За прошедший год, возможно, именно Anthropic стала самой достойной изучения компанией во всей AI-индустрии.
В начале этого года она создала самый быстрый взрывной рост в истории бизнеса человечества: ARR выросла с 9 млрд до 45 млрд долларов. Если бы поставки вычислительных мощностей успевали, к концу года ARR, скорее всего, достигла бы 100 млрд долларов, а в следующем — 200-300 млрд, сравнявшись по масштабам с Meta.
На вторичном рынке её текущая оценка уже достигла 1 триллиона долларов, обогнав OpenAI.
Мы потратили немало времени на изучение того, как Anthropic смогла вырваться вперёд.
В итоге, чтобы понять эту компанию, нужно осмыслить два ключевых момента:
Первый — стратегическое суждение, второй — организационная культура.
У многих уже сложилось фрагментарное представление об этом, но полной картины нет, поэтому эта статья пытается сделать более подробный обзор и восстановить ход событий.
Надеемся, что с точки зрения стратегии и организации удастся объяснить некоторые вопросы, волнующие внешних наблюдателей, например:
• Почему Anthropic ещё в 2021 году поняла, что программирование может быть важнейшим направлением?
• Как различия в характерах Дарио и Сэма сформировали полностью разные стратегические пути двух компаний?
• Почему текучесть кадров в Anthropic такая низкая?
• Почему почти каждый сотрудник Anthropic хвалит её культуру? Как эта культура поддерживалась в процессе быстрого расширения компании?
01. Важность фокуса недооценивается
Во-первых, с точки зрения стратегии, OpenAI всегда больше походила на компанию, которая хочет всего и сразу.
Что касается возможностей моделей, OpenAI работает над математикой, наукой, программированием, логикой, мультимодальностью, инновациями в архитектуре и т.д.
В продуктах одновременно продвигаются Codex, браузер, робототехника, корпоративная платформа, умное оборудование, чипы и центры обработки данных и т.д. Говорят, что количество внутренних проектов OpenAI в какой-то момент достигло около 300.
Anthropic же полностью противоположна: это единственная из «большой тройки», которая рано отказалась от мультимодальности, никогда не говорила об инновациях в архитектуре, не делала акцента на reasoning model, RL, continual learning и других концепциях, а просто хорошо масштабирует языковые модели и фокусируется только на одном направлении — программировании, чтобы сначала пробить самую ключевую способность.
Почему программирование так важно, рынок уже понял, суть в трёх пунктах:
1. Программирование — путь ко всему. Подавляющее большинство задач в цифровом мире можно выразить через код.
2. Программирование — наиболее подходящая для обучения моделей способность. Результаты легко проверяемы, петля обратной связи короткая, пользовательские данные в большей степени могут подпитывать обучение моделей.
3. Программирование — ключевой ускоритель разработки ИИ. 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 программирование действительно было важнейшим направлением, превзошедшим все остальные.
А OpenAI «проснулась» только в марте, закрыв побочные направления вроде Sora и подняв программирование до приоритета номер один.
Как Anthropic точно выбрала программирование?
Нас всегда интересовало: как Anthropic изначально смогла точно выбрать программирование?
Проследив, выяснилось, что наполовину благодаря дальновидности, наполовину благодаря удаче.
Раннее финансирование Anthropic шло не очень гладко. Не имея много денег, им приходилось двигаться к ИИ более эффективным способом.
Нужно было сначала рассказать историю о вертикальном сценарии, доказав, что можно сформировать замкнутую бизнес-цепочку. Тогда они серьёзно изучили, что если выбрать только одно направление, то программирование может быть лучшим выбором: сначала обучить лучшую модель для программирования → предоставить клиентам → получить данные об использовании в реальной инженерной среде → подпитать обучение модели. Это могло создать маховик.
Руководитель роста Anthropic упоминал, что видел внутренний документ, написанный одним из сооснователей компании, о том, почему следует фокусироваться на направлении программирования. Важно, что дата документа — 2021 год, задолго до того, как кто-либо узнал, каков реальный рыночный потенциал этого направления.
Но позже финансирование наладилось, у компании появилось больше ресурсов, и линия программирования больше не упоминалась, они сначала занялись созданием более универсальной базовой модели.
Перелом произошёл после взрывной популярности ChatGPT. Anthropic поняла, что рынок B2C уже захвачен OpenAI, поэтому она, с сожалением (но, как выяснилось позже, невероятно удачно), перенесла сражение, сместив фокус на B2B.
Этот стратегический поворот в целом был осторожным и эмпирическим, а не решительной азартной ставкой.
При обучении Claude 3 Anthropic начала целенаправленно усиливать способности в программировании и получила хороший отклик рынка на Sonnet 3.5.
Затем, усиливая направление и проверяя его, внутри постепенно укрепилось понимание потенциала программирования — как коммерческого, так и ускоряющего исследования. Команда начала целенаправленно двигаться по этому пути, полностью отказавшись не только от B2C, но даже не отвлекаясь на мультимодальность.
Кроме фокусировки на рыночном направлении, стоит также отметить стойкость на технологическом пути.
За последние два года внешние известные исследователи не раз говорили, что законы масштабирования (scaling laws) упёрлись в стену, предельная отдача от предобучения достигла пика. По нашим ощущениям от общения с исследователями разных лабораторий, Anthropic всегда была среди всех labs самой верящей в scaling laws, а также делающей самое основательное предобучение и работу с данными, не распыляясь на новые парадигмы.
Как выяснилось позже, это тоже было правильно. Скачок возможностей Claude во многом связан именно с основательными вложениями в предобучение.
Характер основателя
Но это вызывает у нас другой вопрос: почему Anthropic всегда могла принимать решительные выборы в нескольких ключевых направлениях и сохранять стойкость?
Первая, естественно, причина — ограниченность ресурсов (историческое финансирование Anthropic примерно в 3 раза меньше, чем у OpenAI). Но если копнуть глубже, стратегические различия этих двух компаний также тесно связаны с характером и происхождением их основателей.
Четверо из сооснователей Anthropic были ключевыми авторами той самой статьи о scaling laws, Дарио сам был ведущим исследователем (research lead) GPT-3, а до этого десять лет работал в области ИИ, имея непосредственное понимание технического прогресса в ИИ и большую смелость в суждениях.
Кроме того, Дарио — человек, абсолютно не подверженный FOMO (страху упустить возможность), его даже описывают как немного самовлюблённого и упрямого, его редко ведёт за собой рыночный консенсус.
В 2024 году, когда Anthropic ещё далеко не достигла взрывного роста, он сказал фразу, которая, как мне кажется, до сих пор важна для понимания этой компании. Смысл её примерно таков:
Самым глубоким уроком, который я усвоил за последние десять лет, является то, что на рынке всегда существует так называемый консенсус. Но, увидев несколько раз, как консенсус переворачивается за одну ночь, я начал концентрироваться на своих ставках.
Я не знаю, правы ли мы наверняка, но, честно говоря, даже если мы правы только в 50% случаев, это уже очень ценно, ведь вы предоставляете то, чего у других нет.
Это сильно отличается от Сэма Олтмена. По общению с людьми, близкими к Сэму, мы поняли:
1. Сэм — один из признанных в Силиконовой долине основателей с самыми большими амбициями, изначально хотел всего и сразу. Плюс его прошлый опыт инвестирования в YC сделал его очень знакомым с методологией «посева множества точек, параллельных ставок», поэтому у OpenAI появилось бесчисленное количество побочных направлений.
2. Сэм не является техническим специалистом, его суждения о техническом направлении уступают Anthropic, поэтому он больше полагается на команду, продвигающуюся снизу вверх (bottom up). Сэм использует свои более сильные стороны — добычу ресурсов, снабжая боеприпасами одну команду за другой.
3. Происхождение из венчурного капитала делает Сэма особенно предрасположенным к прорывным модным идеям. Поэтому в культуре OpenAI очень ценятся парадигмальные инновации от 0 до 1, но не уделяется такого же внимания непрерывной шлифовке от 1 до 10. Многие продуктовые линии, такие как Sora, браузер Atlas, Voice Mode и т.д., не имеют преемственности — выпустили и забыли.
4. Характеры Сэма и Марка Чена (Chief Research Officer) таковы, что они только говорят «да», но не говорят «нет». Побочные задачи — если команда активно продвигает, сверху всё равно дадут ресурсы.
Когда силы OpenAI постоянно распыляются на различные побочные проекты, Anthropic может за счёт стратегии Тяньцзи (выставляя свою среднюю лошадь против сильной лошади противника) сформировать преимущество на самом важном поле битвы.
Блеск стратегии заключается в «опускании» (略 — отбрасывании лишнего)
Стратегическая фокусировка Anthropic дала нам одно откровение: важность фокуса недооценивается.
Я вспоминаю подкаст, который слушал в прошлом году, гостем которого был Дэвид Сенра, ведущий подкаста Founders. Последние 8 лет он делал практически одно: каждую неделю изучал одного великого предпринимателя.
Когда его спросили, если сжать весь опыт предпринимательства, полученный из более чем 400 прочитанных биографий основателей, в одну вещь, что это будет?
Он ответил: Фокус.
Великие предприниматели часто не всесторонние отличники, а крайние фанатики. Они определяют одну или две самые важные для себя переменные, например, цена в Costco, опыт дизайна в Apple, алгоритм рекомендаций и маховик данных в ByteDance, а затем любой ценой доводят их до крайности, даже до абсурдной для конкурентов степени.
Тут нужно прояснить: многие думают, что они сосредоточены, но на самом деле не понимают значения и цены сосредоточенности.
Так называемый фокус по сути распадается на два уровня:
Во-первых, это способность к суждению: понимание того, что является ключевым, и готовность пожертвовать всем остальным.
Во-вторых, это давление: возможность вкладывать подавляющие ресурсы для прорыва ключевого элемента.
Первое — вопрос познания, второе — вопрос воли, оба незаменимы.
Например, когда создавался Google, консенсусом всей интернет-индустрии было то, что будущее принадлежит «порталам». Поисковые гиганты вроде Yahoo наполняли свои главные страницы всё больше — новости, погода, покупки, игры, гороскопы... Каждая функция рассматривалась как рычаг «повышения ценности рекламы».
Но Google считал, что информации будет всё больше, и пользователям нужен не больший портал, а немедленное нахождение самого релевантного ответа.
Поэтому, когда другие хотели, чтобы пользователи оставались дольше, Google хотел, чтобы пользователи уходили быстрее. В то время главная страница Google была необычайно чистой — ничего, кроме поисковой строки.
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 делал его, прежде чем серьёзно заняться второй бизнес-линией.
До сих пор один из десяти принципов Google гласит: «Лучше всего делать одну вещь действительно, очень хорошо».
Суть стратегии не в том, чтобы понять, что вы выбираете, а в том, чтобы понять, от чего вы отказываетесь. Думаю, большинство людей говорят «нет» недостаточно часто.
02. Культура — самый главный секретный соус (Secret Sauce)
Самая особенная черта Anthropic, возможно, не стратегия, а организационная культура.
За последние полгода, в условиях ожесточённой битвы за таланты в ИИ, текучесть кадров в Anthropic была значительно ниже, чем в других AI labs.
На двух диаграммах ниже приведена сводка данных о движении кадров за 2021-2023 годы.
На первой диаграмме показана доля переходов между различными AI labs. Мы видим:
• На 10.6 человек, перешедших из DeepMind в Anthropic, приходится только 1, перешедший обратно в DeepMind.
• На 8.2 человека, перешедших из OpenAI в Anthropic, приходится только 1, перешедший обратно в OpenAI.
На второй диаграмме показана доля сотрудников, остающихся в компании через 2 года после приёма на работу.
Уровень удержания кадров в Anthropic составляет 80%, что на тот момент было самым высоким среди ведущих AI labs, даже немного выше, чем 78% у DeepMind.
Anthropic, как более молодая и 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 до того, как OpenAI достигла пика славы, а Anthropic совершенно не проявила себя.
Если посмотреть на новости последних двух лет, привлекательность и стабильность кадров в Anthropic становятся ещё более очевидными.
Например, недавно в Twitter был очень популярен пост о том, как технические директора (CTO) нескольких известных компаний готовы перейти в Anthropic, чтобы стать рядовыми техническими сотрудниками (MTS, member of technical staff):
Главная причина этого часто объясняется организационной культурой Anthropic.
Если послушать подкасты с участием членов Anthropic, почти каждый упомянет культуру компании, некоторые даже считают эту почти сектантскую культуру главным секретным соусом Anthropic.
«Я действительно считаю культуру секретным оружием Anthropic, нашей самой защищённой вещью, которую другие не могут скопировать. Это не происходит само собой, руководство вкладывает в это очень много».
— Амол Авасаре, руководитель роста Anthropic
Если специально не обращать на это внимание, вряд ли заметишь, потому что, слушая разговоры о культуре или ценностях, кажется, что это просто лозунг, но если совместить всю информацию из первых рук и открытые интервью, это нас очень впечатлило.
Три особенности Anthropic
Если конкретно разобрать, то три черты, которые сильно отличают Anthropic от других AI labs, это:
1. Mission-oriented (Ориентированность 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 вопросе достигла почти религиозного уровня.
Это frontier-лаборатория с сильным моральным самоощущением: она искренне верит, что ИИ может спасти мир, и искренне верит, что ИИ может разрушить мир, и пытается провести всех по узкому канату между этими двумя исходами.
Руководитель Claude Code Борис Черни говорил: «В Anthropic спроси любого случайного человека в коридоре „Почему ты здесь?“, и ответ будет — безопасность».
Он и менеджер по продукту Кэт У в прошлом году ушли из Anthropic в Cursor, но через пару недель вернулись, потому что обнаружили, что глубоко скучают по культурной атмосфере внутри Anthropic. По тому ощущению, когда все чисто, ради большей миссии борются вместе.
Некоторые перед вступлением в Anthropic сомневались в этом, но попав внутрь, обнаружили: «Чёрт, атмосфера внутри ещё серьёзнее, чем говорят снаружи».
Здесь даже были ранние сотрудники, которые на общих собраниях говорили: если Anthropic в итоге выполнит свою миссию, но сама компания потерпит неудачу — это всё равно хороший результат.
Эта фраза объясняет многое в Anthropic.
В логике большинства компаний коммерческий успех всегда на первом месте, миссия — лишь для украшения. Но самая особенная черта Anthropic в том, что внутри действительно есть группа людей, которая ставит миссию выше существования компании.
Если посмотреть на реальные дела Anthropic, они соответствуют словам: например, структура управления с контролем со стороны некоммерческого траста, исследования в области объяснимости (interpretability), различные вложения в безопасность, включая недавнюю готовность пожертвовать заказом Министерства обороны США на 2 миллиарда долларов из-за конфликта ценностей и т.д. Эту часть мы не будем подробно перечислять.
2. High trust, low ego (Высокое доверие, низкое эго)
Когда мы общаемся с другими передовыми labs, часто слышим о внутренней политике и проблемах группировок. Только в Anthropic этого нет. Напротив, люди очень сплочённые, готовые работать на общее дело.
Самое удивительное здесь то, что Frontier AI — это область, где слишком легко возникает культура звёзд и борьба за ресурсы. AI-исследователи — почти самые умные и высокомерные (high ego) люди в мире, их естественное стремление — предложить другое решение, создать свою группировку, прославиться, но ресурсы очень ограничены, поэтому конфликты между отделами неизбежны.
Даниэль Фриман, перешедший в Anthropic из Google, говорит, что другие модельные компании внутри похожи на отдельные, соперничающие между собой княжества, но такого ощущения у него «в Anthropic никогда не было».
Рахул Патил, бывший технический директор Stripe, присоединившийся к Anthropic прошлой осенью, также упомянул, что больше всего его поразила именно культура здесь. Трудно представить, чтобы группа настолько умных людей могла быть одновременно настолько скромной.
Он привёл критерий: если завтра компания скажет тебе, что самое подходящее для тебя место — не продолжать быть топ-менеджером, а стать IC (индивидуальным вкладчиком), потому что это твой наибольший вклад в миссию, согласишься ли ты? Он считает, что 100% сотрудников Anthropic согласятся, без эго.
3. Сильный гуманитарный оттенок
Автор The New Yorker провёл несколько месяцев в глубине Anthropic и оставил два интересных описания людей здесь:
• Bookish misfits (Начитанные чудаки)
• A disproportionate number of Anthropic employees seem to be the children of novelists or poets. (Непропорционально большое количество сотрудников Anthropic, кажется, являются детьми романистов или поэтов).
То есть эти люди не очень похожи на типичную элиту Силиконовой долины, ни на традиционных технарей, а скорее на немного книжных, немного ботаников, немного идеалистов. У многих складывается ощущение, что они выросли в семьях писателей и поэтов.
Это в какой-то степени видно по названиям моделей Claude: Haiku, Sonnet, Opus, соответствующие лаконичным хайку, сонетам Шекспира и крупным произведениям в классическом контексте.
Для сравнения, названия OpenAI — GPT-4 / 4o / o1 — это инженерные номера, названия Google — Gemini Ultra / Pro / Flash — классические продуктовые линейки. Кое-что это объясняет.
Руководитель Claude Code Борис также рассказывал в подкасте интересную деталь:
За его первым обедом в Anthropic он случайно упомянул очень малоизвестную книгу автора жёсткой научной фантастики Грега Игана.
Насколько нишевой была эта книга? Он раньше не встречал никого, кто её читал.
За столом он мимоходом рассказал шутку из книги, и все за столом её поняли.
Это его шокировало и заставило почувствовать, что он действительно попал в нужное место.
Любящие фантастику чудаки часто обладают неким масштабным гуманитарным вниманием и историческим чувством ответственности, а также лучшей способностью рассуждать об эффекте бабочки.
Этот консенсус, основанный на читательских интересах, позволил ему быть ещё более уверенным, что это, возможно, лучшее место для продвижения границ ИИ.
Как культура институционализируется
Следующий вопрос: как сохраняется эта чистая, почти сектантская культура?
Ведь Anthropic уже не маленькая AI-лаборатория, это крупная компания с 3000 сотрудников, которая расширяется с самой высокой в истории скоростью, и при этом максимально сохраняет свою культурную концентрацию.
На это Дарио прямо сказал, что он тратит примерно от 1/3 до 40% своего времени, чтобы обеспечить хорошую культуру в Anthropic.
Даже при том, что есть бесчисленные дела в технологиях, продуктах, финансировании, политических и деловых отношениях. Но он считает, что его работа с более высоким рычагом воздействия — сделать Anthropic высокосплочённым местом, где талантам высшего уровня нравится работать.
В конкретной практике это выглядит так:
1. Особые стандарты найма
Подход Anthropic к найму отличается от многих AI labs.
С одной стороны, в предпочтениях к талантам, в отличие от большинства компаний, борющихся за big names, Anthropic больше склонна нанимать аутсайдеров (underdog). Внешние ярлыки для них менее важны, чем прямое доказательство способностей, например, «занимался ли ты независимыми исследованиями, писал ли действительно проницательные блоги, вносил ли существенный вклад в open-source сообщество» и т.д.
С другой стороны, Anthropic проводит очень строгий культурный отбор. У них в интервью специально есть раунд Cultural interview, где за час задают 15-20 вопросов на основе сценариев.
Судя по распространившимся в сети вопросам на интервью, основное внимание уделяется трём моментам:
(1) Действительно ли ты ставишь миссию безопасности на первое место.
Самый типичный отборочный вопрос: если Anthropic из-за невозможности обеспечить безопасность в итоге решит не выпускать модель, готов ли ты принять, что твои акции обесценятся?
(2) Являешься ли ты приятным, скромным (low ego) человеком.
Включая доброту, эмпатию, навыки общения с людьми, способность признавать своё невежество и ошибки.
(3) Умеешь ли ты работать со сложностью.
Многие внутренние проблемы Anthropic очень сложны и изменчивы, они высоко ценят системное мышление, способность глубоко рассуждать о second-order effects, думать о том, как решение повлияет на другие звенья.
Они тратят много времени на «обратный отбор» при найме и действительно отказываются от многих самых выдающихся 10x developers. Бывший технический директор Stripe Рахул Патил упоминал, что перед вступлением в Anthropic он долго общался с тогдашним техническим директором Anthropic.
Тот не только не уговаривал его прийти, но и специально потратил две-три недели, постоянно обсуждая с ним, почему ему не стоит присоединяться к Anthropic, доброжелательно отговаривая, что не стоит приходить, если ты не соответствуешь культуре и миссии.
Поэтому логика найма Anthropic никогда не в том, чтобы нанять как можно больше самых сильных людей, а в том, чтобы как можно раньше отсеять неподходящих. «Мы очень хорошо умеем отсеивать тех, кто приходит за деньгами и славой».
Для сравнения, OpenAI, когда компания выросла, уже не проводит специальных культурных интервью, что, как говорят, создало некоторые управленческие проблемы.
Это ярко проявилось во время недавнего раунда переманивания кадров Meta. Столкнувшись с огромными пакетами предложений от Meta, реакция OpenAI была скорее рыночной: встречные предложения (counter offer), выплаты retention bonus, отмена периода cliff для новых сотрудников, чтобы акции быстрее переходили в собственность.
Реакция Anthropic же была очень в духе Anthropic. Они сказали сотрудникам: вы пришли сюда прежде всего ради миссии, а не для того, чтобы постоянно повышать свою цену на внешних торгах.
Мы не будем платить вам в десять раз больше, чем вашим столь же выдающимся коллегам, просто потому, что Марк Цукерберг случайно выбрал вас, это несправедливо, хотите уйти — уходите.
Результат этого дела также очень показателен. Говорят, из OpenAI ушли десятки человек, а из Anthropic — только двое, и те двое были старыми сотрудниками Meta с 6 и 11 годами опыта.
2. Культура обмена контекстом (Context sharing)
Внутри Anthropic очень высокая прозрачность информации.
Во-первых, сам Дарио активно, часто и многократно делится смыслами. Он часто проводит общие собрания для всех сотрудников компании, с частотой раз в две недели, называя их Dario Vision Quest (сам Дарио даже жалуется, что название слишком явно отдаёт проповедью, как будто он съездил в горы, что-то вдохнул и прозрел).
Он выходит перед всей компанией и говорит час, обычно с документом на три-четыре страницы, содержание которого 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 открыто: «Дарио — самый прямой человек, которого я встречал, его слова не просчитаны, он действительно говорит то, что думает».
Помимо общих собраний, он обычно часто пишет много чего в своём Slack-канале, полностью без прикрас записывая свои размышления: что происходит в компании, что его беспокоит, как он видит волнующие всех вопросы.
Такая культура позволяет каждому в компании знать, как принимаются решения, какие вещи должны быть в приоритете. Благодаря этому в сложной и изменчивой ситуации каждый индивид может принимать относительно согласованные распределённые решения.
Причём эта прозрачность не является односторонней навязчивой пропагандой, её можно оспаривать. Кто-то, послушав выступление Дарио на общем собрании и не согласившись, может прямо зайти в канал с заметками Дарио и открыто сказать: «Я не согласен с твоим суждением», и тут же развернуть 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 с заметками (notebook channel), что-то вроде личной ленты Twitter, где они в любой момент записывают, о чём думают, что делают, какие успехи. Другие могут подписаться, наблюдать, а также присоединиться к обсуждению.
Многие сотрудники отмечали, что им нравится культура письма в компании, Slack — это огромная сокровищница, где разворачивается многое.
Таким образом, похоже, Anthropic внутри компании создала хорошую почву для согласованности (alignment), где проекты, взгляды и идеи каждого достаточно прозрачны и текучи. Даже кто-то с удивлением отмечал, что финансовые данные прозрачны.
(Но, наоборот, в технических вопросах секретность строгая, говорят, некоторые группы даже намеренно изолированы, не очень могут вместе обедать.
В результате исследователи из других компаний с сожалением замечают, что все ключевые ноу-хау распределены в головах разных людей, невозможно, переманив нескольких человек, собрать полную картину.)
3. 7 сооснователей с равными правами на акции, сама основательская структура является культурным механизмом
Основательская структура Anthropic имеет очень противоречащую бизнес-логике конструкцию: у неё 7 сооснователей, и Дарио в то время решительно настаивал на том, чтобы дать каждому одинаковое количество акций, а не взять себе больше.
В то время все уговаривали его, что это будет катастрофа, иначе нечёткость контроля, перекос стимулов легко развалят компанию из-за внутренней борьбы.
Но Дарио считал, что компания должна вращаться не вокруг какого-то одного основателя, а вокруг миссии, а равные права на акции — самое не поддающееся подделке доказательство такой концепции.
Они уже много лет тесно сотрудничают и высоко доверяют друг другу, равные права по сути не конструкция управления, а доказательство приверженности, механизм распространения культуры.
7 сооснователей, как 7 узлов копирования культуры, могут на разных линиях проецировать ценности на более широкий круг людей. Таким образом, даже при расширении компании изначальную культуру нелегко размыть.
Для сравнения, 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 более нестабильно: с начала 2026 года до сих пор директор по продуктам (product一号位) Fidji ушла в отпуск, директор по маркетингу ушёл по состоянию здоровья, директор по коммуникациям уволен, директор по операциям переведён, финансовый директор отодвинут на второй план...
4. Крайний акцент на one team, избегание формирования группировок
Технический директор Anthropic как-то сказал в подкасте, что AI labs в целом по сравнению с традиционными компаниями очень bottom-up, это перевёрнутая пирамидальная организация, где власть и креативность текут снизу вверх.
Здесь самая важная работа происходит на передовой. Потому что люди на передовой ближе всего к emergent behavior ИИ. Они каждый день проводят эксперименты и имеют самое непосредственное представление о том, на что способна модель. Абсолютное большинство продуктовых идей выдвигается людьми на передовой, а не дорожными картами топ-менеджеров.
Но здесь также есть проблема: когда право суждения передаётся вниз, каждая команда легко замыкается на своих проблемах и ценностях, превращаясь в соперничающие группировки.
Особенность Anthropic в том, что она рано осознала: раз суждение должно быть распределено, то нужно активно создавать сплочённость. Дарио не хочет, чтобы отдел безопасности говорил только о важности безопасности, продукт — только о важности продукта, а все конфликты в итоге передавались на решение высшему руководству.
Одна из его ключевых управленческих концепций — распределять компромиссы (trade-off) между каждым индивидом, чтобы каждый имел немного перспективы основателя, все просто на своих позициях участвуют в одном огромном процессе обработки компромиссов.
Поэтому они крайне подчёркивают one team, а также через различные системные конструкции ослабляют границы между обязанностями, например, ниже руководящего уровня нет различий в должностях, все называются member of technical staff, намеренно ослабляя такие определения, как «исследователь vs инженер», «старший vs младший», «архитектор vs реализатор».
Это очень контрастирует с OpenAI, где всегда была сильнее культура исследователей, внутри существует явная «иерархия»: Researcher > Research Engineer > software engineer.
Поэтому продукт часто подавляется исследователями, не получая много власти. При возникновении конфликтов Research не хочет сотрудничать с продуктом.
В продуктовых инновациях OpenAI сильно выражена researcher-driven черта: часто исследовательская команда получает новый результат, а продуктовая команда только тогда получает письмо и начинает искать гвозди для своего молотка.
В Anthropic же продукт и модельная команда сцеплены теснее, продукт больше может обратно влиять и определять возможности модели.
Это также одна из причин, почему продуктовая сила OpenAI уступает Anthropic.
Два источника культуры
Следующий вопрос: почему в Anthropic сложилась такая уникальная организационная культура?
Возможно, можно посмотреть с двух сторон:
一、 Требования самой деятельности
Я помню, два года назад слушал выступление руководителя HR одного крупного IT-гиганта, которое глубоко впечатлило меня и впервые заставило задуматься о том, что на самом деле означает организационная культура.
Суть организационной культуры: поведенческие модели сотрудников, которые помогают компании двигаться к успеху, являются ключевым элементом.
Поэтому первопринцип организационной культуры на самом деле в том, что характер деятельности определяет организационную культуру.
Например, ByteDance и Huawei — две компании с сильными организационными способностями, но если поменять их организационные системы, очень скоро обе разорятся. Потому что они находятся на двух противоположных концах одного спектра: ByteDance говорит о «смелости быть первым», Huawei — о «смелости быть последним». Одна больше ценит инновации, другая — эффективность.
Это не вопрос ценностных суждений, а определённости деятельности. При создании нового продукта Huawei делает такие вещи, как базовые станции, чипы, где в случае проблемы затраты на отзыв могут поглотить прибыль за целый год. А ByteDance другая, это типичный бизнес с коротким циклом и цепочкой, где за неделю можно выпустить десятки версий, ошиблись — исправили, исправили — выпустили.
Поэтому ByteDance может поощрять инновации, выбирать «Контекст, а не контроль», Huawei — нет. Для Huawei слишком ранние инновации могут стать обузой, истинное умение Huawei — когда на рынке появляется PMF, своими организационными способностями и ресурсами постепенно превзойти, вплоть до подавления конкурента.
То же самое вернёмся к Anthropic.
В конкуренции ИИ одно из ключевых конкурентных преимуществ (moat) — заставить «умных людей делать грязную работу». Особенно в направлении программирования и агентности (Coding and Agentic), на поверхности это конкуренция возможностей моделей, но вглубь — на самом деле конкуренция инженерных способностей. Это не та проблема, которую можно решить гениальным озарением нескольких гениев, а большой объём грязной, мелкой, детальной системной работы.
Самый важный барьер среди них — данные.
Прошлые данные чата были просто простыми текстовыми данными, а данные по программированию и агентности сложнее, это не только записи диалогов, но и сама задача, настройка среды, траектория выполнения, а также вся система оценки и проверки в конце.
Всё это грязная работа, если сделать хорошо — ключевая, но она не похожа на публикацию статьи или выпуск нового продукта, которые могут стать моментом славы для индивида.
По отзывам, полученным нами в общении с некоторыми исследователями, сегодня одна из ключевых проблем OpenAI в том, что ей трудно организовать сотни сильнейших людей для добросовестной работы с данными, выполнения грязной работы.
OpenAI нанимает самых выдающихся по иерархии талантов, с хорошим бэкграундом, высокими амбициями, все по природе больше хотят делать свои ставки, хотят создавать с нуля, а вот разбираться с проблемами, дополнять данные — мало кто хочет браться.
OpenAI раньше так и добивалась успеха, она действительно полагалась на некоторые ключевые парадигмальные прорывы для получения огромного преимущества, но, как говорит Яо Шуньюй в недавнем интервью: «Эра героев-одиночек уже прошла», «В ИИ не очень нужны мозги... самое важное качество — надёжность, аккуратность в делах».
В этот момент обнаруживается, что преимущества такой атмосферы Anthropic, как low ego, сильная сплочённость, движимость миссией, значительно усиливаются.
Говорят, сооснователь Anthropic Джаред Каплан тоже каждый день лично ведёт команду по работе с данными, очистка данных делается чрезвычайно тщательно, ни одна другая компания не может так делать.
(Это также объясняет одно явление: модели OpenAI сильнее в соревновательных сложных задачах по программированию, потому что такие задачи больше research-проблема, но в повседневных агентных задачах часто уступают Anthropic, потому что последние больше инженерная проблема, проверяющая данные, системы и детали исполнения.)
二、 Происхождение основательской команды
Ценности компании можно сказать являются частью ценностей основателя, например, стиль ушу у Джека Ма, мягкость и открытость у Пони Ма, эстетическая ориентация у Джобса, воинская дисциплина у Жэнь Чжэнфэя.
Если точнее, ценности основателя часто происходят из двух частей: что основатель изначально во что верил, и что он глубоко ненавидел раньше.
Первое определяет, каким ты хочешь стать, второе определяет, каким ты ни за что не хочешь снова стать.
У Anthropic явно есть и то, и другое, и формирующая сила последнего, возможно, даже больше первой. Можно кратко посмотреть на опыт Дарио:
Дарио впервые познакомился с ИИ в AI-лаборатории Baidu, там он впервые наблюдал scaling laws и постепенно стал твёрдым сторонником scaling laws. Но после прорыва в Baidu быстро вспыхнула внутренняя борьба за контроль и ресурсы, и команда в итоге распалась.
Позже Дарио перешёл в OpenAI, где глубоко участвовал в продвижении серии GPT. OpenAI в своё время отдала ему 50%-60% вычислительных мощностей всей компании, чтобы он вёл проект GPT-3.
А поскольку Дарио — человек с ярко выраженными ценностями и личными убеждениями, его разногласия с другими в OpenAI в организационных концепциях начали постепенно проявляться.
Например, Грег Брокман как-то выдвинул шокирующую идею: в будущем можно продать ИИ Совету Безопасности ООН среди ядерных держав. Дарио, услышав это, чуть не ушёл с поста, по его мнению, это уже не бизнес-разногласие, а проблема базовых ценностей.
Грег и Дарио несколько лет не ладили, а Сэм Олтмен выступал посредником. Сэм в этот момент проявил своё самое сильное умение — заставлять разные лагеря думать, что он на их стороне. В краткосрочной перспективе это балансирование, в долгосрочной — подрыв доверия. Позже, сверившись, все поняли, что Сэм обещал Дарио и Грегу совершенно разные вещи.
Постепенно Дарио сам сформировал внутри компании тесный круг союзников, некоторые из-за его любви к пандам называли эту маленькую группу «the pandas». Их разногласия с руководством OpenAI в выборе пути, организационном управлении и других вопросах становились всё больше, в итоге переросши в серьёзную политическую борьбу.
Между высшим руководством даже произошла серьёзная прямая конфронтация. Сэм обвинил Дарио и Даниэлу (сестру Дарио, позже соосновательницу Anthropic) в организации негативных отзывов о нём за его спиной; они отрицали и тут же вызвали источник информации, о котором говорил Сэм, для очной ставки. В результате тот заявил, что совершенно не знает об этом, а Сэм, в свою очередь, отказался от только что сделанных обвинений.
Этот инцидент окончательно подорвал доверие брата и сестры Дарио, стороны прямо на месте разругались.
Подобных внутренних драм было много. В общем, Дарио возвёл конфликт сторон до уровня морального кризиса доверия, он считал, что лидеры компании, обладающей такой мощной технологией, должны быть искренними, заслуживающими доверия. Если рулевые не честны, значит, они помогают строить опасное направление.
В итоге Дарио с некоторыми ключевыми коллегами по GPT-3 ушёл из OpenAI и основал сегодняшнюю Anthropic.
Поэтому сегодняшняя культура Anthropic не только потому, что Дарио такой от природы,更重要的是, он сам лично пережил две политические борьбы в Baidu и OpenAI, он ясно видит, как легко группа умных людей с большим эго может расколоться из-за борьбы за ресурсы и разногласий в ценностях, поэтому позже они инстинктивно начали строить Anthropic в противоположном направлении:
Поскольку видели, как балансирование подрывает доверие, больше подчёркивают искренность, прозрачность;
Видели обостряющуюся политическую борьбу, поэтому поощряют выносить конфликты на передний план, говорить о них как можно раньше.
Видели распад организации из-за разногласий в концепциях, поэтому установили строгий культурный отбор;
Видели борьбу за власть суперзвёзд, поэтому подчёркивают low ego, не любят нанимать big name.
Сегодняшняя организационная культура Anthropic во многом похожа на противодействие опыту, полученному в Baidu и OpenAI.
03. 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 взрыва.
Чтобы увидеть яснее, можно сопоставить несколько ключевых измерений двух компаний:
Однако, хотя выше мы говорили о многих достоинствах Anthropic, нам трудно сделать вывод, что какая-то культура обязательно превосходит другую, и трудно предсказать ситуацию через три месяца. Мир ИИ меняется слишком быстро, а OpenAI сейчас, наоборот, недооценивается рынком, например:
• Программирование уже открытая карта, OpenAI, вероятно, догонит, сейчас явная тенденция — разработчики переходят с Claude Code на Codex;
• Взрыв спроса превзошёл все ожидания, вычислительные мощности становятся новым решающим фактором, а OpenAI рано зафиксировала ресурсы вычислительных мощностей, значительно превышающие Anthropic;
• Открытая, исследовательская культура 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 с 2026 года на последние три года, Anthropic действительно оставила всей отрасли запоминающийся пример:
В эпоху ИИ победа не обязательно зависит от больших амбиций, большего исследования и более сильных талантов.
Иногда победа может прийти и от противоположного: от меньшего количества ставок, более низкого эго и наивной миссии.
P.S. Нам также интересно, какие организационные культуры и лучшие практики формируются в других передовых AI-компаниях. Приветствуем друзей с наблюдениями и размышлениями из первых рук, свяжитесь с нами для общения через контакты ниже!
Возможно, следующее великое AI-предприятие — это прежде всего новое организационное изобретение.
