Năm vừa qua, Anthropic có lẽ là công ty đáng nghiên cứu nhất trong toàn bộ ngành công nghiệp AI.
Đầu năm nay, công ty đã tạo ra mức tăng trưởng bùng nổ nhanh nhất trong lịch sử thương mại nhân loại: ARR tăng từ 9 tỷ lên 45 tỷ USD, nếu nguồn cung điện toán đủ, có khả năng cuối năm ARR đạt 100 tỷ USD, sang năm đạt 200-300 tỷ USD, trực tiếp sánh ngang quy mô với Meta.
Trên thị trường thứ cấp, định giá hiện tại của công ty đã chạm mốc 1 nghìn tỷ USD, vượt qua OpenAI.
Chúng tôi đã dành khá nhiều thời gian nghiên cứu cách Anthropic vươn lên sau đó.
Cuối cùng, để hiểu công ty này, cốt lõi là hiểu hai điểm:
Một là phán đoán chiến lược, hai là văn hóa tổ chức.
Mọi người hẳn đã có nhiều hiểu biết rời rạc về điều này, nhưng chưa có một bức tranh toàn cảnh, vì vậy bài viết này cố gắng tổng hợp và khôi phục lại một cách chi tiết.
Hy vọng có thể giải thích một số câu hỏi mà bên ngoài tò mò từ hai góc độ chiến lược và tổ chức này, ví dụ:
• Tại sao Anthropic có thể nhận ra ngay từ năm 2021 rằng coding có lẽ là hướng đi quan trọng nhất?
• Sự khác biệt tính cách giữa Dario và Sam, đã định hình hai con đường chiến lược hoàn toàn khác nhau của hai công ty như thế nào?
• Tại sao tỷ lệ nhân tài rời bỏ Anthropic lại thấp như vậy?
• Tại sao gần như mọi người ở Anthropic đều khen ngợi văn hóa của công ty? Trong quá trình công ty mở rộng nhanh chóng, văn hóa này được duy trì như thế nào?
01. Tầm quan trọng của Focus bị đánh giá thấp
Trước hết, về mặt chiến lược, OpenAI luôn giống một công ty muốn mọi thứ hơn.
Về năng lực mô hình, math, science, coding, reasoning, đa phương thức, đổi mới kiến trúc, v.v., OpenAI đều đang tập trung nỗ lực.
Về sản phẩm, Codex, trình duyệt, robot, nền tảng doanh nghiệp, phần cứng thông minh, chip và trung tâm dữ liệu, v.v. cũng đang được thúc đẩy đồng thời, nghe nói số lượng dự án nội bộ OpenAI từng lên tới khoảng 300.
Còn Anthropic hoàn toàn ngược lại, họ là người duy nhất trong ba công ty lớn từ bỏ rất sớm đa phương thức, và chưa bao giờ nhấn mạnh đổi mới kiến trúc, không nhấn mạnh các khái niệm như reasoning model, RL, continual learning, chỉ tập trung scaling mô hình ngôn ngữ, chỉ tập trung làm một hướng là coding, đánh thủng khả năng then chốt trước.
Về việc tại sao coding lại quan trọng như vậy, thị trường bây giờ cũng đã rõ, cốt lõi là ba điểm:
1. Coding là con đường dẫn đến mọi thứ. Phần lớn các nhiệm vụ trong thế giới số đều có thể được biểu đạt bằng Code.
2. Coding là khả năng phù hợp nhất để mô hình học tập. Kết quả có thể kiểm chứng cao, vòng phản hồi ngắn, dữ liệu người dùng có thể phản hồi nhiều hơn cho việc huấn luyện mô hình.
3. Coding là bộ tăng tốc cốt lõi cho nghiên cứu phát triển AGI. Các phòng thí nghiệm AI hàng đầu hiện nay đã bước vào vòng lặp tăng tốc này, mức độ tiến bộ của mô hình trong một quý năm nay, nhanh hơn cả một năm trước đây.
Kết quả cuối cùng xác nhận, Coding thực sự là hướng quan trọng nhất, một tác phẩm vượt trội cả thời đại.
Còn OpenAI mãi đến tháng 3 mới tỉnh ngộ, cắt bỏ các nghiệp vụ phụ như Sora, đưa Coding lên ưu tiên số một của công ty.
Anthropic đã chọn chính xác coding như thế nào?
Chúng tôi luôn tò mò: Tại sao Anthropic ngay từ đầu đã có thể chọn chính xác coding?
Truy tìm lại phát hiện, một nửa là tầm nhìn xa, một nửa là vận may.
Giai đoạn đầu, việc gọi vốn của Anthropic từng rất không thuận lợi. Không có nhiều tiền như vậy, họ buộc phải tiến tới AGI bằng cách hiệu quả hơn.
Họ cần kể trước một câu chuyện theo kịch bản dọc, chứng minh mình có thể tạo thành vòng lặp thương mại khép kín. Vì vậy, họ đã nghiên cứu kỹ lúc đó, nếu chỉ có thể chọn một hướng, coding có thể là lựa chọn tốt nhất: huấn luyện mô hình coding tốt hơn trước → cung cấp cho khách hàng sử dụng → thu thập dữ liệu sử dụng của khách hàng trong môi trường kỹ thuật thực tế → phản hồi cho việc huấn luyện mô hình. Điều này có khả năng tạo thành một bánh đà.
Người phụ trách tăng trưởng của Anthropic từng đề cập, anh ấy đã xem một tài liệu nội bộ do đồng sáng lập công ty viết, nội dung là, tại sao chúng ta nên tập trung vào hướng coding này. Điểm mấu chốt là, ngày tháng của tài liệu này là năm 2021, điều này sớm hơn rất nhiều so với việc bất kỳ ai biết cơ hội thị trường thực tế của hướng này là gì.
Nhưng tình hình sau đó là, việc gọi vốn trở nên thuận lợi, công ty có thêm nhiều nguồn lực, dòng coding không còn được nhắc đến nữa, họ vẫn làm một mô hình nền tảng tổng quát hơn trước.
Bước ngoặt xảy ra sau khi ChatGPT bùng nổ. Anthropic nhận ra, thị trường C đã bị OpenAI chiếm trước, vì vậy họ chuyển hướng chiến trường một cách đáng tiếc (nhưng nhìn lại là may mắn bất thường), chuyển trọng tâm sang toB.
Sự chuyển hướng chiến lược này nhìn chung vẫn thận trọng và theo chủ nghĩa thực chứng, không phải một canh bạc lớn quyết tâm.
Khi huấn luyện Claude 3, Anthropic bắt đầu cố ý tăng cường khả năng coding, và đã nhận được phản hồi thị trường tốt trên Sonnet 3.5.
Sau đó là vừa tăng cường, vừa xác minh, nội bộ dần củng cố phán đoán về tiềm năng của coding, một là về giá trị thương mại, hai là về việc tăng tốc nghiên cứu. Vì vậy, đội ngũ bắt đầu chuyên tâm đi theo con đường này, trong đó không chỉ từ bỏ hoàn toàn thị trường C, mà thậm chí còn không phân tán sức lực làm đa phương thức.
Ngoài ra, ngoài việc tập trung vào hướng thị trường, đáng nói đến nữa là sức bền trên tuyến đường công nghệ.
Hai năm qua, bên ngoài liên tục có các nhà nghiên cứu nổi tiếng nói scaling laws đã chạm tường, lợi ích biên của pretraining đã đạt đỉnh. Theo cảm nhận trao đổi với các nhà nghiên cứu của các công ty, Anthropic luôn là phòng thí nghiệm tin tưởng nhất vào scaling laws trong tất cả các labs, cũng là nơi làm pretraining và dữ liệu chắc chắn nhất, không phân tán sức lực vào các mô hình mới.
Nhìn lại điều này cũng đúng. Bước nhảy vọt về năng lực của Claude, phần lớn đến từ sự đầu tư chắc chắn vào pretraining.
Tính cách người sáng lập
Nhưng điều này lại khơi dậy sự tò mò của chúng tôi: Tại sao Anthropic luôn có thể đưa ra sự lựa chọn quyết đoán trên vài hướng then chốt, và giữ được sức bền?
Trước hết đương nhiên là do hạn chế về nguồn lực, lịch sử gọi vốn của Anthropic chỉ bằng khoảng 1/3 của OpenAI, nhưng nhìn sâu hơn, sự khác biệt chiến lược của hai công ty này cũng liên quan chặt chẽ đến tính cách và xuất thân của người sáng lập.
4 đồng sáng lập của Anthropic đều là tác giả cốt lõi của bài báo scaling laws năm đó, bản thân Dario chính là research lead cốt lõi nhất của GPT-3, trước đó cũng đã làm trong lĩnh vực AI mười năm, có cảm nhận trực tiếp về tiến bộ công nghệ AI, dám đưa ra phán đoán hơn.
Ngoài ra, Dario là một người hoàn toàn không fomo, thậm chí bị miêu tả là hơi tự phụ và cứng đầu, hiếm khi bị dẫn dắt bởi sự đồng thuận thị trường.
Năm 24, khi Anthropic còn chưa đạt được tăng trưởng bùng nổ, ông đã nói một câu, đến giờ tôi vẫn cho là rất quan trọng để hiểu công ty này, đại ý là:
Trong mười năm qua, bài học sâu sắc nhất tôi học được, đó là trên thị trường luôn tồn tại một thứ gọi là sự đồng thuận, nhưng khi chứng kiến vài lần sự đồng thuận bị lật ngược chỉ trong một đêm, tôi bắt đầu tập trung vào bet của chính mình.
Tôi cũng không biết chúng tôi nhất định đúng, nhưng thành thật mà nói, dù chỉ đúng 50% thời gian, cũng đã rất có giá trị rồi, vì bạn cung cấp thứ mà người khác không có.
Điều này rất khác với Sam Altman, từ việc trao đổi với một số người gần gũi với Sam, chúng tôi thấy:
1. Sam là founder được thung lũng Silicon công nhận là tham vọng nhất, ngay từ đầu đã muốn mọi thứ. Thêm vào đó, quá khứ ông làm đầu tư tại YC, rất quen thuộc với phương pháp "gieo nhiều điểm, đặt cược song song" này, vì vậy OpenAI mọc ra vô số nhánh.
2. Sam không xuất thân từ kỹ thuật, phán đoán về hướng công nghệ không bằng Anthropic, vì vậy dựa nhiều hơn vào đội ngũ bottom up thúc đẩy. Sam phát huy khả năng thu hút tài nguyên mà mình giỏi hơn, cung cấp đạn dược cho từng đội.
3. Bối cảnh VC khiến Sam đặc biệt ưa chuộng những ý tưởng đột phá fancy. Vì vậy văn hóa OpenAI rất coi trọng đổi mới mô hình từ 0 đến 1, nhưng không coi trọng tương đương việc mài giũa liên tục từ 1 đến 10. Nhiều dòng sản phẩm như Sora, trình duyệt Atlas, Voice Mode, v.v. không có tính liên tục, phát hành xong không ai quản nữa.
4. Tính cách của Sam và Mark Chen (Chief Research Officer) đều là chỉ nói yes, không nói no. Nhiệm vụ nhánh, đội ngũ chỉ cần cố gắng thúc đẩy, cấp trên vẫn sẽ cấp nguồn lực.
Khi lực lượng của OpenAI bị phân tán liên tục bởi các dự án nhánh, Anthropic có thể thông qua chiến thuật Tianji tạo ra ưu thế trên chiến trường then chốt nhất.
Điểm tinh túy của chiến lược nằm ở chữ 'lược'
Việc tập trung chiến lược của Anthropic cho chúng ta một gợi mở, tầm quan trọng của focus bị đánh giá thấp.
Tôi nhớ lại một tập podcast nghe năm ngoái, khách mời là David Senra, chủ podcast Founders. Trong 8 năm qua, anh gần như chỉ làm một việc: mỗi tuần nghiên cứu một nhà sáng lập vĩ đại.
Khi được hỏi, nếu đem tất cả kinh nghiệm khởi nghiệp được đúc kết từ hơn 400 cuốn tiểu sử nhà sáng lập mà anh đã đọc, cuối cùng chỉ nén thành một thứ, thì đó sẽ là gì?
Anh trả lời: Focus.
Doanh nhân vĩ đại thường không phải học sinh giỏi toàn diện, mà là người cuồng tín cực đoan. Họ sẽ xác định một hai biến số quan trọng nhất với mình, ví dụ giá cả của Costco, trải nghiệm thiết kế của Apple, thuật toán đề xuất & bánh đà dữ liệu của ByteDance, rồi bất chấp mọi giá đẩy nó đến cực hạn, thậm chí đạt đến mức khiến đối thủ cạnh tranh cảm thấy vô lý.
Ở đây cần làm rõ, nhiều người tưởng mình rất tập trung, nhưng họ không thực sự hiểu ý nghĩa và cái giá của sự tập trung.
Cái gọi là focus, bản chất cần được tách thành hai tầng:
Một là khả năng phán đoán, biết điều gì là then chốt, và dám hy sinh mọi thứ khác.
Hai là áp lực, có thể đầu tư nguồn lực áp đảo để đánh thủng yếu tố then chốt.
Trước đây là vấn đề nhận thức, sau là vấn đề ý chí, thiếu một không được.
Ví dụ khi Google thành lập, sự đồng thuận của toàn ngành Internet lúc đó là - tương lai thuộc về "cổng thông tin". Các gã khổng lồ tìm kiếm như Yahoo đang chất đầy trang chủ ngày càng nhiều, tin tức, thời tiết, mua sắm, game, cung hoàng đạo... mỗi tính năng đều được coi như đòn bẩy "tăng giá trị quảng cáo".
Nhưng Google cho rằng, thông tin sẽ ngày càng nhiều, người dùng cần không phải một cổng thông tin lớn hơn, mà là tìm thấy câu trả lời liên quan nhất ngay lập tức.
Vì vậy, khi người khác muốn người dùng ở lại lâu hơn, Google muốn người dùng rời đi nhanh hơn. Trang chủ Google lúc đó cực kỳ sạch sẽ, ngoài một hộp tìm kiếm không có gì khác.
Về mô hình kinh doanh cũng vậy, Yahoo có mấy chục cách biến đổi. Còn Google dồn tất cả sức lực vào một cơ chế "đấu giá từ khóa tìm kiếm", làm gần mười năm mới bắt đầu nghiêm túc làm dòng nghiệp vụ thứ hai.
Đến nay, một trong mười tín điều của Google vẫn là "It's best to do one thing really, really well".
Cốt lõi của chiến lược không phải là nghĩ rõ bạn muốn chọn gì, mà là nghĩ rõ bạn muốn từ bỏ gì. Tôi nghĩ phần lớn mọi người đều không đủ số lần nói không.
02. Văn hóa là Secret Sauce Lớn nhất
Nơi đặc biệt nhất của Anthropic, có lẽ không phải là chiến lược, mà là văn hóa tổ chức.
Nửa năm qua, trong cuộc chiến giành giật nhân tài AI gay gắt, tỷ lệ nhân tài rời bỏ Anthropic ít hơn xa so với các AI labs khác.
Hai hình dưới đây là tổng kết dữ liệu lưu chuyển nhân tài từ năm 21 đến 23.
Hình đầu tiên thống kê tỷ lệ nhảy việc giữa các AI labs, chúng ta có thể thấy:
• Cứ 10,6 người từ DeepMind sang Anthropic, mới có 1 người đi ngược lại về DeepMind.
• Cứ 8,2 người từ OpenAI sang Anthropic, mới có 1 người đi ngược lại về OpenAI.
Hình thứ hai thống kê tỷ lệ một nhân viên vẫn ở lại công ty sau 2 năm nhập chức.
Tỷ lệ lưu giữ nhân tài của Anthropic là 80%, đây là mức cao nhất trong các AI labs hàng đầu lúc đó, cao hơn một chút so với 78% của DeepMind.
Anthropic với tư cách một công ty trẻ hơn, biến đổi nhanh, lại có thể đạt được tỷ lệ retention cao hơn cả DeepMind lâu đời, điều này không dễ dàng.
Ngược lại, OpenAI chỉ có 67%.
Đáng chỉ ra là, nhóm dữ liệu này vẫn được thống kê khi OpenAI đang ở đỉnh cao, còn Anthropic hoàn toàn chưa lộ diện.
Nếu xem tin tức hai năm gần đây, sức hút nhân tài và sự ổn định của Anthropic sẽ càng rõ ràng hơn.
Ví dụ như một bài đăng trên Twitter gần đây rất nổi, CTO của nhiều công ty nổi tiếng sẵn sàng nhảy sang Anthropic để trở thành một nhân viên kỹ thuật bình thường (tức MTS, member of technial staff):
Nguyên nhân lớn nhất trong đó, thường được quy về văn hóa tổ chức của Anthropic.
Nếu xem các podcast do thành viên Anthropic tham gia, gần như mỗi người đều nhắc đến văn hóa của Anthropic, một số người thậm chí coi thứ văn hóa mang tính giáo phái này là secret sauce lớn nhất của Anthropic.
"Tôi thực sự nghĩ văn hóa là vũ khí bí mật của Anthropic, là thứ có sức phòng thủ nhất, những công ty khác không thể sao chép. Đây không phải là điều tự nhiên, ban lãnh đạo đã đầu tư rất nhiều vào đây."
——Amol Avasare, Người phụ trách tăng trưởng Anthropic
Nếu không mang ý thức vấn đề này ra xem riêng, có lẽ sẽ không chú ý đến điểm này, vì nghe người ta nói về văn hóa hoặc giá trị quan, luôn cảm thấy rất trừu tượng, mặc định nó là một khẩu hiệu, nhưng nếu xếp tất cả thông tin gốc và phỏng vấn công khai lại với nhau, sẽ khiến chúng tôi rất xúc động.
Ba đặc tính của Anthropic
Nếu cụ thể tách ra, ba đặc tính rất khác biệt của Anthropic so với các AI labs khác là:
1. Mission-oriented
Sứ mệnh của Anthropic là "đảm bảo thế giới có thể an toàn vượt qua sự chuyển đổi của transformative AI", tức là mọi thứ lấy an toàn làm trọng.
Nhiều công ty đều nói mình được thúc đẩy bởi sứ mệnh, nhưng mức độ nghiêm túc của Anthropic với điều này, đã đến mức gần như mang tính tôn giáo.
Đây là một frontier lab mang đậm tưởng tượng đạo đức mạnh mẽ: nó thực lòng tin AGI có thể cứu thế giới, cũng thực lòng tin AGI có thể hủy diệt thế giới, và nó cố gắng dẫn dắt mọi người đi qua sợi dây thép hẹp giữa hai việc này.
Người phụ trách Claude Code Boris Cherny từng nói: "Ở Anthropic, tìm ngẫu nhiên một người trong hành lang hỏi 'Tại sao bạn ở đây', câu trả lời đều sẽ là safety".
Anh và quản lý sản phẩm Cat Wu năm ngoái từng cùng rời Anthropic nhảy sang Cursor, chưa đợi hai tuần sau lại nhảy về, vì họ phát hiện mình nhớ sâu sắc không khí văn hóa nội bộ Anthropic. Cảm giác tất cả mọi người thuần khiết, vì một sứ mệnh lớn hơn mà phấn đấu.
Có người trước khi gia nhập Anthropic vẫn nửa tin nửa ngờ về những điều này, vào trong mới phát hiện, "Fuck, không khí bên trong còn nghiêm túc hơn cả những gì bên ngoài nói".
Ở đây thậm chí có nhân viên thời kỳ đầu trong hội nghị toàn thể nói - nếu Anthropic cuối cùng hoàn thành sứ mệnh của mình, nhưng bản thân công ty thất bại, đây vẫn là một kết quả tốt.
Câu nói này giải thích rất nhiều việc của Anthropic.
Trong logic của hầu hết doanh nghiệp, thành công thương mại luôn là ưu tiên hàng đầu, sứ mệnh chỉ dùng để trang trí bề mặt. Nhưng nơi đặc biệt nhất của Anthropic là, nội bộ thực sự tồn tại một nhóm người, đặt sứ mệnh lên trước cả sự tồn vong của công ty.
Nếu kiểm tra những việc Anthropic thực tế làm, cũng là tri hành hợp nhất, ví dụ như thiết kế cơ cấu quản trị do quỹ tín thác phi lợi nhuận nắm quyền, nghiên cứu về tính giải thích được, các đầu tư về an toàn, bao gồm việc gần đây vì xung đột giá trị quan mà sẵn sàng hy sinh đơn hàng 200 triệu USD của Bộ Quốc phòng Mỹ, v.v., phần này không kể hết.
2. High trust, low ego
Khi chúng tôi trao đổi với các labs tiên phong khác, luôn nghe nhiều vấn đề chính trị nội bộ và phe phái. Chỉ có Anthropic là không. Ngược lại, mọi người rất đoàn kết, sẵn sàng làm nền cho người khác.
Nơi thần kỳ nhất ở đây là, Frontier AI là một nơi quá dễ mọc ra văn hóa ngôi sao và tranh giành tài nguyên. AI researcher gần như là những người thông minh nhất, high ego nhất trên thế giới này, họ theo đuổi tự nhiên là đưa ra một giải pháp khác biệt, lập phe phái khác, lừng danh lập vạn, nhưng nguồn lực lại rất hạn chế, vì vậy xung đột bộ phận luôn xảy ra.
Daniel Freeman từ Google nhảy sang Anthropic nói, nội bộ các công ty mô hình khác giống như những chư hầu riêng biệt, âm thầm cạnh tranh, nhưng cảm giác này anh "chưa từng có ở Anthropic".
Rahul Patil, cựu CTO của Stripe, sau khi gia nhập Anthropic mùa thu năm ngoái, cũng đề cập điều khiến anh chấn động nhất là văn hóa ở đây. Khó tưởng tượng, một nhóm người thông minh như vậy, lại còn có thể khiêm tốn như thế.
Anh đưa ra một tiêu chuẩn: nếu công ty ngày mai nói với bạn, vị trí phù hợp nhất với bạn không phải là tiếp tục làm quản lý cấp cao, mà là làm IC (cá nhân đóng góp), vì đó mới là đóng góp lớn nhất của bạn cho mission, bạn có sẵn sàng không? Anh cho rằng 100% người Anthropic sẽ làm, không có ego.
3. Một màu sắc nhân văn mạnh mẽ
Tác giả của The New Yorker từng làm theo dõi sâu nhiều tháng trong nội bộ Anthropic, rồi để lại hai hình dung rất thú vị về người ở đây:
• Bookish misfits
• A disproportionate number of Anthropic employees seem to be the children of novelists or poets.
Tức là, người ở đây không giống giới tinh anh thung lũng Silicon điển hình, cũng không giống kỹ sư công nghệ nam truyền thống trong ấn tượng, mà hơi có khí chất sách vở, hơi mọt sách, hơi chủ nghĩa lý tưởng. Cảm giác của nhiều người, như lớn lên trong gia đình của nhà văn và nhà thơ.
Điều này phần nào có thể thấy từ cách đặt tên mô hình Claude: Haiku, Sonnet, Opus, lần lượt tương ứng với bài haiku ngắn gọn, thơ mười bốn câu của Shakespeare và tác phẩm lớn trong ngữ cảnh cổ điển.
Làm đối chiếu, GPT-4 / 4o / o1 của OpenAI đặt tên theo số hiệu công trình, Gemini Ultra / Pro / Flash của Google đặt tên theo dòng sản phẩm kinh điển. Có thể nói lên một số vấn đề.
Người phụ trách Claude Code Boris cũng từng kể một chi tiết thú vị trong podcast:
Bữa trưa đầu tiên của anh khi mới đến Anthropic, tình cờ nhắc đến một cuốn sách rất kén người đọc, tác giả là nhà văn khoa học viễn tưởng cứng Greg Egan.
Cuốn sách đó nhỏ đến mức nào? Trước đây anh chưa gặp bất kỳ ai đã đọc nó.
Anh tình cờ nói một câu đố trong sách trên bàn ăn, kết quả mọi người trên bàn đều tiếp được.
Việc này khiến anh vô cùng chấn động, cũng khiến anh cảm thấy mình thực sự đến đúng chỗ.
Những mọt sách thích khoa học viễn tưởng thường có sự quan tâm nhân văn và trách nhiệm lịch sử vĩ mô nào đó, cũng có khả năng suy luận tốt hơn về hiệu ứng cánh bướm.
Sự đồng thuận dựa trên thú vui đọc sách này, khiến anh càng yên tâm, đây có thể là nơi tốt nhất để thúc đẩy ranh giới AI.
Văn hóa được thể chế hóa như thế nào
Câu hỏi tiếp theo là, thứ văn hóa thuần khiết, gần như mang tính giáo phái này, được duy trì như thế nào?
Dù sao, Anthropic không còn là một phòng thí nghiệm AI nhỏ nữa, đây là một công ty lớn với 3000 người, và đang mở rộng với tốc độ nhanh nhất trong lịch sử, đồng thời cố gắng duy trì nồng độ văn hóa của mình.
Với điều này, Dario trực tiếp nói, ông sẽ dành khoảng 1/3 đến 40% thời gian để đảm bảo văn hóa Anthropic là tốt.
Dù về mặt kỹ thuật, sản phẩm, gọi vốn, quan hệ chính thương đều có vô số việc phải làm. Nhưng ông cho rằng, công việc có đòn bẩy cao hơn của mình, là khiến Anthropic trở thành một nơi có sức kết dính cao, nhân tài đỉnh cao thích làm việc ở đây.
Áp vào thực tiễn cụ thể, có mấy điểm sau:
1. Tiêu chuẩn tuyển dụng đặc biệt
Việc tuyển người của Anthropic, không cùng một tư duy với nhiều AI labs.
Một mặt, về sở thích nhân tài, khác với việc hầu hết công ty tranh giành big names, Anthropic sẵn sàng tuyển underdog hơn. So với nhãn mác bên ngoài, họ coi trọng hơn việc có direct evidence of ability hay không, ví dụ, "Bạn có từng làm nghiên cứu độc lập, viết blog thực sự có insight, có đóng góp thực chất cho cộng đồng mã nguồn mở" hay không, v.v.
Mặt khác, Anthropic sàng lọc văn hóa rất nghiêm ngặt. Họ phỏng vấn chuyên có một vòng Cultural interview, một tiếng hỏi 15-20 câu scenario questions.
Theo câu hỏi phỏng vấn lưu truyền trên mạng, trọng điểm khảo sát ba điểm:
(1) Bạn có thực sự đặt safety mission lên trước hay không.
Câu hỏi sàng lọc điển hình nhất là: Nếu Anthropic vì không thể đảm bảo an toàn, cuối cùng quyết định không phát hành mô hình, bạn có sẵn sàng chấp nhận cổ phiếu của mình về không không?
(2) Bạn có phải là người nice, ego nhỏ hay không.
Bao gồm lương thiện, đồng cảm, kỹ năng giao tiếp, có thể thừa nhận sự thiếu hiểu biết và sai lầm của mình hay không.
(3) Bạn có thể xử lý sự phức tạp hay không.
Nhiều vấn đề Anthropic xử lý nội bộ rất phức tạp biến đổi, họ rất coi trọng việc một người có tư duy hệ thống hay không, có thể suy luận sâu second-order effects của sự vật hay không, nghĩ xem một quyết định sẽ ảnh hưởng thế nào đến khâu khác.
Họ dành rất nhiều thời gian cho "sàng lọc ngược" trong tuyển dụng, và thực sự từ bỏ rất nhiều 10x developers đỉnh nhất vì điều này. Cựu CTO của Stripe Rahul Patil đề cập, trước khi gia nhập Anthropic, anh đã trò chuyện rất lâu với CTO Anthropic lúc đó.
Đối phương không những không khuyên anh qua, mà ngược lại chuyên dành hai ba tuần thảo luận lặp đi lặp lại với anh tại sao anh không nên gia nhập Anthropic, thiện ý khuyên ngăn anh, trừ khi bạn thực sự aligned về văn hóa và mission, nếu không đến cũng không đáng.
Vì vậy, logic tuyển dụng của Anthropic, không bao giờ là cố gắng tuyển càng nhiều người mạnh nhất có thể vào, mà là sàng lọc người không phù hợp ra càng sớm càng tốt. "Chúng tôi rất giỏi trong việc loại bỏ người đến vì tiền và danh tiếng".
Đối chiếu với điều này, OpenAI sau khi công ty lớn lên, đã không làm phỏng vấn văn hóa chuyên biệt nữa, nghe nói vẫn gây ra một số vấn đề quản lý.
Điểm này thể hiện khá rõ trong vòng Meta cướp người năm ngoái. Trước gói package giá trên trời mà Meta đưa ra, phản ứng của OpenAI giống quy ước thị trường hơn: counter offer, phát retention bonus, hủy vesting cliff của nhân viên mới, để cổ phiếu về nhanh hơn.
Phản ứng của Anthropic thì rất Anthropic. Họ nói với nhân viên, bạn đến đây trước hết là vì mission, không phải để liên tục nâng giá của mình trong đấu giá bên ngoài.
Chúng tôi sẽ không chỉ vì Mark Zuckerberg tình cờ điểm trúng bạn, mà đưa ra mức lương cao gấp mười lần đồng nghiệp cùng xuất sắc xung quanh, như vậy không công bằng, muốn đi thì đi.
Kết quả cuối cùng của việc này cũng rất nói lên vấn đề. Nghe nói OpenAI đã đi mấy chục người, còn Anthropic chỉ đi 2 người, và hai người này vốn là nhân viên cũ từng làm việc tại Meta 6 năm và 11 năm.
2. Văn hóa Context sharing
Nội bộ Anthropic có tính minh bạch thông tin rất cao.
Trước hết, bản thân Dario chủ động, tần suất cao, lặp lại nhiều lần cung cấp ý nghĩa. Ông thường xuyên mở hội nghị toàn thể chia sẻ với tất cả mọi người trong công ty, tần suất cao đến hai tuần một lần, tên gọi là Dario Vision Quest (ngay cả Dario cũng chê, cái tên này thuộc tính thuyết giáo quá rõ ràng, nghe như vừa đi hút gì trên núi về giác ngộ).
Ông sẽ đứng trước toàn công ty nói một tiếng, thường kèm theo một tài liệu ba bốn trang, nội dung từ hướng công ty, chiến lược sản phẩm, đến biến đổi ngành, cái gì cũng nói, rồi trực tiếp trả lời câu hỏi tại chỗ.
Nhiều nhân viên nội bộ nói ông nói chuyện đặc biệt thẳng thắn, thành thật, "Dario là người thẳng thắn nhất tôi từng gặp, ông nói không phải tính toán trước, mà thực sự nghĩ sao nói vậy."
Ngoài hội nghị toàn thể, bình thường ông còn trên Slack channel của mình viết rất nhiều thứ thường xuyên, hoàn toàn không trau chuốt ghi lại những suy nghĩ vụn vặt của mình: công ty gần đây phát sinh việc gì, ông đang lo lắng gì, lại xem vấn đề mọi người quan tâm thế nào.
Văn hóa như vậy sẽ khiến mỗi người trong công ty biết, quyết sách được đưa ra như thế nào, việc gì nên được đặt ở vị trí ưu tiên nhất. Từ đó, trong một tình thế phức tạp biến đổi, mỗi cá nhân mới có thể đưa ra quyết sách phân tán tương đối nhất trí.
Đồng thời, sự minh bạch này không phải là truyền đạt một chiều, mà có thể bị thách thức. Có người nghe xong chia sẻ của Dario trong All Hands, cảm thấy không đồng ý, trực tiếp chạy đến notebook channel của Dario nói công khai "Tôi không đồng ý phán đoán này của anh", rồi ngay tại chỗ triển khai một cuộc tranh luận. Thách thức công khai ban lãnh đạo được khuyến khích.
Tiến thêm một bước nữa là, bộ văn hóa viết này không chỉ thuộc về Dario, mà là một cơ chế tư duy có sự tham gia của toàn thể nhân viên.
Nhiều người ở Anthropic có notebook channel riêng, hơi giống Twitter feed cá nhân, ghi lại bất cứ lúc nào mình đang nghĩ gì, làm gì, có tiến triển gì. Người khác có thể đăng ký, xem, cũng có thể tham gia thảo luận.
Nhiều nhân viên đánh giá rất thích văn hóa viết của công ty, Slack là một kho báu khổng lồ, nhiều việc đều triển khai trên đó.
Vì vậy, Anthropic có vẻ như đã nuôi dưỡng một lớp đất alignment tốt trong công ty, dự án, quan điểm, tư duy của mỗi người đều đủ minh bạch, cũng đủ lưu động, thậm chí từng có người cảm thán dữ liệu tài chính cũng minh bạch.
(Nhưng ngược lại, việc bảo mật kỹ thuật làm rất nghiêm, nghe nói một số nhóm thậm chí cố ý cách ly, không dễ ăn cơm cùng nhau.
Kết quả là, có researcher của công ty khác sẽ cảm thán tiếc nuối, tất cả know-how then chốt ở đây phân tán trong đầu những người khác nhau, không thể dựa vào việc cướp đi vài người, mà ghép thành một toàn cảnh.)
3. 7 người sáng lập cùng cổ phần cùng quyền, founding structure bản thân đã là cơ chế văn hóa
Founding structure của Anthropic có một thiết kế rất phản thường thức thương mại: Nó có 7 người sáng lập, và Dario lúc đó còn kiên quyết muốn cho mỗi người cổ phần như nhau, chứ không phải mình lấy nhiều hơn một chút.
Lúc đó, tất cả mọi người đều khuyên ông đây sẽ là một thảm họa, nếu không quyền chủ đạo mơ hồ, khuyến khích sai vị trí, công ty rất dễ tan rã vì nội chiến.
Nhưng Dario cho rằng, công ty không xoay quanh một founder nào, mà xoay quanh mission, và cùng cổ phần cùng quyền là bằng chứng không thể làm giả nhất cho lý niệm này.
Họ mấy người sớm đã làm việc cùng nhau nhiều năm, tin tưởng cao độ lẫn nhau, cùng cổ phần cùng quyền về bản chất không phải một thiết kế quyền quản trị, mà là một bằng chứng cho commitment, một cơ chế khuếch tán văn hóa.
7 cofounder, như 7 nút sao chép văn hóa, có thể phân biệt trên các tuyến khác nhau, chiếu giá trị quan cho đám đông hơn. Như vậy, công ty dù mở rộng, cũng không dễ dàng làm loãng văn hóa ban đầu.
Đối chiếu lại, ban lãnh đạo cấp cao của OpenAI thực sự luôn rất biến động, 11 thành viên founding team lần lượt rời đi, hiện chỉ còn Sam Altman, Greg Brockman và Wojciech Zaremba.
Mà ban lãnh đạo cấp cao mới thay lại càng không ổn định: từ đầu năm 26 đến nay, người đứng đầu sản phẩm số một Fidji xin nghỉ, người đứng đầu thị trường số một vì lý do sức khỏe từ chức, người đứng đầu truyền thông số một bị loại, người đứng đầu vận hành số một bị điều chuyển vị trí, người đứng đầu tài chính số một cũng bị đẩy ra rìa...
4. Cực kỳ nhấn mạnh one team, tránh mọc ra phe phái
CTO Anthropic từng nói trong podcast, các AI labs nhìn chung so với công ty truyền thống rất bottom-up, nó là một cách tổ chức kim tự tháp ngược, quyền lực và sáng tạo chảy từ dưới lên trên.
Công việc quan trọng nhất ở đây diễn ra ở tuyến đầu. Vì người tuyến đầu gần nhất với hành vi emergent của AI. Họ chạy thí nghiệm mỗi ngày, có hiểu biết trực quan nhất về việc mô hình có thể làm gì. Tuyệt đại đa số ý tưởng sản phẩm do người tuyến đầu đẩy ra, chứ không phải do roadmap của quản lý cấp cao thúc đẩy.
Nhưng điều này cũng có một vấn đề, khi quyền phán đoán phân tán xuống, mỗi đội ngũ đều dễ dàng giữ vấn đề ý thức và hàm giá trị của mình, mọc thành những phe phái kéo lẫn nhau.
Điểm đặc biệt của Anthropic là, nó sớm nhận ra: đã phán đoán phải phân tán, thì càng phải chủ động tạo ra đoàn kết. Dario không muốn safety chỉ nói an toàn quan trọng nhất, product chỉ nói sản phẩm quan trọng nhất, rồi đẩy tất cả xung đột lên cho cấp cao quyết định.
Một lý niệm quản lý cốt lõi của ông, là đưa trade-off phân tán cho mỗi cá nhân, khiến mỗi người đều có một chút góc nhìn của người sáng lập, mọi người chỉ ở vị trí của mình tham gia cùng một quá trình xử lý trade-off khổng lồ.
Vì vậy họ cực kỳ nhấn mạnh one team, cũng sẽ thông qua các thiết kế chế độ để làm yếu ranh giới giữa các trách nhiệm, ví dụ dưới cấp quản lý không phân biệt chức danh, thống nhất gọi là member of technical staff, cố ý làm yếu các định nghĩa thân phận như "nhà nghiên cứu vs kỹ sư", "cao cấp vs thấp cấp", "kiến trúc sư vs người thực hiện".
Điều này đối chiếu với OpenAI rất rõ ràng, OpenAI luôn có văn hóa researcher mạnh hơn, nội bộ tồn tại một "dây chuyền khinh thường" rõ ràng: Researcher > Research Engineer > software engineer.
Vì vậy sản phẩm thường bị research đè đầu, không giành được nhiều quyền nói. Khi có xung đột, Research cũng không muốn phối hợp với sản phẩm.
Về đổi mới sản phẩm, OpenAI có đặc trưng mạnh là researcher-driven: thường là đội nghiên cứu ra một thành quả mới, đội sản phẩm mới tạm thời nhận email, bắt đầu cầm búa đi tìm đinh.
Còn ở Anthropic, sản phẩm và đội mô hình ăn khớp chặt chẽ hơn, sản phẩm có thể phản hồi ảnh hưởng và định nghĩa năng lực mô hình hơn.
Đây thực tế cũng là một nguyên nhân khiến lực sản phẩm của OpenAI không bằng Anthropic.
Hai nguồn gốc của văn hóa
Câu hỏi tiếp theo là, tại sao Anthropic lại hình thành thứ văn hóa tổ chức độc đáo này?
Có thể nhìn từ hai phương diện:
Một, yêu cầu của bản thân nghiệp vụ
Tôi nhớ hai năm trước nghe chia sẻ của một người phụ trách HR của đại công ty hàng đầu, ấn tượng rất sâu, lần đầu tiên khiến tôi suy nghĩ sâu sắc văn hóa tổ chức cuối cùng có nghĩa là gì.
Bản chất của văn hóa tổ chức là: một yếu tố then chốt mà phương thức hành vi của nhân viên có thể giúp công ty đi đến thành công.
Vì vậy nguyên lý thứ nhất của văn hóa tổ chức thực chất là, tính chất nghiệp vụ quyết định văn hóa tổ chức.
Lấy ví dụ, ByteDance và Huawei đều là hai công ty có năng lực tổ chức mạnh, nhưng nếu trao đổi hệ thống tổ chức của hai công ty, chẳng bao lâu, cả hai đều phá sản. Vì chúng ở hai cực của cùng một quang phổ: ByteDance nói "dám làm người đi đầu", Huawei nói "dám làm người đi sau". Một coi trọng đổi mới hơn, cái kia coi trọng hiệu suất hơn.
Điều này không liên quan đến phán đoán giá trị, mà do tính chất nghiệp vụ quyết định. Cùng làm một sản phẩm mới, Huawei làm thứ như trạm gốc, chip, một khi xảy ra vấn đề, chi phí thu hồi có thể nuốt hết lợi nhuận cả năm. Còn ByteDance khác, nó là nghiệp vụ chu kỳ ngắn, chuỗi ngắn điển hình, một tuần có thể chạy ra mấy chục phiên bản, sai thì sửa, sửa rồi phát lại.
Vì vậy ByteDance có thể khuyến khích đổi mới, có thể chọn "Context, not Control", Huawei không thể. Với Huawei, đổi mới quá sớm ngược lại có thể là một gánh nặng, Huawei thực sự giỏi là, khi thị trường xuất hiện PMF, thông qua năng lực tổ chức và tài nguyên của mình, từng bước vượt qua, cho đến nghiền nát đối thủ.
Vậy nói lại Anthropic.
Trong cạnh tranh AI, một moat cốt lõi là có thể khiến "smart people do dirty work". Đặc biệt là hướng Coding và Agentic này, bề ngoài nhìn là cạnh tranh năng lực mô hình, nhìn sâu hơn, thực chất là cạnh tranh năng lực kỹ thuật. Nó không phải vấn đề dựa vào vài thiên tài lóe sáng có thể giải quyết, mà là lượng lớn công việc hệ thống bẩn, vụn, nhỏ.
Trong đó, rào cản cốt lõi nhất là dữ liệu.
Dữ liệu Chat trước đây chỉ là dữ liệu văn bản đơn giản, nhưng dữ liệu Coding và Agentic phức tạp hơn, nó không chỉ là hồ sơ đối thoại, còn bao gồm bản thân nhiệm vụ, xây dựng môi trường, quỹ đạo thực thi, và cuối cùng cả bộ hệ thống evaluation và verification.
Trong đó toàn là việc bẩn mệt, làm tốt rất quan trọng, nhưng nó không như đăng một bài báo, một sản phẩm mới, có thể trở thành thời khắc nổi bật cá nhân.
Theo phản hồi lấy được từ việc trao đổi với một số researcher, vấn đề cốt lõi nhất của OpenAI ngày nay là rất khó tổ chức mấy trăm người mạnh nhất kiên nhẫn làm dữ liệu, làm việc bẩn.
OpenAI tuyển đều là nhân tài đỉnh nhất của dây chuyền khinh thường, nền tảng tốt, khí cao, mọi người tự nhiên muốn làm bet của mình hơn, muốn từ 0 đến 1, còn thu dọn đống lộn xộn, bổ sung dữ liệu, ít người sẵn sàng đảm nhận.
OpenAI trước đây thành công như vậy, nó từng thực sự dựa vào một số đột phá mô hình cốt lõi đạt được lợi thế dẫn trước lớn, nhưng như Yao Shunyu nói trong cuộc phỏng vấn gần đây: "Thời đại chủ nghĩa anh hùng cá nhân đã qua", "Việc AI này không cần não lắm...... Đặc trưng quan trọng nhất là đáng tin, làm việc tỉ mỉ"
Lúc này sẽ phát hiện, không khí low ego, sức kết dính mạnh, được thúc đẩy bởi sứ mệnh của Anthropic, ưu thế sẽ được phóng đại rất rõ ràng.
Nghe nói co-founder của Anthropic Jared Kaplan cũng dẫn đội ngũ hàng ngày trực tiếp xem dữ liệu, làm rửa dữ liệu cực kỳ cẩn thận, không công ty nào khác có thể làm được như vậy.
(Điều này cũng giải thích một hiện tượng: mô hình của OpenAI trong các bài toán coding khó cấp thi đấu là mạnh nhất, vì loại nhiệm vụ này nhiều hơn là một vấn đề research, nhưng trong các nhiệm vụ agentic công việc hàng ngày thường không bằng Anthropic, vì cái sau nhiều hơn là một vấn đề kỹ thuật, thử thách dữ liệu, hệ thống và chi tiết thực thi.)
Hai, xuất thân của đội ngũ sáng lập
Giá trị quan của công ty có thể nói là một phần giá trị quan của người sáng lập, ví dụ phong cách võ hiệp của Mã Vân, mềm mại cởi mở của Mã Hóa Đằng, định hướng thẩm mỹ của Steve Jobs, kỷ luật quân nhân của Nhậm Chính Phi.
Nếu nói chính xác hơn, giá trị quan của người sáng lập thường đến từ hai phần: một phần là người sáng lập vốn tin cái gì, phần khác là họ từng ghét sâu sắc cái gì.
Phần trước quyết định bạn muốn trở thành thế nào, phần sau quyết định bạn dù thế nào cũng không muốn trở thành thế ấy nữa.
Anthropic rõ ràng cả hai đều có, mà sức mạnh định hình của phần sau, có lẽ còn lớn hơn phần trước. Có thể xem qua kinh nghiệm của Dario:
Dario tiếp xúc AI sớm nhất là tại phòng thí nghiệm AI của Baidu, ở đó ông lần đầu quan sát thấy scaling laws, và dần trở thành tín đồ vững chắc của scaling laws. Nhưng sau khi Baidu đạt đột phá, cuộc chiến nội bộ xoay quanh quyền kiểm soát, tài nguyên nhanh chóng bùng nổ, đội ngũ cuối cùng tan rã.
Dario sau đó dời đến gia nhập OpenAI, ở đây tham gia sâu vào việc thúc đẩy series GPT. OpenAI từng giao 50%-60% điện toán toàn công ty cho ông, để ông chủ lực lãnh đạo dự án GPT-3.
Và vì Dario là người có giá trị quan rõ ràng và chủ kiến cá nhân riêng, bất đồng giữa ông và những người khác tại OpenAI về lý niệm tổ chức bắt đầu dần lộ ra.
Ví dụ, Greg Brockman từng đề xuất một ý tưởng rất kinh ngạc: tương lai có thể bán AGI cho các cường quốc hạt nhân trong Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc. Dario nghe xong gần như từ chức tại chỗ, trong mắt ông, đây không còn là bất đồng thương mại, mà là vấn đề giá trị quan tầng đáy.
Greg và Dario hai bên mấy năm không hợp, Sam Altman thì kẹp giữa điều hòa. Sam lúc này phát huy một khả năng mình giỏi nhất, là khiến các phe cảm thấy, ông thực sự đứng về phía mình. Ngắn hạn, đây là nghệ thuật cân bằng; dài hạn, đây chính là đang rút cạn sự tin tưởng. Sau này mọi người đối chiếu mới phát hiện, những gì Sam hứa với Dario, và hứa với Greg, hoàn toàn không phải một chuyện.
Từ từ, Dario tự hình thành một vòng tròn đồng minh chặt chẽ trong công ty, có người vì ông thích gấu trúc, nên gọi nhóm nhỏ này là "the pandas". Họ và ban lãnh đạo OpenAI ngày càng có bất đồng lớn về vấn đề lựa chọn đường lối, quản trị tổ chức, v.v., cuối cùng phát triển thành đấu tranh chính trị nghiêm trọng.
Giữa các cấp cao thậm chí bùng nổ một lần đối chất nghiêm trọng trực tiếp. Sam chỉ trích Dario và Daniela (em gái của Dario, đồng sáng lập sau này của Anthropic) đứng sau tổ chức phản hồi tiêu cực về ông; hai người phủ nhận, và ngay tại chỗ gọi nguồn tin Sam nói đến đối chất. Kết quả đối phương biểu thị hoàn toàn không biết việc này, kết quả Sam lại quay đầu phủ nhận cáo buộc vừa nói.
Việc này khiến anh em Dario mất tin tưởng hoàn toàn, hai bên cãi vỡ tại chỗ.
Những drama nội bộ tương tự còn nhiều, tóm lại, Dario đã nâng hai bên xung đột lên thành một khủng hoảng tin tưởng về đạo đức, ông cho rằng một công ty nắm giữ công nghệ mạnh như vậy, người lãnh đạo phải chân thành, đáng tin. Nếu người cầm lái không trung thực, chính là đang thêm gạch đắp tường cho một hướng nguy hiểm.
Vì vậy, Dario cuối cùng dẫn một số đồng nghiệp cốt lõi của GPT-3 rời OpenAI, sáng lập Anthropic ngày nay.
Vì vậy, văn hóa ngày nay của Anthropic, không chỉ vì bản thân Dario bẩm sinh như vậy, quan trọng hơn là, chính ông trải qua hai lần đấu tranh chính trị tại Baidu và OpenAI, ông rõ một nhóm người thông minh ego mạnh dễ vì tranh giành tài nguyên và bất đồng giá trị dẫn đến phân liệt thế nào, nên sau này bản năng xây dựng Anthropic theo hướng ngược lại:
Vì từng thấy nghệ thuật cân bằng rút cạn sự tin tưởng thế nào, nên càng nhấn mạnh chân thật, minh bạch;
Thấy đấu tranh chính trị kích hóa, nên khuyến khích mọi người đẩy xung đột lên trước, sớm nói ra.
Thấy phân liệt tổ chức do bất đồng lý niệm, nên đặt ra sàng lọc văn hóa nghiêm ngặt;
Thấy tranh giành quyền lực siêu sao, nên nhấn mạnh low ego, không thích tuyển big name.
Văn hóa tổ chức ngày nay của Anthropic, phần lớn đều giống như phản lực để lại từ trải nghiệm Baidu và OpenAI năm đó.
03.Kết luận
Nếu tổng kết, Anthropic và OpenAI thực chất là hai công ty có màu sắc khá khác nhau, cái trước là tổ chức kiểu giáo phái chủ nghĩa lý tưởng, sứ mệnh rõ ràng, có sức kết dính cao độ, cái sau là siêu nền tảng được thúc đẩy bởi tham vọng, mở rộng đa tuyến, không ngừng tìm kiếm điểm bùng nổ tiếp theo.
Để nhìn rõ hơn, chúng ta có thể đặt vài chiều cốt lõi của hai công ty cạnh nhau:
Tuy nhiên, dù trước đây nói nhiều ưu điểm của Anthropic, nhưng chúng ta khó kết luận, một văn hóa nào đó nhất định áp đảo một văn hóa khác, cũng khó dự đoán cục diện chiến trường ba tháng sau. Thế giới AI biến đổi quá nhanh, mà OpenAI hiện lại đang bị thị trường đánh giá thấp, ví dụ:
• Coding đã là bài mở, OpenAI rất có thể đuổi kịp, hiện một xu hướng rõ ràng là nhà phát triển đang di chuyển từ Claude Code sang Codex;
• Nhu cầu bùng nổ vượt xa dự đoán của tất cả mọi người, điện toán đang trở thành yếu tố quyết định thắng thua mới, mà OpenAI sớm khóa chặt tài nguyên điện toán vượt xa Anthropic;
• Văn hóa khám phá mở của OpenAI có ưu thế lớn riêng, đồng thời OpenAI cũng luôn khám phá và đặt cược mô hình mới tích cực hơn, lần nhảy vọt tiếp theo có thể lật ngược cục diện.
Chỉ có thể nói, đứng năm 2026 nhìn lại ba năm qua, Anthropic thực sự để lại cho toàn ngành một mẫu đáng nhớ:
Ở thời đại AI, thắng không nhất định dựa vào tham vọng lớn hơn, khám phá nhiều hơn và nhân tài mạnh hơn.
Có lúc, thắng cũng có thể đến từ thứ ngược lại: bet ít hơn, ego thấp hơn, và một sứ mệnh ngây thơ.
P.S. Chúng tôi cũng rất tò mò, các công ty AI tiên phong khác đang hình thành văn hóa tổ chức và thực tiễn tốt nhất nào. Chào đón bạn bè có quan sát & suy nghĩ trực tiếp liên hệ với chúng tôi qua thông tin liên hệ bên dưới để trao đổi!
Có lẽ công ty AI vĩ đại thế hệ tiếp theo, trước tiên chính là một phát minh tổ chức mới.
