За последний год Anthropic, возможно, является самой интересной для изучения компанией во всей индустрии ИИ. В начале этого года она совершила самый стремительный взрывной рост в истории бизнеса: ARR вырос с 9 млрд до 45 млрд, и если предложение вычислительных мощностей поспевает, то к концу года ARR, вероятно, достигнет 100 млрд, а в следующем году – 200-300 млрд, сравнявшись по масштабу с Meta. На вторичном рынке её текущая оценка уже приблизилась к 1 трлн долларов, обогнав OpenAI.
Мы потратили немало времени, изучая, как Anthropic удалось вырваться вперёд. В конечном итоге, чтобы понять эту компанию, ключевыми являются два момента: стратегическое видение и организационная культура.
У вас, наверное, уже есть множество фрагментарных представлений об этом, но целостной картины нет, поэтому эта статья пытается провести более подробный анализ и реконструкцию. Надеемся, что с точки зрения стратегии и организации удастся объяснить некоторые вопросы, интересующие внешних наблюдателей, например:
- Почему Anthropic ещё в 2021 году осознала, что coding (программирование) может быть самым важным направлением?
- Как различия в характерах Дарио и Сэма сформировали совершенно разные стратегические пути двух компаний?
- Почему в Anthropic такой низкий уровень оттока талантов?
- Почему практически каждый сотрудник Anthropic хвалит её культуру? Как эта культура сохраняется в процессе стремительного роста компании?
Важность фокуса недооценивается
Прежде всего, с точки зрения стратегии, OpenAI всегда больше походила на компанию, которая хочет всего и сразу.
Что касается возможностей моделей, math (математика), science (наука), coding (программирование), reasoning (рассуждения), multimodality (многомодальность), архитектурные инновации – OpenAI развивает всё сразу. В продуктах: Codex, браузер, робототехника, корпоративная платформа, умное оборудование, чипы и дата-центры – всё продвигается параллельно, говорят, количество внутренних проектов в OpenAI в какой-то момент достигало около 300. Anthropic же полностью противоположна: она единственная из «большой тройки» довольно рано отказалась от многомодальности, никогда не говорила об архитектурных инновациях, не акцентировала reasoning model, RL, continual learning и другие концепции, а просто хорошо масштабировала языковые модели, сосредоточившись только на одном ключевом направлении – coding, стремясь сначала пробить самое критичное умение.
Теперь рынок тоже понимает, почему coding так важен, суть в трёх пунктах:
- Coding – это путь ко всему. Подавляющее большинство задач в цифровом мире можно выразить через код.
- Coding – наиболее подходящая способность для обучения моделей. Сильная проверяемость результата, короткий цикл обратной связи, данные пользователей в большей степени могут питать обучение модели.
- Coding – ключевой ускоритель разработки AGI. Ведущие AI-лаборатории уже вошли в этот цикл ускорения, прогресс моделей за квартал в этом году быстрее, чем за прошлый год.
В итоге подтвердилось, что coding действительно самое важное направление, «одно стихотворение затмевает всю эпоху Тан». А OpenAI очнулась только в марте, отрезав побочные направления вроде Sora и поставив coding на первый приоритет в компании.
Как Anthropic точно выбрала coding?
Нас всегда интересовало: почему Anthropic с самого начала смогла точно выбрать coding? Проследив, обнаружили, что наполовину это дальновидность, наполовину – удача.
Anthropic на раннем этапе испытывала трудности с привлечением финансирования. Не имея много денег, нужно было двигаться к AGI более эффективным способом. Требовалось сначала рассказать историю вертикального сценария, доказать, что можно сформировать бизнес-цикл. Тогда они серьёзно изучили, и если можно выбрать только одно направление, то coding, вероятно, лучший выбор: сначала обучить лучшую coding-модель → предоставить клиентам → получить данные о реальном использовании в инженерной среде клиентов → подпитать обучение модели. Это могло создать маховик.
Руководитель роста Anthropic однажды упомянул, что видел внутренний документ, написанный сооснователем компании, о том, почему нужно фокусироваться на направлении coding. Важно, что дата документа – 2021 год, задолго до того, как кто-либо понял, каков реальный рыночный потенциал этого направления. Но позже ситуация изменилась: финансирование пошло лучше, у компании появилось больше ресурсов, и линия coding больше не упоминалась, они всё же сначала занялись созданием более универсальной базовой модели. Поворотный момент произошёл после взрывного успеха ChatGPT. Anthropic осознала, что рынок C2C уже захвачен OpenAI, поэтому она довольно сожалеюще (но, как выяснилось позже, невероятно удачно) переключила поле боя, сместив центр тяжести на B2B.
Этот стратегический разворот в целом был осторожным и эмпирическим, а не решительной рискованной ставкой.
При обучении Claude 3 Anthropic начала сознательно усиливать способности к coding и на Sonnet 3.5 получила хороший отклик рынка. Затем последовало увеличение усилий и проверка, внутри постепенно укреплялось понимание потенциала coding, как с коммерческой точки зрения, так и с точки зрения ускорения исследований. Команда стала сосредоточенно идти по этому пути, отказавшись не только от C2C, но даже не отвлекаясь на многомодальность. Кроме фокуса на рыночном направлении, стоит также отметить стойкость в выборе технологического пути.
За последние два года извне неоднократно раздавались голоса известных исследователей о том, что законы масштабирования (scaling laws) упёрлись в стену, предельная отдача предобучения (pretraining) достигла потолка. По нашим впечатлениям от общения с исследователями разных лабораторий, Anthropic всегда была среди всех labs наиболее верующей в scaling laws и наиболее основательно занимающейся pretraining и данными, не распыляясь на новые парадигмы. Как показало время, это тоже было правильно. Скачок возможностей Claude во многом стал результатом основательных вложений в pretraining.
Характер основателя
Но это вызвало у нас ещё одно любопытство: почему Anthropic всегда удавалось принимать решительный выбор в нескольких ключевых направлениях и сохранять стойкость?
Прежде всего, конечно, из-за ограниченности ресурсов: исторический объём привлечённого финансирования Anthropic примерно в 3 раза меньше, чем у OpenAI. Но если копнуть глубже, стратегические различия двух компаний также тесно связаны с характером и происхождением основателей.
Четверо сооснователей Anthropic были ключевыми авторами той самой статьи о scaling laws, Дарио сам был главным руководителем исследований по GPT-3, а до этого уже десять лет работал в области ИИ, имея непосредственное ощущение технического прогресса в ИИ, поэтому он смелее принимал решения. Кроме того, Дарио – человек, совершенно не подверженный страху упустить возможности (fomo), его даже описывают как слегка самовлюблённого и упрямого, его редко ведёт за собой рыночный консенсус. В 2024 году, когда Anthropic ещё далеко не достигла взрывного роста, он сказал одну фразу, которая до сих пор кажется мне важной для понимания этой компании, суть в следующем:
«За последние десять лет самый глубокий урок, который я усвоил, заключается в том, что на рынке всегда существует так называемый консенсус, но, увидев несколько раз, как консенсус в одночасье рушится, я начал сосредотачиваться на своих собственных ставках. Я тоже не знаю, правы ли мы наверняка, но, честно говоря, даже если мы правы только в 50% случаев, это уже очень ценно, ведь ты предоставляешь то, чего у других нет».
Это сильно отличается от Сэма Олтмена. Судя по нашему общению с некоторыми людьми, близкими к Сэму:
- Сэм – один из общепризнанных в Кремниевой долине основателей с самыми большими амбициями, он с самого начала хотел всего. Плюс его прошлый опыт инвестора в YC делает его очень знакомым с методом «посева множества точек, параллельных ставок», поэтому в OpenAI выросло бесчисленное количество побочных направлений.
- Сэм не имеет технического образования, его суждения о технических направлениях уступают Anthropic, поэтому он больше полагается на команду, продвигающуюся снизу вверх (bottom-up). Сэм использует свои более сильные навыки привлечения ресурсов, обеспечивая боеприпасами одну команду за другой.
- Бэкграунд венчурного капиталиста заставляет Сэма особенно предпочитать прорывные, эффектные идеи (fancy ideas). Поэтому в культуре OpenAI очень ценятся инновации с 0 до 1, но не уделяется такого же внимания последовательной шлифовке с 1 до 10. Многие продуктовые линии, такие как Sora, браузер Atlas, Voice Mode и т.д., не имеют преемственности, после релиза ими никто не занимается.
- Характер и Сэма, и Марка Чена (главного директора по исследованиям) таковы, что они только говорят «да» и не говорят «нет». Если команда усердно продвигает побочную задачу, сверху всё равно дадут ресурсы.
Пока боевые силы OpenAI постоянно распылялись по различным побочным проектам, Anthropic смогла, используя тактику Тяньцзи, создать преимущество на самом критичном поле боя.
Блеск стратегии заключается в «стратегии отказа»
Стратегическая концентрация Anthropic дала нам откровение: важность фокуса недооценивается.
Я вспоминаю один подкаст прошлого года, гостем которого был Дэвид Сенра, ведущий подкаста Founders. Последние 8 лет он делал практически одно дело: еженедельно изучал одного великого предпринимателя. Когда его спросили: если обобщить весь опыт предпринимательства, извлечённый из более чем 400 биографий основателей, которые он прочитал, и сжать его до одной вещи, что бы это было? Он ответил: Фокус.
Великие предприниматели часто оказываются не всесторонне развитыми отличниками, а крайне упёртыми одержимыми. Они определяют одну-две самые важные для себя переменные, например, цена в Costco, дизайн и опыт в Apple, рекомендательный алгоритм и маховик данных в ByteDance, а затем любой ценой доводят их до предела, достигая даже абсурдной, с точки зрения конкурентов, степени.
Здесь нужно чётко понять: многие думают, что они сосредоточены, но они не понимают истинного значения и цены сосредоточенности.
Так называемый фокус по сути распадается на два уровня:
Во-первых, проницательность: понимание того, что самое главное, и готовность пожертвовать всем остальным.
Во-вторых, давление: возможность вложить подавляющие ресурсы, чтобы пробить ключевой фактор.
Первое – проблема когнитивных способностей, второе – проблема воли, одно без другого невозможно.
Например, при создании Google консенсусом всей интернет-индустрии было то, что будущее принадлежит «порталам». Поисковые гиганты вроде Yahoo всё больше заполняли главную страницу: новости, погода, покупки, игры, гороскопы... Каждая функция рассматривалась как рычаг «повышения рекламной ценности». Но Google считал, что информации будет всё больше, и пользователю нужен не больший портал, а немедленное нахождение наиболее релевантного ответа. Поэтому, когда другие хотели, чтобы пользователь задерживался дольше, Google хотел, чтобы пользователь уходил быстрее. Тогда главная страница Google была необычайно чистой, кроме строки поиска на ней ничего не было.
То же самое с бизнес-моделью: у Yahoo были десятки способов монетизации. А Google сосредоточил все силы на одном механизме – «аукционе ключевых слов поиска» и почти десять лет занимался только этим, прежде чем серьёзно взяться за вторую бизнес-линию. До сих пор один из десяти принципов Google гласит: «Лучше всего делать что-то одно действительно, действительно хорошо». Ядро стратегии – не понять, что ты выбираешь, а понять, от чего ты отказываешься. Думаю, большинство людей говорят «нет» недостаточно часто.
Культура – самый главный секретный соус
Самое особенное в Anthropic, возможно, даже не стратегия, а организационная культура.
За последние полгода в ожесточённой войне за таланты в сфере ИИ уровень оттока талантов из Anthropic был значительно ниже, чем в других AI-лабораториях. На двух следующих диаграммах обобщены данные о движении кадров за 21-23 годы.
Первая диаграмма показывает пропорции переходов сотрудников между различными AI-лабораториями. Мы видим:
- На 10,6 человек, перешедших из DeepMind в Anthropic, приходится только 1 человек, перешедший обратно в DeepMind.
- На 8,2 человека, перешедших из OpenAI в Anthropic, приходится только 1 человек, перешедший обратно в OpenAI.
Вторая диаграмма показывает долю сотрудников, оставшихся в компании через 2 года после приёма на работу.
Уровень удержания талантов в Anthropic составляет 80%, это самый высокий показатель среди ведущих AI-лабораторий на тот момент, даже немного выше, чем 78% в DeepMind. Anthropic как более молодая, быстро меняющаяся компания смогла достичь более высокого уровня удержания, чем устоявшийся DeepMind, что непросто. Для сравнения, у OpenAI только 67%.
Стоит отметить, что эти данные были собраны ещё тогда, когда OpenAI была на пике славы, а Anthropic совершенно не проявила себя.
Если посмотреть на новости последних двух лет, привлекательность и стабильность талантов в Anthropic станут ещё очевиднее. Например, недавно в Twitter набрал популярность пост о том, как технические директора (CTO) нескольких известных компаний добровольно перешли в Anthropic, чтобы стать рядовыми техническими сотрудниками (MTS, member of technical staff):
Основную причину этого часто сводят к организационной культуре Anthropic.
Если послушать подкасты с участием сотрудников Anthropic, почти каждый упомянет культуру компании, некоторые даже считают эту культуру, похожую на сектантскую, самым большим секретным соусом Anthropic.
«Я действительно считаю, что культура – секретное оружие Anthropic, это наша самая защищённая вещь, которую другие не могут скопировать. Это не происходит само собой, руководство вкладывает в это очень много». – Амол Авасаре, руководитель роста Anthropic.
Если специально не смотреть с этим вопросом, то вряд ли обратишь на это внимание, потому что, когда люди говорят о культуре или ценностях, это кажется пустым, само собой разумеется, что это просто лозунг. Но если совместить всю информацию из первых рук и публичные интервью, мы были сильно потрясены.
Три особенности Anthropic
Если конкретно разобрать, то три черты, которые сильно отличают Anthropic от других AI-лабораторий, это:
1. Mission-oriented (Ориентация на миссию)
Миссия Anthropic – «обеспечить, чтобы мир безопасно пережил переход к преобразующему ИИ (transformative AI)», то есть безопасность превыше всего.
Многие компании говорят, что они движимы миссией, но серьёзность Anthropic в этом отношении достигла степени, близкой к религиозной. Это frontier-лаборатория с сильным моральным самоопределением: она искренне верит, что AGI может спасти мир, и искренне верит, что AGI может разрушить мир, и пытается провести всех по узкой проволоке между этими двумя вещами.
Руководитель Claude Code Борис Черны однажды сказал: «В Anthropic, если просто спросить любого в коридоре «Почему ты здесь?», ответ будет – безопасность». Он и продуктовый менеджер Кэт У в прошлом году оба ушли из Anthropic в Cursor, но уже через две недели вернулись, потому что обнаружили, что им не хватает культурной атмосферы внутри Anthropic. Того чувства, когда все чисто, ради большей миссии борются вместе.
Кто-то перед приходом в Anthropic сомневался в этом, но, попав внутрь, обнаружил: «Блин, атмосфера внутри ещё серьёзнее, чем рассказывают снаружи».
Здесь даже были ранние сотрудники, которые на общих собраниях говорили: если Anthropic в конечном итоге выполнит свою миссию, но сама компания потерпит неудачу, это всё равно хороший результат. Эта фраза многое объясняет о Anthropic.
В логике большинства предприятий коммерческий успех всегда на первом месте, миссия лишь украшает фасад. Но самое особенное в Anthropic – внутри действительно есть группа людей, которые ставят миссию выше существования компании.
Если посмотреть, что Anthropic делает на практике, она верна своим словам: дизайн структуры управления с доверительным фондом некоммерческой организации во главе, исследования в области объяснимости (interpretability), различные вложения в безопасность, включая недавний отказ от заказа Министерства обороны США на 200 млн долларов из-за конфликта ценностей, и т.д. Это не будем подробно перечислять.
2. High trust, low ego (Высокое доверие, низкое эго)
Когда мы общаемся с другими передовыми лабораториями, всегда слышим много внутренней политики и проблем «удельных княжеств». Только в Anthropic этого нет. Напротив, люди очень сплочённые, готовы работать на общее дело.
Самое удивительное здесь в том, что Frontier AI – это область, где слишком легко возникает культура звёзд и борьба за ресурсы. Исследователи ИИ – одни из самых умных людей в мире с огромным эго, их естественное стремление – предложить другое решение, создать своё «княжество», прославиться, но ресурсы очень ограничены, поэтому неизбежно возникают конфликты между отделами.
Даниэль Фриман, перешедший в Anthropic из Google, говорит, что внутри других модельных компаний ощущение, как будто это отдельные, соперничающие друг с другом «удельные княжества», но такого ощущения «в Anthropic никогда не было».
Бывший технический директор Stripe Рахул Патил, присоединившийся к Anthropic прошлой осенью, также упомянул, что больше всего его поразила культура здесь. Трудно представить, как группа таких умных людей может одновременно быть такой скромной. Он привёл критерий: если завтра компания скажет тебе, что наиболее подходящая для тебя позиция – не продолжать быть руководителем, а стать IC (индивидуальным исполнителем), потому что это твой самый большой вклад в миссию, согласишься ли ты? Он считает, что в Anthropic 100% людей согласятся, без эго.
3. Сильный гуманитарный подтекст
Автор The New Yorker провёл несколько месяцев в Anthropic в рамках глубокого наблюдения и оставил два интересных описания людей здесь:
- Bookish misfits (Книжные чудаки)
- A disproportionate number of Anthropic employees seem to be the children of novelists or poets. (Непропорционально большое число сотрудников Anthropic, кажется, являются детьми романистов или поэтов).
То есть, люди здесь не очень похожи на типичную элиту Кремниевой долины и не на традиционный образ технаря, а скорее книжные, немного ботаники, немного идеалисты. У многих ощущение, будто они выросли в семьях писателей и поэтов. Отчасти это видно даже по названиям моделей Claude: Haiku, Sonnet, Opus, что соответствует лаконичному хайку, сонету Шекспира и крупным произведениям в классическом контексте. Для сравнения, у OpenAI названия GPT-4 / 4o / o1 – инженерные номера, у Google Gemini Ultra / Pro / Flash – классические продуктовые линейки. Кое-что говорит.
Руководитель Claude Code Борис в подкасте также рассказывал интересную деталь: на своём первом обеде в Anthropic он случайно упомянул очень малоизвестную книгу автора твёрдой научной фантастики Грега Игана. Книга настолько нишевая, что он раньше никогда не встречал никого, кто её читал. За столом он случайно рассказал шутку из книги, и все за столом её поняли. Это сильно его потрясло и заставило почувствовать, что он попал куда надо. Книжные черви, любящие научную фантастику, часто обладают определённым масштабным гуманитарным вниманием и чувством исторической ответственности, а также лучшей способностью рассуждать об эффекте бабочки. Этот консенсус, основанный на литературных вкусах, позволил ему ещё больше увериться, что здесь, возможно, лучшее место для продвижения границ ИИ.
Как культура институционализируется
Следующий вопрос: как такая чистая, почти сектантская культура сохраняется? Ведь Anthropic уже не маленькая лаборатория ИИ, а крупная компания с 3000 сотрудников, и она расширялась самыми быстрыми в истории темпами, при этом максимально сохраняя концентрацию своей культуры.
На это Дарио прямо сказал, что он тратит примерно 1/3 или 40% своего времени, чтобы обеспечить хорошую культуру в Anthropic. Даже при том, что есть бесчисленные дела по технологии, продуктам, финансированию, политическим и деловым отношениям. Но он считает, что его работа с более высоким рычагом – сделать Anthropic местом с высокой сплочённостью, где топ-талантам нравится работать. В практическом плане есть несколько моментов:
- Особые критерии найма
Найм в Anthropic – не такой подход, как во многих AI-лабораториях.
С одной стороны, в предпочтениях к талантам, в отличие от большинства компаний, борющихся за big names, Anthropic более охотно нанимает «темных лошадок» (underdog). Внешние ярлыки менее важны, они больше ценят наличие прямых доказательств способностей, например: «Занимался ли ты независимыми исследованиями, писал ли действительно проницательные блоги, был ли реальный вклад в сообщество open source» и т.д. С другой стороны, Anthropic проводит очень строгий культурный отбор. У них в процессе собеседования специально есть раунд Cultural interview, за час задают 15-20 ситуационных вопросов.
Судя по ходившим в сети вопросам собеседования, акцент делается на трёх пунктах:
(1) Действительно ли ты ставишь миссию безопасности на первое место. Самый типичный вопрос для отсева: если Anthropic из-за невозможности обеспечить безопасность в итоге решит не выпускать модель, согласен ли ты, что твои акции обесценятся?
(2) Являешься ли ты приятным, с малым эго человеком. Включая доброту, эмпатию, навыки общения с людьми, способность признавать своё невежество и ошибки.
(3) Умеешь ли ты справляться со сложностью. Многие внутренние проблемы, с которыми сталкивается Anthropic, очень сложны и изменчивы, они очень ценят системное мышление, способность глубоко рассуждать о вторичных эффектах (second-order effects) явлений, думать о том, как решение повлияет на другие звенья.
Они тратят массу времени на «обратный отбор» при найме и действительно отказываются от многих топовых 10x developers. Бывший технический директор Stripe Рахул Патил упомянул, что перед присоединением к Anthropic он долго общался с тогдашним техническим директором Anthropic. Тот не только не уговаривал его прийти, а наоборот, специально потратил две-три недели, постоянно обсуждая с ним, почему ему не стоит идти в Anthropic, доброжелательно отговаривая, мол, если ты не настроен на культуру и миссию, то не стоит.
Таким образом, логика найма Anthropic никогда не в том, чтобы нанять как можно больше сильнейших людей, а в том, чтобы как можно раньше отсеять неподходящих. «Мы очень хорошо умеем отсеивать тех, кто пришёл ради денег и славы». Для сравнения, OpenAI после роста компании уже не проводит специальных культурных собеседований, что, говорят, создало некоторые управленческие проблемы.
Это ярко проявилось во время волны переманивания кадров Meta в прошлом году. Реакция OpenAI была больше похожа на рыночную практику: встречные предложения (counter offer), выплата retention bonus, отмена испытательного периода (vesting cliff) для новых сотрудников, ускорение получения акций. Реакция Anthropic же была типично Anthropic. Они сказали сотрудникам: вы здесь прежде всего ради миссии, а не для того, чтобы постоянно повышать свою цену на внешних аукционах. Мы не будем платить вам в десять раз больше, чем вашим не менее выдающимся коллегам, только потому, что Марк Цукерберг случайно выбрал вас, это несправедливо, хотите уйти – уходите.
Результат этого дела тоже многое проясняет. Говорят, из OpenAI ушли десятки человек, а из Anthropic – только двое, и те двое были старыми сотрудниками Meta с опытом работы 6 и 11 лет.
2. Культура обмена контекстом (Context sharing)
Внутри Anthropic очень высокая прозрачность информации.
Во-первых, сам Дарио активно, часто и постоянно делится смыслами. Он часто проводит общие собрания для всех сотрудников компании, частота – раз в две недели, называется Dario Vision Quest (даже сам Дарио жаловался, что название слишком проповедническое, звучит, будто он что-то понял, уйдя в горы). Он выходит перед всей компанией и говорит около часа, обычно с документом на три-четыре страницы, содержание варьируется от направления компании, продуктовой стратегии до изменений в отрасли, а затем прямо на месте отвечает на вопросы.
Многие внутренние сотрудники говорят, что он говорит очень прямо и откровенно: «Дарио – самый прямой человек из всех, кого я встречал, его слова не просчитаны, а действительно то, что он думает». Помимо общих собраний, он обычно часто пишет много чего в своём Slack-канале, полностью без прикрас записывая свои размышления: что недавно произошло в компании, что его беспокоит, как он смотрит на волнующие всех вопросы.
Такая культура позволяет каждому в компании знать, как принимаются решения, какие вещи нужно ставить в приоритет. Таким образом, в сложной и изменчивой ситуации каждый отдельный человек может принимать относительно согласованные распределённые решения.
Причём эта прозрачность не односторонняя, её можно оспаривать. Кто-то, послушав выступление Дарио на All Hands и не согласившись, прямо заходил в канал блокнота Дарио и публично говорил: «Я не согласен с этим суждением», и затем тут же начинались дебаты. Открытое оспаривание руководства поощряется. Более того, эта культура письма принадлежит не только Дарио, а является механизмом мышления при участии всех сотрудников.
У многих в Anthropic есть свои каналы-блокноты, что-то вроде личной ленты Twitter, где постоянно записывают, о чём думают, что делают, какие есть успехи. Другие могут подписаться, наблюдать, присоединиться к обсуждению. Многие сотрудники отмечали, что им нравится культура письма в компании, Slack – огромная сокровищница, на нём разворачивается многое. Таким образом, Anthropic, кажется, внутри компании создала хорошую почву для согласованности (alignment), проекты, взгляды, идеи каждого достаточно прозрачны и подвижны, кто-то даже с восхищением говорил, что финансовые данные прозрачны.
(Но, наоборот, в техническом плане секретность очень строгая, слышалось, что некоторые группы даже намеренно изолированы, не могут вместе обедать. В результате исследователи из других компаний сожалели, что все ключевые ноу-хау распределены по разным головам, невозможно, переманив нескольких человек, собрать полную картину.)
3. 7 сооснователей с равными долями, сама founding structure является культурным механизмом
У founding structure Anthropic есть очень противоречащий деловой логике дизайн: у неё 7 сооснователей, и при этом Дарио тогда решительно настаивал на том, чтобы дать каждому равные доли, а не взять себе больше.
Тогда все отговаривали его, говоря, что это будет катастрофа, иначе размытие управляющих прав, неверные стимулы, компания легко может развалиться из-за внутренней борьбы. Но Дарио считал, что компания вращается не вокруг какого-то одного основателя, а вокруг миссии, а равные доли – самое не поддающееся подделке доказательство этой концепции. Они уже много лет вместе работают, высоко доверяют друг другу, равные доли по сути не дизайн управленческих прав, а доказательство приверженности (commitment), механизм распространения культуры.
7 сооснователей – как 7 узлов копирования культуры, способных на разных линиях проецировать ценности на более широкие массы. Таким образом, даже при расширении компании изначальную культуру не так легко размыть.
Для сравнения, высшее руководство OpenAI всегда было очень нестабильным, 11 членов founding team один за другим уходили, сейчас остались только Сэм Олтмен, Грег Брокман и Войцех Заремба. А новое руководство ещё нестабильнее: с начала 26 года и до сих пор продуктовый руководитель Fidji ушла в отпуск, руководитель рынка ушёл по состоянию здоровья, руководитель коммуникаций уволен, операционный руководитель переведён на другую должность, финансовый руководитель также отодвинут на второй план...
4. Крайний акцент на one team, избегание появления «удельных княжеств»
Технический директор Anthropic однажды сказал в подкасте, что AI-лаборатории в целом по сравнению с традиционными компаниями очень bottom-up, это перевёрнутая пирамида, где власть и креативность текут снизу вверх.
Здесь самая важная работа происходит на передовой. Потому что люди на передовой ближе всего к emergent behavior (эмерджентному поведению) ИИ. Они ежедневно проводят эксперименты, имеют самое непосредственное понимание того, что могут модели. Подавляющее большинство продуктовых идей выдвигается людьми на передовой, а не движится roadmap руководства. Но в этом тоже есть проблема: когда право суждения делегировано, каждая команда легко начинает защищать свои проблемные вопросы и функции ценности, превращаясь во взаимно тянущие в разные стороны «удельные княжества».
Особенность Anthropic в том, что она довольно рано осознала: если суждения должны быть распределены, то нужно активно создавать единство. Дарио не хотел, чтобы отдел безопасности говорил только, что безопасность важнее всего, продуктовый отдел – что продукт важнее всего, а затем все конфликты передавались на решение высшему руководству. Его ключевая управленческая идея – распределять компромиссы (trade-off) между каждым отдельным человеком, дать каждому немного перспективы основателя, все просто на своих позициях участвуют в одном огромном процессе обработки компромиссов.
Поэтому они крайне подчёркивают one team (одна команда) и также через различные институциональные дизайны ослабляют границы между обязанностями, например, ниже уровня руководства нет различий в должностях (title), все называются member of technical staff (член технического штата), намеренно ослабляя такие определения, как «исследователь vs инженер», «старший vs младший», «архитектор vs исполнитель».
Это очень контрастирует с OpenAI, где всегда была сильнее культура исследователей, внутри существует заметная «иерархия»: Researcher > Research Engineer > software engineer. Поэтому продукты часто оказываются под давлением исследований, не получая много права голоса. При возникновении конфликтов исследования не хотят сотрудничать с продуктами.
В продуктовых инновациях у OpenAI есть сильная черта – researcher-driven (движимое исследованиями): часто исследовательская команда получает новый результат, и только тогда продуктовая команда получает письмо и начинает искать, куда приложить этот молоток.
А в Anthropic продукты и модельные команды сцеплены теснее, продукты сильнее влияют и определяют возможности модели обратной связью. Это также одна из причин, почему продуктовая сила OpenAI уступает Anthropic.
Два источника культуры
Следующий вопрос: почему в Anthropic сформировалась такая уникальная организационная культура?
Возможно, можно посмотреть с двух сторон:
1. Требования самого бизнеса
Я помню, два года назад слушал выступление руководителя отдела кадров одной ведущей крупной компании, оно произвело глубокое впечатление и впервые заставило глубоко задуматься о том, что на самом деле означает организационная культура.
Сущность организационной культуры в том, что модель поведения сотрудников является ключевым элементом, помогающим компании достичь успеха. Поэтому первопринцип организационной культуры на самом деле в том, что характер бизнеса определяет организационную культуру.
Например, ByteDance и Huawei – две компании с сильными организационными способностями, но если поменять их организационные системы, очень скоро обе обанкротятся. Потому что они находятся на двух противоположных концах одного спектра: ByteDance говорит о «смелости быть первым», Huawei – о «смелости быть вторым». Одна больше ценит инновации, другая – эффективность.
Это не связано с ценностными суждениями, а определяется характером бизнеса. При создании нового продукта Huawei делает такие вещи, как базовые станции, чипы, – если возникнет проблема, стоимость отзыва может поглотить прибыль за целый год. ByteDance другая, это типичный бизнес с коротким циклом, короткой цепочкой, за неделю может выйти несколько десятков версий, ошибся – исправь, исправил – выпусти. Поэтому ByteDance может поощрять инновации, выбирать «Контекст, а не контроль», Huawei – нет. Для Huawei преждевременные инновации могут стать обузой, Huawei действительно сильна в том, чтобы, когда на рынке появляется PMF (product-market fit), шаг за шагом, благодаря своим организационным способностям и ресурсам, превзойти и в конечном итоге раздавить конкурента.
Теперь вернёмся к Anthropic.
В конкуренции ИИ одним из ключевых преимуществ (moat) является способность заставить «умных людей делать грязную работу» (smart people do dirty work). Особенно в направлении Coding и Agentic: на поверхности это конкуренция возможностей моделей, в глубине – конкуренция инженерных способностей. Это не та проблема, которую можно решить парой гениальных озарений, а огромный объём грязной, разрозненной, мелкой системной работы. Самый главный барьер – данные.
Предыдущие чат-данные – это просто текстовые данные, а данные Coding и Agentic сложнее, это не только записи диалогов, но и сама задача, настройка среды, траектория выполнения, а также вся система оценки и верификации. Всё это грязная, тяжёлая работа, её выполнение критично, но она не похожа на публикацию статьи или выпуск нового продукта, которые могут стать звездным часом для личности.
По отзывам, полученным в общении с некоторыми исследователями, сегодня одна из главных проблем OpenAI – она с трудом может организовать сотни сильнейших людей для скрупулёзной работы с данными, для выполнения грязной работы. OpenAI нанимает лучших из лучших по «иерархии», с хорошим бэкграундом, высокими амбициями, все естественно хотят делать свои ставки, хотят идти от 0 до 1, а вот убирать бардак, дополнять данные – мало кто готов.
OpenAI в прошлом добилась успеха именно так, она действительно за счёт нескольких ключевых прорывов в парадигмах получила огромное преимущество, но, как сказал Яо Шуньюй в недавнем интервью: «Эра героев-одиночек прошла», «В ИИ не нужно много ума... самое важное качество – надёжность, внимательность к деталям».
Тут и обнаруживается, что такая атмосфера Anthropic с низким эго, сильной сплочённостью, движимая миссией, значительно усиливает свои преимущества. Говорят, сооснователь Anthropic Джаред Каплан также ежедневно лично разбирает данные с командой, очистка данных делается чрезвычайно тщательно, никакая другая компания не может сделать так же.
(Это также объясняет одно явление: модель OpenAI сильнее всего в конкурсных coding-задачах, потому что такие задачи больше проблема исследований, а в повседневных agentic-задачах часто уступает Anthropic, потому что последние больше инженерная проблема, проверяющая данные, системы и детали исполнения.)
2. Происхождение основательской команды
Ценности компании можно сказать, являются частью ценностей основателя, например, стиль ушу у Джека Ма, мягкая открытость у Ма Хуатэна, эстетическая ориентация у Стива Джобса, военная дисциплина у Жэнь Чжэнфэя.
Если точнее, ценности основателя часто происходят из двух вещей: часть – во что основатель изначально верил, другая часть – что он глубоко ненавидел. Первое определяет, кем ты хочешь стать, второе – кем ты ни за что не хочешь становиться снова.
У Anthropic явно есть и то, и другое, и формирующая сила последнего, возможно, больше первой. Можно кратко посмотреть на историю Дарио:
Дарио впервые познакомился с ИИ в лаборатории ИИ Baidu, там он впервые наблюдал законы масштабирования и постепенно стал твёрдым сторонником scaling laws. Но после прорыва в Baidu быстро вспыхнула внутренняя борьба за контроль и ресурсы, команда в итоге распалась. Дарио позже перешёл в OpenAI, где глубоко участвовал в продвижении серии GPT. OpenAI отдала ему 50-60% вычислительных мощностей всей компании, позволив возглавить проект GPT-3.
А так как Дарио – человек с ярко выраженными ценностями и личными убеждениями, его разногласия с другими в OpenAI по организационным концепциям стали постепенно проявляться. Например, Грег Брокман однажды выдвинул поразительную идею: в будущем можно продать AGI ядерным державам в Совете Безопасности ООН. Дарио чуть не ушёл на месте, по его мнению, это уже не коммерческое разногласие, а проблема базовых ценностей.
Грег и Дарио несколько лет не ладили, Сэм Олтмен выступал посредником. Сэм тогда использовал своё самое сильное умение – заставлять разные лагеря думать, что он на их стороне. В краткосрочной перспективе это искусство баланса; в долгосрочной – подрыв доверия. Позже, сверив записи, обнаружили, что Сэм обещал Дарио одно, а Грегу – совсем другое. Постепенно Дарио сам сформировал внутри компании тесный круг союзников, некоторые, потому что он любил панд, назвали эту группу «панды». Их разногласия с руководством OpenAI по вопросам выбора пути, организационного управления становились всё больше и в итоге вылились в серьёзную политическую борьбу.
Между высшим руководством даже произошла серьёзная очная конфронтация. Сэм обвинил Дарио и Даниэлу (сестру Дарио, позже соосновательницу Anthropic) в организации негативных отзывов о нём за его спиной; они отрицали и прямо на месте вызвали того, кто, по словам Сэма, был источником информации, для очной ставки. Тот заявил, что ничего об этом не знает, после чего Сэм тут же отказался от своих обвинений.
Этот инцидент полностью лишил Дарио и его сестру доверия, стороны прямо на месте разругались.
Подобных внутренних драм было много, в общем, Дарио возвёл конфликт сторон до кризиса доверия на моральном уровне, он считал, что лидеры компании, обладающей такой мощной технологией, должны быть искренними, заслуживающими доверия. Если рулевые нечестны, то они добавляют кирпичи к опасному направлению.
В итоге Дарио покинул OpenAI с некоторыми ключевыми коллегами по GPT-3 и основал сегодняшнюю Anthropic.
Поэтому сегодняшняя культура Anthropic не только из-за того, что Дарио такой от природы, важнее то, что он лично пережил две политические борьбы в Baidu и OpenAI, он понимает, насколько легко группа умных людей с большим эго может расколоться из-за борьбы за ресурсы и ценностных разногласий, поэтому они позже инстинктивно стали строить Anthropic в противоположном направлении:
Из-за того, что видел, как искусство баланса подрывает доверие, теперь больше подчёркивают искренность, прозрачность; видев обострившуюся политическую борьбу, поощряют выносить конфликты на ранний этап, говорить открыто как можно раньше. Видев распад организации из-за разногласий в убеждениях, установили строгий культурный отбор; видев борьбу за власть суперзвёзд, подчёркивают low ego, не любят нанимать big names.
Сегодняшняя организационная культура Anthropic во многом похожа на противодействие опыту, полученному в Baidu и OpenAI.
Заключение
Если подвести итог, Anthropic и OpenAI – две компании с довольно разной основой, первая – идеалистическая, с чёткой миссией, высокосплочённая организация сектантского типа, вторая – движимая амбициями, многолинейно расширяющаяся суперплатформа, постоянно ищущая следующую точку взрывного роста.
Чтобы увидеть яснее, можно поставить рядом несколько ключевых измерений обеих компаний:
Однако, хотя выше было сказано много достоинств Anthropic, нам сложно сделать вывод, что какая-то культура обязательно превосходит другую, так же сложно предсказать ситуацию через три месяца. Мир ИИ меняется слишком быстро, а OpenAI сейчас, наоборот, недооценивается рынком, например:
- Coding уже открытая карта, OpenAI вполне может догнать, сейчас явная тенденция – разработчики мигрируют от Claude Code к Codex;
- Взрыв спроса превысил все ожидания, вычислительные мощности становятся новым фактором победы, а OpenAI давно закрепила за собой ресурсы мощностей, значительно превышающие Anthropic;
- Культура открытых исследований OpenAI имеет свои огромные преимущества, одновременно OpenAI также всегда более агрессивно исследует и делает ставки на новые парадигмы, следующий скачок может перевернуть ситуацию.
Можно только сказать, что оглядываясь на последние три года с позиции 2026 года, Anthropic действительно оставила всей индустрии образец, достойный запоминания: в эпоху ИИ победа не всегда зависит от больших амбиций, большего количества исследований и более сильных талантов. Иногда победа может прийти от противоположного: от меньшего количества ставок, более низкого эго и наивной миссии.
