Giải mã Anthropic: Công ty AI tốt nhất, có thể cũng là một loại phát minh tổ chức

Nguồn: Celia - Kỳ lân toàn cầu

Hôm nay, Anthropic đã phát hành mô hình flagship thế hệ mới Claude Fable 5, cũng như Claude Mythos 5 mở cho các tổ chức cụ thể.

Theo dữ liệu được công bố chính thức, đây là thế hệ mô hình mạnh nhất của Anthropic hiện tại. Đặc biệt trong phát triển phần mềm, công việc kiến thức phức tạp và xử lý nhiệm vụ dài, khoảng cách với các sản phẩm thế hệ trước đã được kéo dài thêm.

Tuy nhiên, điều khiến người ta tò mò hơn cả không phải là mô hình mà là tại sao trong vài năm qua, Anthropic luôn có thể nắm bắt nhịp điệu của sự thay đổi trong ngành?

Khi hầu hết các công ty vẫn đang thảo luận về quy mô tham số, họ đã đặt trọng tâm vào Coding; khi ngành công nghiệp tranh giành lưu lượng C-end, họ đã chuyển hướng sang thị trường doanh nghiệp; khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu mở rộng, họ lại tập trung tài nguyên vào một vài hướng quan trọng.

Nhìn lại, sự trỗi dậy của Anthropic không giống như một kỳ tích công nghệ, mà giống như kết quả của việc một công ty kiên trì với một phán đoán nào đó trong thời gian dài. Trong năm qua, Anthropic từ một công ty được coi là kẻ theo đuổi OpenAI đã trở thành một trong những người chơi được chú ý nhất trong ngành AI. Doanh thu, định giá, sức hút nhân tài đều đang tăng nhanh. Nhiều người cho rằng tất cả những điều này là nhờ vào Claude.

Nhưng nếu kéo dài thời gian, có thể thấy Claude chỉ là kết quả. Điều thực sự đáng nghiên cứu là tại sao Anthropic luôn có thể nhìn thấy những hướng quan trọng sớm hơn người khác, và tại sao họ có thể giữ vững sự kiềm chế trước mọi cám dỗ.

Việc phát hành Fable 5 giống như một chú thích mới. Nó một lần nữa nhắc nhở mọi người rằng, sự cạnh tranh trong ngành AI có thể không chỉ là cạnh tranh về mô hình. Nhiều lúc, điều quyết định thắng thua là chiến lược, tổ chức, và một công ty sẵn sàng từ bỏ điều gì vì điều gì.

Trong năm qua, Anthropic có thể là công ty đáng nghiên cứu nhất trong toàn bộ ngành AI.

Năm nay, họ đã tạo ra sự tăng trưởng bùng nổ nhanh nhất trong lịch sử thương mại nhân loại: ARR từ 9B tăng lên 45B, nếu nguồn cung sức mạnh tính toán theo kịp, khả năng cao ARR sẽ đạt 100B vào cuối năm, và 200-300B vào năm sau, ngang bằng với quy mô của Meta. Trên thị trường thứ cấp, định giá hiện tại của họ đã chạm tới 1 nghìn tỷ đô la, vượt qua OpenAI.

Chúng tôi đã dành không ít thời gian để nghiên cứu cách Anthropic đã vươn lên. Cuối cùng, để hiểu công ty này, cốt lõi là hiểu hai điểm: một là phán đoán chiến lược, một là văn hóa tổ chức.

Mọi người có lẽ đã có nhiều hiểu biết phân mảnh về điều này, nhưng không có một bức tranh hoàn chỉnh, vì vậy bài viết này cố gắng làm một cái tổng hợp và phục hồi chi tiết hơn. Hy vọng có thể giải thích một số câu hỏi mà bên ngoài đang tò mò từ hai góc độ chiến lược và tổ chức, chẳng hạn như:

• Tại sao Anthropic có thể nhận ra rằng coding có thể là hướng quan trọng nhất từ năm 2021?

• Sự khác biệt về tính cách giữa Dario và Sam đã hình thành hai con đường chiến lược hoàn toàn khác nhau cho hai công ty như thế nào?

• Tại sao tỷ lệ rời bỏ nhân tài của Anthropic lại thấp như vậy?

• Tại sao gần như mọi người trong Anthropic đều ca ngợi văn hóa của nó? Trong quá trình công ty mở rộng nhanh chóng, văn hóa này đã được duy trì như thế nào?

01 Tầm quan trọng của Focus bị đánh giá thấp

Trước hết, về mặt chiến lược, OpenAI luôn giống như một công ty muốn làm mọi thứ.

Về khả năng mô hình, OpenAI đang nỗ lực trong các lĩnh vực như toán học, khoa học, coding, lý luận, đa phương tiện, đổi mới kiến trúc, v.v. Trong sản phẩm, Codex, trình duyệt, robot, nền tảng doanh nghiệp, phần cứng thông minh, chip và trung tâm dữ liệu cũng đang được thúc đẩy đồng thời, được cho là số lượng dự án nội bộ của OpenAI đã từng lên tới khoảng 300.

Ngược lại, Anthropic hoàn toàn khác, họ là công ty duy nhất trong ba công ty lớn từ rất sớm đã từ bỏ đa phương tiện, và chưa bao giờ nói về đổi mới kiến trúc, không nhấn mạnh mô hình lý luận, RL, học liên tục, v.v., mà chỉ tập trung vào việc mở rộng mô hình ngôn ngữ, chỉ tập trung vào coding như một hướng, trước tiên làm cho khả năng quan trọng nhất được hoàn thiện.

Về lý do tại sao coding lại quan trọng như vậy, thị trường hiện cũng đã rõ, cốt lõi là ba điểm:

1. Coding là con đường dẫn đến mọi thứ. Hầu hết các nhiệm vụ trong thế giới số đều có thể được diễn đạt qua Code.

2. Coding là khả năng phù hợp nhất để mô hình học. Kết quả có thể xác minh cao, vòng phản hồi ngắn, dữ liệu người dùng có thể phản hồi tốt hơn cho việc huấn luyện mô hình.

3. Coding là bộ tăng tốc cốt lõi cho việc phát triển AGI. Hiện tại, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đã bước vào vòng tăng tốc này, sự tiến bộ của mô hình trong một quý năm nay nhanh hơn nhiều so với năm trước.

Kết quả cuối cùng xác nhận rằng, Coding thực sự là hướng quan trọng nhất, một bài viết có thể bao quát tất cả. Còn OpenAI mãi đến tháng 3 mới tỉnh ngộ, cắt bỏ các dự án phụ như Sora, đưa Coding lên ưu tiên hàng đầu của công ty.

Anthropic đã chọn đúng coding như thế nào?

Chúng tôi luôn tò mò rằng: Tại sao Anthropic lại có thể chọn đúng coding ngay từ đầu? Khi truy ngược lại, phát hiện ra một nửa là tầm nhìn, một nửa là may mắn.

Giai đoạn đầu, việc huy động vốn của Anthropic gặp rất nhiều khó khăn. Không có nhiều tiền, họ phải tiến tới AGI bằng cách hiệu quả hơn. Họ cần phải kể một câu chuyện về một lĩnh vực dọc, chứng minh rằng họ có thể hình thành vòng khép kín thương mại. Vì vậy, họ đã nghiên cứu nghiêm túc rằng, nếu chỉ có thể chọn một hướng, coding có thể là lựa chọn tốt nhất: đầu tiên huấn luyện mô hình coding tốt hơn → cung cấp cho khách hàng sử dụng → thu thập dữ liệu sử dụng của khách hàng trong môi trường thực tế → phản hồi cho việc huấn luyện mô hình. Điều này có thể tạo thành một bánh đà.

Người phụ trách tăng trưởng của Anthropic từng đề cập rằng, anh đã xem một tài liệu nội bộ do một trong những người sáng lập công ty viết, nội dung là tại sao chúng ta nên tập trung vào hướng coding này. Điểm quan trọng là, tài liệu này có ngày tháng là năm 2021, sớm hơn rất nhiều so với bất kỳ ai biết cơ hội thị trường thực tế của hướng này là gì.

Nhưng tình hình sau đó là, việc huy động vốn trở nên thuận lợi hơn, công ty có nhiều tài nguyên hơn, và dòng coding không còn được đề cập nữa, họ vẫn tiếp tục làm một nền tảng mô hình tổng quát hơn.

Bước ngoặt xảy ra sau sự bùng nổ của ChatGPT. Anthropic nhận ra rằng, C-end đã bị OpenAI chiếm trước, vì vậy họ đã chuyển hướng một cách tiếc nuối (nhưng nhìn lại thì rất may mắn) sang thị trường doanh nghiệp. Sự chuyển hướng chiến lược này vẫn rất thận trọng và thực chứng, không phải là một cuộc cược mạo hiểm.

Khi huấn luyện Claude 3, Anthropic bắt đầu có ý thức củng cố khả năng coding, và đã nhận được phản hồi thị trường rất tốt trên Sonnet 3.5. Sau đó, họ vừa tăng cường vừa xác minh, nội bộ dần dần củng cố phán đoán về tiềm năng của coding, một là về giá trị thương mại, một là về tăng tốc nghiên cứu. Vì vậy, đội ngũ bắt đầu tập trung đi theo con đường này, trong quá trình này không chỉ hoàn toàn từ bỏ C-end, mà thậm chí còn không phân tán sức lực để làm đa phương tiện.

Ngoài ra, ngoài việc tập trung vào hướng thị trường, còn đáng chú ý là sự kiên định trong lộ trình công nghệ. Trong hai năm qua, bên ngoài đã nhiều lần có các nhà nghiên cứu nổi tiếng nói rằng các quy luật mở rộng đã gặp phải bế tắc, lợi ích biên của việc huấn luyện trước đã đạt đỉnh. Theo cảm nhận từ các cuộc trao đổi của chúng tôi với các nhà nghiên cứu khác nhau, Anthropic luôn là phòng thí nghiệm tin tưởng nhất vào các quy luật mở rộng, và cũng là nơi thực hiện việc huấn luyện trước và dữ liệu một cách chắc chắn nhất, không phân tán sức lực vào các mô hình mới.

Nhìn lại, điều này cũng là đúng. Sự nhảy vọt về khả năng của Claude phần lớn đến từ việc đầu tư vững chắc vào việc huấn luyện trước.

Tính cách của người sáng lập

Nhưng điều này lại gợi ra một câu hỏi khác cho chúng tôi: Tại sao Anthropic luôn có thể đưa ra những lựa chọn quyết đoán trong một vài hướng quan trọng và giữ vững sự kiên định?

Trước tiên, đó là sự hạn chế về tài nguyên, tổng số vốn huy động của Anthropic chỉ khoảng 1/3 so với OpenAI, nhưng nếu nhìn sâu hơn, sự khác biệt chiến lược giữa hai công ty cũng liên quan chặt chẽ đến tính cách và xuất thân của các nhà sáng lập.

Anthropic có 4 người đồng sáng lập đều là tác giả cốt lõi của bài báo về các quy luật mở rộng, Dario chính là người dẫn dắt nghiên cứu cốt lõi của GPT-3, trước đó đã làm việc trong lĩnh vực AI được mười năm, có cảm nhận trực tiếp về sự tiến bộ công nghệ của AI, và dám đưa ra phán đoán. Hơn nữa, Dario là một người hoàn toàn không bị FOMO, thậm chí được mô tả là có chút tự mãn và bảo thủ, rất ít khi bị sự đồng thuận của thị trường dẫn dắt.

Năm 2024, khi Anthropic vẫn chưa đạt được sự tăng trưởng bùng nổ, anh đã nói một câu mà đến nay tôi vẫn thấy là một điểm rất quan trọng để hiểu công ty này, đại ý là:

"Trong mười năm qua, bài học sâu sắc nhất mà tôi học được là, trên thị trường luôn tồn tại một thứ gọi là sự đồng thuận, nhưng khi đã thấy nhiều lần sự đồng thuận đảo ngược chỉ trong một đêm, tôi bắt đầu tập trung vào cược của riêng mình. Tôi cũng không biết chúng tôi có đúng hay không, nhưng nói thật, ngay cả khi chỉ đúng 50% thời gian, điều đó cũng đã rất có giá trị, vì bạn đã cung cấp thứ mà người khác không có."

Điều này hoàn toàn khác với Sam Altman, từ những gì chúng tôi trao đổi với một số người gần gũi với Sam:

• Sam được công nhận là một trong những nhà sáng lập tham vọng nhất ở Silicon Valley, ngay từ đầu đã muốn làm mọi thứ. Thêm vào đó, với kinh nghiệm đầu tư tại YC, anh rất quen thuộc với phương pháp "gieo hạt ở nhiều nơi, đặt cược song song", vì vậy OpenAI đã phát triển ra vô số dự án phụ.

• Sam không xuất thân từ công nghệ, nên khả năng phán đoán về hướng công nghệ không bằng Anthropic, vì vậy anh phụ thuộc nhiều vào đội ngũ để thúc đẩy từ dưới lên. Sam phát huy khả năng của mình trong việc huy động tài nguyên, cung cấp "đạn dược" cho từng đội ngũ.

• Bối cảnh VC khiến Sam đặc biệt ưa thích những ý tưởng đột phá. Vì vậy, văn hóa của OpenAI rất coi trọng đổi mới từ 0 đến 1, nhưng không chú trọng tương tự đến việc mài giũa liên tục từ 1 đến 10. Nhiều dòng sản phẩm như Sora, trình duyệt Atlas, Voice Mode, v.v. không có tính liên tục, phát xong thì không ai quản lý nữa.

• Tính cách của Sam và Mark Chen (Giám đốc Nghiên cứu) đều là chỉ nói "có", không nói "không". Đối với các nhiệm vụ phụ, chỉ cần đội ngũ cố gắng thúc đẩy, cấp trên vẫn sẽ cung cấp tài nguyên.

Khi sức mạnh của OpenAI bị phân tán bởi nhiều dự án phụ, Anthropic có thể tạo ra lợi thế trên chiến trường quan trọng nhất thông qua chiến thuật "Thiên Tử".

Sự tinh tế của chiến lược nằm ở "chiến thuật"

Sự tập trung của Anthropic trong chiến lược đã cho chúng tôi một gợi ý rằng, tầm quan trọng của focus bị đánh giá thấp.

Tôi nhớ lại một tập podcast mà tôi đã nghe năm ngoái, khách mời là David Senra, người dẫn chương trình podcast Founders. Trong suốt 8 năm qua, anh gần như chỉ làm một việc: nghiên cứu một doanh nhân vĩ đại mỗi tuần. Khi được hỏi, nếu cô ấy phải tóm tắt tất cả kinh nghiệm khởi nghiệp từ hơn 400 cuốn tiểu sử của các nhà sáng lập mà cô ấy đã đọc, cuối cùng chỉ còn lại một điều, thì đó sẽ là gì?

Anh trả lời: Focus.

Các doanh nhân vĩ đại thường không phải là những học sinh xuất sắc toàn diện, mà là những người cực kỳ cuồng tín. Họ sẽ nhận diện ra một hoặc hai biến số quan trọng nhất đối với mình, chẳng hạn như giá cả của Costco, trải nghiệm thiết kế của Apple, thuật toán gợi ý và bánh đà dữ liệu của Byte, và sau đó không tiếc bất cứ giá nào để đẩy nó lên tột đỉnh, thậm chí đạt đến mức khiến đối thủ cảm thấy vô lý.

Cần phải làm rõ rằng, nhiều người nghĩ rằng họ rất tập trung, nhưng họ không thực sự hiểu ý nghĩa và cái giá của sự tập trung. Sự tập trung, về bản chất, cần phải được phân chia thành hai cấp độ:

1. Phán đoán: Biết điều gì là quan trọng nhất và dám hy sinh mọi thứ khác.

2. Áp lực: Có thể đầu tư tài nguyên áp đảo để làm cho yếu tố quan trọng được hoàn thiện.

Điều trước là vấn đề nhận thức, điều sau là vấn đề ý chí, không thể thiếu một trong hai.

Chẳng hạn, khi Google được thành lập, lúc đó toàn bộ ngành công nghiệp internet đều có sự đồng thuận rằng------tương lai thuộc về "cổng thông tin". Các ông lớn tìm kiếm như Yahoo đều đang làm cho trang chủ ngày càng đầy hơn, tin tức, thời tiết, mua sắm, trò chơi, cung hoàng đạo… mỗi tính năng đều được coi là "công cụ nâng cao giá trị quảng cáo". Nhưng Google cho rằng, thông tin sẽ ngày càng nhiều, người dùng không cần một cổng thông tin lớn hơn, mà cần ngay lập tức tìm thấy câu trả lời liên quan nhất.

Vì vậy, khi người khác muốn khiến người dùng ở lại lâu hơn, Google lại muốn khiến người dùng rời đi nhanh hơn. Trang chủ của Google lúc đó cực kỳ sạch sẽ, ngoài một ô tìm kiếm ra không có gì cả. Về mô hình kinh doanh cũng vậy, Yahoo có hàng chục cách để kiếm tiền. Trong khi Google lại dồn toàn bộ sức lực vào một cơ chế "đấu giá từ khóa tìm kiếm", gần mười năm mới bắt đầu nghiêm túc làm dòng sản phẩm thứ hai.

Cho đến nay, một trong mười điều răn của Google là "Tốt nhất là làm một việc thật tốt."

Cốt lõi của chiến lược không phải là nghĩ rõ bạn muốn chọn cái gì, mà là nghĩ rõ bạn muốn từ bỏ cái gì. Tôi nghĩ phần lớn mọi người không nói "không" đủ nhiều.

02 Văn hóa là bí quyết lớn nhất

Điều đặc biệt nhất của Anthropic có thể không phải là chiến lược, mà là văn hóa tổ chức. Trong nửa năm qua, trong cuộc chiến giành nhân tài AI khốc liệt, tỷ lệ rời bỏ nhân tài của Anthropic thấp hơn nhiều so với các phòng thí nghiệm AI khác.

Hai hình ảnh dưới đây là tóm tắt dữ liệu về sự di chuyển nhân tài từ năm 2021 đến 2023. Hình ảnh đầu tiên thống kê tỷ lệ nhảy việc giữa các phòng thí nghiệm AI, chúng ta có thể thấy:

• Mỗi 10.6 người từ DeepMind đến Anthropic, chỉ có 1 người quay ngược lại DeepMind.

• Mỗi 8.2 người từ OpenAI đến Anthropic, chỉ có 1 người quay ngược lại OpenAI.

Hình ảnh thứ hai thống kê tỷ lệ nhân viên còn ở lại công ty sau 2 năm làm việc. Tỷ lệ giữ chân nhân tài của Anthropic là 80%, đây là tỷ lệ cao nhất trong các phòng thí nghiệm AI hàng đầu lúc đó, cao hơn một chút so với 78% của DeepMind. Anthropic, với tư cách là một công ty trẻ hơn và thay đổi nhanh chóng, lại có thể đạt được tỷ lệ giữ chân cao hơn cả DeepMind, điều này không dễ dàng. So với đó, OpenAI chỉ có 67%.

Cần lưu ý rằng, bộ dữ liệu này được thống kê khi OpenAI đang ở đỉnh cao, trong khi Anthropic hoàn toàn chưa nổi bật. Nếu nhìn vào các tin tức gần đây, sức hút và sự ổn định của nhân tài của Anthropic sẽ càng rõ ràng hơn. Chẳng hạn, gần đây có một bài đăng rất nổi tiếng trên Twitter, nhiều CTO của các công ty nổi tiếng sẵn sàng nhảy sang Anthropic để trở thành một nhân viên kỹ thuật bình thường (tức MTS, thành viên của đội ngũ kỹ thuật).

Nguyên nhân lớn nhất trong số này thường được quy cho văn hóa tổ chức của Anthropic. Nếu xem các podcast mà các thành viên Anthropic tham gia, gần như ai cũng sẽ đề cập đến văn hóa của Anthropic, một số người thậm chí coi văn hóa kiểu giáo phái này là bí quyết lớn nhất của Anthropic.

"Tôi thực sự cảm thấy văn hóa là vũ khí bí mật của Anthropic, là thứ chúng tôi có sức phòng thủ mạnh nhất, điều mà các công ty khác không thể sao chép. Điều này không phải tự nhiên mà có, ban lãnh đạo đã đầu tư rất nhiều vào điều này."

------ Amol Avasare, người phụ trách tăng trưởng của Anthropic

Nếu không nhìn vào vấn đề này một cách riêng biệt, có thể sẽ không chú ý đến điều này, vì khi nghe người khác nói về văn hóa hoặc giá trị, thường cảm thấy rất mơ hồ, mặc định rằng đó chỉ là một khẩu hiệu, nhưng nếu xếp chồng tất cả thông tin một tay và các cuộc phỏng vấn công khai lại với nhau, sẽ khiến chúng tôi rất ấn tượng.

Ba đặc điểm của Anthropic

Nếu phân tích cụ thể, ba đặc điểm khác biệt của Anthropic so với các phòng thí nghiệm AI khác là:

1. Hướng đến sứ mệnh

Sứ mệnh của Anthropic là "đảm bảo thế giới có thể an toàn vượt qua sự chuyển đổi của AI biến đổi", tức là mọi thứ đều đặt an toàn lên hàng đầu.

Nhiều công ty sẽ nói rằng họ được thúc đẩy bởi sứ mệnh, nhưng mức độ nghiêm túc của Anthropic về điều này đã đạt đến mức gần như tôn giáo. Đây là một phòng thí nghiệm tiên phong với sự tự tưởng tượng đạo đức mạnh mẽ: họ thực sự tin rằng AGI có thể cứu rỗi thế giới, và cũng thực sự tin rằng AGI có thể hủy diệt thế giới, và họ cố gắng dẫn dắt mọi người đi qua sợi dây thép rất hẹp giữa hai điều này.

Người phụ trách Claude Code, Boris Cherny, từng nói: "Tại Anthropic, bạn có thể hỏi bất kỳ ai trong hành lang 'Tại sao bạn ở đây', câu trả lời sẽ luôn là an toàn."

Anh và quản lý sản phẩm Cat Wu năm ngoái từng cùng nhau rời Anthropic để nhảy sang Cursor, nhưng chưa đầy hai tuần sau đã quay lại, vì họ nhận ra mình rất nhớ bầu không khí văn hóa bên trong Anthropic. Cảm giác mọi người đều chân thành, vì một sứ mệnh lớn hơn mà phấn đấu. Có người trước khi gia nhập Anthropic còn hoài nghi, nhưng vào trong rồi thì phát hiện, "Chao ôi, bầu không khí bên trong còn nghiêm túc hơn những gì bên ngoài nói."

Thậm chí có nhân viên sớm nói trong cuộc họp toàn thể rằng ------ nếu Anthropic cuối cùng thực hiện được sứ mệnh của mình, nhưng công ty bản thân thất bại, thì đó vẫn là một kết quả tốt. Câu nói này giải thích rất nhiều điều về Anthropic.

Trong logic của hầu hết các doanh nghiệp, thành công thương mại luôn là ưu tiên hàng đầu, sứ mệnh chỉ để trang trí bề ngoài. Nhưng điều đặc biệt của Anthropic là, bên trong thực sự có một nhóm người đặt sứ mệnh lên trước sự tồn vong của công ty. Nếu xem xét những gì Anthropic thực sự làm, cũng là nhất quán giữa lý thuyết và thực hành, chẳng hạn như thiết kế cấu trúc quản trị do quỹ phi lợi nhuận nắm quyền, nghiên cứu về khả năng giải thích, các khoản đầu tư vào an toàn, bao gồm cả việc sẵn sàng hy sinh đơn đặt hàng trị giá 200 triệu đô la của Bộ Quốc phòng Mỹ vì xung đột về giá trị, v.v., phần này không cần phải nhắc lại.

2. Tin tưởng cao, cái tôi thấp

Khi chúng tôi giao tiếp với các phòng thí nghiệm tiên tiến khác, luôn nghe thấy nhiều vấn đề chính trị nội bộ và vấn đề phe phái. Chỉ có Anthropic là không có. Ngược lại, mọi người rất đoàn kết, sẵn sàng làm việc vì người khác.

Điều kỳ diệu nhất ở đây là, AI tiên phong là một nơi rất dễ phát sinh văn hóa ngôi sao và cuộc chiến giành tài nguyên. Các nhà nghiên cứu AI gần như là nhóm người thông minh nhất, có cái tôi cao nhất trên thế giới, họ tự nhiên theo đuổi việc đưa ra một giải pháp khác biệt, lập nên một ngọn núi riêng, nổi danh, nhưng tài nguyên lại rất hạn chế, vì vậy xung đột giữa các phòng ban luôn xảy ra.

Daniel Freeman, người đã chuyển từ Google sang Anthropic, nói rằng, các công ty mô hình khác nội bộ giống như những quốc gia tự quản, âm thầm cạnh tranh với nhau, nhưng cảm giác này "tại Anthropic chưa bao giờ có".

Rahul Patil, cựu CTO của Stripe, sau khi gia nhập Anthropic vào mùa thu năm ngoái, cũng đề cập rằng điều khiến anh ấn tượng nhất chính là văn hóa ở đây. Thật khó tưởng tượng, một nhóm người thông minh như vậy, lại có thể đồng thời khiêm tốn như thế. Anh đưa ra một tiêu chuẩn: nếu công ty ngày mai thông báo rằng vị trí phù hợp nhất với bạn không phải là tiếp tục làm quản lý, mà là làm IC (người đóng góp cá nhân), vì đó mới là đóng góp lớn nhất của bạn cho sứ mệnh, bạn có sẵn lòng không? Anh cho rằng 100% người ở Anthropic sẽ đồng ý, không có cái tôi.

3. Một nền tảng nhân văn mạnh mẽ

Tác giả của The New Yorker đã từng có vài tháng theo dõi sâu sắc bên trong Anthropic, và để lại hai mô tả rất thú vị về những người ở đây:

• Những kẻ lập dị yêu sách

• Một số lượng không tương xứng nhân viên Anthropic dường như là con cái của các nhà văn hoặc nhà thơ.

Nói cách khác, những người ở đây không giống như những người tinh hoa Silicon Valley điển hình, cũng không giống như hình ảnh truyền thống về những người kỹ thuật, mà có chút khí chất của sách vở, có chút nerd, có chút lý tưởng. Nhiều người khiến người khác cảm thấy như thể họ lớn lên từ những gia đình của nhà văn và nhà thơ.

Điều này một phần nào đó có thể thấy từ cách đặt tên cho các mô hình Claude: Haiku, Sonnet, Opus, tương ứng với những bài thơ ngắn súc tích, sonnet của Shakespeare và các tác phẩm lớn trong bối cảnh cổ điển. So với đó, tên của OpenAI như GPT-4 / 4o / o1 là tên theo số kỹ thuật, Gemini Ultra / Pro / Flash của Google là tên theo dòng sản phẩm cổ điển. Điều này phần nào cho thấy một số vấn đề.

Người phụ trách Claude Code, Boris, cũng từng kể một chi tiết thú vị trong podcast: bữa trưa đầu tiên của anh khi đến Anthropic, anh đã vô tình nhắc đến một cuốn sách rất ít người biết đến, tác giả là nhà văn khoa học viễn tưởng Greg Egan. Cuốn sách đó ít người đến mức nào? Anh chưa từng gặp ai đã đọc nó. Anh đã nói một câu chuyện trong cuốn sách, và kết quả là mọi người trên bàn ăn đều hiểu ngay.

Điều này khiến anh rất ngạc nhiên, và cũng khiến anh cảm thấy mình thực sự đã đến đúng nơi. Những người yêu thích sách khoa học viễn tưởng thường có một loại trách nhiệm nhân văn lớn lao và cảm giác lịch sử, cũng có khả năng suy luận tốt hơn về hiệu ứng cánh bướm. Sự đồng thuận dựa trên sở thích đọc này khiến anh càng yên tâm rằng đây có thể là nơi tốt nhất để thúc đẩy ranh giới AI.

Văn hóa được thể chế hóa như thế nào

Câu hỏi tiếp theo là, văn hóa thuần khiết, gần như kiểu giáo phái này, được duy trì như thế nào?

Dù sao, Anthropic không còn là một phòng thí nghiệm AI nhỏ, mà là một công ty lớn với 3000 người, và đang mở rộng với tốc độ nhanh nhất trong lịch sử trong khi cố gắng duy trì nồng độ văn hóa của mình.

Về điều này, Dario đã nói thẳng rằng, anh có thể dành khoảng 1/3 đến 40% thời gian để đảm bảo văn hóa của Anthropic là tốt. Ngay cả khi có vô số việc phải làm về mặt công nghệ, sản phẩm, huy động vốn, quan hệ chính trị và thương mại. Nhưng anh cho rằng, công việc có sức ảnh hưởng lớn hơn của mình là làm cho Anthropic trở thành một nơi có tính đoàn kết cao, nơi những nhân tài hàng đầu muốn làm việc.

Cụ thể trong thực tiễn, có một số điểm như sau:

1. Tiêu chuẩn tuyển dụng đặc biệt

Cách Anthropic tuyển dụng không giống như nhiều phòng thí nghiệm AI khác.

Một mặt, về sở thích nhân tài, khác với việc tranh giành những cái tên lớn như hầu hết các công ty, Anthropic sẵn sàng tuyển dụng những người chưa nổi tiếng. Họ quan tâm hơn đến việc có bằng chứng trực tiếp về khả năng, chẳng hạn như, "Bạn đã từng thực hiện nghiên cứu độc lập chưa, đã viết blog thực sự có hiểu biết chưa, có đóng góp thực chất cho cộng đồng mã nguồn mở không," v.v.

Mặt khác, Anthropic có một quy trình sàng lọc văn hóa rất nghiêm ngặt. Họ có một vòng phỏng vấn văn hóa riêng, kéo dài một giờ, hỏi 15-20 câu hỏi tình huống. Theo các câu hỏi phỏng vấn được truyền bá trên mạng, họ tập trung vào ba điểm:

• Bạn có thực sự đặt sứ mệnh an toàn lên hàng đầu không. Một câu hỏi sàng lọc điển hình là: nếu Anthropic quyết định không phát hành mô hình vì không thể đảm bảo an toàn, bạn có sẵn lòng chấp nhận rằng cổ phiếu của mình sẽ về 0 không?

• Bạn có phải là một người tốt, có cái tôi nhỏ không. Bao gồm lòng tốt, sự đồng cảm, kỹ năng giao tiếp, có thể thừa nhận sự thiếu hiểu biết và sai lầm của mình không.

• Bạn có thể xử lý sự phức tạp không. Nhiều vấn đề mà Anthropic xử lý rất phức tạp và biến đổi, họ rất chú trọng đến việc một người có tư duy hệ thống hay không, có thể suy luận sâu về các hiệu ứng thứ cấp của sự việc, để nghĩ về cách một quyết định sẽ ảnh hưởng đến các khía cạnh khác như thế nào.

Họ đã dành rất nhiều thời gian cho việc "sàng lọc ngược", và vì vậy thực sự đã từ bỏ nhiều nhà phát triển 10x hàng đầu. Rahul Patil, cựu CTO của Stripe, đã đề cập rằng, trước khi gia nhập Anthropic, anh đã nói chuyện rất lâu với CTO của Anthropic lúc đó. Người này không chỉ không thuyết phục anh đến, mà còn dành hai đến ba tuần để thảo luận về lý do tại sao bạn không nên gia nhập Anthropic, khuyên anh một cách thiện chí, trừ khi bạn thực sự đồng điệu về văn hóa và sứ mệnh, nếu không thì không đáng.

Vì vậy, logic tuyển dụng của Anthropic không bao giờ là cố gắng thu hút càng nhiều người mạnh nhất càng tốt, mà là cố gắng loại bỏ càng sớm những người không phù hợp. "Chúng tôi rất giỏi trong việc loại bỏ những người đến vì tiền và danh tiếng."

So với đó, OpenAI sau khi công ty lớn lên, đã không thực hiện phỏng vấn văn hóa riêng, được cho là đã gây ra một số vấn đề quản lý. Điều này thể hiện rất rõ trong đợt tuyển dụng của Meta năm ngoái. Đối mặt với gói lương cao ngất ngưởng mà Meta đưa ra, phản ứng của OpenAI giống như thói quen thị trường: đề nghị phản hồi, phát thưởng giữ chân, hủy bỏ thời gian vesting cliff của nhân viên mới, để cổ phiếu nhanh chóng thuộc về họ. Phản ứng của Anthropic thì rất Anthropic. Họ nói với nhân viên rằng, bạn đến đây trước tiên là vì sứ mệnh, không phải để liên tục nâng cao giá của mình trong cuộc đấu giá bên ngoài. Chúng tôi sẽ không vì Mark Zuckerberg tình cờ nhắm vào bạn mà đưa ra mức lương gấp mười lần so với những đồng nghiệp cùng xuất sắc bên cạnh, điều đó không công bằng, nếu muốn đi thì cứ đi.

Kết quả cuối cùng của điều này cũng rất đáng chú ý. OpenAI được cho là đã mất đi hàng chục người, trong khi Anthropic chỉ mất 2 người, và hai người này đều là những nhân viên cũ đã làm việc tại Meta 6 và 11 năm.

2. Văn hóa chia sẻ ngữ cảnh

Anthropic có độ minh bạch thông tin rất cao.

Trước tiên, Dario tự mình sẽ chủ động, thường xuyên và lặp đi lặp lại cung cấp ý nghĩa. Anh thường tổ chức các cuộc họp toàn thể để chia sẻ với tất cả mọi người trong công ty, tần suất lên đến hai tuần một lần, tên gọi là Dario Vision Quest (thậm chí Dario cũng đã châm biếm rằng, tên này có tính truyền giáo quá rõ ràng, nghe như thể đã lên núi hít thở không khí trong lành rồi ngộ ra điều gì đó). Anh sẽ đứng trước toàn công ty nói trong một giờ, thường kèm theo một tài liệu ba bốn trang, nội dung từ hướng đi của công ty, chiến lược sản phẩm, đến sự thay đổi trong ngành, cái gì cũng nói, rồi trực tiếp trả lời câu hỏi ngay tại chỗ.

Nhiều nhân viên nội bộ nói rằng anh nói rất thẳng thắn, chân thành, "Dario là người thẳng thắn nhất mà tôi từng gặp, anh ấy nói không phải là tính toán, mà là nói ra những gì anh ấy thực sự nghĩ."

Ngoài các cuộc họp toàn thể, anh cũng thường xuyên viết nhiều thứ trong kênh Slack của mình, ghi lại những suy nghĩ của mình một cách không chỉnh sửa: những gì đã xảy ra gần đây trong công ty, anh đang lo lắng điều gì, và nhìn nhận các vấn đề mà mọi người quan tâm như thế nào. Văn hóa như vậy sẽ khiến mọi người trong công ty biết được quyết định được đưa ra như thế nào, những việc nào nên được đặt ở vị trí ưu tiên nhất. Từ đó, trong một tình huống phức tạp và biến đổi, mỗi cá nhân mới có thể đưa ra quyết định phân tán tương đối nhất quán.

Đồng thời, sự minh bạch này không phải là một chiều, mà có thể bị thách thức. Có người sau khi nghe Dario chia sẻ trong cuộc họp All Hands, cảm thấy không đồng ý, đã chạy thẳng vào kênh notebook của Dario và công khai nói "Tôi không đồng ý với phán đoán này của bạn", rồi ngay tại chỗ bắt đầu một cuộc tranh luận. Việc thách thức công khai lãnh đạo được khuyến khích.

Hơn nữa, văn hóa viết này không chỉ thuộc về Dario, mà là một cơ chế tư duy tham gia của toàn bộ nhân viên. Nhiều người trong Anthropic có kênh notebook riêng của mình, giống như một dòng Twitter cá nhân, ghi lại bất cứ lúc nào họ đang nghĩ gì, làm gì, có tiến triển gì. Người khác có thể theo dõi, quan sát, hoặc tham gia thảo luận. Nhiều nhân viên đã đánh giá rất thích văn hóa viết của công ty, Slack trở thành một kho tàng khổng lồ, nhiều việc đều diễn ra trên đó.

Vì vậy, Anthropic dường như đã nuôi dưỡng một lớp đất tốt cho sự đồng thuận trong công ty, mỗi dự án, quan điểm, ý tưởng của mọi người đều đủ minh bạch và đủ linh hoạt, thậm chí có người từng cảm thán rằng dữ liệu tài chính cũng đều minh bạch.

(Nhưng ngược lại, sự bảo mật về mặt công nghệ được thực hiện rất nghiêm ngặt, nghe nói có một số nhóm thậm chí còn cố tình cách ly, không thể ăn cùng nhau. Kết quả là, có những nhà nghiên cứu từ các công ty khác cảm thấy tiếc nuối rằng, tất cả các kiến thức quan trọng đều phân tán trong đầu của những người khác nhau, không thể chỉ dựa vào việc đào tạo vài người để ghép lại một bức tranh toàn cảnh.)

3. 7 người sáng lập có quyền lợi ngang nhau, cấu trúc sáng lập bản thân là một cơ chế văn hóa

Cấu trúc sáng lập của Anthropic có một thiết kế rất trái ngược với quy tắc thương mại: họ có 7 người sáng lập, và Dario lúc đó còn quyết định cho mỗi người quyền lợi ngang nhau, thay vì tự mình lấy nhiều hơn một chút.

Lúc đó, mọi người đều khuyên anh rằng điều này sẽ là một thảm họa, nếu không thì quyền lực sẽ mơ hồ, động lực sẽ không đúng, công ty rất dễ bị phân tán vì nội bộ đấu đá. Nhưng Dario cho rằng, công ty không xoay quanh một người sáng lập nào, mà xoay quanh sứ mệnh, và quyền lợi ngang nhau là bằng chứng không thể giả mạo cho quan điểm này.

Họ đã làm việc cùng nhau nhiều năm, có sự tin tưởng cao với nhau, quyền lợi ngang nhau về bản chất không phải là một thiết kế quyền lực quản lý, mà là một sự chứng minh cho cam kết, một cơ chế lan tỏa văn hóa. 7 người đồng sáng lập giống như 7 nút sao chép văn hóa, có thể lần lượt truyền tải giá trị cho một nhóm người rộng lớn hơn. Như vậy, ngay cả khi công ty mở rộng, cũng không dễ dàng làm loãng văn hóa ban đầu.

So với đó, ban lãnh đạo của OpenAI thực sự luôn rất bất ổn, 11 thành viên sáng lập liên tiếp rời đi, hiện chỉ còn lại Sam Altman, Greg Brockman và Wojciech Zaremba. Trong khi đó, ban lãnh đạo mới được thay thế lại càng không ổn định hơn: từ đầu năm 2026 đến nay, vị trí sản phẩm số 1 Fidji xin nghỉ, vị trí thị trường số 1 vì lý do sức khỏe rời đi, vị trí truyền thông số 1 ra đi, vị trí vận hành số 1 bị điều chuyển, vị trí tài chính số 1 cũng bị gạt ra ngoài…

4. Nhấn mạnh một đội, tránh phát sinh phe phái

CTO của Anthropic từng nói trong podcast rằng, các phòng thí nghiệm AI nói chung so với các công ty truyền thống rất bottom-up, đó là một cách tổ chức hình chóp ngược, quyền lực và sáng tạo chảy từ dưới lên.

Công việc quan trọng nhất xảy ra ở tuyến đầu. Bởi vì những người ở tuyến đầu gần gũi nhất với hành vi nổi bật của AI. Họ hàng ngày chạy thử nghiệm, có sự hiểu biết trực quan nhất về những gì mô hình có thể làm. Phần lớn ý tưởng sản phẩm được đưa ra bởi những người ở tuyến đầu, chứ không phải do lộ trình của các giám đốc điều hành thúc đẩy.

Nhưng điều này cũng có một vấn đề, khi quyền phán đoán được phân quyền, mỗi đội dễ dàng giữ lấy ý thức vấn đề và hàm mục tiêu của riêng mình, trở thành những ngọn núi kéo nhau.

Điều đặc biệt của Anthropic là, họ đã sớm nhận ra: nếu phán đoán phải được phân tán, thì càng cần chủ động tạo ra sự đoàn kết. Dario không muốn bộ phận an toàn chỉ nói an toàn là quan trọng nhất, bộ phận sản phẩm chỉ nói sản phẩm là quan trọng nhất, rồi đẩy mọi xung đột lên cấp trên để quyết định. Một trong những triết lý quản lý cốt lõi của anh là phân tán các trade-off cho từng cá nhân, để mỗi người đều có một chút góc nhìn của người sáng lập, mọi người chỉ tham gia vào một quá trình trade-off khổng lồ trong vai trò của mình.

Vì vậy, họ cực kỳ nhấn mạnh một đội, và cũng sẽ thiết kế nhiều quy định để làm yếu đi ranh giới giữa các trách nhiệm, chẳng hạn như không có sự phân biệt chức danh dưới cấp quản lý, tất cả đều được gọi là thành viên của đội ngũ kỹ thuật, cố tình làm yếu đi các định nghĩa về "nhà nghiên cứu vs kỹ sư", "cao cấp vs thấp cấp", "kiến trúc sư vs người thực hiện".

Điều này đối lập rất rõ với OpenAI, nơi luôn có văn hóa nhà nghiên cứu mạnh hơn, tồn tại một "chuỗi khinh miệt" rõ ràng bên trong: Nhà nghiên cứu > Kỹ sư nghiên cứu > Kỹ sư phần mềm. Vì vậy, sản phẩm thường bị nghiên cứu áp đảo, không có nhiều quyền phát ngôn. Khi có xung đột, bộ phận nghiên cứu cũng không muốn hợp tác với sản phẩm.

Trong đổi mới sản phẩm, OpenAI có một đặc điểm rất mạnh mẽ là do nhà nghiên cứu dẫn dắt: thường là đội nghiên cứu đưa ra một thành quả mới, đội sản phẩm mới nhận được email tạm thời, bắt đầu tìm kiếm giải pháp. Trong khi đó, tại Anthropic, đội sản phẩm và đội mô hình gắn kết chặt chẽ hơn, sản phẩm có thể ảnh hưởng và định nghĩa khả năng mô hình hơn.

Điều này thực sự cũng là một lý do khiến sức mạnh sản phẩm của OpenAI không bằng Anthropic.

Hai nguồn gốc của văn hóa

Câu hỏi tiếp theo là, tại sao Anthropic lại hình thành văn hóa tổ chức độc đáo này? Có thể xem xét từ hai khía cạnh:

Một, yêu cầu của chính doanh nghiệp

Tôi nhớ hai năm trước đã nghe một chia sẻ từ người phụ trách HR của một công ty lớn hàng đầu, ấn tượng rất sâu sắc, khiến tôi lần đầu tiên suy nghĩ sâu sắc về văn hóa tổ chức thực sự có nghĩa là gì. Bản chất của văn hóa tổ chức là: mô hình hành vi của nhân viên có thể giúp công ty đạt được thành công là một yếu tố then chốt.

Vì vậy, nguyên lý đầu tiên của văn hóa tổ chức thực sự là, bản chất của doanh nghiệp quyết định văn hóa tổ chức.

Trong cuộc cạnh tranh AI, một rào cản cốt lõi là có thể khiến "những người thông minh làm công việc bẩn". Đặc biệt là trong lĩnh vực Coding và Agentic, bề ngoài có vẻ là cạnh tranh về khả năng mô hình, nhưng nhìn sâu hơn, thực chất là cạnh tranh về khả năng kỹ thuật. Nó không phải là vấn đề có thể giải quyết chỉ bằng vài thiên tài lóe sáng, mà là một lượng lớn công việc hệ thống bẩn, vụn vặt và chi tiết.

Rào cản cốt lõi trong đó là dữ liệu. Dữ liệu Chat trước đây chỉ là dữ liệu văn bản đơn giản, nhưng dữ liệu Coding và Agentic phức tạp hơn, không chỉ là bản ghi cuộc hội thoại, mà còn bao gồm nhiệm vụ bản thân, môi trường thiết lập, đường đi thực hiện, cũng như toàn bộ hệ thống đánh giá và xác minh.

Tất cả đều là công việc bẩn và mệt nhọc, làm tốt rất quan trọng, nhưng nó không giống như phát hành một bài báo hay một sản phẩm mới, có thể trở thành khoảnh khắc tỏa sáng cá nhân.

Theo phản hồi mà chúng tôi nhận được từ một số nhà nghiên cứu, vấn đề cốt lõi hiện nay của OpenAI là rất khó tổ chức hàng trăm người giỏi nhất làm việc chăm chỉ với dữ liệu, làm công việc bẩn. OpenAI tuyển dụng đều là những tài năng hàng đầu trong chuỗi khinh miệt, có nền tảng tốt, tâm lý cao, mọi người tự nhiên muốn làm cược của riêng mình, muốn từ 0 đến 1, còn việc dọn dẹp đống rác, bổ sung dữ liệu, ít người muốn nhận.

OpenAI đã từng rất thành công, họ thực sự đã đạt được lợi thế lớn nhờ một số đột phá cốt lõi, nhưng như Yao Shunyu đã nói trong cuộc phỏng vấn gần đây: "Thời đại của chủ nghĩa anh hùng cá nhân đã qua rồi", "AI không cần quá nhiều trí tuệ… đặc điểm quan trọng nhất là đáng tin cậy, làm việc chi tiết."

Lúc này sẽ nhận ra rằng, bầu không khí low ego, đoàn kết mạnh mẽ, hướng đến sứ mệnh của Anthropic sẽ được phóng đại rất rõ ràng. Được cho rằng, đồng sáng lập của Anthropic, Jared Kaplan, cũng dẫn dắt đội ngũ tự tay làm việc với dữ liệu hàng ngày, việc làm sạch dữ liệu được thực hiện rất tỉ mỉ, không có công ty nào khác có thể làm được như vậy.

(Điều này cũng giải thích một hiện tượng: Mô hình của OpenAI mạnh nhất trong các bài toán coding cấp độ thi đấu, vì những nhiệm vụ này chủ yếu là vấn đề nghiên cứu, nhưng trong các nhiệm vụ agentic hàng ngày lại thường không bằng Anthropic, vì cái sau chủ yếu là vấn đề kỹ thuật, kiểm tra dữ liệu, hệ thống và chi tiết thực hiện.)

Hai, xuất thân của đội ngũ sáng lập

Giá trị của công ty có thể nói là một phần của giá trị của người sáng lập. Nếu nói chính xác hơn, giá trị của người sáng lập thường đến từ hai phần: một phần là những gì người sáng lập tin tưởng từ trước, phần còn lại là những gì họ từng rất ghét.

Phần trước quyết định bạn muốn trở thành người như thế nào, phần sau quyết định bạn không muốn trở thành người như thế nào.

Rõ ràng Anthropic có cả hai, và sức mạnh hình thành của phần sau có thể còn lớn hơn phần trước. Có thể nhìn qua kinh nghiệm của Dario:

Dario lần đầu tiên tiếp xúc với AI là tại phòng thí nghiệm AI của Baidu, nơi anh lần đầu tiên quan sát thấy các quy luật mở rộng, và dần dần trở thành một tín đồ vững chắc của các quy luật mở rộng.

Sau đó, Dario đã chuyển đến OpenAI, nơi anh tham gia sâu vào việc thúc đẩy dòng GPT. OpenAI từng giao 50%-60% sức mạnh tính toán của toàn công ty cho anh, để anh lãnh đạo dự án GPT-3. Và vì Dario là một người có quan điểm và ý kiến rõ ràng, sự khác biệt trong quan điểm tổ chức giữa anh và những người khác tại OpenAI bắt đầu dần dần lộ ra.

Chẳng hạn, Greg Brockman từng đưa ra một ý tưởng rất gây sốc: trong tương lai có thể bán AGI cho các cường quốc hạt nhân trong Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc. Dario nghe xong gần như đã xin nghỉ ngay lập tức, vì trong mắt anh, đây không chỉ là một sự khác biệt thương mại, mà là vấn đề giá trị cốt lõi.

Trong vài năm qua, Greg và Dario luôn không đi cùng nhau, Sam Altman thì ở giữa hòa giải. Sam lúc này phát huy khả năng giỏi nhất của mình, đó là khiến các bên cảm thấy rằng, anh thực sự đứng về phía họ. Nhìn ngắn hạn, đây là một nghệ thuật cân bằng; nhìn dài hạn, đây chính là việc tiêu tốn lòng tin. Sau này mọi người mới phát hiện ra, những gì Sam hứa với Dario và những gì hứa với Greg hoàn toàn không giống nhau.

Dần dần, Dario đã hình thành một nhóm đồng minh chặt chẽ trong công ty, một số người vì anh thích gấu trúc, đã gọi nhóm nhỏ này là "những chú gấu trúc". Họ và ban lãnh đạo OpenAI ngày càng có sự khác biệt lớn về lựa chọn lộ trình, quản trị tổ chức, v.v., cuối cùng phát triển thành một cuộc chiến chính trị rất nghiêm trọng.

Giữa các cấp lãnh đạo thậm chí đã xảy ra một cuộc đối chất nghiêm trọng. Sam đã chỉ trích Dario và Daniela (em gái của Dario, một trong những người sáng lập sau này của Anthropic) đã tổ chức phản hồi tiêu cực về anh; cả hai đã phủ nhận và ngay lập tức gọi người mà Sam nói đến để đối chất. Kết quả là người đó hoàn toàn không biết về chuyện này, và Sam lại quay lại phủ nhận những gì mình vừa nói.

Sự việc này khiến Dario và em gái hoàn toàn mất lòng tin, cả hai đã cãi nhau ngay tại chỗ.

Còn nhiều drama nội bộ tương tự, tóm lại, Dario đã nâng cao xung đột giữa hai bên lên đến một cuộc khủng hoảng lòng tin về mặt đạo đức, anh cảm thấy một công ty nắm giữ công nghệ mạnh mẽ như vậy, lãnh đạo phải là người chân thành, đáng tin cậy. Nếu người cầm lái không trung thực, thì đang xây dựng một hướng đi nguy hiểm.

Cuối cùng, Dario đã dẫn dắt một số đồng nghiệp cốt lõi của GPT-3 rời OpenAI, thành lập nên Anthropic ngày nay.

Vì vậy, văn hóa của Anthropic ngày nay không chỉ vì Dario là người như vậy từ trước, mà quan trọng hơn là, chính bản thân anh đã trải qua cuộc chiến chính trị tại OpenAI, hiểu rõ một nhóm người thông minh có cái tôi mạnh mẽ dễ dàng phân tán vì tranh giành tài nguyên và khác biệt về giá trị, vì vậy họ sau này đã bản năng xây dựng Anthropic theo hướng ngược lại:

• Vì đã thấy nghệ thuật cân bằng làm tiêu tốn lòng tin, nên càng nhấn mạnh sự chân thực, minh bạch;

• Đã thấy cuộc chiến chính trị gia tăng, nên khuyến khích mọi người đưa xung đột ra trước, nói rõ sớm;

• Đã thấy sự tan rã tổ chức do khác biệt về lý tưởng, nên thiết lập quy trình sàng lọc văn hóa nghiêm ngặt;

• Đã thấy cuộc chiến giành quyền lực của những ngôi sao lớn, nên nhấn mạnh low ego, không thích tuyển dụng những cái tên lớn.

Văn hóa tổ chức của Anthropic ngày nay, phần lớn giống như phản ứng ngược để lại từ những trải nghiệm của OpenAI trước đây.

03 Kết luận

Nếu phải tóm tắt, Anthropic và OpenAI thực sự là hai công ty có nền tảng khá khác nhau, cái trước là tổ chức kiểu giáo phái với lý tưởng, sứ mệnh rõ ràng và tính đoàn kết cao, cái sau là nền tảng siêu tham vọng, mở rộng đa tuyến, liên tục tìm kiếm điểm bùng nổ tiếp theo.

Để nhìn rõ hơn, chúng ta có thể đặt một số chiều kích cốt lõi của hai công ty cạnh nhau:

Tuy nhiên, mặc dù đã nói về nhiều ưu điểm của Anthropic, nhưng chúng tôi rất khó để kết luận rằng một loại văn hóa nhất định sẽ vượt trội hơn loại khác, cũng rất khó để dự đoán tình hình ba tháng tới. Thế giới AI thay đổi quá nhanh, trong khi OpenAI hiện đang bị thị trường đánh giá thấp, chẳng hạn như:

• Coding đã trở thành một lá bài rõ ràng, OpenAI rất có thể sẽ theo kịp, hiện có một xu hướng rõ ràng là các nhà phát triển đang chuyển từ Claude Code sang Codex;

• Nhu cầu bùng nổ vượt xa mọi dự đoán, sức mạnh tính toán đang trở thành yếu tố quyết định mới, trong khi OpenAI đã sớm khóa được nguồn lực tính toán vượt xa Anthropic;

• Văn hóa khám phá mở của OpenAI có những lợi thế lớn riêng, đồng thời OpenAI cũng luôn khám phá và đặt cược vào các mô hình mới một cách quyết liệt hơn, lần nhảy vọt tiếp theo có thể khiến tình hình đảo ngược.

Chỉ có thể nói rằng, đứng ở năm 2026 nhìn lại ba năm qua, Anthropic thực sự đã để lại một mẫu hình đáng nhớ cho toàn ngành:

Trong thời đại AI, chiến thắng không nhất thiết phải dựa vào tham vọng lớn hơn, khám phá nhiều hơn và nhân tài mạnh hơn. Đôi khi, chiến thắng cũng có thể đến từ những điều ngược lại: ít cược hơn, cái tôi thấp hơn, và một sứ mệnh ngây thơ.