Membedah Anthropic: Perusahaan AI Terbaik, Mungkin Juga Sebuah Penemuan Organisasi

Tahun lalu, Anthropic mungkin adalah perusahaan yang paling layak untuk dipelajari di seluruh industri AI. Tahun ini dimulai, perusahaan ini menciptakan pertumbuhan eksplosif tercepat dalam sejarah bisnis manusia: ARR meningkat dari 9B menjadi 45B. Jika pasokan daya komputasi dapat mengimbangi, kemungkinan besar ARR akan mencapai 100B pada akhir tahun, 200-300B tahun depan, sejajar dengan skala Meta. Di pasar sekunder, valuasinya sekarang telah menyentuh 1 triliun dolar AS, melampaui OpenAI.

Kami menghabiskan banyak waktu untuk mempelajari bagaimana Anthropic bisa mengejar ketertinggalan. Pada akhirnya, untuk memahami perusahaan ini, intinya adalah memahami dua hal: satu adalah penilaian strategis, dan yang lainnya adalah budaya organisasi.

Semua orang mungkin sudah memiliki banyak pemahaman parsial tentang ini, tetapi belum ada gambaran lengkapnya. Jadi, artikel ini mencoba memberikan tinjauan dan rekonstruksi yang lebih rinci. Semoga dapat menjelaskan beberapa pertanyaan yang membuat penasaran dari luar dari dua sudut pandang strategi dan organisasi ini, seperti:

• Mengapa Anthropic sudah menyadari pada tahun 2021 bahwa coding mungkin adalah arah paling penting?
• Perbedaan karakter Dario dan Sam, bagaimana membentuk jalur strategis yang sepenuhnya berbeda bagi kedua perusahaan?
• Mengapa tingkat kehilangan talenta di Anthropic sangat rendah?
• Mengapa hampir setiap orang di Anthropic memuji budayanya? Bagaimana budaya ini dipertahankan selama perusahaan berkembang pesat?

Pentingnya Fokus Dianggap Remeh

Pertama, secara strategis, OpenAI selalu lebih seperti perusahaan yang menginginkan segalanya.

Dalam hal kemampuan model, math, science, coding, reasoning, multimodal, inovasi arsitektur, dll., OpenAI semuanya dikerahkan. Dalam hal produk, Codex, browser, robot, platform perusahaan, perangkat keras pintar, chip, dan pusat data juga semuanya diluncurkan secara bersamaan. Dikatakan bahwa jumlah proyek internal OpenAI pernah mencapai sekitar 300. Sedangkan Anthropic justru sebaliknya, mereka adalah satu-satunya dari tiga besar yang sudah lama meninggalkan multimodal, dan tidak pernah membahas inovasi arsitektur, tidak menekankan konsep reasoning model, RL, continual learning, dll. Mereka hanya fokus pada scaling model bahasa, hanya serius mengerjakan satu arah coding, memecahkan kemampuan paling kunci terlebih dahulu.

Tentang mengapa coding begitu penting, pasar sekarang sudah jelas, intinya ada tiga poin:

1. Coding adalah jalan menuju segalanya. Mayoritas tugas di dunia digital dapat diekspresikan melalui Kode.
2. Coding adalah kemampuan yang paling cocok untuk dipelajari model. Hasilnya sangat dapat diverifikasi, Feedback loop pendek, data pengguna dapat lebih banyak memberi umpan balik pada pelatihan model.
3. Coding adalah akselerator inti pengembangan AGI. Saat ini, lab AI terkemuka telah memasuki siklus akselerasi ini, kemajuan model dalam satu kuartal tahun ini lebih cepat daripada kemajuan setahun sebelumnya.

Hasil akhirnya membuktikan, Coding memang adalah arah paling penting, seperti karya tunggal yang mengungguli seluruh dinasti. OpenAI baru tersadar pada bulan Maret, memangkas bisnis sampingan seperti Sora, dan menempatkan Coding sebagai prioritas pertama perusahaan.

Bagaimana Anthropic Memilih Coding dengan Tepat?

Kami selalu penasaran: Mengapa Anthropic sejak awal sudah bisa memilih coding dengan tepat? Setelah ditelusuri, ditemukan bahwa setengahnya adalah visi jauh ke depan, setengahnya lagi adalah keberuntungan.

Pendanaan awal Anthropic sempat tidak berjalan mulus. Tidak memiliki banyak uang, mereka harus menggunakan cara yang lebih efisien untuk maju menuju AGI. Mereka perlu terlebih dahulu menceritakan kisah skenario vertikal untuk membuktikan bahwa mereka dapat membentuk loop bisnis yang tertutup. Jadi, mereka saat itu serius mempelajari, jika hanya bisa memilih satu arah, coding mungkin adalah pilihan terbaik: melatih model coding yang lebih baik terlebih dahulu → menyediakannya untuk digunakan klien → mendapatkan data penggunaan klien di lingkungan teknik nyata → memberikan umpan balik pada pelatihan model. Ini berpotensi membentuk flywheel.

Kepala Pertumbuhan Anthropic pernah menyebutkan, dia melihat sebuah dokumen internal yang ditulis oleh salah satu pendiri perusahaan, yang isinya adalah, mengapa kita harus fokus pada arah coding ini. Yang penting, tanggal dokumen ini adalah tahun 2021, jauh lebih awal daripada siapa pun yang tahu peluang pasar aktual dari arah ini. Namun, situasi selanjutnya adalah, pendanaan menjadi lancar, perusahaan memiliki lebih banyak sumber daya, garis coding ini tidak lagi disebutkan, mereka tetap lebih dulu membuat fondasi model yang lebih umum. Titik balik terjadi setelah ChatGPT meledak. Anthropic menyadari, pasar konsumen sudah didahului OpenAI, sehingga dengan agak menyesal (tetapi secara retrospektif sangat beruntung) mereka mengalihkan medan perang, memindahkan fokus ke toB.

Perubahan strategi ini secara keseluruhan masih hati-hati dan empiris, bukan taruhan besar yang dilakukan dengan tegas.

Saat melatih Claude 3, Anthropic mulai dengan sadar memperkuat kemampuan coding, dan mendapatkan umpan balik pasar yang sangat baik di Sonnet 3.5. Setelah itu, mereka terus meningkatkan sekaligus membuktikan, internal secara bertahap menguatkan penilaian terhadap potensi coding, baik dari nilai komersial maupun akselerasi penelitian. Kemudian tim mulai fokus berjalan di jalan ini. Di tengah jalan ini, mereka tidak hanya sepenuhnya meninggalkan pasar konsumen, tetapi bahkan tidak mengalihkan energi untuk multimodal. Selain fokus pada arah pasar, perlu juga disebutkan keteguhan dalam rute teknologi.

Dua tahun terakhir, dari luar berulang kali ada peneliti terkenal yang mengatakan scaling laws sudah mentok, keuntungan marjinal pretraining sudah mencapai puncak. Dari kesan kami berkomunikasi dengan para peneliti dari berbagai perusahaan, Anthropic selalu adalah lab yang paling percaya pada scaling laws dari semua lab, dan juga yang paling solid dalam melakukan pretraining dan data, tidak mengalihkan energi pada paradigma baru. Secara retrospektif, ini juga benar. Lompatan kemampuan Claude, sebagian besar berasal dari investasi solid pada pretraining.

Karakter Pendiri

Namun, ini memicu rasa penasaran kami: Mengapa Anthropic selalu bisa membuat pilihan tegas dan menjaga keteguhan dalam beberapa arah kunci?

Pertama tentu saja karena keterbatasan sumber daya, jumlah pendanaan historis Anthropic mungkin hanya 1/3 dari OpenAI, tetapi jika dilihat lebih dalam, perbedaan strategi kedua perusahaan ini juga terkait erat dengan karakter dan latar belakang pendiri.

Empat dari pendiri Anthropic adalah penulis inti makalah scaling laws saat itu, Dario sendiri adalah research lead paling inti dari GPT-3. Sebelumnya, dia juga sudah bekerja di bidang AI selama sepuluh tahun, memiliki pengalaman langsung tentang kemajuan teknologi AI, sehingga lebih berani membuat penilaian. Selain itu, Dario adalah orang yang sama sekali tidak fomo, bahkan digambarkan sedikit narsis dan keras kepala, jarang terbawa oleh konsensus pasar. Pada tahun 2024, saat Anthropic masih jauh dari mencapai pertumbuhan eksplosif, dia pernah mengatakan sesuatu yang sampai sekarang saya rasa adalah poin penting untuk memahami perusahaan ini, intinya:

Pelajaran terdalam yang saya pelajari dalam sepuluh tahun terakhir adalah bahwa di pasar selalu ada yang disebut konsensus, tetapi setelah melihat beberapa kali konsensus berbalik dalam semalam, saya mulai fokus pada taruhan saya sendiri. Saya juga tidak tahu apakah kita pasti benar, tapi jujur saja, meskipun hanya 50% waktu kita benar, itu sudah sangat berharga, karena kamu memberikan sesuatu yang tidak dimiliki orang lain.

Ini sangat berbeda dengan Sam Altman. Dari komunikasi kami dengan beberapa orang dekat Sam:

1. Sam adalah salah satu pendiri yang paling ambisius di Silicon Valley, sejak awal sudah menginginkan segalanya. Ditambah lagi, dia sebelumnya berinvestasi di YC, sangat akrab dengan metode "menyebar banyak titik, bertaruh paralel", sehingga OpenAI menumbuhkan banyak cabang.
2. Sam bukan berlatar belakang teknis, penilaian arah teknologi tidak sebaik Anthropic, jadi lebih banyak mengandalkan tim untuk maju dari bawah ke atas (bottom up). Sam mengerahkan kemampuannya yang lebih ahli, yaitu mengumpulkan sumber daya, memberikan amunisi ke setiap tim.
3. Latar belakang VC membuat Sam sangat menyukai ide-ide fancy yang terobosan. Jadi, budaya OpenAI sangat menghargai inovasi paradigma dari 0 ke 1, tetapi tidak sama-sama menghargai pengasahan berkelanjutan dari 1 ke 10. Banyak lini produk seperti Sora, Atlas browser, Voice Mode, dll., tidak memiliki keberlanjutan, setelah diluncurkan tidak ada yang mengurus lagi.
4. Karakter Sam dan Mark Chen (Chief Research Officer) adalah hanya mengatakan ya, tidak bisa mengatakan tidak. Untuk tugas sampingan, selama tim berusaha mendorong, atasan tetap akan memberikan sumber daya.

Saat kekuatan OpenAI terus dikurangi oleh berbagai proyek sampingan, Anthropic dapat membentuk keunggulan di medan perang paling kunci melalui strategi Tian Ji Sai Ma (menggunakan kekuatan terbaik di saat yang tepat).

Keindahan Strategi Terletak pada "Pengurangan"

Fokus Anthropic dalam strategi memberikan kita inspirasi, pentingnya fokus dianggap remeh.

Saya teringat sebuah podcast yang saya dengar tahun lalu, tamunya adalah David Senra, host podcast Founders. Selama 8 tahun terakhir, dia hampir hanya melakukan satu hal: setiap minggu mempelajari seorang pengusaha hebat. Ketika ditanya, jika semua pengalaman kewirausahaan yang dia rangkum dari lebih dari 400 biografi pendiri, pada akhirnya hanya dikompres menjadi satu hal, apakah itu? Jawabannya: Fokus.

Pengusaha besar sering kali bukan siswa berprestasi yang komprehensif, tetapi orang fanatik ekstrem. Mereka akan mengidentifikasi satu atau dua variabel terpenting bagi diri mereka sendiri, seperti harga Costco, pengalaman desain Apple, algoritma rekomendasi & flywheel data ByteDance, kemudian mengorbankan segalanya untuk mendorongnya ke tingkat ekstrem, bahkan sampai membuat pesaing merasa konyol.

Di sini perlu diperjelas, banyak orang mengira mereka fokus, tetapi mereka tidak benar-benar memahami arti dan pengorbanan dari fokus.

Fokus pada dasarnya terbagi menjadi dua tingkat:

Pertama, kemampuan menilai, mengetahui apa yang paling penting, dan berani mengorbankan segalanya.

Kedua, tekanan, mampu menginvestasikan sumber daya yang luar biasa besar untuk menembus elemen kunci.

Yang pertama adalah masalah kognisi, yang kedua adalah masalah kemauan, keduanya tidak boleh kurang.

Misalnya, saat Google didirikan, konsensus seluruh industri internet saat itu adalah — masa depan milik "portal". Raksasa pencari seperti Yahoo dll., semakin memenuhi halaman depan mereka dengan berita, cuaca, belanja, game, zodiak... setiap fitur dianggap sebagai tuas "meningkatkan nilai iklan". Namun Google berpendapat, informasi akan semakin banyak, yang dibutuhkan pengguna bukan portal yang lebih besar, tetapi segera menemukan jawaban yang paling relevan. Jadi, saat orang lain ingin membuat pengguna tinggal lebih lama, Google ingin membuat pengguna pergi lebih cepat. Saat itu, halaman depan Google sangat bersih, selain kotak pencarian tidak ada apa-apa.

Demikian pula dalam model bisnis, Yahoo memiliki puluhan cara monetisasi. Sedangkan Google memusatkan semua energi pada satu mekanisme "penawaran kata kunci pencarian", melakukan hampir sepuluh tahun sebelum serius membuat lini bisnis kedua. Hingga kini, salah satu dari sepuluh prinsip Google adalah "Yang terbaik adalah melakukan satu hal dengan sangat, sangat baik". Inti strategi bukanlah memikirkan apa yang akan kamu pilih, tetapi memikirkan apa yang akan kamu tinggalkan. Saya rasa sebagian besar orang tidak cukup sering mengatakan tidak.

Budaya adalah Saus Rahasia Terbesar

Hal paling khusus dari Anthropic mungkin bukan strategi, tetapi budaya organisasi.

Setengah tahun terakhir, dalam perebutan talenta AI yang sengit, tingkat kehilangan talenta Anthropic jauh lebih sedikit dibandingkan lab AI lainnya. Dua gambar di bawah ini adalah ringkasan data pergerakan talenta dari tahun 21 hingga 23.

Gambar pertama menghitung proporsi perpindahan antar lab AI, kita dapat melihat:

• Untuk setiap 10.6 orang dari DeepMind ke Anthropic, hanya ada 1 orang yang pergi sebaliknya ke DeepMind.
• Untuk setiap 8.2 orang dari OpenAI ke Anthropic, hanya ada 1 orang yang pergi sebaliknya ke OpenAI.

Gambar kedua menghitung proporsi karyawan yang masih bertahan di perusahaan setelah 2 tahun bergabung.

Tingkat retensi talenta Anthropic adalah 80%, ini adalah yang tertinggi di antara lab AI terkemuka saat itu, bahkan sedikit lebih tinggi dari 78% DeepMind. Anthropic sebagai perusahaan yang lebih muda dan berubah cepat, ternyata bisa mencapai retensi yang lebih tinggi daripada DeepMind yang sudah mapan, ini tidak mudah. Sebagai perbandingan, OpenAI hanya 67%.

Perlu dicatat, data ini diambil sebelum OpenAI mencapai puncaknya, dan Anthropic sama sekali belum menunjukkan potensinya.

Jika melihat berita dua tahun terakhir, daya tarik talenta dan stabilitas Anthropic akan lebih jelas. Misalnya, postingan yang sedang viral di Twitter baru-baru ini, CTO dari beberapa perusahaan terkenal rela pindah ke Anthropic hanya menjadi staf teknis biasa (MTS, member of technical staff):

Penyebab terbesarnya sering dikaitkan dengan budaya organisasi Anthropic.

Jika mendengarkan podcast yang direkam oleh anggota Anthropic, hampir setiap orang akan menyebutkan budaya Anthropic, beberapa bahkan menganggap budaya seperti sekte ini sebagai saus rahasia terbesar Anthropic.

"Saya benar-benar merasa budaya adalah senjata rahasia Anthropic, adalah hal yang paling bertahan, tidak dapat disalin oleh perusahaan lain. Ini bukan sesuatu yang alami, kepemimpinan menginvestasikan sangat banyak di sini." — Amol Avasare, Kepala Pertumbuhan Anthropic

Jika tidak melihat dengan kesadaran khusus tentang pertanyaan ini, mungkin tidak akan memperhatikan hal ini, karena mendengar orang membicarakan budaya atau nilai-nilai, selalu terasa abstrak, secara default dianggap sebagai slogan. Namun jika semua informasi tangan pertama dan wawancara publik digabungkan, membuat kami sangat terkesan.

Tiga Ciri Khas Anthropic

Jika dirinci lebih spesifik, tiga ciri khas Anthropic yang sangat berbeda dengan lab AI lainnya adalah:

1. Mission-oriented

Misi Anthropic adalah "memastikan dunia dapat melewati transformasi AI yang transformatif dengan aman", artinya segala sesuatu mengutamakan keamanan.

Banyak perusahaan mengatakan mereka digerakkan oleh misi, tetapi keseriusan Anthropic terhadap hal ini mencapai tingkat yang agak mendekati keagamaan. Ini adalah frontier lab dengan imajinasi moral yang kuat: mereka benar-benar percaya AGI dapat menyelamatkan dunia, juga benar-benar percaya AGI dapat menghancurkan dunia, dan mereka mencoba memimpin semua orang melewati kawat sempit di antara kedua hal ini.

Kepala Claude Code, Boris Cherny, pernah berkata: "Di Anthropic, coba tanya seseorang di koridor 'mengapa kamu di sini', jawabannya akan selalu 'safety'". Dia dan manajer produk Cat Wu tahun lalu pernah meninggalkan Anthropic untuk pindah ke Cursor, tetapi belum dua minggu mereka kembali, karena mereka merasa sangat merindukan atmosfer budaya internal Anthropic. Perasaan semua orang murni berjuang untuk misi yang lebih besar.

Beberapa orang sebelum bergabung dengan Anthropic setengah percaya setengah ragu, setelah masuk mereka menemukan, "Sial, atmosfer di dalam lebih serius daripada yang diceritakan di luar".

Di sini bahkan ada karyawan awal yang mengatakan dalam rapat seluruh karyawan — jika Anthropic akhirnya mencapai misinya, tetapi perusahaan itu sendiri gagal, ini tetap hasil yang baik. Kalimat ini menjelaskan banyak hal tentang Anthropic.

Dalam logika sebagian besar perusahaan, keberhasilan bisnis selalu menjadi prioritas pertama, misi hanya untuk menghiasi. Tetapi hal paling khusus dari Anthropic adalah, di dalam benar-benar ada sekelompok orang yang menempatkan misi di atas kelangsungan hidup perusahaan.

Jika melihat hal-hal yang sebenarnya dilakukan Anthropic, juga selaras dengan perkataan, seperti desain struktur tata kelola yang dikendalikan oleh perwalian nirlaba, penelitian yang dilakukan pada explainability, berbagai investasi dalam keamanan, termasuk baru-baru ini karena konflik nilai rela mengorbankan pesanan Departemen Pertahanan AS senilai 200 juta dolar, dll., bagian ini tidak akan dirinci satu per satu.

2. High trust, low ego

Saat kami berkomunikasi dengan lab frontier lainnya, selalu banyak mendengar tentang politik internal dan masalah kelompok. Hanya Anthropic yang tidak. Sebaliknya, semua orang sangat bersatu, rela membantu orang lain.

Tempat paling ajaib di sini adalah, Frontier AI adalah bidang yang terlalu mudah menumbuhkan budaya selebritas dan perebutan sumber daya. AI researcher hampir adalah orang-orang paling cerdas, paling high ego di dunia ini, tujuan alami mereka adalah mengusulkan solusi yang berbeda, mendirikan kelompok sendiri, menjadi terkenal, tetapi sumber daya sangat terbatas, sehingga konflik departemen selalu terjadi.

Daniel Freeman yang pindah dari Google ke Anthropic mengatakan, perusahaan model lain di dalam seperti negara-negara feodal yang masing-masing mengurus sendiri dan bersaing diam-diam, tetapi perasaan ini "tidak pernah dia alami di Anthropic".

Mantan CTO Stripe, Rahul Patil, setelah bergabung dengan Anthropic musim gugur lalu, juga menyebutkan hal yang paling mengesankannya adalah budaya di sini. Sulit dibayangkan, sekelompok orang yang begitu cerdas, ternyata juga bisa sekaligus begitu rendah hati. Dia memberikan sebuah standar: Jika perusahaan besok mengatakan kepadamu, posisi yang paling cocok untukmu bukan melanjutkan sebagai eksekutif, tetapi menjadi IC (kontributor individu), karena itu adalah kontribusi terbesarmu untuk misi, apakah kamu bersedia? Dia percaya 100% orang di Anthropic akan melakukannya, tidak ada ego.

3. Nuansa humaniora yang kuat

Penulis The New Yorker pernah melakukan peliputan mendalam selama beberapa bulan di dalam Anthropic, kemudian meninggalkan dua deskripsi menarik tentang orang-orang di sini:

• Bookish misfits (orang-orang aneh yang suka membaca)
• Sejumlah karyawan Anthropic yang tidak proporsional tampaknya adalah anak-anak novelis atau penyair.

Artinya, orang-orang di sini tidak terlalu mirip dengan elite Silicon Valley pada umumnya, juga tidak terlalu mirip dengan kesan tradisional pria teknik/sains. Mereka agak berbau buku, agak kutu buku, agak idealis. Banyak orang memberikan kesan, seperti tumbuh dari keluarga penulis dan penyair. Hal ini sampai batas tertentu dapat dilihat dari penamaan model Claude: Haiku, Sonnet, Opus, masing-masing sesuai dengan haiku yang ringkas, soneta Shakespeare, dan karya besar dalam konteks klasik. Sebagai perbandingan, penamaan GPT-4 / 4o / o1 OpenAI adalah penomoran teknik, penamaan Gemini Ultra / Pro / Flash Google adalah penamaan lini produk klasik. Dapat menjelaskan beberapa masalah.

Kepala Claude Code, Boris, juga pernah menceritakan sebuah detail menarik dalam podcast: Makan siang pertamanya di Anthropic, dia menyebutkan secara acak sebuah buku yang sangat niche, penulisnya adalah penulis fiksi ilmiah keras Greg Egan. Buku itu sampai seberapa niche? Sebelumnya dia tidak pernah bertemu siapa pun yang membacanya. Dia secara acak menceritakan sebuah lelucon dari buku itu di meja makan, ternyata semua orang di meja bisa menanggapi. Hal ini membuatnya sangat terkejut, juga membuatnya merasa benar-benar datang ke tempat yang tepat. Kutu buku yang suka fiksi ilmiah sering kali memiliki kepedulian humaniora dan tanggung jawab sejarah yang besar, juga memiliki kemampuan penalaran efek kupu-kupu yang lebih baik. Konsensus berdasarkan minat membaca ini membuatnya lebih yakin, di sini mungkin adalah tempat terbaik untuk mendorong batas AI.

Bagaimana Budaya Dilembagakan

Pertanyaan selanjutnya adalah, budaya murni, hampir seperti sekte ini, bagaimana dipertahankan? Bagaimanapun, Anthropic bukan lagi lab AI kecil, ini adalah perusahaan besar dengan 3000 orang, dan dalam waktu yang sama dengan ekspansi tercepat dalam sejarah, sedapat mungkin mempertahankan konsentrasi budayanya.

Terhadap hal ini, Dario langsung mengatakan, dia mungkin akan menghabiskan 1/3 hingga 40% waktunya memastikan budaya Anthropic baik. Meskipun ada banyak hal yang harus dilakukan secara teknis, produk, pendanaan, hubungan politik-bisnis. Namun dia merasa, pekerjaan dengan leverage yang lebih tinggi adalah membuat Anthropic menjadi tempat dengan kohesi tinggi, tempat talenta teratas suka bekerja di sini. Dalam praktik konkretnya, ada beberapa poin:

1. Standar rekrutmen khusus

Anthropic merekrut orang, bukan dengan logika yang sama dengan banyak lab AI.

Di satu sisi, dalam preferensi talenta, berbeda dengan kebanyakan perusahaan yang memperebutkan nama besar, Anthropic lebih suka merekrut underdog. Dibandingkan label eksternal, mereka lebih menghargai apakah ada bukti langsung kemampuan, misalnya, "apakah kamu pernah melakukan penelitian independen, menulis blog yang benar-benar berwawasan, apakah ada kontribusi substantif pada komunitas open source", dll. Di sisi lain, Anthropic memiliki penyaringan budaya yang sangat ketat. Mereka memiliki satu putaran khusus Cultural interview dalam wawancara, satu jam dengan 15-20 pertanyaan skenario.

Berdasarkan pertanyaan wawancara yang beredar di internet, fokusnya menguji tiga hal:

(1) Apakah kamu benar-benar akan menempatkan misi keamanan di depan. Pertanyaan penyaringan paling khas adalah: Jika Anthropic karena tidak dapat menjamin keamanan, akhirnya memutuskan tidak merilis model, apakah kamu bersedia menerima sahammu menjadi nol?

(2) Apakah kamu orang yang baik, ego kecil. Termasuk kebaikan, empati, keterampilan interpersonal, bisakah mengakui ketidaktahuan dan kesalahan sendiri.

(3) Bisakah kamu menangani kompleksitas. Banyak masalah yang ditangani internal Anthropic sangat kompleks dan berubah-ubah, mereka sangat menghargai apakah seseorang memiliki pemikiran sistem, bisakah mendalam menalar efek orde kedua dari suatu hal, memikirkan bagaimana sebuah keputusan akan memengaruhi tautan lain.

Mereka menghabiskan banyak waktu dalam rekrutmen melakukan "penyaringan terbalik", dan untuk ini benar-benar mengorbankan banyak 10x developers terbaik. Mantan CTO Stripe, Rahul Patil, menyebutkan, sebelum bergabung dengan Anthropic, dia berbicara lama dengan CTO Anthropic saat itu. Pihak lain tidak hanya tidak membujuknya untuk datang, tetapi malah khusus menghabiskan dua tiga minggu berulang kali mendiskusikan mengapa kamu seharusnya tidak bergabung dengan Anthropic, dengan baik mencegahnya, kecuali kamu benar-benar sejalan dalam budaya dan misi, tidak layak datang.

Jadi logika rekrutmen Anthropic, sejak awal bukan sebanyak mungkin merekrut orang terkuat, tetapi sedini mungkin menyaring orang yang tidak cocok. "Kami sangat ahli mengusir orang yang datang untuk uang dan nama". Sebagai perbandingan, OpenAI setelah perusahaan membesar, sudah tidak melakukan wawancara budaya khusus lagi, dikatakan masih menimbulkan beberapa masalah manajemen.

Hal ini sangat jelas tercermin dalam putaran perekrutan Meta tahun lalu. Menghadapi paket harga tinggi yang ditawarkan Meta, reaksi OpenAI lebih mirip kebiasaan pasar: counter offer, memberikan retention bonus, menghapus vesting cliff karyawan baru, membuat saham lebih cepat menjadi hak. Reaksi Anthropic sangat khas Anthropic. Mereka berkata kepada karyawan, kamu datang ke sini pertama-tama untuk misi, bukan untuk terus meningkatkan harga sendiri dalam penawaran harga eksternal. Kami tidak akan karena Mark Zuckerberg kebetulan memilihmu, memberi gaji sepuluh kali lebih tinggi dari rekan-rekan yang sama-sama hebat di sekitarmu, itu tidak adil, pergi silakan.

Hasil akhir hal ini juga sangat menjelaskan. OpenAI dikatakan kehilangan puluhan orang, sedangkan Anthropic hanya kehilangan 2 orang, dan dua orang ini adalah mantan karyawan yang pernah bekerja di Meta selama 6 dan 11 tahun.

2. Budaya berbagi konteks

Anthropic internal memiliki transparansi informasi yang sangat tinggi.

Pertama, Dario sendiri aktif, frekuensi tinggi, berulang kali memberikan pasokan makna. Dia sering mengadakan rapat seluruh karyawan untuk berbagi dengan semua orang di perusahaan, frekuensi hingga dua minggu sekali, namanya Dario Vision Quest (Dario sendiri mengkritik, nama ini terlalu jelas sifatnya seperti khotbah, terdengar seperti pergi ke gunung menghirup sesuatu lalu mendapat pencerahan). Dia akan berdiri di depan seluruh perusahaan berbicara satu jam, biasanya dengan dokumen tiga empat halaman, isinya dari arah perusahaan, strategi produk, hingga perubahan industri, semua akan dibicarakan, kemudian langsung menjawab pertanyaan di tempat.

Banyak karyawan internal mengatakan dia berbicara sangat langsung, jujur, "Dario adalah orang paling blak-blakan yang pernah saya temui, dia berbicara bukan yang sudah dihitung, tetapi benar-benar apa yang dipikirkan langsung dikatakan." Selain rapat seluruh karyawan, dia biasanya juga sering menulis banyak hal di channel Slack-nya, sepenuhnya tanpa memperhalus, merekam pemikiran acaknya: apa yang terjadi di perusahaan baru-baru ini, apa yang dia khawatirkan, dan bagaimana melihat masalah yang menjadi perhatian semua orang.

Budaya seperti ini akan membuat setiap orang di perusahaan tahu, bagaimana keputusan dibuat, hal-hal apa yang harus diprioritaskan. Dengan demikian, dalam situasi yang kompleks dan berubah-ubah, setiap individu dapat membuat keputusan terdistribusi yang relatif konsisten.

Pada saat yang sama, transparansi ini bukan pengisian satu arah, tetapi dapat ditantang. Beberapa orang setelah mendengarkan pembagian Dario di All Hands, merasa tidak setuju, langsung pergi ke channel notebook Dario mengatakan secara publik "Saya tidak setuju dengan penilaianmu ini", kemudian langsung mengembangkan debat. Menantang kepemimpinan secara publik didorong. Lebih lanjut, budaya menulis ini bukan hanya milik Dario, tetapi mekanisme berpikir yang melibatkan seluruh karyawan.

Banyak orang di Anthropic memiliki channel notebook sendiri, agak mirip Twitter feed pribadi, kapan saja merekam apa yang dipikirkan, dilakukan, ada kemajuan apa. Orang lain dapat berlangganan, melihat, juga dapat bergabung dalam diskusi. Banyak karyawan menilai suka budaya menulis perusahaan, Slack adalah gudang besar, banyak hal dikembangkan di atasnya. Jadi, Anthropic tampaknya mengembangkan lapisan tanah alignment yang baik di dalam perusahaan, proyek, pandangan, ide setiap orang, cukup transparan, juga cukup mengalir, bahkan ada yang pernah mengungkapkan data keuangan pun transparan.

(Namun sebaliknya, kerahasiaan teknis dilakukan sangat ketat, dikatakan beberapa kelompok bahkan sengaja diisolasi, tidak bisa makan bersama. Hasilnya adalah, peneliti dari perusahaan lain akan menyesal berpendapat, semua know-how kunci di sini tersebar di benak orang yang berbeda, tidak mungkin dengan merekrut beberapa orang, menyusun gambaran lengkap.)

3. 7 pendiri saham sama, struktur pendiri sendiri adalah mekanisme budaya

Struktur pendiri Anthropic memiliki desain yang sangat melawan akal sehat bisnis: Ada 7 pendiri, dan Dario saat itu dengan tegas memberi setiap orang saham yang sama, bukan mengambil lebih banyak untuk dirinya sendiri.

Saat itu, semua orang menasihatinya ini akan menjadi bencana, jika tidak, kejelasan kepemimpinan kabur, insentif salah arah, perusahaan mudah bubar karena konflik internal. Tetapi Dario berpendapat, perusahaan bukan berputar di sekitar satu founder, tetapi berputar di sekitar misi, dan saham sama adalah bukti paling tidak bisa dipalsukan dari filosofi ini. Mereka sudah lama bekerja sama, saling percaya tinggi, saham sama pada dasarnya bukan desain hak tata kelola, tetapi bukti komitmen, mekanisme difusi budaya.

7 cofounder, seperti 7 node replikasi budaya, dapat masing-masing di garis berbeda, memproyeksikan nilai-nilai ke populasi yang lebih luas. Dengan demikian, perusahaan meskipun berekspansi, tidak mudah menghilangkan budaya awal.

Sebagai perbandingan, lapisan eksekutif OpenAI sebenarnya selalu sangat bergolak, 11 founding team berturut-turut meninggalkan, sekarang hanya tersisa Sam Altman, Greg Brockman dan Wojciech Zaremba. Sedangkan lapisan eksekutif baru yang diganti lebih tidak stabil: dari awal tahun 26 hingga sekarang, kepala produk nomor satu Fidji cuti, kepala pemasaran nomor satu mengundurkan diri karena alasan kesehatan, kepala komunikasi dikeluarkan, kepala operasi dipindahkan, kepala keuangan juga dipinggirkan...

4. Sangat menekankan one team, menghindari tumbuhnya kelompok

CTO Anthropic pernah mengatakan dalam podcast, lab AI secara keseluruhan dibandingkan perusahaan tradisional sangat bottom-up, ini adalah cara organisasi piramida terbalik, kekuatan dan kreativitas mengalir dari bawah ke atas.

Pekerjaan terpenting di sini terjadi di garis depan. Karena orang di garis depan paling dekat dengan perilaku munculnya AI. Mereka setiap hari menjalankan eksperimen, memiliki pemahaman paling intuitif tentang apa yang dapat dilakukan model. Mayoritas ide produk didorong oleh orang di garis depan, bukan didorong oleh roadmap eksekutif. Namun ini juga ada masalah, ketika hak menilai didesentralisasikan, setiap tim mudah mempertahankan masalah dan fungsi nilai mereka sendiri, tumbuh menjadi kelompok yang saling tarik menarik.

Kekhususan Anthropic adalah, sejak awal menyadari: karena penilaian harus tersebar, harus lebih aktif menciptakan persatuan. Dario tidak ingin safety hanya mengatakan keamanan paling penting, product hanya mengatakan produk paling penting, kemudian semua konflik didorong ke atas untuk diputuskan. Salah satu filosofi manajemen intinya adalah, mendistribusikan trade-off ke setiap individu, membuat setiap orang memiliki sedikit perspektif pendiri, semua orang hanya di posisi masing-masing berpartisipasi dalam satu pemrosesan trade-off besar yang sama.

Jadi mereka sangat menekankan one team, juga melalui berbagai desain sistem untuk melemahkan batas antar tanggung jawab, misalnya di bawah eksekutif tidak ada perbedaan jabatan, seragam disebut member of technical staff, sengaja melemahkan definisi identitas seperti "peneliti vs insinyur", "senior vs junior", "arsitek vs pelaksana".

Ini sangat kontras dengan OpenAI, OpenAI selalu memiliki budaya peneliti yang lebih kuat, internal ada "hierarki" yang jelas: Researcher > Research Engineer > software engineer. Jadi produk sering ditekan oleh research, tidak mendapatkan banyak suara. Ketika ada konflik, Research juga tidak mau bekerja sama dengan produk.

Dalam inovasi produk, OpenAI memiliki ciri kuat researcher-driven: sering tim penelitian menghasilkan hasil baru, tim produk baru menerima email, mulai mencari paku dengan palu.

Sedangkan di Anthropic, produk dan tim model terikat lebih erat, produk lebih dapat memengaruhi dan mendefinisikan kemampuan model secara terbalik. Ini sebenarnya juga salah satu alasan mengapa kekuatan produk OpenAI tidak sebaik Anthropic.

Dua Asal Usul Budaya

Pertanyaan selanjutnya adalah, mengapa Anthropic membentuk budaya organisasi yang unik ini?

Mungkin dapat dilihat dari dua aspek:

Satu, tuntutan bisnis itu sendiri

Saya ingat dua tahun lalu mendengarkan sharing kepala HR perusahaan besar terkemuka, sangat berkesan, membuat saya pertama kali memikirkan secara mendalam apa sebenarnya arti budaya organisasi.

Esensi budaya organisasi adalah: Pola perilaku karyawan yang dapat membantu perusahaan menuju kesuksesan adalah elemen kunci. Jadi prinsip pertama budaya organisasi sebenarnya adalah, sifat bisnis menentukan budaya organisasi.

Misalnya, ByteDance dan Huawei adalah dua perusahaan dengan kemampuan organisasi yang kuat, tetapi jika sistem organisasi kedua perusahaan ditukar, tidak lama kemudian, keduanya akan bangkrut. Karena mereka berada di dua ekstrem spektrum yang sama: ByteDance mengatakan "berani menjadi yang pertama", Huawei mengatakan "berani menjadi yang terakhir". Satu lebih menghargai inovasi, yang lain lebih menghargai efisiensi.

Ini tidak ada hubungannya dengan penilaian nilai, tetapi ditentukan oleh sifat bisnis. Sama-sama membuat produk baru, Huawei membuat base station, chip, dll., sekali ada masalah, biaya penarikan kembali dapat menelan keuntungan setahun penuh. ByteDance berbeda, bisnis siklus pendek, rantai pendek yang khas, satu minggu dapat mengeluarkan puluhan versi, salah perbaiki, perbaiki rilis lagi. Jadi ByteDance dapat mendorong inovasi, dapat memilih "Context, not Control", Huawei tidak bisa. Bagi Huawei, inovasi terlalu dini mungkin justru beban, yang benar-benar dikuasai Huawei adalah, ketika pasar muncul PMF, melalui kemampuan organisasi dan sumber daya, langkah demi langkah melampaui, hingga menindas lawan.

Kembali ke Anthropic.

Dalam persaingan AI, sebuah moat inti adalah dapat membuat "smart people do dirty work". Terutama arah Coding dan Agentic, di permukaan tampak persaingan kemampuan model, jika dilihat lebih dalam, sebenarnya persaingan kemampuan rekayasa. Ini bukan masalah yang dapat diselesaikan dengan beberapa jenius mendapat inspirasi, tetapi rekayasa sistem yang kotor, pecah, halus dalam jumlah besar. Di antaranya, inti paling inti adalah data.

Data Chat sebelumnya hanya data teks sederhana, tetapi data Coding dan Agentic lebih kompleks, tidak hanya catatan percakapan, tetapi juga tugas itu sendiri, penyiapan lingkungan, lintasan eksekusi, serta seluruh sistem evaluasi dan verifikasi akhir. Di dalamnya semua pekerjaan kotor dan melelahkan, jika dilakukan dengan baik sangat kunci, tetapi tidak seperti menerbitkan makalah, produk baru, dapat menjadi momen sorotan pribadi.

Menurut umpan balik yang kami dapatkan dari komunikasi dengan beberapa peneliti, masalah inti OpenAI hari ini adalah sulit mengorganisir ratusan orang terkuat dengan tekun mengerjakan data, melakukan pekerjaan kotor. OpenAI merekrut talenta teratas dari hierarki, latar belakang baik, ambisi tinggi, semua secara alami lebih ingin membuat taruhan sendiri, ingin dari 0 ke 1, untuk membereskan kekacauan, melengkapi data, sedikit yang mau menerima.

OpenAI sebelumnya berhasil seperti ini, mereka pernah memang dengan beberapa terobosan paradigma inti mendapatkan keunggulan besar, tetapi seperti kata Yao Shunyu dalam wawancara baru-baru ini: "Era heroisme pribadi sudah berakhir", "Hal AI ini tidak terlalu butuh otak...... Sifat terpenting adalah dapat diandalkan, teliti"

Saat ini akan ditemukan, atmosfer low ego, kohesi kuat, misi-driven seperti Anthropic, keunggulan akan diperbesar sangat jelas. Dikatakan co-founder Anthropic Jared Kaplan juga setiap hari memimpin tim secara pribadi meninjau data, pembersihan data dilakukan sangat teliti, tidak ada perusahaan lain yang dapat melakukannya seperti ini.

(Ini juga menjelaskan sebuah fenomena: Model OpenAI dalam masalah coding tingkat kompetisi adalah yang terkuat, karena tugas seperti ini lebih banyak adalah masalah penelitian, tetapi dalam tugas agentic pekerjaan sehari-hari sering kali tidak sebaik Anthropic, karena yang terakhir lebih banyak adalah masalah rekayasa, menguji data, sistem, dan detail eksekusi.)

Dua, latar belakang tim pendiri

Nilai-nilai perusahaan dapat dikatakan bagian dari nilai-nilai pendiri, seperti gaya kungfu Ma Yun, kelembutan dan keterbukaan Ma Huateng, orientasi estetika Steve Jobs, disiplin militer Ren Zhengfei.

Jika lebih akurat, nilai-nilai pendiri sering berasal dari dua bagian: satu adalah apa yang diyakini pendiri, bagian lain adalah apa yang pernah sangat mereka benci. Yang pertama menentukan ingin menjadi seperti apa, yang kedua menentukan tidak ingin lagi menjadi seperti apa.

Anthropic jelas memiliki keduanya, dan kekuatan pembentukan yang terakhir mungkin lebih besar daripada yang pertama. Dapat dilihat sekilas pengalaman Dario:

Dario pertama kali mengenal AI di lab AI Baidu, di sana dia pertama kali mengamati scaling laws, dan secara bertahap menjadi pendukung setia scaling laws. Tetapi setelah membuat terobosan di Baidu, perselisihan internal seputar kontrol, sumber daya segera meledak, tim akhirnya bubar. Dario kemudian pindah ke OpenAI, di sini berpartisipasi mendalam dalam promosi seri GPT. OpenAI pernah memberikan 50%-60% daya komputasi seluruh perusahaan kepadanya, membuatnya memimpin utama proyek GPT-3.

Dan karena Dario adalah orang dengan nilai-nilai dan pendirian pribadi yang jelas, perbedaan dalam filosofi organisasi dengan orang lain di OpenAI mulai perlahan muncul. Misalnya, Greg Brockman pernah mengusulkan ide yang sangat mengejutkan: di masa depan dapat menjual AGI ke negara-negara nuklir di Dewan Keamanan PBB. Dario mendengarkan hampir langsung mengundurkan diri, baginya, ini bukan lagi perbedaan bisnis, tetapi masalah nilai dasar.

Greg dan Dario selama beberapa tahun tidak akur, Sam Altman berada di tengah mendamaikan. Sam saat ini mengerahkan kemampuan yang paling dia kuasai, yaitu membuat kelompok berbeda merasa, dia sebenarnya berada di pihak mereka sendiri. Jangka pendek, ini adalah seni keseimbangan; jangka panjang, ini mengikis kepercayaan. Kemudian setelah dihitung, baru diketahui, yang dijanjikan Sam kepada Dario, dan kepada Greg, bukan hal yang sama. Perlahan, Dario sendiri di perusahaan membentuk lingkaran persekutuan yang erat, beberapa orang karena dia suka panda, menyebut kelompok kecil ini "the pandas". Mereka dan kepemimpinan OpenAI dalam pilihan rute, tata kelola organisasi, dll., perbedaan semakin besar, akhirnya berkembang menjadi perselisihan politik yang serius.

Antara pimpinan tinggi bahkan pernah terjadi konfrontasi langsung yang serius. Sam menuduh Dario dan Daniela (adik perempuan Dario, salah satu pendiri Anthropic kemudian) di belakang mengorganisir umpan balik negatif terhadapnya; keduanya menyangkal, dan langsung memanggil sumber informasi yang dikatakan Sam untuk berhadapan. Hasilnya pihak lain mengatakan sama sekali tidak tahu hal ini, kemudian Sam berbalik menyangkal tuduhan yang baru saja dia katakan.

Hal ini membuat kakak beradik Dario kehilangan kepercayaan sepenuhnya, kedua belah pihak langsung bertengkar.

Drama internal serupa masih banyak, singkatnya, Dario menganggap konflik kedua belah pihak ditingkatkan menjadi krisis kepercayaan moral, dia merasa perusahaan yang menguasai teknologi begitu kuat, pemimpin harus jujur, dapat dipercaya. Jika orang yang memegang kemudi tidak jujur, berarti membantu arah berbahaya.

Jadi, Dario akhirnya membawa beberapa rekan inti GPT-3 meninggalkan OpenAI, mendirikan Anthropic hari ini.

Jadi, budaya Anthropic hari ini, bukan hanya karena Dario orangnya sejak lahir seperti ini, tetapi lebih penting, dia sendiri mengalami dua perselisihan politik Baidu dan OpenAI, dia tahu sekelompok orang cerdas dengan ego kuat betapa mudahnya karena perebutan sumber daya dan perbedaan nilai menyebabkan perpecahan, sehingga mereka kemudian secara naluriah membangun Anthropic ke arah sebaliknya:

Karena melihat bagaimana seni keseimbangan mengikis kepercayaan, jadi lebih menekankan kejujuran, transparansi; melihat perselisihan politik yang memanas, jadi mendorong semua orang mengedepankan konflik, sedini mungkin dibicarakan. Melihat perpecahan organisasi karena perbedaan filosofi, jadi menetapkan penyaringan budaya yang ketat; melihat perebutan kekuasaan superstar, jadi menekankan low ego, tidak suka merekrut big name.

Budaya organisasi Anthropic hari ini, sebagian besar seperti reaksi dari pengalaman Baidu dan OpenAI saat itu.

Kesimpulan

Jika dibuat ringkasan, Anthropic dan OpenAI sebenarnya adalah dua perusahaan dengan warna dasar yang cukup berbeda, yang pertama adalah organisasi tipe sekte idealis, misi jelas, kohesi tinggi, yang kedua adalah super platform digerakkan ambisi, ekspansi multi-garis, terus mencari ledakan berikutnya.

Agar lebih jelas, kita dapat meletakkan beberapa dimensi inti kedua perusahaan berdampingan:

Namun, meskipun sebelumnya membicarakan banyak keunggulan Anthropic, kami sulit menyimpulkan, suatu budaya pasti mengungguli budaya lain, juga sulit memprediksi situasi pertempuran tiga bulan mendatang. Dunia AI berubah terlalu cepat, dan OpenAI sekarang justru diremehkan pasar, misalnya:

• Coding sudah kartu terbuka, OpenAI kemungkinan besar mengejar, sekarang tren jelas adalah pengembang bermigrasi dari Claude Code ke Codex;
• Ledakan permintaan melampaui ekspektasi semua orang, daya komputasi sedang menjadi faktor penentu baru, dan OpenAI sudah mengunci sumber daya daya komputasi jauh melampaui Anthropic;
• Budaya eksplorasi terbuka OpenAI memiliki keunggulan besar sendiri, dan OpenAI juga selalu lebih agresif mengeksplorasi dan bertaruh pada paradigma baru, lompatan berikutnya dapat membalikkan situasi.

Hanya bisa dikatakan, berdiri di tahun 2026 melihat tiga tahun terakhir, Anthropic memang memberikan sampel yang layak diingat untuk seluruh industri: Di era AI, menang tidak harus dengan ambisi lebih besar, eksplorasi lebih banyak, talenta lebih kuat. Kadang-kadang, menang juga bisa berasal dari hal sebaliknya: taruhan lebih sedikit, ego lebih rendah, dan sebuah misi yang naif.