Phân tích Anthropic: Công ty AI tốt nhất, đồng thời cũng có thể là một dạng phát minh tổ chức.

Nguồn: Overseas Unicorn Celia

Hôm nay, Anthropic đã ra mắt mẫu sản phẩm chủ lực thế hệ tiếp theo của mình, Claude Fable 5, cũng như Claude Mythos 5, dành riêng cho một số tổ chức nhất định.

Theo dữ liệu được công bố từ các nguồn chính thức, đây là thế hệ máy tính có năng lực nhất của Anthropic cho đến nay. Đặc biệt trong phát triển phần mềm, các công việc đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và xử lý các tác vụ dài, nó đã nới rộng hơn nữa khoảng cách so với thế hệ sản phẩm trước đó.

Tuy nhiên, điều thú vị hơn cả mô hình đó chính là lý do tại sao Anthropic lại luôn có thể bắt kịp những thay đổi của ngành trong vài năm qua.

Trong khi hầu hết các công ty vẫn đang thảo luận về thang đo tham số, thì công ty này lại tập trung vào lập trình; khi ngành công nghiệp đang cạnh tranh giành lưu lượng truy cập cấp C, thì nó chuyển sang thị trường doanh nghiệp; khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu mở rộng trên mọi lĩnh vực, thì nó lại tập trung nguồn lực vào một vài hướng đi chính.

Nhìn lại, sự trỗi dậy của Anthropic dường như không phải là một phép màu công nghệ, mà là kết quả của việc công ty kiên định với một chiến lược dài hạn. Trong năm qua, Anthropic đã phát triển từ một công ty được coi là người theo sau OpenAI trở thành một trong những cái tên được theo dõi sát sao nhất trong ngành công nghiệp AI. Doanh thu, định giá và khả năng thu hút nhân tài đều tăng trưởng nhanh chóng. Nhiều người cho rằng tất cả những điều này là nhờ Claude.

Nhưng nếu ta mở rộng khung thời gian thêm một chút, ta có thể thấy rằng Claude có lẽ chỉ là kết quả. Điều thực sự đáng nghiên cứu là tại sao Anthropic luôn có thể nhìn thấy những hướng đi quan trọng sớm hơn những người khác, và tại sao nó có thể giữ được sự kiềm chế trước mọi cám dỗ.

Việc phát hành Fable 5 đóng vai trò như một dấu mốc mới. Nó nhắc nhở mọi người một lần nữa rằng cuộc cạnh tranh trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo có lẽ chưa bao giờ chỉ xoay quanh các mô hình. Thường thì, điều quyết định thắng thua là chiến lược, tổ chức và những gì một công ty sẵn sàng từ bỏ vì những giá trị mà họ trân trọng.

Trong năm vừa qua, Anthropic có lẽ là công ty đáng nghiên cứu nhất trong toàn bộ ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo.

Đầu năm nay, công ty này đã tạo ra tốc độ tăng trưởng bùng nổ nhanh nhất trong lịch sử kinh doanh của loài người: Doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) tăng từ 9 tỷ USD lên 45 tỷ USD, và nếu nguồn cung sức mạnh tính toán tiếp tục duy trì, con số này có thể đạt 100 tỷ USD vào cuối năm nay và 200-300 tỷ USD vào năm sau, sánh ngang với quy mô của Meta. Trên thị trường thứ cấp, định giá của nó đã đạt 1 nghìn tỷ USD, vượt qua cả OpenAI.

Chúng tôi đã dành khá nhiều thời gian để nghiên cứu cách Anthropic vươn lên từ vị trí thấp kém. Tóm lại, để hiểu được công ty này, điều cốt lõi là nắm bắt hai điểm: một là khả năng phán đoán chiến lược, và hai là văn hóa tổ chức.

Mọi người hẳn đã có nhiều hiểu biết rời rạc về vấn đề này, nhưng chưa có bức tranh toàn cảnh nào, vì vậy bài viết này cố gắng cung cấp một sự phân loại và phục hồi chi tiết hơn. Bài viết hy vọng sẽ giải thích một số câu hỏi thú vị từ bên ngoài dưới góc độ chiến lược và tổ chức, chẳng hạn như:

Tại sao Anthropic lại nhận ra vào năm 2021 rằng lập trình có thể là hướng đi quan trọng nhất?

Sự khác biệt về tính cách giữa Dario và Sam đã định hình nên những con đường chiến lược hoàn toàn khác nhau của hai công ty như thế nào?

Vì sao tỷ lệ luân chuyển nhân tài tại Anthropic lại thấp như vậy?

Tại sao hầu hết mọi người ở Anthropic đều ca ngợi văn hóa công ty? Làm thế nào để duy trì văn hóa đó trong quá trình mở rộng nhanh chóng của công ty?

01 Tầm quan trọng của sự tập trung thường bị đánh giá thấp

Trước hết, xét về mặt chiến lược, OpenAI luôn có vẻ là một công ty muốn nắm giữ mọi thứ.

Về khả năng mô hình, OpenAI đang nỗ lực trong các lĩnh vực toán học, khoa học, lập trình, suy luận, đa phương thức, đổi mới kiến trúc, v.v. Về sản phẩm, Codex, trình duyệt, robot, nền tảng doanh nghiệp, phần cứng thông minh, chip và trung tâm dữ liệu đều đang được phát triển đồng thời; người ta nói rằng số lượng dự án trong OpenAI từng đạt khoảng 300.

Ngược lại, Anthropic hoàn toàn khác biệt; nó là công ty duy nhất trong ba công ty lớn từ bỏ mô hình đa phương thức từ sớm, và nó chưa bao giờ đề cập đến sự đổi mới kiến trúc hay nhấn mạnh các khái niệm như mô hình suy luận, học tăng cường (RL) hoặc học liên tục. Nó chỉ tập trung vào việc mở rộng quy mô các mô hình ngôn ngữ, chỉ tập trung vào lập trình như một hướng đi, trước tiên là làm chủ các khả năng quan trọng nhất.

Về lý do tại sao lập trình lại quan trọng đến vậy, thị trường hiện đã hiểu rõ ba điểm cốt lõi:

Lập trình là con đường dẫn đến mọi thứ. Phần lớn các nhiệm vụ trong thế giới kỹ thuật số đều có thể được thể hiện thông qua mã lập trình.

Lập trình là khả năng phù hợp nhất cho việc học mô hình. Nó có tính xác thực kết quả cao và vòng phản hồi ngắn, cho phép dữ liệu người dùng được sử dụng hiệu quả hơn trong quá trình huấn luyện mô hình.

Lập trình là yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đã tham gia vào vòng lặp tăng tốc này, với những cải tiến mô hình năm nay diễn ra nhanh hơn so với năm ngoái.

Kết quả cuối cùng khẳng định rằng lập trình thực sự là hướng đi quan trọng nhất, vượt trội hơn tất cả mọi thứ khác. OpenAI chỉ nhận ra điều này vào tháng 3, cắt bỏ các dự án phụ như Sora và nâng lập trình lên vị trí ưu tiên hàng đầu của công ty.

Làm thế nào Anthropic lựa chọn phương pháp mã hóa một cách chính xác?

Chúng tôi luôn tò mò: làm thế nào Anthropic có thể lựa chọn ngôn ngữ lập trình chính xác ngay từ đầu? Khi tìm hiểu lại, hóa ra đó là sự kết hợp giữa tầm nhìn xa và may mắn.

Việc gọi vốn ban đầu của Anthropic khá khó khăn. Với nguồn vốn hạn chế, họ phải tiến tới Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) một cách hiệu quả hơn. Họ cần kể một câu chuyện về một kịch bản cụ thể để chứng minh rằng nó có thể tạo thành một vòng khép kín thương mại. Họ đã nghiên cứu nghiêm túc rằng nếu chỉ có thể chọn một hướng, thì lập trình có thể là lựa chọn tốt nhất: trước tiên huấn luyện một mô hình lập trình tốt hơn → cung cấp cho khách hàng sử dụng → thu thập dữ liệu sử dụng của khách hàng trong môi trường kỹ thuật thực tế → đưa dữ liệu trở lại quá trình huấn luyện mô hình. Điều này có tiềm năng tạo thành một vòng tuần hoàn khép kín.

Trưởng bộ phận phát triển của Anthropic từng đề cập rằng ông đã xem một tài liệu nội bộ do các nhà đồng sáng lập công ty viết, giải thích lý do tại sao họ nên tập trung vào lập trình. Điểm mấu chốt là tài liệu này được viết vào năm 2021, rất lâu trước khi bất kỳ ai biết được cơ hội thị trường thực sự cho hướng đi này là gì.

Tuy nhiên, tình hình sau đó đã thay đổi; việc huy động vốn trở nên thuận lợi hơn, và công ty có nhiều nguồn lực hơn, nên dòng mã lập trình không còn được đề cập nữa, và họ tiếp tục xây dựng một mô hình cơ sở tổng quát hơn.

Bước ngoặt xảy ra sau sự bùng nổ về mức độ phổ biến của ChatGPT. Anthropic nhận ra rằng phân khúc C đã bị OpenAI chiếm lĩnh, vì vậy họ đã rất tiếc (nhưng nhìn lại thì rất may mắn) chuyển hướng chiến trường và tập trung vào phân khúc B. Sự thay đổi chiến lược này vẫn thận trọng và dựa trên kinh nghiệm, chứ không phải là một canh bạc liều lĩnh.

Khi huấn luyện Claude 3, Anthropic bắt đầu chủ động tăng cường khả năng lập trình của mình và nhận được phản hồi tích cực từ thị trường về Sonnet 3.5. Sau đó, họ tăng cường đầu tư trong khi tìm kiếm sự xác nhận, dần dần củng cố đánh giá về tiềm năng lập trình, cả về giá trị thương mại và khả năng đẩy nhanh nghiên cứu. Do đó, nhóm bắt đầu tập trung vào con đường này, hoàn toàn từ bỏ mảng C-end và thậm chí không dành năng lượng cho đa phương thức.

Bên cạnh việc tập trung vào định hướng thị trường, điều đáng chú ý nữa là sự kiên định trong các lộ trình kỹ thuật. Trong hai năm qua, nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu đã liên tục khẳng định rằng các quy luật về quy mô đã đạt đến giới hạn và lợi nhuận biên của việc huấn luyện trước đã đạt đỉnh. Qua trao đổi với nhiều nhà nghiên cứu, chúng tôi nhận thấy Anthropic luôn tự tin nhất về các quy luật quy mô trong số tất cả các phòng thí nghiệm và đã thực hiện huấn luyện trước và thu thập dữ liệu một cách vững chắc mà không phân tán năng lượng vào các mô hình mới.

Nhìn lại, đây quả thực là cách tiếp cận đúng đắn. Sự tiến bộ vượt bậc về năng lực của Claude phần lớn đến từ những khoản đầu tư vững chắc vào quá trình đào tạo trước đó.

Tính cách của người sáng lập

Nhưng điều này lại đặt ra một câu hỏi khác: tại sao Anthropic luôn đưa ra những sự đánh đổi quyết định theo nhiều hướng quan trọng và vẫn giữ được sự bình tĩnh?

Thứ nhất, có sự hạn chế về nguồn lực; số tiền tài trợ lịch sử của Anthropic chỉ bằng khoảng một phần ba so với OpenAI. Nhưng nếu nhìn sâu hơn, sự khác biệt về chiến lược giữa hai công ty cũng liên quan mật thiết đến tính cách và xuất thân của những người sáng lập.

Anthropic có bốn người đồng sáng lập là tác giả chính của bài báo về các quy luật mở rộng quy mô. Bản thân Dario là người dẫn đầu nghiên cứu cốt lõi cho GPT-3 và đã có mười năm kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trực tiếp chứng kiến những tiến bộ công nghệ trong AI, điều này giúp ông đưa ra những phán đoán táo bạo hơn. Thêm vào đó, Dario là người hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO); thậm chí ông còn được mô tả là hơi tự cao và bướng bỉnh, hiếm khi bị lung lay bởi ý kiến chung của thị trường.

Vào năm 2024, khi Anthropic chưa đạt được sự tăng trưởng bùng nổ, ông ấy đã nói một điều mà tôi tin là rất quan trọng để hiểu về công ty này:

"Bài học sâu sắc nhất mà tôi học được trong thập kỷ qua là luôn luôn tồn tại một cái gọi là sự đồng thuận trên thị trường, nhưng sau khi chứng kiến một vài trường hợp sự đồng thuận bị đảo ngược chỉ sau một đêm, tôi bắt đầu tập trung vào những khoản đầu tư của riêng mình. Tôi không biết liệu chúng tôi có đúng hay không, nhưng thành thật mà nói, ngay cả khi chúng tôi chỉ đúng 50% thời gian, điều đó cũng đã rất có giá trị rồi, vì bạn đang cung cấp thứ mà người khác không có."

Điều này rất khác so với Sam Altman. Qua các cuộc trò chuyện với một số người thân cận với Sam, chúng tôi nhận thấy rằng:

Sam được biết đến là một trong những nhà sáng lập tham vọng nhất ở Thung lũng Silicon, muốn nắm bắt mọi thứ ngay từ đầu. Cùng với kinh nghiệm đầu tư trước đây tại YC, anh ấy rất quen thuộc với phương pháp "gieo mầm ở nhiều nơi và đặt cược song song", điều đã giúp OpenAI phát triển vô số dự án phụ.

Sam không xuất thân từ lĩnh vực kỹ thuật, vì vậy khả năng đánh giá định hướng kỹ thuật của anh ấy không mạnh bằng Anthropic, mà chủ yếu dựa vào sự hợp tác của cả nhóm từ cấp cơ sở. Sam tận dụng thế mạnh của mình trong quản lý nguồn lực để hỗ trợ từng nhóm.

Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm khiến Sam đặc biệt yêu thích những ý tưởng đột phá và táo bạo. Do đó, văn hóa của OpenAI coi trọng sự đổi mới theo mô hình từ con số 0 đến 1, nhưng không chú trọng equally đến việc liên tục hoàn thiện từ 1 đến 10. Nhiều dòng sản phẩm, chẳng hạn như Sora, Atlas Browser và Voice Mode, thiếu tính liên tục và bị bỏ rơi sau khi ra mắt.

Cả Sam và Mark Chen (Giám đốc Nghiên cứu) đều có tính cách chỉ biết nói có chứ không bao giờ nói không. Đối với các dự án phụ, miễn là nhóm làm việc chăm chỉ, nguồn lực vẫn sẽ được cung cấp từ cấp trên.

Khi nguồn lực của OpenAI bị phân tán bởi nhiều dự án phụ, Anthropic có thể giành được lợi thế trên chiến trường quan trọng nhất thông qua cạnh tranh chiến lược.

Sự tài tình của chiến lược nằm ở “sự tinh tế”

Sự tập trung chiến lược của Anthropic cho chúng ta thấy rằng tầm quan trọng của sự tập trung thường bị đánh giá thấp.

Tôi nhớ lại một podcast tôi đã nghe năm ngoái, với sự tham gia của David Senra, người dẫn chương trình podcast Founders. Trong tám năm qua, ông ấy hầu như chỉ làm một việc: nghiên cứu một doanh nhân vĩ đại mỗi tuần. Khi được hỏi đâu là tinh túy của tất cả những kinh nghiệm kinh doanh được chắt lọc từ hơn 400 cuốn tiểu sử mà ông đã đọc, ông trả lời: Sự tập trung.

Những doanh nhân vĩ đại thường không phải là những sinh viên xuất sắc toàn diện mà là những người cực kỳ say mê. Họ xác định một hoặc hai yếu tố quan trọng nhất đối với họ, chẳng hạn như giá cả của Costco, trải nghiệm thiết kế của Apple, hoặc thuật toán đề xuất và hệ thống xử lý dữ liệu của ByteDance, và đẩy chúng đến mức cực đoan, thậm chí đến mức phi lý đối với các đối thủ cạnh tranh.

Cần phải làm rõ rằng nhiều người nghĩ rằng họ đang tập trung, nhưng họ không thực sự hiểu ý nghĩa và cái giá phải trả của sự tập trung. Cái gọi là sự tập trung về cơ bản được chia thành hai cấp độ:

Khả năng phán đoán: Biết điều gì là quan trọng nhất và dám hy sinh mọi thứ khác.

Áp lực: Khả năng đầu tư nguồn lực khổng lồ để thâm nhập vào các yếu tố then chốt.

Vấn đề thứ nhất là vấn đề nhận thức, trong khi vấn đề thứ hai là vấn đề ý chí; cả hai đều không thể thiếu.

Ví dụ, khi Google được thành lập, toàn bộ ngành công nghiệp internet đều nhất trí rằng tương lai thuộc về "cổng thông tin". Những gã khổng lồ như Yahoo đang lấp đầy trang chủ của họ bằng ngày càng nhiều tính năng—tin tức, thời tiết, mua sắm, trò chơi, tử vi… mỗi tính năng đều được coi là đòn bẩy để "tăng giá trị quảng cáo". Nhưng Google tin rằng khi thông tin ngày càng tăng, người dùng không cần một cổng thông tin lớn hơn mà cần khả năng tìm thấy câu trả lời phù hợp nhất ngay lập tức.

Do đó, trong khi những người khác muốn người dùng ở lại lâu hơn, Google lại muốn người dùng rời đi nhanh hơn. Vào thời điểm đó, trang chủ của Google cực kỳ đơn giản, chỉ có một ô tìm kiếm. Mô hình kinh doanh của họ cũng tập trung tương tự; trong khi Yahoo có hàng tá phương pháp kiếm tiền, Google lại tập trung toàn bộ nỗ lực vào "đấu giá từ khóa tìm kiếm", dành gần một thập kỷ trước khi nghiêm túc xem xét một lĩnh vực kinh doanh thứ hai.

Cho đến ngày nay, một trong những nguyên tắc của Google là "Tốt nhất là chỉ làm một việc thật, thật xuất sắc."

Cốt lõi của chiến lược không phải là làm rõ bạn muốn chọn gì mà là làm rõ bạn muốn từ bỏ gì. Tôi tin rằng hầu hết mọi người không nói "không" đủ thường xuyên.

02. Văn hóa là bí quyết thành công lớn nhất.

Điểm đặc biệt nhất của Anthropic có lẽ không phải là chiến lược mà là văn hóa tổ chức của nó. Trong sáu tháng qua, giữa cuộc cạnh tranh khốc liệt giành nhân tài AI, tỷ lệ luân chuyển nhân tài của Anthropic thấp hơn nhiều so với các phòng thí nghiệm AI khác.

Hai biểu đồ sau đây tóm tắt dữ liệu về sự dịch chuyển nhân tài từ năm 2021 đến năm 2023. Biểu đồ đầu tiên cho thấy tỷ lệ nhảy việc giữa các phòng thí nghiệm AI khác nhau, và chúng ta có thể thấy:

Cứ 10,6 người chuyển từ DeepMind sang Anthropic thì chỉ có 1 người quay lại DeepMind.

Cứ 8,2 người chuyển từ OpenAI sang Anthropic thì chỉ có 1 người quay lại OpenAI.

Biểu đồ thứ hai cho thấy tỷ lệ nhân viên ở lại công ty hai năm sau khi gia nhập. Tỷ lệ giữ chân nhân tài của Anthropic là 80%, cao nhất trong số các phòng thí nghiệm AI hàng đầu vào thời điểm đó, cao hơn một chút so với DeepMind (78%). Là một công ty trẻ, đang phát triển nhanh chóng, Anthropic đã đạt được tỷ lệ giữ chân cao hơn cả DeepMind đã có chỗ đứng vững chắc, điều này không dễ dàng. Ngược lại, OpenAI chỉ có 67%.

Điều đáng chú ý là dữ liệu này được thu thập khi OpenAI đang ở thời kỳ đỉnh cao, và Anthropic vẫn chưa xuất hiện. Nếu nhìn vào những tin tức gần đây trong hai năm qua, khả năng thu hút nhân tài và sự ổn định của Anthropic càng trở nên rõ ràng hơn. Ví dụ, một bài đăng phổ biến gần đây trên Twitter đã nêu bật việc một số CTO từ các công ty hàng đầu sẵn sàng gia nhập Anthropic để trở thành nhân viên kỹ thuật thông thường (tức là MTS, thành viên của đội ngũ kỹ thuật).

Lý do lớn nhất thường được cho là do văn hóa tổ chức của Anthropic. Nếu bạn nghe các podcast do các thành viên Anthropic ghi âm, hầu hết mọi người đều đề cập đến văn hóa của Anthropic, thậm chí một số người còn coi văn hóa mang tính sùng bái này là bí quyết thành công lớn nhất của Anthropic.

"Tôi thực sự tin rằng văn hóa là vũ khí bí mật của Anthropic; đó là tài sản quý giá và không thể sao chép được nhất của chúng tôi. Đây không phải là điều tự nhiên mà có; ban lãnh đạo đã đầu tư rất nhiều vào điều này."

------ Amol Avasare, Trưởng nhóm Phát triển Nhân đạo

Nếu bạn không tiếp cận vấn đề này với sự nhận thức cụ thể, bạn có thể sẽ không nhận ra nó, bởi vì khi mọi người nói về văn hóa hoặc giá trị, chúng thường nghe có vẻ mơ hồ, bị cho là chỉ là những khẩu hiệu. Tuy nhiên, khi bạn tổng hợp tất cả thông tin trực tiếp và các cuộc phỏng vấn công khai, điều đó có thể khá nổi bật.

Ba đặc điểm của nhân loại

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

Định hướng theo sứ mệnh

Sứ mệnh của Anthropic là "đảm bảo thế giới có thể an toàn vượt qua quá trình chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo mang tính đột phá", nghĩa là mọi thứ đều xoay quanh vấn đề an toàn.

Nhiều công ty tự nhận mình hoạt động dựa trên sứ mệnh, nhưng sự nghiêm túc của Anthropic về vấn đề này đạt đến mức độ gần như tôn giáo. Đây là một phòng thí nghiệm tiên phong với hình ảnh đạo đức mạnh mẽ: họ thực sự tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể cứu thế giới và cũng thực sự tin rằng AGI có thể hủy diệt thế giới, và họ cố gắng dẫn dắt mọi người bước đi trên sợi dây mong manh giữa hai thực tế này.

Boris Cherny, người đứng đầu Claude Code, từng nói: "Tại Anthropic, nếu bạn hỏi ngẫu nhiên ai đó trong hành lang 'Tại sao bạn lại ở đây?', câu trả lời luôn luôn là vì sự an toàn."

Anh ấy và quản lý sản phẩm Cat Wu đều rời Anthropic để gia nhập Cursor năm ngoái nhưng đã quay lại chỉ sau hai tuần vì họ nhận thấy mình rất nhớ bầu không khí văn hóa tại Anthropic. Cảm giác mọi người đều nỗ lực hết mình vì một sứ mệnh cao cả hơn. Một số người từng hoài nghi về điều này trước khi gia nhập Anthropic đã nhận thấy rằng "Thật tuyệt vời, bầu không khí bên trong còn nghiêm túc hơn cả những gì người ta nói bên ngoài."

Thậm chí có những nhân viên đời đầu từng nói trong các cuộc họp toàn thể rằng nếu Anthropic cuối cùng đạt được sứ mệnh của mình nhưng bản thân công ty thất bại, thì đó vẫn sẽ là một kết quả tốt. Phát biểu này giải thích rất nhiều điều về Anthropic.

Theo logic của hầu hết các công ty, thành công về mặt thương mại luôn là ưu tiên hàng đầu, còn sứ mệnh chỉ là hình thức. Nhưng điều đặc biệt nhất ở Anthropic là thực sự có một nhóm người nội bộ đặt sứ mệnh lên trên sự tồn tại của công ty. Nếu xem xét những gì Anthropic thực sự làm, chúng cũng phù hợp với nguyên tắc này, chẳng hạn như cấu trúc quản trị được thiết kế theo mô hình quỹ tín thác phi lợi nhuận, nghiên cứu về tính minh bạch, các khoản đầu tư khác nhau vào an toàn, bao gồm cả việc sẵn sàng hy sinh hợp đồng trị giá 200 triệu đô la với Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ gần đây do xung đột giá trị, v.v., mà tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết ở đây.

Lòng tin cao, cái tôi thấp

Khi giao tiếp với các phòng thí nghiệm hàng đầu khác, chúng tôi thường nghe về những vấn đề chính trị nội bộ và bè phái. Chỉ có Anthropic là không có điều này. Ngược lại, mọi người rất đoàn kết và sẵn lòng giúp đỡ lẫn nhau.

Điều đáng chú ý nhất là Frontier AI là nơi dễ nảy sinh các cuộc tranh giành quyền lực và nguồn lực. Các nhà nghiên cứu AI nằm trong số những cá nhân thông minh và có cái tôi cao nhất thế giới; mục tiêu tự nhiên của họ là đề xuất các giải pháp khác biệt, thành lập phe phái riêng và đạt được danh tiếng, nhưng nguồn lực rất hạn chế, vì vậy xung đột giữa các bộ phận thường xuyên xảy ra.

Daniel Freeman, người đã rời Google để gia nhập Anthropic, cho biết các công ty theo mô hình khác có cảm giác như những lãnh địa riêng biệt, mỗi bên tự quản lý công việc của mình và cạnh tranh ngầm, nhưng ông "chưa bao giờ cảm thấy như vậy ở Anthropic".

Rahul Patil, cựu CTO của Stripe, đã chia sẻ sau khi gia nhập Anthropic vào mùa thu năm ngoái rằng điều khiến ông ấn tượng nhất chính là văn hóa công ty. Thật khó tin rằng một nhóm người thông minh như vậy lại có thể khiêm tốn đến thế. Ông đưa ra một ví dụ: nếu ngày mai công ty nói với bạn rằng vị trí tốt nhất dành cho bạn không phải là tiếp tục làm giám đốc điều hành mà là trở thành một cá nhân đóng góp (individual contributor - IC) vì đó sẽ là đóng góp lớn nhất của bạn cho sứ mệnh của công ty, bạn có sẵn lòng không? Ông tin rằng 100% nhân viên của Anthropic sẽ làm như vậy, mà không hề có sự kiêu ngạo.

Nền tảng nhân văn vững chắc

Một nhà văn từ tạp chí The New Yorker đã dành vài tháng để theo dõi sát sao Anthropic và để lại hai đoạn mô tả thú vị về những người ở đó:

những kẻ lập dị mê sách vở

Có vẻ như phần lớn nhân viên của Anthropic là con của các tiểu thuyết gia hoặc nhà thơ.

Nói cách khác, người dân ở đây không giống với giới tinh hoa điển hình của Thung lũng Silicon hay những hình ảnh truyền thống về những người đam mê công nghệ; họ có chút ham đọc sách, chút mọt sách và chút lý tưởng. Nhiều người给人 cảm giác như đã lớn lên trong những gia đình có truyền thống văn chương và thi ca.

Điều này có thể thấy phần nào trong cách đặt tên các mô hình của Claude: Haiku, Sonnet, Opus, tương ứng với thể thơ haiku ngắn gọn, bài thơ sonnet của Shakespeare và các tác phẩm kinh điển dài. Ngược lại, GPT-4 / 4o / o1 của OpenAI được đặt tên theo các số hiệu kỹ thuật, và Gemini Ultra / Pro / Flash của Google được đặt tên theo các dòng sản phẩm kinh điển. Điều này phần nào minh họa sự khác biệt.

Boris, người đứng đầu Claude Code, cũng chia sẻ một chi tiết thú vị trong một podcast: trong bữa trưa đầu tiên tại Anthropic, ông tình cờ nhắc đến một cuốn sách rất ít người biết đến của tác giả khoa học viễn tưởng Greg Egan. Cuốn sách đó ít người biết đến đến mức nào? Ông chưa từng gặp ai đã đọc nó trước đây. Ông tình cờ đề cập đến một tình tiết trong cuốn sách, và đáng ngạc nhiên là tất cả mọi người trên bàn đều nhận ra điều đó.

Điều này khiến ông vô cùng kinh ngạc và cảm thấy mình đã đến đúng nơi. Những người yêu thích khoa học viễn tưởng thường có một ý thức sâu sắc về mối quan tâm nhân văn và trách nhiệm lịch sử, cũng như khả năng suy luận tốt hơn về hiệu ứng cánh bướm. Sự đồng thuận dựa trên sở thích đọc sách này đã củng cố niềm tin của ông rằng đây có thể là nơi tốt nhất để thúc đẩy ranh giới của trí tuệ nhân tạo.

Văn hóa được thể chế hóa như thế nào

Câu hỏi tiếp theo là, làm thế nào để duy trì được nền văn hóa thuần khiết, gần như mang tính sùng bái này?

Tóm lại, Anthropic không còn là một phòng thí nghiệm AI nhỏ nữa; nó là một công ty lớn với 3.000 nhân viên, và họ đã успел duy trì được bản sắc văn hóa riêng trong khi mở rộng với tốc độ nhanh nhất trong lịch sử.

Về vấn đề này, Dario đã thẳng thắn tuyên bố rằng ông dành khoảng 1/3 đến 40% thời gian để đảm bảo văn hóa của Anthropic luôn tốt. Ngay cả với vô số nhiệm vụ phải xử lý trong lĩnh vực công nghệ, sản phẩm, tài chính và quan hệ chính trị-kinh doanh, ông tin rằng công việc quan trọng nhất của mình là biến Anthropic thành nơi mà những tài năng hàng đầu muốn làm việc nhờ vào sự gắn kết cao của công ty.

Về các biện pháp thực hành cụ thể, có một số điểm cần lưu ý:

Tiêu chuẩn tuyển dụng đặc biệt

Cách thức tuyển dụng của Anthropic khác biệt so với nhiều phòng thí nghiệm AI khác.

Một mặt, xét về tiêu chí tuyển dụng nhân tài, không giống như hầu hết các công ty cạnh tranh để thu hút những tên tuổi lớn, Anthropic lại thích tuyển dụng những người ít được biết đến. Thay vì những bằng cấp bên ngoài, họ coi trọng bằng chứng trực tiếp về khả năng, chẳng hạn như "Bạn đã từng thực hiện nghiên cứu độc lập, viết những bài blog thực sự sâu sắc, hay có những đóng góp đáng kể cho cộng đồng mã nguồn mở chưa?" v.v.

Mặt khác, Anthropic có quy trình sàng lọc văn hóa rất nghiêm ngặt. Họ có một vòng phỏng vấn văn hóa riêng, đặt ra 15-20 câu hỏi tình huống trong một giờ. Dựa trên các câu hỏi phỏng vấn đang lan truyền trên mạng, họ tập trung vào ba điểm:

Bạn có thực sự ưu tiên nhiệm vụ an toàn không? Một câu hỏi sàng lọc điển hình là: Nếu Anthropic quyết định không phát hành một mẫu sản phẩm vì không thể đảm bảo an toàn, bạn có sẵn lòng chấp nhận việc cổ phiếu của mình giảm xuống 0 không?

Bạn có phải là người tốt bụng, khiêm nhường? Điều này bao gồm lòng tốt, sự đồng cảm, kỹ năng giao tiếp và khả năng thừa nhận sự thiếu hiểu biết và sai lầm của bản thân.

Bạn có khả năng xử lý sự phức tạp không? Nhiều vấn đề nội bộ tại Anthropic rất phức tạp và đa dạng; họ đánh giá cao khả năng tư duy hệ thống và khả năng suy luận sâu sắc về các tác động thứ cấp của các quyết định cũng như ảnh hưởng của một quyết định đến các khía cạnh khác của ứng viên.

Họ dành rất nhiều thời gian cho "sàng lọc ngược" trong tuyển dụng, điều này đã khiến họ thực sự bỏ lỡ nhiều lập trình viên hàng đầu, những người có hiệu suất làm việc gấp 10 lần. Rahul Patil đề cập rằng trước khi gia nhập Anthropic, anh ấy đã có một cuộc trò chuyện dài với CTO lúc bấy giờ của Anthropic. Vị CTO này không những không thuyết phục được anh ấy gia nhập mà còn dành hai đến ba tuần để thảo luận lý do tại sao anh ấy không nên gia nhập Anthropic, nhẹ nhàng khuyên anh ấy rằng trừ khi anh ấy thực sự phù hợp với văn hóa và sứ mệnh của công ty, nếu không thì việc gia nhập sẽ không đáng giá.

Do đó, logic tuyển dụng của Anthropic chưa bao giờ là việc thu hút càng nhiều người giỏi nhất càng tốt, mà là sàng lọc những ứng viên không phù hợp càng sớm càng tốt. "Chúng tôi rất giỏi trong việc loại bỏ những người đến vì tiền bạc và danh vọng."

Ngược lại, OpenAI, sau khi phát triển lớn mạnh, không còn tiến hành các cuộc phỏng vấn văn hóa chuyên sâu, điều này được cho là đã dẫn đến một số vấn đề quản lý. Điều này đặc biệt rõ ràng trong đợt tuyển dụng ồ ạt gần đây của Meta. Đối mặt với các gói đãi ngộ cắt cổ của Meta, phản ứng của OpenAI giống với chuẩn mực thị trường hơn: đưa ra các đề nghị đối trọng, tiền thưởng giữ chân nhân viên và hủy bỏ các điều khoản hạn chế quyền sở hữu cổ phiếu của nhân viên mới để đẩy nhanh quá trình này. Phản ứng của Anthropic thì rất đặc trưng của họ. Họ nói với nhân viên rằng họ đến đây chủ yếu vì sứ mệnh, chứ không phải để liên tục tăng giá trong các cuộc đấu thầu bên ngoài. Họ sẽ không trả cho bạn mức lương cao gấp mười lần so với các đồng nghiệp có trình độ tương đương chỉ vì Mark Zuckerberg tình cờ để ý đến bạn; điều đó là không công bằng, và nếu bạn muốn rời đi, thì cứ việc.

Kết quả cuối cùng của tình huống này cũng rất đáng chú ý. Theo báo cáo, OpenAI đã mất hàng chục người, trong khi Anthropic chỉ mất 2 người, và hai người này đã làm việc tại Meta được 6 và 11 năm.

Văn hóa chia sẻ bối cảnh

Anthropic có mức độ minh bạch thông tin nội bộ rất cao.

Đầu tiên, chính Dario chủ động, thường xuyên và liên tục truyền đạt ý nghĩa. Ông thường tổ chức các cuộc họp toàn thể để chia sẻ với mọi người trong công ty, với tần suất lên đến hai tuần một lần, được gọi là Dario Vision Quest (ngay cả Dario cũng nói đùa rằng cái tên này mang tính chất truyền giáo quá rõ ràng, nghe như thể ông đã lên núi và có một sự giác ngộ nào đó). Ông đứng trước toàn thể công ty trong một giờ đồng hồ, thường kèm theo một tài liệu dài ba đến bốn trang, thảo luận mọi thứ từ định hướng của công ty và chiến lược sản phẩm đến những thay đổi trong ngành, và sau đó trực tiếp trả lời các câu hỏi ngay tại chỗ.

Nhiều nhân viên nội bộ cho biết ông ấy nói chuyện rất thẳng thắn và trung thực, "Dario là người thẳng thắn nhất mà tôi từng gặp; ông ấy nói không hề tính toán mà nói chính xác những gì mình nghĩ."

Bên cạnh các cuộc họp toàn thể, ông thường xuyên viết nhiều điều trên kênh Slack của mình, không hề trau chuốt, ghi lại những suy nghĩ: những gì đã xảy ra trong công ty gần đây, những điều ông lo lắng và quan điểm của ông về các vấn đề liên quan đến mọi người. Văn hóa này cho phép mọi người trong công ty biết cách đưa ra quyết định và những gì cần được ưu tiên. Do đó, trong một tình huống phức tạp và thay đổi liên tục, mỗi cá nhân có thể đưa ra các quyết định phân tán tương đối nhất quán.

Hơn nữa, sự minh bạch này không phải là sự truyền tải một chiều mà có thể bị phản biện. Ai đó có thể nghe Dario chia sẻ trong một cuộc họp toàn thể, cảm thấy không đồng ý, và trực tiếp vào kênh ghi chú của Dario để công khai nói, "Tôi không đồng ý với nhận định của anh", rồi tranh luận ngay tại chỗ. Việc công khai phản biện lãnh đạo được khuyến khích.

Hơn nữa, văn hóa viết này không chỉ thuộc về Dario mà là một cơ chế tư duy liên quan đến tất cả mọi người. Nhiều người ở Anthropic có các kênh ghi chú riêng, giống như các trang Twitter cá nhân, ghi lại những gì họ đang nghĩ, đang làm và tiến độ họ đã đạt được tại bất kỳ thời điểm nào. Những người khác có thể đăng ký, theo dõi hoặc tham gia thảo luận. Nhiều nhân viên đã nhận xét rằng họ thực sự thích văn hóa viết của công ty; Slack là một kho báu khổng lồ nơi nhiều điều được hé lộ.

Như vậy, Anthropic dường như đã tạo ra một môi trường rất tốt để mọi người cùng hướng đến sự đồng thuận trong công ty, nơi các dự án, quan điểm và ý tưởng của mọi người đều được minh bạch và linh hoạt, thậm chí một số người còn than phiền rằng dữ liệu tài chính cũng không được công khai.

(Tuy nhiên, trái lại, tính bảo mật kỹ thuật được duy trì rất nghiêm ngặt; người ta nói rằng một số nhóm thậm chí còn bị cô lập một cách có chủ ý và hiếm khi ăn cùng nhau. Kết quả là một số nhà nghiên cứu từ các công ty khác đã bày tỏ sự tiếc nuối rằng tất cả bí quyết quan trọng đều nằm rải rác trong đầu của nhiều người khác nhau, khiến việc ghép nối lại bức tranh hoàn chỉnh chỉ bằng cách "săn" một vài cá nhân là điều không thể.)

Bảy nhà sáng lập với cổ phần ngang nhau, chính cấu trúc sáng lập là một cơ chế văn hóa.

Cấu trúc sáng lập của Anthropic được thiết kế đi ngược lại với lẽ thường trong kinh doanh: công ty có bảy người sáng lập, và Dario kiên quyết quyết định chia đều cổ phần cho mọi người thay vì giữ phần lớn cho riêng mình.

Vào thời điểm đó, mọi người đều khuyên ông rằng điều này sẽ là một thảm họa; nếu không, sự lãnh đạo sẽ không rõ ràng, và các động lực sẽ không phù hợp, khiến công ty dễ dàng tan rã do xung đột nội bộ. Nhưng Dario tin rằng công ty nên xoay quanh sứ mệnh, chứ không phải xoay quanh bất kỳ người sáng lập nào, và việc chia sẻ cổ phần bình đẳng là bằng chứng không thể chối cãi nhất cho triết lý này.

Bảy nhà đồng sáng lập đã làm việc cùng nhau nhiều năm và có mức độ tin tưởng cao lẫn nhau. Việc chia đều cổ phần về cơ bản không phải là thiết kế để phân chia quyền quản trị mà là bằng chứng về sự cam kết, một cơ chế lan tỏa văn hóa. Bảy nhà đồng sáng lập đóng vai trò như bảy điểm nhân rộng văn hóa, mỗi điểm truyền tải các giá trị đến công chúng rộng hơn theo những hướng khác nhau. Bằng cách này, ngay cả khi công ty mở rộng, khả năng làm loãng văn hóa ban đầu cũng thấp hơn.

Ngược lại, đội ngũ điều hành của OpenAI lại rất bất ổn; 11 thành viên sáng lập đã lần lượt rời đi, chỉ còn lại Sam Altman, Greg Brockman và Wojciech Zaremba. Đội ngũ điều hành mới được bổ nhiệm thậm chí còn bất ổn hơn: kể từ đầu năm 2026, người đứng đầu bộ phận sản phẩm đã nghỉ phép, người đứng đầu bộ phận marketing nghỉ việc vì lý do sức khỏe, người đứng đầu bộ phận truyền thông rời đi, người đứng đầu bộ phận vận hành được điều chuyển sang vị trí khác, và người đứng đầu bộ phận tài chính cũng bị gạt ra ngoài lề…

Đặc biệt đề cao tinh thần đồng đội, tránh mọi sự bè phái.

Giám đốc công nghệ của Anthropic từng nói trong một podcast rằng các phòng thí nghiệm AI nhìn chung hoạt động theo hướng từ dưới lên nhiều hơn so với các công ty truyền thống; đó là một cấu trúc tổ chức hình kim tự tháp ngược, nơi quyền lực và sự sáng tạo chảy từ dưới lên trên.

Công việc quan trọng nhất diễn ra ở tuyến đầu. Bởi vì những người ở tuyến đầu là những người gần gũi nhất với các hành vi mới nổi của AI. Họ tiến hành các thí nghiệm hàng ngày và có sự hiểu biết trực quan nhất về những gì các mô hình có thể làm. Phần lớn các ý tưởng sản phẩm được đề xuất bởi nhân viên tuyến đầu chứ không phải do các kế hoạch chiến lược của ban lãnh đạo.

Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra một vấn đề; khi việc đánh giá được phân quyền, mỗi nhóm có thể dễ dàng bám vào nhận thức vấn đề và chức năng giá trị riêng của mình, phát triển thành các phe phái riêng lẻ chống lại nhau.

Điểm độc đáo của Anthropic nằm ở việc họ sớm nhận ra rằng, vì việc đánh giá cần được phân quyền, nên việc chủ động thúc đẩy sự đoàn kết càng trở nên quan trọng hơn. Dario không muốn bộ phận an toàn chỉ nói rằng an toàn là quan trọng nhất, trong khi bộ phận sản phẩm chỉ nói rằng sản phẩm là quan trọng nhất, đẩy mọi xung đột lên cấp cao hơn để giải quyết. Một trong những triết lý quản lý cốt lõi của ông là phân bổ sự đánh đổi cho từng cá nhân, cho phép mọi người có được một phần quan điểm của người sáng lập, và tất cả mọi người cùng tham gia vào quá trình xử lý đánh đổi lớn trong vai trò tương ứng của mình.

Do đó, họ nhấn mạnh vào một đội ngũ duy nhất và đồng thời thiết kế nhiều hệ thống nhằm làm suy yếu ranh giới giữa các trách nhiệm, chẳng hạn như không phân biệt chức danh dưới cấp quản lý, gọi chung tất cả mọi người là thành viên của đội ngũ kỹ thuật, cố tình hạ thấp các định nghĩa về danh tính như "nhà nghiên cứu so với kỹ sư", "cấp cao so với cấp thấp", "kiến trúc sư so với người triển khai".

Điều này hoàn toàn trái ngược với OpenAI, nơi luôn có văn hóa nghiên cứu mạnh mẽ hơn, với một "hệ thống phân cấp khinh thường" rõ ràng tồn tại nội bộ: Nhà nghiên cứu > Kỹ sư nghiên cứu > Kỹ sư phần mềm. Kết quả là, các sản phẩm thường bị chi phối bởi nghiên cứu, thiếu tiếng nói. Khi xung đột phát sinh, bộ phận nghiên cứu cũng không sẵn lòng hợp tác với bộ phận sản phẩm.

Trong đổi mới sản phẩm, OpenAI có đặc điểm nổi bật là do nhóm nghiên cứu dẫn dắt: thường thì nhóm nghiên cứu tạo ra kết quả mới, còn nhóm sản phẩm chỉ nhận được email và bắt đầu tìm cách giải quyết vấn đề. Ngược lại, tại Anthropic, nhóm sản phẩm và nhóm mô hình được tích hợp chặt chẽ hơn, cho phép nhóm sản phẩm tác động và định hình khả năng của mô hình một cách hiệu quả hơn.

Đây thực chất là một trong những lý do tại sao sức mạnh sản phẩm của OpenAI không mạnh bằng Anthropic.

Hai nguồn gốc của văn hóa

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

Các yêu cầu của chính doanh nghiệp

Tôi nhớ cách đây hai năm, tôi đã nghe một bài thuyết trình của một lãnh đạo nhân sự từ một công ty hàng đầu, bài thuyết trình đó đã để lại ấn tượng sâu sắc trong tôi và khiến tôi lần đầu tiên suy nghĩ kỹ về ý nghĩa thực sự của văn hóa tổ chức. Bản chất của văn hóa tổ chức là: các mô hình hành vi của nhân viên là yếu tố then chốt giúp công ty đạt được thành công.

Như vậy, nguyên tắc đầu tiên của văn hóa tổ chức là bản chất của hoạt động kinh doanh quyết định văn hóa tổ chức.

Trong cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo, một lợi thế cạnh tranh cốt lõi là cho phép "những người thông minh làm những công việc khó khăn". Đặc biệt là trong lĩnh vực lập trình và quản lý tác nhân, bề ngoài có vẻ như đây là cuộc cạnh tranh về khả năng của mô hình, nhưng ở cấp độ sâu hơn, thực chất đó là cuộc cạnh tranh về khả năng kỹ thuật. Đây không phải là vấn đề có thể được giải quyết bởi một vài thiên tài có một khoảnh khắc lóe sáng; mà nó liên quan đến rất nhiều công việc kỹ thuật hệ thống phức tạp, rời rạc và chi tiết.

Rào cản quan trọng nhất chính là dữ liệu. Dữ liệu trò chuyện trước đây chỉ đơn thuần là dữ liệu văn bản, nhưng dữ liệu mã hóa và dữ liệu tác nhân phức tạp hơn nhiều; chúng không chỉ bao gồm bản ghi hội thoại mà còn cả chính các nhiệm vụ, thiết lập môi trường, quỹ đạo thực thi và toàn bộ hệ thống đánh giá và xác minh.

Việc này đòi hỏi rất nhiều công sức và vất vả, nhưng cần phải làm cho đúng, bù lại nó không tạo ra những thành tựu cá nhân như việc xuất bản một bài báo hay ra mắt một sản phẩm mới.

Qua phản hồi từ một số nhà nghiên cứu, một trong những vấn đề cốt lõi của OpenAI hiện nay là việc họ gặp khó khăn trong việc tổ chức hàng trăm cá nhân xuất sắc để làm việc chăm chỉ với dữ liệu và xử lý những công việc phức tạp. OpenAI tuyển dụng những tài năng hàng đầu từ những người có xuất thân tốt và hoài bão lớn; ai cũng muốn tự mình đưa ra quyết định, và rất ít người sẵn sàng đối phó với những công việc lộn xộn hoặc hoàn thiện dữ liệu.

OpenAI đã đạt được thành công đáng kể trong quá khứ nhờ những đột phá quan trọng trong mô hình tư duy, nhưng như Yao Shunyu đã nói trong một cuộc phỏng vấn gần đây: "Thời đại của chủ nghĩa anh hùng cá nhân đã qua", và "Trí tuệ nhân tạo không cần nhiều trí tuệ... phẩm chất quan trọng nhất là độ tin cậy và sự chú ý đến chi tiết."

Đến đây, rõ ràng là sự khiêm tốn, tinh thần gắn kết cao và bầu không khí hướng đến sứ mệnh của Anthropic đã khuếch đại đáng kể những lợi thế của công ty. Người ta nói rằng đồng sáng lập của Anthropic, Jared Kaplan, cũng trực tiếp dẫn dắt nhóm của mình xử lý dữ liệu mỗi ngày, với quy trình làm sạch dữ liệu cực kỳ tỉ mỉ mà không công ty nào khác có thể sánh kịp.

(Điều này cũng giải thích một hiện tượng: các mô hình của OpenAI mạnh nhất trong các cuộc thi lập trình cạnh tranh vì những nhiệm vụ này thiên về vấn đề nghiên cứu hơn, nhưng trong các nhiệm vụ tác nhân hàng ngày, chúng thường không hoạt động tốt bằng Anthropic, vì Anthropic thiên về vấn đề kỹ thuật hơn, liên quan đến việc kiểm thử dữ liệu, hệ thống và chi tiết thực thi.)

Thông tin về đội ngũ sáng lập

Có thể nói, giá trị của công ty là một phần trong giá trị của những người sáng lập. Chính xác hơn, giá trị của những người sáng lập thường xuất phát từ hai nguồn: một phần là những gì họ tin tưởng ban đầu, và phần còn lại là những điều họ từng cực kỳ ghét bỏ trong quá khứ.

Yếu tố thứ nhất quyết định bạn muốn trở thành người như thế nào, trong khi yếu tố thứ hai quyết định bạn hoàn toàn không muốn trở thành người như thế nào.

Rõ ràng Anthropic sở hữu cả hai yếu tố này, và sức mạnh định hình của yếu tố thứ hai có thể lớn hơn yếu tố thứ nhất. Chúng ta có thể xem xét ví dụ đơn giản về trải nghiệm của Dario:

Dario lần đầu tiếp xúc với trí tuệ nhân tạo tại phòng thí nghiệm AI của Baidu, nơi anh lần đầu tiên quan sát các quy luật tỷ lệ và dần dần trở thành người tin tưởng vững chắc vào các quy luật tỷ lệ.

Sau đó, Dario gia nhập OpenAI, nơi ông tham gia sâu vào việc phát triển dòng chip GPT. OpenAI từng phân bổ cho ông từ 50% đến 60% tổng sức mạnh tính toán của công ty, cho phép ông dẫn dắt dự án GPT-3. Tuy nhiên, vì Dario là người có những giá trị và quan điểm cá nhân riêng biệt, nên những khác biệt về triết lý tổ chức bắt đầu xuất hiện giữa ông và những người khác tại OpenAI.

Ví dụ, Greg Brockman từng đề xuất một ý tưởng gây sốc: trong tương lai, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể được bán cho các cường quốc hạt nhân trong Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc. Dario suýt nữa đã từ chức ngay lập tức; đối với ông, đây không chỉ là một bất đồng về thương mại mà còn là một vấn đề cơ bản về giá trị.

Qua nhiều năm, con đường của Greg và Dario đã rẽ nhánh, và Sam Altman bị kẹt ở giữa cố gắng hòa giải. Sam đã sử dụng một trong những khả năng mạnh nhất của mình vào thời điểm này, đó là khiến các phe phái khác nhau cảm thấy rằng ông thực sự đứng về phía họ. Trong ngắn hạn, đây là một hành động cân bằng; về lâu dài, nó làm suy giảm lòng tin. Sau này, mọi người nhận ra rằng những gì Sam hứa với Dario và những gì ông hứa với Greg về cơ bản là khác nhau.

Dần dần, Dario đã hình thành một liên minh gắn bó chặt chẽ trong công ty, một số người gọi nhóm nhỏ này là "những chú gấu trúc" vì ông rất yêu thích gấu trúc. Những bất đồng của họ với ban lãnh đạo OpenAI về các vấn đề như lựa chọn chiến lược và quản trị tổ chức ngày càng lớn, cuối cùng phát triển thành những cuộc đấu tranh chính trị nghiêm trọng.

Thậm chí còn xảy ra một cuộc đối đầu nghiêm trọng giữa ban quản lý cấp cao. Sam cáo buộc Dario và Daniela (em gái của Dario và là một trong những người đồng sáng lập Anthropic sau này) đã dàn dựng những phản hồi tiêu cực chống lại anh ta sau lưng; cả hai phủ nhận điều đó và triệu tập người cung cấp thông tin cho Sam để đối chất. Kết quả là người đó tuyên bố hoàn toàn không biết gì về vụ việc, và Sam sau đó lại phủ nhận việc mình đã đưa ra lời cáo buộc.

Sự việc này khiến Dario và em gái hoàn toàn mất lòng tin, và cuối cùng họ đã cãi nhau.

Có rất nhiều mâu thuẫn nội bộ tương tự; tóm lại, Dario đã nâng các xung đột giữa hai bên lên thành một cuộc khủng hoảng đạo đức về lòng tin. Ông cảm thấy rằng một công ty sở hữu công nghệ mạnh mẽ như vậy cần phải có những người lãnh đạo chân thành và đáng tin cậy. Nếu người đứng đầu không trung thực, điều đó đang góp phần tạo nên một hướng đi nguy hiểm.

Do đó, cuối cùng Dario đã rời OpenAI cùng một số đồng nghiệp chủ chốt từ dự án GPT-3 và thành lập công ty hiện nay là Anthropic.

Do đó, văn hóa tại Anthropic ngày nay không chỉ xuất phát từ bản chất vốn có của Dario mà còn được định hình đáng kể bởi những trải nghiệm cá nhân của ông trong các cuộc đấu tranh chính trị tại OpenAI. Ông hiểu rõ một nhóm những cá nhân thông minh nhưng có cái tôi cao dễ dàng chia rẽ như thế nào do cạnh tranh nguồn lực và bất đồng về giá trị, vì vậy họ đã xây dựng Anthropic theo hướng ngược lại một cách bản năng:

Sau khi chứng kiến cách những nỗ lực cân bằng có thể làm suy giảm lòng tin, họ càng chú trọng hơn đến tính xác thực và minh bạch;

Sau khi chứng kiến những cuộc đấu tranh chính trị ngày càng gay gắt, họ khuyến khích mọi người giải quyết xung đột một cách thẳng thắn và thảo luận sớm;

Sau khi chứng kiến sự tan rã của tổ chức do khác biệt về tư tưởng gây ra, họ đã thiết lập các tiêu chí sàng lọc văn hóa nghiêm ngặt;

Sau khi quan sát những cuộc đấu tranh quyền lực giữa các siêu sao, họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giữ thái độ khiêm nhường và không ưu ái những cái tên nổi tiếng.

Văn hóa tổ chức tại Anthropic ngày nay phần lớn là phản ứng trước những kinh nghiệm mà OpenAI để lại.

03 Kết luận

Tóm lại, Anthropic và OpenAI thực chất là hai công ty có xuất thân khá khác nhau. Công ty trước là một tổ chức lý tưởng, hướng đến sứ mệnh và có tính gắn kết cao, giống như một giáo phái, trong khi công ty sau hướng đến tham vọng, mở rộng nhiều lĩnh vực và liên tục tìm kiếm nền tảng siêu việt đột phá tiếp theo.

Để làm rõ hơn, chúng ta có thể đặt một số khía cạnh cốt lõi của cả hai công ty cạnh nhau:

Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã thảo luận về nhiều ưu điểm của Anthropic, nhưng khó có thể kết luận rằng một nền văn hóa sẽ luôn lấn át nền văn hóa khác, và cũng khó dự đoán được cục diện ba tháng tới. Thế giới AI thay đổi quá nhanh, và OpenAI hiện đang bị thị trường đánh giá thấp, ví dụ:

Lập trình đã là một ưu tiên rõ ràng; OpenAI có khả năng sẽ bắt kịp, và một xu hướng rõ rệt là các nhà phát triển đang chuyển từ Claude Code sang Codex;

Nhu cầu đang bùng nổ vượt xa mọi dự đoán, và sức mạnh tính toán đang trở thành yếu tố quyết định mới, trong khi OpenAI đã nắm giữ được nguồn tài nguyên tính toán vượt xa Anthropic ngay từ giai đoạn đầu;

Văn hóa khám phá mở của OpenAI có những lợi thế đáng kể riêng, và OpenAI tiếp tục khám phá và đặt cược vào các mô hình mới một cách mạnh mẽ hơn, với bước đột phá tiếp theo có khả năng xoay chuyển tình thế.

Nhìn lại ba năm qua từ năm 2026, có thể nói rằng Anthropic thực sự đã để lại một tấm gương đáng nhớ cho toàn ngành:

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, chiến thắng không nhất thiết phải dựa vào tham vọng lớn hơn, sự khám phá nhiều hơn và tài năng vượt trội. Đôi khi, chiến thắng cũng có thể đến từ điều ngược lại: ít mạo hiểm hơn, cái tôi khiêm tốn hơn và một sứ mệnh đơn giản.