn lực, mới là yếu tố quyết định hệ thống ươm tạo này có thể đi được bao xa.

Liên kết gốc: https://www.businessinsider.com/anthropic-labs-team-ai-innovation-ipo-2026-9

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Machine Heart"