Разбор Anthropic: лучшая компания в области ИИ, возможно, также изобретение организации

Источник：Зарубежный единорог Celia

Сегодня Anthropic представила новое поколение флагманской модели Claude Fable 5, а также Claude Mythos 5, доступную для определенных учреждений.

Согласно официальным данным, это самое мощное поколение моделей от Anthropic на данный момент. Особенно в области разработки программного обеспечения, сложной интеллектуальной работы и обработки длительных задач, оно значительно опережает предыдущее поколение продуктов.

Однако, в отличие от самой модели, более любопытно, почему в последние несколько лет Anthropic всегда удавалось улавливать ритм изменений в отрасли?

Когда большинство компаний все еще обсуждали масштаб параметров, она сосредоточилась на кодировании; когда отрасль боролась за трафик C-канала, она переключилась на корпоративный рынок; когда все больше компаний начали расширяться, она наоборот сосредоточила ресурсы на нескольких ключевых направлениях.

Оглядываясь назад, восхождение Anthropic больше похоже не на технологическое чудо, а на результат долгосрочного Настойчиво придерживаться определенного суждения. За последний год Anthropic из компании, которую считали догоняющим OpenAI, превратилась в одного из самых обсуждаемых игроков в AI-индустрии. Доходы, оценка, привлекательность для талантов — все это быстро растет. Многие приписывают все это Claude.

Но если немного растянуть временную шкалу, станет очевидно, что Claude, возможно, лишь результат. Действительно стоит изучить, почему Anthropic всегда могла раньше других увидеть важные направления и почему она могла сохранять сдержанность перед всеми искушениями.

Запуск Fable 5 больше похож на новую заметку. Он снова напоминает людям, что конкуренция в AI-индустрии, возможно, никогда не была просто конкуренцией моделей. Часто решающими факторами являются стратегия, организация и то, ради чего компания готова отказаться от чего-то.

За последний год Anthropic, возможно, была самой исследуемой компанией в всей AI-индустрии.

В начале этого года она создала самый быстрый взрывной рост в истории человеческого бизнеса: ARR вырос с 9 миллиардов до 45 миллиардов, если поставки вычислительных мощностей будут соответствовать, вероятно, к концу года ARR достигнет 100 миллиардов, а в следующем году — 200-300 миллиардов, что сопоставимо с объемом Meta. На вторичном рынке ее оценка уже достигла 1 триллиона долларов, обогнав OpenAI.

Мы потратили много времени на изучение того, как Anthropic смогла вырваться вперед. В конечном итоге, чтобы понять эту компанию, важно осознать два момента: один — это стратегическое суждение, другой — организационная культура.

Все, вероятно, уже имеют множество фрагментарных представлений об этом, но не существует целостной картины, поэтому эта статья пытается сделать более детальный обзор и восстановление. Надеюсь, удастся объяснить некоторые любопытные вопросы с точки зрения стратегии и организации, например:

• Почему Anthropic смогла осознать в 2021 году, что кодирование может быть самым важным направлением?

• Как различия в характерах Дарио и Сэма сформировали совершенно разные стратегические пути двух компаний?

• Почему уровень текучести кадров в Anthropic так низок?

• Почему почти каждый человек в Anthropic восхваляет ее культуру? Как эта культура поддерживалась в процессе быстрого расширения компании?

01 Важность фокуса недооценена

Во-первых, с точки зрения стратегии, OpenAI всегда больше напоминала компанию, которая хочет всего.

В области возможностей моделей OpenAI активно развивает математику, науку, кодирование, рассуждения, мультимодальность, архитектурные инновации и т.д. В продуктах одновременно продвигаются Codex, браузеры, роботы, корпоративные платформы, интеллектуальное оборудование, чипы и дата-центры, и, как сообщается, количество проектов внутри OpenAI однажды достигло около 300.

Anthropic же совершенно противоположна, они единственные из тройки, кто очень рано отказался от мультимодальности и никогда не говорили об архитектурных инновациях, не акцентировали внимание на моделях рассуждений, RL, непрерывном обучении и т.д., сосредоточившись на масштабировании языковых моделей, только на кодировании как одном направлении, сначала проработав самые ключевые способности.

Что касается того, почему кодирование так важно, сейчас рынок тоже это понимает, суть в трех моментах:

1. Кодирование — это путь ко всему. Большинство задач в цифровом мире можно выразить через код.

2. Кодирование — это способность, наиболее подходящая для обучения моделей. Результаты легко проверяемы, короткая обратная связь, пользовательские данные могут в большей степени поддерживать обучение модели.

3. Кодирование — это основной ускоритель разработки AGI. В настоящее время ведущие AI-лаборатории уже вошли в этот ускоряющий цикл, и в этом году прогресс моделей за квартал происходит быстрее, чем за прошлый год.

В конечном итоге результаты подтверждают, что кодирование действительно является самым важным направлением, которое охватывает все. А OpenAI только в марте пришла в себя, сократив такие побочные проекты, как Sora, и подняв кодирование на первый приоритет компании.

Как Anthropic выбрала кодирование?

Нам всегда было интересно: почему Anthropic с самого начала смогла выбрать кодирование? Обратясь к истокам, мы обнаружили, что это наполовину предвидение, наполовину удача.

Ранние инвестиции Anthropic были довольно непростыми. Не имея много денег, они должны были двигаться к AGI более эффективным способом. Им нужно было сначала рассказать историю о вертикальном сценарии, чтобы доказать, что они могут создать коммерческий замкнутый цикл. Поэтому они тогда серьезно исследовали, если бы можно было выбрать только одно направление, кодирование могло бы быть лучшим выбором: сначала обучить лучшую модель кодирования → предоставить клиентам для использования → получить данные о реальном использовании от клиентов → поддержать обучение модели. Это могло бы создать маховик.

Ответственный за рост Anthropic однажды упомянул, что он видел внутренний документ, написанный соучредителем компании, в котором объяснялось, почему мы должны сосредоточиться на кодировании. Важно, что дата этого документа — 2021 год, что значительно раньше, чем кто-либо узнал о реальных рыночных возможностях этого направления.

Но позже ситуация изменилась: финансирование стало более успешным, у компании появилось больше ресурсов, и линия кодирования больше не поднималась, они все еще пошли делать более универсальную модель.

Перелом произошел после взлета ChatGPT. Anthropic осознала, что C-канал уже был захвачен OpenAI, и, хотя это было довольно печально (но, оглядываясь назад, это оказалось необычайно удачным), они перенесли поле боя, сосредоточив внимание на B-канале. Этот стратегический поворот был в целом осторожным и эмпирическим, а не разом решительным азартным риском.

При обучении Claude 3 Anthropic начала сознательно усиливать кодировочные способности и получила хорошие рыночные отзывы на Sonnet 3.5. Затем они начали одновременно увеличивать инвестиции и проверять, внутри компании постепенно укрепилось мнение о потенциале кодирования, как в коммерческой ценности, так и в ускорении исследований. Таким образом, команда начала сосредоточенно двигаться вперед по этому пути, при этом не только полностью отказавшись от C-канала, но даже не отвлекаясь на мультимодальность.

Кроме того, помимо фокуса на рыночном направлении, стоит отметить и устойчивость в технологическом подходе. В последние два года внешние эксперты неоднократно заявляли, что законы масштабирования достигли предела, а предобучение больше не приносит значительной выгоды. Судя по нашим общением с различными исследователями, Anthropic всегда была самой уверенной в законах масштабирования среди всех лабораторий и также наиболее основательно занималась предобучением и данными, не отвлекаясь на новые парадигмы.

Сейчас это тоже оказалось правильным. Способности Claude значительно улучшились, во многом благодаря основательным инвестициям в предобучение.

Характер основателей

Но это вызвало у нас другой вопрос: почему Anthropic всегда может принимать решительные решения по нескольким ключевым направлениям и сохранять устойчивость?

Прежде всего, это, конечно, связано с ограничениями ресурсов, общий объем финансирования Anthropic составляет примерно одну треть от OpenAI, но если углубиться, стратегические различия между этими двумя компаниями также тесно связаны с характерами и происхождением основателей.

У Anthropic четыре соучредителя, которые были основными авторами статьи о законах масштабирования, Дарио сам является ключевым исследователем GPT-3, и до этого он уже десять лет работал в области AI, имея непосредственное представление о технологическом прогрессе в AI и смелее принимая решения. Кроме того, Дарио — человек, который совершенно не поддается панике, его даже описывают как немного самовлюбленного и упрямого, он редко поддается рыночному консенсусу.

В 2024 году, когда Anthropic еще не достигла взрывного роста, он сказал одну фразу, которая, по моему мнению, очень важна для понимания этой компании, суть в том, что:

"За последние десять лет я усвоил самый важный урок: на рынке всегда существует так называемый консенсус, но после того, как я несколько раз видел, как консенсус меняется за одну ночь, я начал сосредотачиваться на своих ставках. Я не знаю, что мы всегда правы, но, честно говоря, даже если мы правы только 50% времени, это уже очень ценно, ведь вы предоставляете то, чего нет у других."

Это совершенно отличается от Сэма Альтмана, судя по нашим разговорам с некоторыми людьми, близкими к Сэму:

• Сэм считается одним из самых амбициозных основателей в Силиконовой долине, он изначально хотел всего. Плюс к этому, его опыт в инвестициях в YC делает его очень знакомым с методом "много точек посева, параллельные ставки", поэтому OpenAI развила множество побочных направлений.

• Сэм не имеет технического образования, его оценки в технических направлениях не так хороши, как у Anthropic, поэтому он больше полагается на команду, чтобы продвигаться снизу вверх. Сэм использует свои сильные стороны в управлении ресурсами, предоставляя командам необходимые ресурсы.

• Фон венчурного капитала делает Сэма особенно склонным к прорывным идеям. Поэтому в культуре OpenAI очень ценится инновация от 0 до 1, но не так же ценится постоянная отладка от 1 до 10. Многие продуктовые линии, такие как Sora, Atlas Browser, Voice Mode и т.д., не имеют преемственности, после запуска их просто оставляют без внимания.

• Характер Сэма и Марка Чена (главного научного сотрудника) заключается в том, что они всегда говорят "да", но не говорят "нет". По побочным задачам, если команда старается, ресурсы все равно будут предоставлены.

Когда силы OpenAI были постоянно распылены по различным побочным проектам, Anthropic могла создать преимущество на самом ключевом поле боя.

Прелесть стратегии заключается в "избытке"

Фокус Anthropic на стратегии вдохновил нас, важность фокуса недооценена.

Я вспоминаю один из эпизодов подкаста, который я слушал в прошлом году, где гостем был ведущий подкаста Founders Дэвид Сенра. На протяжении последних 8 лет он занимался почти одной лишь вещью: каждую неделю исследовал одного великого предпринимателя. Когда его спросили, если бы он мог сжать все предпринимательские уроки из более чем 400 прочитанных им биографий основателей в одну вещь, что бы это было?

Он ответил: Фокус.

Великие предприниматели часто не являются универсальными отличниками, а скорее крайними перфекционистами. Они способны выявить одну-две наиболее важные переменные для себя, такие как цена Costco, опыт дизайна Apple, алгоритм рекомендаций ByteDance и данные, и затем стремятся довести их до предела, даже до такой степени, что это кажется абсурдным для конкурентов.

Здесь важно уточнить, что многие люди думают, что они сосредоточены, но на самом деле не понимают истинного значения и цены фокуса. То, что называется фокусом, по сути, делится на два уровня:

1. Судейство: знать, что является наиболее критичным, и осмелиться пожертвовать всем остальным.

2. Давление: иметь возможность вложить подавляющие ресурсы в ключевые элементы.

Первое — это вопрос познания, второе — вопрос воли, оба аспекта необходимы.

Например, когда Google был основан, общепринятым мнением в интернет-индустрии было то, что будущее принадлежит "порталам". Такие гиганты, как Yahoo, заполняли свои главные страницы все новыми и новыми функциями: новости, погода, покупки, игры, гороскопы… каждая функция рассматривалась как "рычаг для увеличения рекламной ценности". Но Google считал, что информации будет становиться все больше, и пользователям нужен не больший портал, а возможность мгновенно находить наиболее релевантные ответы.

Поэтому, когда другие компании стремились удержать пользователей дольше, Google хотел, чтобы пользователи уходили быстрее. В то время главная страница Google была необычайно чистой, на ней не было ничего, кроме поискового поля. В бизнес-модели было то же самое: у Yahoo было десятки способов монетизации, в то время как Google сосредоточил все свои усилия на механизме "аукциона по поисковым ключевым словам", и только спустя почти десять лет начал серьезно развивать вторую бизнес-линию.

На сегодняшний день один из десяти принципов Google гласит: "Лучше делать одну вещь действительно, действительно хорошо".

Суть стратегии не в том, чтобы понять, что выбрать, а в том, чтобы понять, что оставить. Я думаю, что большинство людей недостаточно часто говорит "нет".

02 Культура — это самый большой секретный соус

Самое особенное в Anthropic, возможно, не стратегия, а организационная культура. За последние полгода, в условиях жесткой борьбы за таланты в области ИИ, уровень текучести кадров в Anthropic значительно ниже, чем в других лабораториях ИИ.

Ниже приведены два графика, которые подводят итоги данных о движении кадров с 2021 по 2023 год. Первый график показывает пропорции переходов между различными лабораториями ИИ, и мы можем видеть:

• Каждые 10.6 человек, переходящих из DeepMind в Anthropic, лишь 1 возвращается обратно в DeepMind.

• Каждые 8.2 человека, переходящих из OpenAI в Anthropic, лишь 1 возвращается обратно в OpenAI.

Второй график показывает процент сотрудников, которые остаются в компании через 2 года после приема на работу. Уровень удержания кадров в Anthropic составляет 80%, что является самым высоким среди ведущих лабораторий ИИ, даже немного выше, чем у DeepMind, который составляет 78%. Anthropic, как более молодая и быстро меняющаяся компания, смогла достичь более высокого уровня удержания, чем старая школа DeepMind, что является значительным достижением. Для сравнения, у OpenAI этот показатель составляет всего 67%.

Стоит отметить, что эти данные были собраны еще до того, как OpenAI достигла своего пика, а Anthropic еще не проявила себя. Если посмотреть на новости последних двух лет, привлекательность и стабильность Anthropic становятся еще более очевидными. Например, недавно в Twitter появился пост, в котором несколько CTO известных компаний согласились перейти в Anthropic, чтобы стать обычными техническими сотрудниками (то есть MTS, членами технического персонала).

Основной причиной этого часто называют организационную культуру Anthropic. Если посмотреть на подкасты, записанные членами Anthropic, почти каждый упоминает культуру компании, некоторые даже считают эту культовую атмосферу самым большим секретным соусом Anthropic.

"Я действительно считаю, что культура — это секретное оружие Anthropic, это то, что дает нам защиту, то, что другие не могут воспроизвести. Это не само собой разумеющееся, руководство вложило в это много усилий."

------ Амол Авасаре, руководитель роста Anthropic

Если не смотреть на этот вопрос отдельно, то не так легко заметить это, потому что, когда люди говорят о культуре или ценностях, это всегда кажется абстрактным, подразумевая, что это просто лозунг, но если сложить всю первичную информацию и открытые интервью вместе, это производит сильное впечатление.

Три особенности Anthropic

Если конкретно разобрать, то три особенности, которые отличают Anthropic от других лабораторий ИИ, это:

1. Ориентированность на миссию

Миссия Anthropic заключается в том, чтобы "обеспечить безопасный переход мира к трансформационному ИИ", то есть все должно быть сосредоточено на безопасности.

Многие компании говорят, что они ориентированы на миссию, но серьезность, с которой Anthropic подходит к этому, близка к религиозной. Это лаборатория на переднем крае с сильным моральным самовосприятием: она искренне верит, что AGI может спасти мир, и искренне верит, что AGI может уничтожить мир, и она пытается провести всех по узкой проволоке между этими двумя крайностями.

Руководитель Claude Code Борис Черны однажды сказал: "В Anthropic, если вы просто спросите кого-то в коридоре 'Почему вы здесь?', ответ всегда будет 'безопасность'".

Он и менеджер по продуктам Кэт У были в прошлом году, оба покинули Anthropic и перешли в Cursor, но через две недели вернулись, потому что поняли, что им очень не хватает культурной атмосферы внутри Anthropic. Это чувство, когда все работают ради более великой миссии. Некоторые, кто сомневался перед тем, как присоединиться к Anthropic, после входа в компанию обнаружили: "Черт возьми, атмосфера внутри гораздо серьезнее, чем говорят снаружи".

Здесь даже были ранние сотрудники, которые на общем собрании говорили, что если Anthropic в конечном итоге выполнит свою миссию, но сама компания потерпит неудачу, это все равно будет хорошим результатом. Эта фраза объясняет многие вещи в Anthropic.

В логике большинства компаний коммерческий успех всегда на первом месте, а миссия служит лишь для украшения. Но самое особенное в Anthropic заключается в том, что внутри действительно есть группа людей, которые ставят миссию выше выживания компании. Если посмотреть на то, что на самом деле делает Anthropic, это также соответствует их словам, например, их структура управления с некоммерческим трестом, исследования в области объяснимости, различные инвестиции в безопасность, включая недавнюю готовность пожертвовать контрактом на 200 миллионов долларов с Министерством обороны США из-за конфликта ценностей и так далее, это все не будем подробно обсуждать.

2. Высокий уровень доверия, низкий уровень эго

Когда мы общаемся с другими передовыми лабораториями, мы всегда слышим много о внутренней политике и борьбе за ресурсы. Только в Anthropic этого нет. Напротив, все очень сплочены и готовы работать на других.

Самое удивительное в этом заключается в том, что Frontier AI — это место, где очень легко возникает культура звезд и борьба за ресурсы. Исследователи ИИ, как правило, являются одной из самых умных и высокоэгоистичных групп людей в мире, их естественное стремление — предложить уникальное решение, создать свою собственную школу и прославиться, но ресурсов очень мало, поэтому конфликты между отделами всегда происходят.

Дэниел Фриман, который пришел в Anthropic из Google, сказал, что в других моделях компании внутренние дела напоминают феодальные государства, где каждый управляет своим, но такого чувства он "никогда не испытывал в Anthropic".

Рахул Патил, бывший CTO Stripe, который присоединился к Anthropic прошлой осенью, также отметил, что его больше всего поразила культура здесь. Трудно представить, что такая умная группа людей может быть одновременно такой скромной. Он привел стандарт: если завтра компания скажет вам, что ваше лучшее место — не продолжать быть руководителем, а стать IC (индивидуальным вкладчиком), потому что это будет вашим наибольшим вкладом в миссию, согласитесь ли вы? Он считает, что 100% людей в Anthropic сделают это, не имея эго.

3. Сильная гуманитарная основа

Автор The New Yorker провел несколько месяцев в Anthropic в качестве глубокого наблюдателя и оставил два интересных описания о людях здесь:

• Книжные изгои

• Непропорционально много сотрудников Anthropic, похоже, являются детьми романистов или поэтов.

Это означает, что люди здесь не совсем похожи на типичных элит Кремниевой долины и не совсем соответствуют традиционному представлению о технических специалистах, а скорее имеют немного книжной атмосферы, немного нёрдского духа и немного идеализма. Многие производят впечатление, как будто выросли в семьях писателей и поэтов.

Это в определенной степени видно даже из названий моделей Claude: Haiku, Sonnet, Opus, которые соответствуют лаконичным хайку, сонетам Шекспира и крупным произведениям в классическом контексте. Для сравнения, названия GPT-4 / 4o / o1 от OpenAI — это инженерные номера, а Gemini Ultra / Pro / Flash от Google — это классические названия продуктов. Это может многое объяснить.

Клод Код, ответственный Борис, также упоминал интересный момент в подкасте: на своем первом обеде в Anthropic он случайно упомянул очень редкую книгу, автором которой является писатель жесткой научной фантастики Грег Иган. Насколько эта книга была нишевой? Он никогда не встречал никого, кто бы ее читал. Он рассказал за столом о шутке из книги, и все присутствующие поддержали разговор.

Это его сильно удивило и заставило почувствовать, что он действительно попал в нужное место. Любители научной фантастики часто обладают определенной гуманитарной заботой и исторической ответственностью, а также лучше понимают эффект бабочки. Это общее понимание, основанное на интересах в чтении, успокоило его, что это может быть лучшее место для продвижения границ ИИ.

Как культура институционализируется

Следующий вопрос: как такая чистая, почти культовая культура поддерживается?

В конце концов, Anthropic уже не маленькая лаборатория ИИ, это крупная компания с 3000 сотрудников, которая расширяется с исторически рекордной скоростью, одновременно стараясь сохранить свою культурную насыщенность.

На это Дарио прямо сказал, что он, вероятно, тратит 1/3 до 40% своего времени, чтобы убедиться, что культура Anthropic хороша. Даже несмотря на то, что есть множество задач в техническом, продуктовом, финансовом и политическом аспектах. Но он считает, что его более важная работа заключается в том, чтобы сделать Anthropic местом с высокой сплоченностью, где талантливые люди хотят работать.

Что касается конкретных практик, то здесь несколько моментов:

1. Специальные стандарты найма

Anthropic нанимает людей не так, как многие лаборатории ИИ.

С одной стороны, в предпочтениях к талантам, в отличие от большинства компаний, которые борются за известных специалистов, Anthropic предпочитает нанимать аутсайдеров. Вместо внешних ярлыков они больше ценят наличие прямых доказательств способностей, например, "вы проводили независимые исследования, писали действительно проницательные блоги, вносили ли вы значимый вклад в сообщество с открытым исходным кодом" и так далее.

С другой стороны, Anthropic проводит очень строгий культурный отбор. У них есть специальный раунд культурного собеседования, где за час задаются 15-20 сценарных вопросов. Судя по распространенным в интернете вопросам, акцент делается на трех моментах:

• Действительно ли вы ставите миссию безопасности на первое место. Один из типичных вопросов для отбора: если Anthropic решит не выпускать модель из-за невозможности гарантировать безопасность, готовы ли вы принять, что ваши акции обнулятся?

• Являетесь ли вы приятным, скромным человеком. Включает доброту, эмпатию, навыки общения, способность признавать свое невежество и ошибки.

• Можете ли вы справляться со сложностью. Многие проблемы, с которыми сталкивается Anthropic, очень сложные и изменчивые, они ценят наличие системного мышления, способность глубоко анализировать вторичные эффекты решений и думать о том, как одно решение повлияет на другие аспекты.

Они потратили много времени на "обратный отбор" при найме, и в результате действительно отказались от многих самых выдающихся 10x разработчиков. Бывший CTO Stripe Рахул Патил упомянул, что перед тем, как присоединиться к Anthropic, он долго общался с тогдашним CTO Anthropic. Тот не только не уговаривал его прийти, но и потратил две-три недели, чтобы обсудить, почему ему не следует присоединяться к Anthropic, доброжелательно отговаривая его, если он не действительно согласен с культурой и миссией, то приходить не стоит.

Таким образом, логика найма в Anthropic никогда не заключалась в том, чтобы привлечь как можно больше сильных людей, а в том, чтобы как можно раньше отсеять неподходящих. "Мы очень хорошо умеем отсеивать тех, кто приходит ради денег и славы".

В отличие от этого, OpenAI после роста компании уже не проводит специальные культурные собеседования, что, как сообщается, привело к некоторым управленческим проблемам. Это стало особенно очевидно в прошлом году, когда Meta начала активно нанимать. В ответ на щедрые предложения Meta, реакция OpenAI больше напоминала рыночную практику: контрпредложения, бонусы за удержание, отмена cliffs для новых сотрудников, чтобы акции быстрее становились доступными. Реакция Anthropic была очень характерной для них. Они сказали своим сотрудникам, что вы приходите сюда прежде всего ради миссии, а не для того, чтобы постоянно повышать свою цену на внешнем рынке. Мы не будем предлагать вам в десять раз больше, чем вашим коллегам, просто потому что Марк Цукерберг случайно вас заметил, это было бы несправедливо, если хотите уходить, уходите.

Итог этой ситуации также говорит о многом. Говорят, что OpenAI покинуло несколько десятков человек, в то время как Anthropic ушло только 2, и эти двое уже работали в Meta 6 и 11 лет.

2. Культура обмена контекстом

В Anthropic существует очень высокая степень прозрачности информации.

Во-первых, Дарио сам активно, часто и многократно предоставляет значимую информацию. Он часто проводит общие собрания для всех сотрудников, с частотой до раз в две недели, называя их Dario Vision Quest (даже Дарио сам шутит, что название слишком явно проповедует, звучит так, будто он пошел в горы, чтобы получить просветление). Он выступает перед всей компанией в течение часа, обычно с трех-четырехстраничным документом, в котором обсуждаются направления компании, продуктовая стратегия, изменения в отрасли и многое другое, а затем отвечает на вопросы на месте.

Многие сотрудники отмечают, что он говорит очень прямо и откровенно: "Дарио — самый прямолинейный человек, которого я когда-либо встречал, он говорит не задумываясь, а просто так, как думает".

Кроме общих собраний, он также часто пишет много вещей в своем канале Slack, совершенно не редактируя свои мысли: что произошло в компании, о чем он беспокоится и как он видит вопросы, которые волнуют всех. Эта культура позволяет каждому в компании знать, как принимаются решения и какие вещи должны быть в приоритете. Таким образом, в сложной и изменчивой ситуации каждый индивидуум может принимать относительно согласованные распределенные решения.

При этом такая прозрачность не является односторонней передачей информации, а может быть оспорена. Кто-то, услышав на общем собрании выступление Дарио, может не согласиться и сразу же написать в канал его записей: "Я не согласен с вашим мнением", и развернуть дискуссию на месте. Открытое оспаривание руководства поощряется.

Более того, эта культура письма принадлежит не только Дарио, а является механизмом размышления, в который вовлечены все. У многих в Anthropic есть свои каналы записей, что-то вроде личной ленты Twitter, где они могут записывать, о чем думают, что делают и какие у них успехи. Другие могут подписываться, наблюдать и участвовать в обсуждениях. Многие сотрудники отмечали, что им очень нравится культура письма в компании, Slack стал огромным хранилищем, где разворачиваются многие события.

Таким образом, Anthropic, похоже, создала в компании хорошую почву для согласования, где проекты, мнения и идеи каждого достаточно прозрачны и подвижны, даже были случаи, когда кто-то замечал, что финансовые данные также прозрачны.

(Но в отличие от этого, техническая конфиденциальность поддерживается очень строго, говорят, что некоторые группы даже намеренно изолированы и не могут вместе обедать. В результате другие исследователи сожалеют, что все ключевые ноу-хау разбросаны по головам разных людей, и невозможно, просто переманив несколько человек, собрать полную картину.)

3. 7 основателей с равными правами, структура основателей сама по себе является культурным механизмом

Структура основателей Anthropic имеет дизайн, который противоречит коммерческой логике: у них 7 основателей, и Дарио тогда решительно решил дать каждому одинаковую долю, а не взять больше для себя.

Все тогда советовали ему, что это будет катастрофа, иначе власть будет размыта, а стимулы — искажены, и компания легко распадется из-за внутренних конфликтов. Но Дарио считал, что компания не вращается вокруг одного основателя, а вокруг миссии, и равные права — это самое неопровержимое доказательство этой идеи.

Они уже много лет работали вместе и имели высокое доверие друг к другу, равные права по сути не являются дизайном управления, а являются доказательством обязательств, механизмом распространения культуры. 7 соучредителей, как 7 узлов для копирования культуры, могут проецировать свои ценности на более широкую аудиторию в разных направлениях. Таким образом, даже при расширении компании, первоначальная культура не распадется.

В сравнении, в руководстве OpenAI всегда была высокая текучесть кадров, 11 основателей покинули компанию, остались только Сэм Альтман, Грег Брокман и Войцех Заремба. А новая смена руководства еще менее стабильна: с начала 2026 года по настоящее время, руководитель продукта ушел в отпуск, руководитель маркетинга уволился по состоянию здоровья, руководитель по коммуникациям вышел, руководитель по операциям был переведен на другую должность, а финансовый директор также был маргинализирован…

4. Чрезвычайное внимание к единой команде, избегая формирования фракций

CTO Anthropic однажды сказал в подкасте, что лаборатории ИИ в целом гораздо более децентрализованы по сравнению с традиционными компаниями, это организация в форме перевернутой пирамиды, где власть и креативность текут снизу вверх.

Здесь важнейшая работа происходит на переднем крае. Потому что люди на переднем крае ближе всего к проявлениям ИИ. Они ежедневно проводят эксперименты и имеют самое непосредственное представление о том, что могут делать модели. Большинство идей для продуктов исходят от людей на переднем крае, а не от руководства.

Но это также создает проблему: когда власть распределяется, каждая команда легко может сосредоточиться на своих собственных проблемах и ценностных функциях, образуя фракции.

Особенность Anthropic заключается в том, что они рано осознали: раз уж решения должны быть децентрализованы, нужно активно создавать единство. Дарио не хочет, чтобы команда безопасности говорила, что безопасность важнее всего, а команда продуктов — что продукт важнее всего, и затем все конфликты сваливались на высшее руководство. Его основная управленческая идея заключается в том, чтобы распределить компромиссы между каждым человеком, чтобы каждый имел немного взгляда основателя, и все участвовали в одном большом процессе компромиссов на своих местах.

Поэтому они крайне подчеркивают концепцию одной команды и используют различные системы для ослабления границ между обязанностями, например, подчиненные руководители не имеют различий в званиях, их единообразно называют членами технического персонала, намеренно ослабляя такие определения, как "исследователь против инженера", "старший против младшего", "архитектор против исполнителя".

Это резко контрастирует с OpenAI, где культура исследователей всегда была более сильной, внутри существует явная "иерархия пренебрежения": Исследователь > Исследователь-инженер > Программный инженер. Поэтому продукты часто оказываются под давлением исследований и не имеют большого влияния. Когда возникают конфликты, исследователи также не хотят сотрудничать с продуктами.

В области инноваций продуктов OpenAI имеет яркую черту, что она управляется исследователями: часто исследовательская команда делает новое открытие, и только тогда команда продуктов получает временное уведомление и начинает искать применение. В Anthropic же команды продуктов и моделей более тесно связаны, и продукты могут больше влиять на определение возможностей моделей.

Это на самом деле также одна из причин, почему продуктивность OpenAI уступает Anthropic.

Два источника культуры

Следующий вопрос: почему Anthropic сформировала такую уникальную организационную культуру? Возможно, это можно рассмотреть с двух сторон:

1. Требования самого бизнеса

Я помню, два года назад слушал выступление руководителя HR одной крупной компании, это произвело на меня сильное впечатление и заставило меня впервые глубоко задуматься о том, что на самом деле означает организационная культура. Суть организационной культуры заключается в том, что модели поведения сотрудников могут быть ключевым элементом, помогающим компании достичь успеха.

Таким образом, первопринцип организационной культуры заключается в том, что природа бизнеса определяет организационную культуру.

В конкурентной среде ИИ одним из основных преимуществ является возможность "умным людям выполнять грязную работу". Особенно в области кодирования и агентного подхода, на первый взгляд это кажется конкуренцией возможностей моделей, но при более глубоком анализе это на самом деле конкуренция инженерных возможностей. Это не та проблема, которую можно решить благодаря нескольким гениальным идеям, а скорее масса грязной, мелкой и детализированной системной инженерии.

Наиболее важным барьером являются данные. Прошлые данные чата были просто текстовыми данными, но данные по кодированию и агентному подходу более сложные, они не только включают записи диалогов, но и сами задачи, создание среды, траектории выполнения, а также целую систему оценки и верификации.

В этом вся грязная работа, сделать это хорошо крайне важно, но это не то, что можно превратить в личный момент славы, как публикация статьи или новый продукт.

Согласно отзывам, полученным от некоторых исследователей, одной из самых основных проблем OpenAI сегодня является то, что ей трудно организовать несколько сотен лучших людей для серьезной работы с данными и выполнения грязной работы. OpenAI нанимает самых высококлассных специалистов, у которых хорошее образование и высокие амбиции, и все они естественно хотят делать свои ставки, стремятся создать что-то новое, а вот разбираться с проблемами и заполнять данные, мало кто хочет.

OpenAI была так успешна в прошлом, она действительно добилась огромного преимущества благодаря некоторым ключевым прорывам, но, как сказал Яо Шунью в недавнем интервью: "Эпоха личного героизма прошла", "в ИИ не так уж много нужно ума… самое важное качество — это надежность и внимание к деталям".

В это время становится очевидным, что такая атмосфера, как в Anthropic, с низким эго, сильной сплоченностью и целеустремленностью, будет значительно увеличивать свои преимущества. Говорят, что соучредитель Anthropic Джаред Каплан каждый день лично ведет команду по работе с данными, и очистка данных выполняется крайне тщательно, ни одна другая компания не может этого сделать.

(Это также объясняет одно явление: модели OpenAI являются сильнейшими в соревнованиях по кодированию, потому что такие задачи больше относятся к исследовательским вопросам, но в повседневной работе по агентным задачам они часто уступают Anthropic, потому что последние больше связаны с инженерными вопросами, которые требуют внимания к данным, системам и деталям выполнения.)

2. Происхождение команды основателей

Ценности компании можно рассматривать как часть ценностей основателей. Если говорить более точно, ценности основателей часто происходят из двух источников: одна часть — это то, во что основатели изначально верили, другая часть — это то, что они когда-то глубоко ненавидели.

Первая часть определяет, кем вы хотите стать, вторая часть определяет, кем вы ни за что не хотите стать.

В Anthropic явно присутствуют обе части, и сила формирования второй части может быть даже больше, чем первой. Можно кратко рассмотреть опыт Дарио:

Дарио впервые столкнулся с ИИ в лаборатории ИИ компании Baidu, где он впервые наблюдал законы масштабирования и постепенно стал их убежденным сторонником.

Позже Дарио перешел в OpenAI, где глубоко участвовал в продвижении серии GPT. OpenAI когда-то передала 50%-60% вычислительных мощностей всей компании ему, чтобы он мог возглавить проект GPT-3. Поскольку Дарио — человек с ярко выраженными ценностями и личным мнением, его разногласия с другими в OpenAI по организационным принципам начали постепенно проявляться.

Например, Грег Брокман однажды предложил довольно удивительную идею: в будущем можно продавать AGI ядерным державам в Совете Безопасности ООН. Дарио, услышав это, почти сразу же подал в отставку, потому что, по его мнению, это уже не коммерческое разногласие, а вопрос базовых ценностей.

Грег и Дарио в течение нескольких лет не могли найти общий язык, а Сэм Альтман оказался между ними, пытаясь примирить. В этот момент Сэм проявил свою сильнейшую способность — заставить разные лагеря думать, что он на их стороне. В краткосрочной перспективе это было искусство балансировки; в долгосрочной перспективе это было истощение доверия. Позже все поняли, что обещания Сэма Дарио и Грегу совершенно не совпадали.

Постепенно Дарио сформировал в компании тесный круг союзников, некоторые из которых, поскольку он любил панд, назвали эту небольшую группу "пандами". Их разногласия с руководством OpenAI по вопросам выбора направления, организационного управления и т.д. становились все более значительными, в конечном итоге это переросло в серьезную политическую борьбу.

Между высшим руководством даже произошел серьезный конфликт. Сэм обвинил Дарио и Даниэлу (сестру Дарио, одного из соучредителей Anthropic) в том, что они организовали негативную обратную связь о нем; оба отрицали это и вызвали источник информации, о котором говорил Сэм, для разбирательства. В результате тот заявил, что не знает об этом, и Сэм снова отверг свои обвинения.

Этот инцидент окончательно подорвал доверие между братом и сестрой Дарио, и они поссорились на месте.

Подобных внутренних драм было много, в общем, Дарио воспринимал конфликты между двумя сторонами как моральный кризис доверия, он считал, что в компании, обладающей такой мощной технологией, лидеры должны быть искренними и надежными. Если у руля стоят нечестные люди, это лишь способствует опасному направлению.

Таким образом, Дарио в конечном итоге ушел из OpenAI с некоторыми ключевыми коллегами, работающими над GPT-3, и основал сегодняшнюю Anthropic.

Поэтому культура Anthropic сегодня формировалась не только благодаря личности Дарио, но и благодаря его личному опыту политической борьбы в OpenAI, он ясно понимал, как легко группа умных людей с сильным эго может расколоться из-за борьбы за ресурсы и разногласий в ценностях, поэтому они инстинктивно начали строить Anthropic в противоположном направлении:

• Поскольку они видели, как искусство балансировки истощает доверие, они больше подчеркивают искренность и прозрачность;

• Видели обострение политической борьбы, поэтому поощряют людей заранее обсуждать конфликты;

• Видели, как разногласия в идеях приводят к распаду организаций, поэтому установили строгий культурный отбор;

• Видели борьбу за власть суперзвезд, поэтому подчеркивают низкое эго и не стремятся привлекать больших имен.

Организационная культура Anthropic сегодня во многом является реакцией на опыт, полученный в OpenAI.

03 Заключение

Если подвести итог, Anthropic и OpenAI на самом деле являются двумя компаниями с довольно разными основами: первая — это идеалистическая, с ясной миссией и высокой сплоченностью, а вторая — амбициозная, с многопрофильной экспансией и постоянным поиском следующего прорыва.

Чтобы лучше понять, мы можем сопоставить несколько ключевых аспектов обеих компаний:

Тем не менее, хотя в предыдущем тексте упоминались многие преимущества Anthropic, нам трудно сделать вывод о том, что одна культура обязательно превосходит другую, и также трудно предсказать, как будут развиваться события через три месяца. Мир ИИ меняется слишком быстро, и сейчас OpenAI, наоборот, недооценена рынком, например:

• Кодирование уже стало очевидным, и OpenAI, вероятно, сможет догнать, сейчас явная тенденция заключается в том, что разработчики переходят от Claude Code к Codex;

• Взрывной рост спроса значительно превышает все ожидания, вычислительные мощности становятся новым решающим фактором, а OpenAI давно заблокировала ресурсы вычислительных мощностей, которые значительно превышают ресурсы Anthropic;

• Открытая культура исследований OpenAI имеет свои огромные преимущества, и OpenAI также всегда более агрессивно исследует и ставит на новые парадигмы, следующий скачок может изменить ситуацию.

Можно сказать, что, глядя на прошедшие три года с 2026 года, Anthropic действительно оставила в отрасли образец, который стоит запомнить:

В эпоху ИИ победа не обязательно зависит от более крупных амбиций, большего количества исследований и более сильных талантов. Иногда победа может прийти из противоположного: меньше ставок, более низкое эго и наивная миссия.