Anthropic 內部設有一支不超過 20 人的「Labs」團隊，專門負責快速提出新產品原型並進行驗證。團隊負責人 Ben Mann 表示，項目的成功率僅約 20% 至 30%，約 70% 至 80% 的嘗試最終被取消。這支被視為「創業孵化器」的團隊已孵化出 Claude Code、模型上下文協議（MCP）及 Claude Design 等產品，其中 Claude Code 已成為 Anthropic 最具影響力的產品之一。隨著公司籌備 IPO，這支「失敗者」團隊的重要性上升，其機制正擴散至其他產品團隊，未來可能延伸至生物研究、清潔能源存儲等硬科學領域。文章作者、來源：Business Insider
一個成功的 Claude Code 背後，可能站著更多已被砍掉的項目。
根據 Business Insider 報導，Anthropic 內部有一支不超過 20 人的「Labs」團隊，專門負責這項工作：不斷提出新產品、快速驗證，然後淘汰大多數失敗的嘗試。據團隊負責人、Anthropic 聯合創始人 Ben Mann 表示，Labs 項目的成功率僅約 20% 至 30%，換言之，大約 70% 至 80% 的「押注」最終都會失敗。
但 Anthropic 並不將失敗視為浪費。恰恰相反，這套高淘汰率機制正成為公司將前沿模型能力快速轉化為商業產品的重要引擎。Claude Code、模型上下文協議（MCP）以及 Claude Design 等產品，均與 Labs 有關。隨著 Anthropic 筹備 IPO，這支「失敗者」團隊的重要性也正在上升。
Mann 在受訪時表示：「我們確實將其視為真正意義上的創業孵化器，並預期大多數投資都會以失敗告終。」在 Anthropic 看來，關鍵不在於讓每個項目都成功，而在於以足夠低的試錯成本，換取少數足以改變業務曲線的「命中」。
每兩週一輪「存活還是轉向」：大多數項目註定被砍
Labs 的運作方式與傳統產品團隊截然不同。約 20 名成員採用輪換制，持續提出新的產品原型，內部稱之為「押注」（bets）。每隔約兩週，團隊會進行一次「堅持還是轉向」（persevere or pivot）評審：表現不佳的項目會被直接砍掉或併入其他項目，成員隨即轉向新的嘗試；少數被驗證的項目則從 Labs「畢業」，獨立組建團隊。
Claude Code 就是其中最成功的一次「押注」。Mann 最初將任務交給剛入職不久的 Boris Cherny。Cherny 最初想開發的是程式碼分析工具，但 Mann 認為這個方向不夠大膽，要求他將目標做得更大。隨後，Cherny 開發出的原型迅速在 Anthropic 內部走紅，並於 2025 年 2 月以預覽版形式對外發布。
此後，隨著 Claude 模型持續升級，Claude Code 逐漸從一個內部原型成長為 Anthropic 最具影響力的產品之一，並成為公司增長提速的重要催化劑。
Labs 能夠高頻試錯，還有一個關鍵優勢：它足夠接近研究前沿。Mann 表示，在 Claude Code 開發啟動前，團隊已從研究人員那裡了解到新模型在智能體編程方面展現出的潛力，因此能在模型能力成熟之前提前佈局，更快將研究成果推向產品端。
產品版圖持續擴張：從程式設計工具到設計軟體
Claude Code 並非 Labs 唯一的成果。團隊還孵化了模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP），用於連接 AI 智能體與外部數據源；今年推出的 Claude Design 同樣來自 Labs。Instagram 聯合創始人 Mike Krieger 也在此團隊中。
Mann 將 Labs 的目標定義為擴大 AI 的 "action space"，也就是不斷拓展 AI 模型能夠真正完成的任務邊界。因此，Labs 所做的不僅是尋找下一個爆款產品，也會在產品實踐中暴露模型能力的短板，再推動研究團隊補齊。
例如，Labs 曾推動 Anthropic 研究團隊改善音頻模型對埃塞俄比亞阿姆哈拉語的理解能力；Claude Design 的開發，則進一步激發了公司對視覺輸出能力的研究興趣。產品試錯因此不再只是驗證商業需求，也成為反向推動模型能力進化的一條路徑。
這種機制如今也開始向 Labs 之外擴散。Mann 表示，Anthropic 的其他產品工程團隊目前也設立了類似的「押注」小組。
Balancing the high stakes before and after the IPO: be bold enough to fail, and face competition head-on
隨著 Anthropic 為 IPO 做準備，Labs 需要解決的問題已不再只是「能不能做出下一個 Claude Code」，而是如何在持續創新與商業化之間找到平衡。
Forrester 分析師 Mike Gualtieri 指出，Anthropic 正在走一條「高空鋼絲」：公司不斷推出的新工具，可能直接進入企業客戶現有軟體的市場。以 Claude Design 為例，其產品能力已經開始與 Adobe、Figma 等設計軟體形成競爭。
Gualtieri 認為，隨著 Anthropic 逐步構建自己的產品平台，公司可能創造出足以讓用戶減少對其他軟件依賴的功能。「這將是一場微妙的博弈。」
與此同時，Labs 本身也必須保持足夠高的人員流動。項目通常在團隊規模超過 4 人後便會「畢業」並獨立出去，成員不斷流向其他部門，同時又持續有新人加入。這意味著，Labs 的核心不是一支固定的 20 人團隊，而是一套不斷製造、篩選和放大產品機會的機制。
從更長遠來看，Mann 希望這種機制能從軟體產品延伸至生物研究、清潔能源存儲等硬科學領域，讓 AI 真正進入更廣泛的現實世界。他認為，加速硬科學發展的能力「令人極度興奮」，也是 AI 開始創造更大現實價值的關鍵。