解构 Anthropic：最佳人工智能公司，或许也是一种组织创新

来源：海外独角兽 Celia

今天，Anthropic 发布了其下一代旗舰机型 Claude Fable 5，以及面向特定机构开放的 Claude Mythos 5。

根据官方公布的数据，这是安人科技迄今为止性能最强的一代产品。尤其是在软件开发、复杂知识型工作和长时间任务处理方面，它与上一代产品的差距进一步拉大。

然而，比模型本身更引人入胜的是，为什么 Anthropic 在过去几年中能够始终跟上行业变化的步伐。

当大多数公司还在讨论参数规模时，它专注于编码；当整个行业都在争夺 C 端流量时，它转向了企业市场；随着越来越多的公司开始向各个领域扩张，它将资源集中在几个关键方向上。

回顾过去，Anthropic 的崛起并非技术奇迹，而是公司长期坚持某种判断的结果。过去一年，Anthropic 从一家被视为 OpenAI 追随者的公司，一跃成为人工智能行业最受瞩目的企业之一。其营收、估值和人才吸引力都在快速增长。许多人将这一切归功于 Claude。

但如果我们稍微延长一下时间线，或许会发现克劳德可能只是最终的结果。真正值得研究的是，为什么人择公司总能比其他公司更早地预见到重要的发展方向，以及为什么它能够在面对所有诱惑时保持克制。

《神鬼寓言5》的发布犹如一个新的注脚，再次提醒人们，人工智能行业的竞争或许从来都不仅仅关乎模型本身。很多时候，决定胜负的关键在于战略、组织以及公司为了自身价值观愿意做出的牺牲。

在过去一年里，Anthropic 可能是整个人工智能行业中最值得研究的公司。

今年年初，它创造了人类商业史上最快的爆发式增长：年度经常性收入（ARR）从90亿美元飙升至450亿美元，如果算力供应能够保持增长，预计到年底将达到1000亿美元，明年将达到2000亿至3000亿美元，直接与Meta的规模相当。在二级市场，它的估值已经达到1万亿美元，超过了OpenAI。

我们花了大量时间研究Anthropic是如何从落后走向崛起的。归根结底，要了解这家公司，关键在于掌握两点：一是战略判断，二是组织文化。

大家对此应该已经有一些零散的了解，但并没有完整的认识，因此本文试图提供一个更详细的梳理和梳理过程。文章希望从战略和组织的角度解释一些外界提出的疑问，例如：

为什么 Anthropic 在 2021 年意识到编程可能是最重要的发展方向？

Dario 和 Sam 的性格差异如何塑造了两家公司截然不同的战略发展道路？

为什么 Anthropic 的人才流动率如此之低？

为什么几乎每个在 Anthropico 工作的人都称赞公司的企业文化？在公司快速扩张的过程中，这种文化是如何保持的？

01 专注的重要性被低估了

首先，从战略角度来看，OpenAI 一直更像是一家想要掌控一切的公司。

在模型能力方面，OpenAI 正在数学、科学、编码、推理、多模态、架构创新等方面努力。在产品方面，Codex、浏览器、机器人、企业平台、智能硬件、芯片和数据中心都在同步推进；据说 OpenAI 内部的项目数量一度达到约 300 个。

相比之下，Anthropic 则截然不同；它是三大软件公司中唯一一家早期就放弃多模态技术的公司，也从未谈及架构创新，或强调推理模型、强化学习或持续学习等概念。它只专注于扩展语言模型，只以编码为方向，首先掌握最关键的能力。

关于为什么编程如此重要，市场目前对以下三个核心点已有了明确的认识：

编程是通往一切的途径。数字世界中绝大多数任务都可以通过代码来实现。

编码是最适合模型学习的能力。它具有很强的结果可验证性和较短的反馈循环，能够让用户数据更好地反馈到模型训练中。

编码是通用人工智能（AGI）发展的核心加速器。领先的人工智能实验室已经进入这一加速循环，今年的模型改进速度比去年更快。

最终结果证实，编码确实是最重要的方向，凌驾于其他一切之上。OpenAI 直到今年三月才意识到这一点，随即停止了 Sora 等其他项目，并将编码提升为公司的首要任务。

Anthropic是如何准确选择编码的？

我们一直很好奇：Anthropic 是如何从一开始就准确选择编码技术的？追溯历史，发现这一半是远见卓识，一半是运气使然。

Anthropic早期的融资颇具挑战性。由于资金有限，它必须以更高效的方式向通用人工智能（AGI）转型。它需要讲述一个垂直应用场景的故事，以证明其能够形成商业闭环。他们认真研究后发现，如果只能选择一个方向，编码或许是最佳选择：首先训练一个更优秀的编码模型 → 提供给客户使用 → 在真实的工程环境中获取客户使用数据 → 将数据反馈到模型训练中。这有可能形成一个良性循环。

Anthropic 的增长负责人曾提到，他看过一份公司联合创始人撰写的内部文件，其中解释了公司为何应该专注于代码开发。关键在于，这份文件的日期是 2021 年，远在任何人意识到这一方向的实际市场机遇之前。

然而，后来情况发生了变化；融资变得更加顺畅，公司也拥有了更多资源，因此不再提及编码线，他们继续创建了一个更通用的模型基础。

ChatGPT 的爆红标志着转折点的到来。Anthropic 意识到 C 端已被 OpenAI 占据，于是遗憾地（但事后看来却非常幸运地）转移了战场，将重心转向了 B 端。这一战略转变依然是谨慎而基于经验的，而非鲁莽的赌博。

在开发 Claude 3 的过程中，Anthropic 开始有意识地加强其编码能力，并凭借 Sonnet 3.5 获得了良好的市场反馈。随后，公司在寻求验证的同时加大了投入，逐渐巩固了其对编码潜力的判断，包括商业价值和加速研发两方面。因此，团队开始专注于这条道路，彻底放弃了 C 端，甚至不再将精力投入到多模态领域。

除了市场方向的关注之外，技术路线的坚定性也值得一提。过去两年，一些明星研究人员反复声称模型扩展规律已经达到瓶颈，预训练的边际收益也已达到峰值。但我们与多位研究人员的交流表明，在所有实验室中，Anthropic 始终对模型扩展规律最为自信，并且在预训练和数据处理方面做得非常扎实，没有将精力分散到新的范式上。

现在看来，这的确是正确的做法。克劳德能力的飞跃很大程度上得益于前期培训方面的扎实投入。

创始人的个性

但这又引出了另一个问题：为什么 Anthropic 能够在几个关键方向上持续做出果断的权衡，并保持冷静？

首先，资源有限；Anthropic的历史融资额仅为OpenAI的三分之一左右。但深入分析，两家公司之间的战略差异也与其创始人的个性和背景密切相关。

Anthropic 的四位联合创始人都是规模定律论文的核心作者。Dario 本人是 GPT-3 的核心研究负责人，已经在人工智能领域耕耘十年，亲身经历了人工智能技术的进步，这使他在判断上更加大胆。此外，Dario 完全没有 FOMO（错失恐惧症）；他甚至被形容为有些自恋和固执，很少受市场共识的影响。

2024年，当Anthropic尚未实现爆发式增长时，他说了一番话，我认为这对于理解这家公司非常重要：

“过去十年我学到的最深刻的教训是，市场中总会存在所谓的共识，但在目睹了几次共识一夜之间逆转之后，我开始专注于自己的投资。我不知道我们是否正确，但说实话，即使我们只有50%的把握是正确的，那也已经非常有价值了，因为你提供了别人没有的东西。”

这与萨姆·奥特曼的情况截然不同。从我们与萨姆的一些亲近人士的交谈中，我们了解到：

山姆被公认为硅谷最具雄心的创始人之一，从一开始就渴望拥有一切。凭借在 YC 的过往投资经验，他非常熟悉“多点播种，并行投资”的模式，这使得 OpenAI 得以发展出无数的衍生项目。

Sam并非技术出身，因此他对技术方向的判断不如Anthropic那样精准，他更依赖团队自下而上地推动项目进展。Sam善于利用资源管理优势，为每个团队提供必要的支持。

山姆的风险投资背景使他格外钟情于突破性的奇思妙想。因此，OpenAI 的企业文化重视从 0 到 1 的范式创新，但并不同样重视从 1 到 10 的持续改进。许多产品线，例如 Sora、Atlas 浏览器和语音模式，缺乏延续性，在发布后便被放弃。

Sam 和 Mark Chen（首席研究官）都是那种只会说“是”而不会说“不”的性格。至于副业项目，只要团队努力，上级也会提供资源。

当 OpenAI 的力量被各种附属项目分散时，Anthropic 可以通过战略竞争在最关键的战场上获得优势。

战略的精妙之处在于“微妙”

人类的战略重点让我们意识到，重点的重要性被低估了。

我记得去年听过一个播客节目，嘉宾是“创始人播客”（Founders podcast）的主持人大卫·森拉（David Senra）。过去八年里，他几乎只做一件事：每周研究一位伟大的企业家。当被问及从他读过的400多本传记中提炼出的所有创业经验的精髓是什么时，他回答说：专注。

伟大的企业家往往不是全面发展的优秀学生，而是极端的执着者。他们会找到一两个对他们来说最重要的因素，比如好市多的定价策略、苹果的设计体验，或者字节跳动的推荐算法和数据飞轮，然后将它们推向极致，甚至达到让竞争对手感到荒谬的地步。

需要澄清的是，许多人认为自己很专注，但他们并不真正理解专注的意义和代价。所谓的专注本质上可以分为两个层次：

判断力：知道什么最重要，并敢于牺牲其他一切。

压力：能够投入大量资源来渗透关键要素。

前者是认知问题，后者是意志问题；两者都不可或缺。

例如，谷歌创立之初，整个互联网行业普遍认为未来属于“门户网站”。像雅虎这样的巨头不断在其主页上堆砌各种功能——新闻、天气、购物、游戏、星座运势……每一项功能都被视为“提升广告价值”的杠杆。但谷歌认为，随着信息量的激增，用户需要的不是规模庞大的门户网站，而是能够立即找到最相关答案的能力。

因此，当其他公司希望用户停留更长时间时，谷歌却希望用户尽快离开。当时，谷歌的首页极其简洁，只有一个搜索框。它的商业模式也同样专注；雅虎拥有数十种盈利方式，而谷歌则将所有精力集中在“搜索关键词竞价”上，花了近十年时间才认真考虑第二条业务线。

时至今日，谷歌的信条之一仍然是“最好把一件事做到极致”。

战略的核心不在于明确你想选择什么，而在于明确你想放弃什么。我认为大多数人说“不”的次数不够多。

02 文化是最大的秘诀

Anthropic 最特别之处或许不在于其战略，而在于其组织文化。过去六个月，在人工智能人才争夺战的激烈角逐中，Anthropic 的人才流动率远低于其他人工智能实验室。

以下两张图表总结了2021年至2023年的人才流动数据。第一张图表显示了不同人工智能实验室之间的跳槽比例，我们可以看到：

每有 10.6 人从 DeepMind 跳槽到 Anthropic，只有 1 人会回到 DeepMind。

每有 8.2 人从 OpenAI 转到 Anthropic，只有 1 人会回到 OpenAI。

第二张图表显示了员工入职两年后的留任率。Anthropic 的人才留存率高达 80%，在当时领先的人工智能实验室中位居榜首，略高于 DeepMind 的 78%。作为一家年轻且快速发展的公司，Anthropic 能够取得比老牌公司 DeepMind 更高的留存率实属不易。相比之下，OpenAI 的留存率仅为 67%。

值得注意的是，这些数据收集于 OpenAI 的鼎盛时期，当时 Anthropic 尚未成立。如果我们回顾过去两年的新闻，Anthropic 的人才吸引力和稳定性就更加显而易见了。例如，最近一条在 Twitter 上很火的帖子指出，几位来自明星公司的首席技术官 (CTO) 都愿意跳槽到 Anthropic，成为普通技术人员（即 MTS，技术人员）。

造成这种情况的最大原因通常归结于人本主义的组织文化。如果你听听人本主义成员录制的播客，几乎每个人都会提到人本主义的文化，有些人甚至认为这种类似邪教的文化是人本主义最大的成功秘诀。

“我坚信，企业文化是安人创公司的秘密武器；它是我们最稳固、最不可复制的资产。这并非自然而然形成的；公司领导层为此投入了大量资源。”

——阿莫尔·阿瓦萨雷，人类增长领导者

如果你没有特别的意识去关注这个问题，你可能不会注意到它，因为人们谈论文化或价值观时，往往感觉很模糊，被认为只是一句口号。然而，当你把所有第一手信息和公开访谈结合起来分析时，你会发现它非常引人注目。

人类学的三个特征

具体来说，Anthropic 与其他人工智能实验室相比，有三个显著特点：

以任务为导向

Anthropic 的使命是“确保世界能够安全地过渡到变革性人工智能”，这意味着一切都以安全为中心。

许多公司都声称以使命为驱动，但Anthropic公司对使命的执着近乎宗教般的虔诚。它是一家拥有强烈道德信念的前沿实验室：它真心相信通用人工智能（AGI）能够拯救世界，也真心相信AGI能够毁灭世界，并试图引导所有人在这两者之间找到平衡点。

Claude Code 的负责人 Boris Cherny 曾说过：“在 Anthropic，如果你随机问走廊里的某个人‘你为什么在这里？’，答案永远都是安全。”

他和产品经理Cat Wu去年都离开了Anthropic加入了Cursor，但两周后就又回来了，因为他们发现自己非常怀念Anthropic的文化氛围，那种每个人都纯粹为了更伟大的使命而奋斗的感觉。一些在加入Anthropic之前对此持怀疑态度的人发现，“哇，里面的氛围比外面说的还要严肃。”

甚至有些早期员工在全体员工大会上表示，如果Anthropic最终实现了其使命，但公司本身却失败了，那也算是一个好结果。这句话很好地解释了Anthropic的许多特质。

在大多数公司的逻辑中，商业成功永远是重中之重，而使命不过是点缀。但Anthropic最特别之处在于，其内部确实有一群人将使命置于公司生存之上。如果我们审视Anthropic的实际行动，就会发现它们也符合这一原则，例如其以非营利信托为理念设计的治理结构、对可解释性的研究、对安全的多项投资（包括最近因价值冲突而放弃与美国国防部价值2亿美元的合同等等，此处不再赘述）。

高信任度，低自尊

当我们与其他领先的实验室交流时，经常会听到关于内部政治和派系斗争的消息。只有安人智实验室不存在这些问题。相反，这里的每个人都非常团结，并且乐于助人。

最引人注目的是，Frontier AI 是一个很容易滋生明星文化和资源争夺的地方。人工智能研究人员是世界上最聪明、最自负的人之一；他们自然而然地追求提出不同的解决方案，建立自己的派系，并追求名利，但资源非常有限，因此部门冲突时有发生。

从谷歌跳槽到 Anthropic 的 Daniel Freeman 表示，其他模式的公司内部感觉就像一个个独立的封地，各自管理自己的事务，暗地里相互竞争，但他“在 Anthropic 从来没有过这种感觉”。

Stripe 前首席技术官 Rahul Patil 在去年秋天加入 Anthropic 后提到，最让他印象深刻的是这里的企业文化。很难想象这样一群才华横溢的人竟然还能如此谦逊。他举了一个例子：如果公司明天告诉你，最适合你的职位不是继续担任高管，而是成为一名个人贡献者（IC），因为这才是你对公司使命的最大贡献，你愿意吗？他相信 Anthropic 的每一位员工都会毫不犹豫地接受这个提议。

深厚的人文主义背景

《纽约客》的一位作家花了几个月的时间深入跟踪报道了人本主义公司，并留下了两段关于那里人们的有趣描述：

书呆子异类

安特罗皮克公司的员工中，小说家或诗人的子女似乎占了不成比例的很大一部分。

换句话说，这里的人并不像典型的硅谷精英或传统意义上的技术极客；他们身上带着些许书卷气、些许书呆子气和些许理想主义。许多人给人的感觉像是成长于作家或诗人的家庭。

这一点在Claude模型的命名上可以有所体现：Haiku、Sonnet、Opus分别对应简洁的俳句、莎士比亚的十四行诗和古典巨著。相比之下，OpenAI的GPT-4/4o/o1则以工程编号命名，而谷歌的Gemini Ultra/Pro/Flash则以经典产品系列命名。这在一定程度上说明了它们之间的差异。

Claude Code 的负责人 Boris 在一期播客节目中分享了一个有趣的细节：在 Anthropic 的第一次午餐聚会上，他随口提到了一本硬科幻作家 Greg Egan 的冷门作品。这本书到底有多冷门？他之前从未遇到过读过的人。他随意地提及了书中的一个情节，令人惊讶的是，餐桌上的每个人都听懂了。

这让他大为震惊，同时也让他觉得自己来对了地方。热爱科幻小说的书虫往往拥有强烈的人文关怀和历史责任感，以及对蝴蝶效应更深刻的理解。这种基于阅读兴趣的共识让他确信，这里或许是拓展人工智能边界的最佳场所。

文化是如何制度化的

下一个问题是，这种纯粹的、近乎邪教般的文化是如何维持的？

毕竟，Anthropic 不再是一家小型人工智能实验室；它是一家拥有 3000 名员工的大公司，并且在以历史上最快的速度扩张的同时，成功地保持了其文化密度。

对此，达里奥直言不讳地表示，他大概会花费三分之一到四十%的时间来确保Anthropic的企业文化良好。尽管在技术、产品、财务和政商关系方面有无数的工作需要处理，但他认为自己最重要的工作是让Anthropic成为一个凝聚力强、吸引顶尖人才的工作场所。

就具体做法而言，有几点需要注意：

特殊招聘标准

Anthropic 的招聘方式与其他许多人工智能实验室不同。

一方面，在人才偏好方面，与大多数争夺知名人才的公司不同，Anthropic 更倾向于聘用那些名不见经传的人。他们更看重能力的直接证明，而不是外部标签，例如“你是否做过独立研究、写过真正有见地的博客，或者对开源社区做出过实质性贡献？”等等。

另一方面，Anthropic 的文化筛选非常严格。他们专门设置了一个文化面试环节，在一个小时内提出 15-20 个情景题。根据网上流传的面试题，他们主要关注以下三点：

你们真的把安全放在首位吗？一个典型的筛选问题是：如果 Anthropic 因为无法确保安全而决定不发布某个型号，你们是否愿意接受股票跌至零？

你是一个友善、谦逊的人吗？这包括善良、同理心、人际交往能力，以及承认自己的无知和错误的能力。

你能应对复杂情况吗？Anthropic 内部处理的许多问题都非常复杂多变；他们重视应聘者是否具备系统性思维，能否深入思考决策的次级影响以及一项决策将如何影响其他方面。

他们在招聘过程中花费大量时间进行“反向筛选”，这导致他们错失了许多顶尖的十倍开发者。Rahul Patil提到，在加入Anthropic之前，他曾与当时的首席技术官进行过一次长谈。这位首席技术官不仅没有说服他加入，反而花了两个多星期的时间与他讨论为什么他不应该加入Anthropic，并委婉地建议他，除非他真正认同公司的文化和使命，否则加入Anthropic并不值得。

因此，Anthropic的招聘逻辑从来都不是尽可能多地招揽最优秀的人才，而是尽早筛选掉不合适的候选人。“我们非常擅长剔除那些为金钱和名利而来的人。”

相比之下，OpenAI 在规模扩大后不再进行专门的文化面试，据报道这导致了一些管理问题。这一点在 Meta 最近的大规模招聘中尤为明显。面对 Meta 的天价薪酬，OpenAI 的应对方式更符合市场惯例：提出还价、提供留任奖金，并取消新员工的股票归属限制以加快股票归属。Anthropic 的应对方式则非常“Anthropic”。他们告诉员工，他们来这里主要是为了完成使命，而不是为了在外部竞标中不断抬高价格。他们不会仅仅因为马克·扎克伯格碰巧注意到你，就给你比同等资历的同事高出十倍的薪水；这不公平，如果你想离开，那就离开。

这件事的最终结果也颇具启发性。据报道，OpenAI 损失了数十名员工，而 Anthropic 只损失了 2 名员工，而且这两名员工此前分别在 Meta 工作了 6 年和 11 年。

共享语境的文化

Anthropic公司内部信息透明度非常高。

首先，达里奥本人积极、频繁且反复地为公司赋予意义。他经常召开全体员工大会，与公司所有人分享理念，频率最高可达每两周一次，会议名为“达里奥愿景探索”（Dario Vision Quest）（就连达里奥本人也开玩笑说，这个名字的布道意味太浓，听起来好像他去山里顿悟了什么似的）。他会站在全体员工面前一个小时，通常会附带一份三到四页的文件，讨论从公司发展方向和产品策略到行业变革等方方面面的问题，然后当场回答大家的提问。

许多内部员工表示他说话非常直接坦诚，“达里奥是我见过的最直率的人；他说话不拐弯抹角，而是直言不讳。”

除了全体员工大会之外，他经常在自己的 Slack 频道里写很多东西，内容直白朴实，记录着他的想法：公司最近发生的事情、他担心的事情，以及他对关乎每个人的问题的看法。这种文化让公司里的每个人都了解决策是如何做出的，以及哪些事情应该优先处理。因此，在复杂多变的环境中，每个人都能做出相对一致的、分散的决策。

此外，这种透明度并非单向传递，而是可以接受质疑的。例如，有人可能在全体员工大会上听了达里奥的分享后，感到不认同，可以直接在达里奥的笔记频道公开表示“我不同意你的判断”，然后当场展开辩论。我们鼓励公开质疑领导层。

此外，这种写作文化并非达里奥一人独有，而是一种全员参与的思考机制。Anthropic 的许多员工都拥有自己的笔记本频道，类似于个人推特，随时记录他们的想法、行动和进展。其他人可以订阅、旁听或参与讨论。许多员工都表示他们非常喜欢公司的写作文化；Slack 就像一个巨大的宝库，各种想法在这里汇聚。

因此，Anthropic 似乎在公司内部营造了一种非常好的协调一致的氛围，每个人的项目、观点和想法都足够透明和灵活，甚至有人感叹财务数据也过于透明。

（然而，与之形成鲜明对比的是，技术保密性维护得非常严格；据说有些团队甚至刻意隔离，很少一起吃饭。结果是，其他公司的一些研究人员遗憾地表示，所有关键技术都分散在不同人的脑海中，仅仅挖走几个人根本无法拼凑出完整的图景。）

七位创始人持股比例相等，这种创始结构本身就是一种文化机制。

Anthropic 的创立结构设计违背了商业常识：它有七位创始人，而 Dario 坚决决定给每个人平等的股份，而不是自己拿走更大的份额。

当时，所有人都劝他这样做会是一场灾难；否则，领导层会含糊不清，激励机制也会错位，公司很容易因为内部纷争而分崩离析。但达里奥坚信，公司应该围绕使命运转，而不是围绕任何一位创始人，而平等持股正是这一理念最无可辩驳的体现。

七位联合创始人已合作多年，彼此之间建立了高度信任。均等持股并非出于治理权的考量，而是体现了彼此的承诺，也是一种文化传播机制。这七位联合创始人如同七个文化复制节点，各自以不同的方式向更广泛的受众传递价值观。如此一来，即使公司不断扩张，其原有文化也不易被稀释。

相比之下，OpenAI 的高管团队非常不稳定；11 位创始团队成员相继离职，目前仅剩 Sam Altman、Greg Brockman 和 Wojciech Zaremba 三人仍在职。新任命的高管团队更加不稳定：自 2026 年初以来，产品负责人已休假，市场营销负责人因健康原因离职，传播负责人已离职，运营负责人已被调任，财务负责人也被边缘化……

极力强调团队合作，避免派系斗争

Anthropic 的首席技术官曾在播客中表示，与传统公司相比，人工智能实验室总体上更加自下而上；它是一种倒金字塔式的组织结构，权力和创造力自下而上流动。

最重要的工作发生在第一线。因为第一线人员最接近人工智能的涌现行为。他们每天进行实验，对模型的功能有着最直观的理解。绝大多数产品创意都来自第一线人员，而不是由高管路线图驱动的。

然而，这也带来了一个问题；当判断分散时，每个团队都很容易固守自己的问题意识和价值功能，发展成相互拉扯的独立派系。

Anthropic 的独特之处在于它很早就意识到，既然判断必须去中心化，那么积极促进团结就显得尤为重要。Dario 不希望安全部门只强调安全至上，产品部门也只强调产品至上，然后将所有冲突都推给高层解决。他的核心管理理念之一是将权衡取舍分配给每个人，让每个人都能从创始人的角度出发，参与到各自岗位上的大规模权衡取舍过程中。

因此，他们强调一个团队，并设计各种系统来削弱职责之间的界限，例如不区分执行级别以下的职位，统一称所有人为技术人员，故意淡化“研究员与工程师”、“高级与初级”、“架构师与实施者”等身份定义。

这与OpenAI形成了鲜明对比。OpenAI一直以来都拥有更浓厚的科研文化，内部存在着清晰的“等级森严”：研究员 > 研究工程师 > 软件工程师。因此，产品往往由科研部门主导，科研人员的声音被严重削弱。一旦出现冲突，科研部门也不愿与产品部门合作。

在产品创新方面，OpenAI 的一大特点是研究驱动：通常情况下，研究团队取得新成果后，产品团队只会收到一封邮件，然后就开始拿着锤子到处找钉子。相比之下，Anthropic 的产品团队和模型团队的整合度更高，这使得产品能够更有效地影响和定义模型的功能。

这其实是 OpenAI 产品实力不如 Anthropico 的原因之一。

文化的两个起源

下一个问题是，为什么 Anthropic 会形成这种独特的组织文化？或许可以从两个方面来看待这个问题：

企业自身的要求

我记得两年前听过一位来自顶尖公司的人力资源主管的演讲，那次演讲给我留下了深刻的印象，也让我第一次认真思考了组织文化的真正含义。组织文化的本质在于：员工的行为模式是公司取得成功的关键因素。

因此，组织文化的第一原则是：企业的性质决定了组织文化。

在人工智能竞争中，一条核心护城河在于让“聪明人去做脏活累活”。尤其是在编码和代理方面，表面上看这似乎是一场模型能力的较量，但从更深层次来看，它实际上是一场工程能力的较量。这并非几个天才灵光一闪就能解决的问题；相反，它涉及大量繁琐、分散且细致的系统工程。

最关键的障碍是数据。以前的聊天数据只是文本数据，但编码和代理数据更加复杂；它们不仅包括对话记录，还包括任务本身、环境设置、执行轨迹以及整个评估和验证系统。

这其中涉及很多繁琐的工作，这些工作必须做好，但它不会像发表论文或推出新产品那样带来个人成就感。

根据我们从一些研究人员那里得到的反馈，OpenAI目前面临的核心问题之一是难以组织数百名最优秀的人才认真处理数据和繁琐的工作。OpenAI从精英阶层中招募顶尖人才，他们背景优秀、抱负远大；每个人都想按自己的方式行事，很少有人愿意处理混乱的数据或填写数据。

OpenAI 过去之所以如此成功，是因为它确实通过一些核心范式的突破获得了显著的领先优势，但正如姚顺宇在最近的一次采访中所说：“个人英雄主义的时代已经结束了”，“人工智能不需要太多的脑力……最重要的特质是可靠性和注重细节”。

至此，Anthropic 的低调作风、强大的凝聚力和以使命为导向的氛围，显著提升了其优势。据说，Anthropic 的联合创始人 Jared Kaplan 每天都亲自带领团队处理数据，进行极其细致的数据清洗，这是其他公司无法比拟的。

（这也解释了一种现象：OpenAI 的模型在竞技编程挑战赛中表现最强，因为这些任务更像是一个研究问题；但在日常的智能体任务中，它们的表现通常不如 Anthropic，因为后者更像是一个工程问题，涉及测试数据、系统和执行细节。）

创始团队背景

可以说，公司价值观是创始人价值观的一部分。更准确地说，创始人的价值观通常来源于两个方面：一部分是创始人最初的信念，另一部分是他们过去深恶痛绝的事物。

前者决定你想成为什么样的人，而后者决定你绝对不想成为什么样的人。

人本主义显然兼具两者，而且后者的影响可能大于前者。我们可以简单地看看达里奥的经历：

Dario 第一次接触人工智能是在百度的人工智能实验室，在那里他第一次观察到了扩展规律，并逐渐成为扩展规律的坚定信徒。

达里奥后来加入了OpenAI，并深度参与了GPT系列机器人的开发。OpenAI曾将公司50%-60%的计算能力分配给他，让他领导GPT-3项目。然而，由于达里奥拥有独特的价值观和个人见解，他与OpenAI其他员工在组织理念上开始出现分歧。

例如，格雷格·布罗克曼曾提出一个惊人的想法：未来，通用人工智能公司（AGI）可以出售给联合国安理会的核大国。达里奥当时几乎辞职；对他来说，这不仅仅是商业分歧，而是关乎根本价值观的问题。

多年来，格雷格和达里奥的道路分道扬镳，萨姆·奥特曼夹在中间试图调解。此时，萨姆发挥了他最强的能力之一：让不同的派系都觉得他是站在他们这边的。短期来看，这是一种平衡策略；长期来看，这却导致了信任的流失。后来，所有人都意识到，萨姆对达里奥的承诺和对格雷格的承诺本质上是不同的。

达里奥逐渐在公司内部建立起一个紧密的联盟，有些人因为他喜爱熊猫而称这个小团体为“熊猫帮”。他们与OpenAI领导层在战略选择和组织治理等问题上的分歧日益加剧，最终演变成严重的政治斗争。

甚至高层管理人员之间还爆发了一场激烈的冲突。萨姆指责达里奥和丹妮拉（达里奥的妹妹，也是安特罗皮克公司后来的联合创始人之一）在背后组织人为地散布针对他的负面评论；两人否认了这一指控，并传唤了萨姆的消息来源进行质询。结果是，此人声称对此事毫不知情，而萨姆随后又否认自己曾做出过这样的指控。

这件事导致达里奥和他的妹妹彻底失去了信任，最终他们吵了起来。

类似的内部矛盾还有很多；简而言之，达里奥将双方的冲突升级为一场关乎信任的道德危机。他认为，一家掌握如此强大技术的公司必须拥有真诚可靠的领导者。如果掌舵人不诚实，就会助长公司走向危险的方向。

因此，达里奥最终与 GPT-3 项目的一些核心同事离开了 OpenAI，创立了现在的 Anthropic 公司。

因此，Anthropic如今的文化不仅源于Dario的内在特质，也深受他在OpenAI时期亲身经历的政治斗争的影响。他清楚地认识到，一群自负的聪明人很容易因为资源竞争和价值观分歧而分裂，所以他们本能地朝着相反的方向发展了Anthropic：

他们目睹了权衡取舍如何消耗信任，因此更加强调真实性和透明度；

目睹了日益激烈的政治斗争，他们鼓励所有人直面冲突，尽早进行讨论；

他们目睹了意识形态分歧导致的组织瓦解，因此制定了严格的文化筛选标准；

他们观察到超级巨星之间的权力斗争，因此强调低调，不偏袒大牌明星。

Anthropic 目前的组织文化很大程度上是对 OpenAI 留下的经验的一种回应。

03 结论

总而言之，Anthropologie 和 OpenAI 实际上是两家背景截然不同的公司。前者是一个理想主义、使命驱动、高度凝聚的、类似邪教的组织，而后者则是一个雄心勃勃、业务多元化扩张、不断追求下一个突破性超级平台的公司。

为了进一步阐明，我们可以将两家公司的几个核心维度并列比较：

然而，尽管我们讨论了人本主义的诸多优势，但很难断言一种文化会永远凌驾于另一种文化之上，也很难预测三个月后的市场格局。人工智能领域变化太快，例如，OpenAI 目前就被市场低估了：

编码已经是明确的优先事项；OpenAI 可能会迎头赶上，一个明显的趋势是开发者正在从 Claude Code 迁移到 Codex；

需求正以前所未有的速度爆发，计算能力正成为新的决定性因素，而 OpenAI 早期锁定的计算资源远远超过了 Anthropic；

OpenAI 的开放探索文化具有其自身的显著优势，OpenAI 将继续更加积极地探索和押注新的范式，而下一次飞跃可能会扭转局面。

只能说，从2026年回望过去三年，Anthropic确实为整个行业留下了一个令人难忘的榜样：

在人工智能时代，胜利并不一定取决于更大的雄心、更多的探索和更强的才能。有时，胜利也可能来自相反的方向：更少的冒险、更低的自我意识和天真的目标。