Đội ngũ Labs của Anthropic: 70% dự án thất bại, nhưng thúc đẩy các đột phá quan trọng

Anthropic có một đội “Labs” gồm ít hơn 20 người, chuyên phụ trách nhanh chóng tạo ra các bản mẫu sản phẩm mới và xác minh tính khả thi. Người đứng đầu đội này, Ben Mann, tiết lộ tỷ lệ thành công của các dự án chỉ khoảng 20% đến 30%, với khoảng 70% đến 80% nỗ lực cuối cùng bị hủy bỏ. Đội được xem như một “trung tâm ươm tạo khởi nghiệp” này đã phát triển ra các sản phẩm như Claude Code, Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) và Claude Design, trong đó Claude Code đã trở thành một trong những sản phẩm có ảnh hưởng nhất của Anthropic. Trong bối cảnh công ty chuẩn bị IPO, tầm quan trọng của đội “toàn những người thất bại” này đang gia tăng, và cơ chế của họ đang được lan rộng sang các đội sản phẩm khác, có thể mở rộng sang các lĩnh vực khoa học ứng dụng như nghiên cứu sinh học và lưu trữ năng lượng sạch trong tương lai.

Tác giả bài viết, nguồn: Business Insider

Sau một dự án Claude Code thành công, có thể có nhiều dự án khác đã bị hủy bỏ.

Theo Business Insider, Anthropic có một nhóm "Labs" gồm ít hơn 20 người chuyên phụ trách việc này: liên tục đề xuất các sản phẩm mới, xác minh nhanh chóng, sau đó loại bỏ phần lớn các nỗ lực thất bại. Theo Ben Mann, đồng sáng lập Anthropic và trưởng nhóm Labs, tỷ lệ thành công của các dự án Labs chỉ khoảng 20% đến 30%, nghĩa là khoảng 70% đến 80% các "đặt cược" cuối cùng đều thất bại.

Tuy nhiên, Anthropic không coi thất bại là sự lãng phí. Ngược lại, cơ chế loại bỏ tỷ lệ cao này đang trở thành động lực quan trọng giúp công ty chuyển hóa nhanh chóng các khả năng của mô hình tiên tiến thành sản phẩm thương mại. Các sản phẩm như Claude Code, Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) và Claude Design đều liên quan đến Labs. Khi Anthropic chuẩn bị cho đợt IPO, tầm quan trọng của đội ngũ "người thất bại" này đang ngày càng tăng lên.

Mann cho biết trong một cuộc phỏng vấn: "Chúng tôi thực sự coi đây là một bộ máy ươm tạo doanh nghiệp khởi nghiệp, và kỳ vọng rằng hầu hết các khoản đầu tư sẽ thất bại." Theo Anthropic, điều quan trọng không phải là khiến mọi dự án đều thành công, mà là đổi lấy những "lần trúng" hiếm hoi có thể thay đổi đường cong kinh doanh với chi phí thử nghiệm đủ thấp.

Labs hoạt động hoàn toàn khác biệt so với các đội sản phẩm truyền thống. Khoảng 20 thành viên luân phiên liên tục đưa ra các bản mẫu sản phẩm mới, được gọi nội bộ là "cược" (bets). Cứ khoảng hai tuần, đội ngũ sẽ thực hiện một cuộc đánh giá "tiếp tục hay chuyển hướng" (persevere or pivot): các dự án không hiệu quả sẽ bị hủy bỏ trực tiếp hoặc sáp nhập vào các dự án khác, và các thành viên lập tức chuyển sang thử nghiệm mới; những dự án được xác minh thành công sẽ "tốt nghiệp" khỏi Labs và thành lập đội ngũ độc lập.

Claude Code là một trong những lần “đặt cược” thành công nhất. Mann ban đầu giao nhiệm vụ này cho Boris Cherny, một nhân viên mới gia nhập. Ban đầu, Cherny định phát triển một công cụ phân tích mã, nhưng Mann cho rằng hướng này chưa đủ táo bạo và yêu cầu anh ấy mở rộng mục tiêu. Sau đó, bản mẫu do Cherny phát triển nhanh chóng trở nên phổ biến trong nội bộ Anthropic và được phát hành phiên bản xem trước vào tháng 2 năm 2025.

Sau đó, cùng với việc Claude liên tục được nâng cấp, Claude Code dần trở thành một trong những sản phẩm có ảnh hưởng nhất của Anthropic và trở thành chất xúc tác quan trọng thúc đẩy tăng trưởng của công ty.

Labs có thể thử nghiệm với tần suất cao, và còn có một lợi thế then chốt: nó đủ gần với ranh giới nghiên cứu. Mann cho biết, trước khi khởi động phát triển Claude Code, nhóm đã được các nhà nghiên cứu thông báo về tiềm năng của mô hình mới trong lập trình tác nhân, nhờ đó có thể bố trí trước khi khả năng mô hình chín muồi, đẩy nhanh việc đưa kết quả nghiên cứu vào sản phẩm.

Claude Code không phải là thành quả duy nhất của Labs. Đội ngũ còn phát triển Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol, MCP) để kết nối các tác nhân AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài; Claude Design được ra mắt năm nay cũng xuất phát từ Labs. Đồng sáng lập Instagram, Mike Krieger, cũng là thành viên trong đội ngũ này.

Mann định nghĩa mục tiêu của Labs là mở rộng "không gian hành động" (action space) của AI, tức là không ngừng mở rộng ranh giới những nhiệm vụ mà mô hình AI thực sự có thể hoàn thành. Do đó, Labs không chỉ tìm kiếm những sản phẩm tiếp theo trở thành xu hướng, mà còn thông qua thực tiễn sản phẩm để phơi bày những điểm yếu trong năng lực của mô hình, từ đó thúc đẩy đội ngũ nghiên cứu khắc phục.

Ví dụ, Labs từng thúc đẩy nhóm nghiên cứu của Anthropic cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ Amharic của Ethiopia trong mô hình âm thanh; việc phát triển Claude Design đã tiếp tục khơi dậy sự quan tâm của công ty đối với khả năng đầu ra hình ảnh. Vì vậy, việc thử nghiệm sản phẩm không còn chỉ là xác minh nhu cầu kinh doanh, mà còn trở thành một con đường thúc đẩy ngược lại sự tiến hóa của khả năng mô hình.

Cơ chế này hiện đang bắt đầu lan rộng ra ngoài Labs. Mann tiết lộ rằng các nhóm kỹ thuật sản phẩm khác của Anthropic hiện cũng đã thành lập các nhóm "đặt cược" tương tự.

Khi Anthropic chuẩn bị cho đợt IPO, các vấn đề mà Labs cần giải quyết không còn chỉ là “có thể tạo ra Claude Code tiếp theo hay không”, mà là làm thế nào để cân bằng giữa đổi mới liên tục và thương mại hóa.

Phân tích viên của Forrester, Mike Gualtieri, chỉ ra rằng Anthropic đang đi trên một sợi dây chão cao: các công cụ mới liên tục được công ty ra mắt có thể trực tiếp xâm nhập vào thị trường phần mềm hiện có của khách hàng doanh nghiệp. Ví dụ về Claude Design, năng lực sản phẩm của nó đã bắt đầu cạnh tranh với các phần mềm thiết kế như Adobe và Figma.

Gualtieri cho rằng, khi Anthropic từng bước xây dựng nền tảng sản phẩm của riêng mình, công ty có thể tạo ra những tính năng đủ mạnh để người dùng giảm sự phụ thuộc vào các phần mềm khác. "Đây sẽ là một cuộc chơi tinh tế."

Đồng thời, chính Labs cũng phải duy trì mức độ luân chuyển nhân sự đủ cao. Các dự án thường sẽ "tốt nghiệp" và tách ra độc lập sau khi quy mô đội ngũ vượt quá bốn người, với các thành viên liên tục chuyển sang các bộ phận khác, đồng thời liên tục có nhân sự mới gia nhập. Điều này có nghĩa là, cốt lõi của Labs không phải là một đội ngũ cố định 20 người, mà là một cơ chế liên tục tạo ra, sàng lọc và khuếch đại các cơ hội sản phẩm.

Trong dài hạn, Mann hy vọng cơ chế này có thể mở rộng từ các sản phẩm phần mềm sang các lĩnh vực khoa học ứng dụng như nghiên cứu sinh học và lưu trữ năng lượng sạch, giúp AI thực sự bước vào thế giới thực rộng lớn hơn. Ông cho rằng khả năng thúc đẩy sự phát triển của khoa học ứng dụng là “rất đáng phấn khích” và là chìa khóa để AI bắt đầu tạo ra giá trị thực tế lớn hơn.