Anthropicを解体する：最良のAI企業、そしておそらく一種の組織的発明
核心的な視点
野心を追わず、抑制を追求する。Anthropicは、極限の戦略的焦点と「逆直感」のギーク文化を駆使して、AI戦場でOpenAIに逆襲する方法は？今日は、Anthropicが次世代フラッグシップモデルClaude Fable 5と、特定の機関向けに開放されたClaude Mythos 5を発表しました。
公式に公開されたデータによれば、これはAnthropicの現在の能力で最も強力なモデルの世代です。特にソフトウェア開発、複雑な知識作業、長期タスク処理において、前の世代の製品との差をさらに広げました。
しかし、モデル自体よりも興味深いのは、なぜ過去数年間、Anthropicが常に業界の変化のリズムを捉え続けられたのかということです。
ほとんどの企業がパラメータの規模について議論している間に、彼らはCodingに重心を置きました。業界がC端のトラフィックを争っているとき、彼らは企業市場に転身しました。ますます多くの企業があちこちに拡張し始める中、彼らはむしろリソースを少数の重要な方向に集中させました。
振り返ってみると、Anthropicの台頭は技術的な奇跡のようなものではなく、むしろ企業が長期にわたって特定の判断を貫いた結果、ついに訪れたもののようです。過去1年、AnthropicはOpenAIの追随者と見なされていた企業から、AI業界で最も注目されるプレーヤーの一つに成長しました。収益、評価、才能の引き寄せが急速に上昇しています。多くの人がこれをClaudeの功績と見なしています。
しかし、時間軸を少し延ばしてみると、Claudeはおそらく結果に過ぎません。真に研究すべきは、Anthropicがなぜ他よりも早く重要な方向を見抜くことができたのか、またなぜすべての誘惑の前で常に自制を保つことができたのかです。
Fable 5の発表は、新たな注釈のようです。これは再び人々に、AI業界の競争はおそらくモデルの競争だけではないことを思い出させます。多くの場合、勝敗を決定するのは戦略、組織、そして企業が何のために何を犠牲にするかということです。
過去1年、AnthropicはAI業界で最も研究に値する企業かもしれません。
今年の初め、彼らは人類商業史上最も早い爆発的成長を達成しました：ARRが9Bから45Bに成長し、計算能力の供給が追いつけば、年末にはARRが100B、来年には200-300Bに達する可能性が高く、Metaの規模に並ぶことになります。セカンダリーマーケットでは、現在の評価額は1兆ドルに達し、OpenAIを超えました。
私たちはAnthropicがどのようにして後発の企業を追い越したのかを研究するのに多くの時間を費やしました。最終的に理解するためには、この企業を理解するための核心は2つのポイントです：一つは戦略的判断、もう一つは組織文化です。
皆さんはこれについてすでに多くの断片的な理解を持っていると思いますが、完全な絵はありません。したがって、この記事はより詳細な整理と再現を試みます。戦略と組織の2つの観点から、外部の好奇心を持ついくつかの質問を説明できればと思います。例えば：
なぜAnthropicは2021年にcodingが最も重要な方向であることに気づいたのか？
DarioとSamの性格の違いが、どのように2つの企業の全く異なる戦略的経路を形成したのか？
なぜAnthropicの人材流出率はこんなに低いのか？
なぜほぼすべてのAnthropicの人がその文化を称賛しているのか？会社が急速に拡張する過程で、この文化はどのように維持されているのか？
01 フォーカスの重要性が過小評価されている
まず、戦略的に言えば、OpenAIは常に何でも欲しがる会社のようです。
モデル能力において、数学、科学、コーディング、推論、多モーダル、アーキテクチャの革新など、OpenAIはすべてに力を入れています。製品においても、Codex、ブラウザ、ロボット、企業プラットフォーム、スマートハードウェア、チップ、データセンターなど、同時に進められています。OpenAI内部のプロジェクト数は一時300に達したと言われています。
一方、Anthropicは全く逆で、彼らは早くから多モーダルを放棄した唯一の企業であり、アーキテクチャの革新については一度も語らず、推論モデル、RL、継続学習などの概念を強調することもなく、言語モデルのスケーリングに専念し、コーディングという一つの方向に重点を置き、最も重要な能力をまず打破しました。
なぜコーディングがこれほど重要なのか、今や市場も明らかです。核心は3つの点です：
コーディングはすべてへの道です。 デジタル世界のほとんどのタスクはコードで表現できます。
コーディングはモデル学習に最も適した能力です。 結果の検証性が高く、フィードバックループが短いため、ユーザーデータはモデルのトレーニングに大いに貢献します。
コーディングはAGI開発の核心的加速器です。 現在、主要なAIラボはこの加速サイクルに入っており、今年のモデルの四半期ごとの進歩は、過去1年よりも早くなっています。
最終的な結果は、コーディングが確かに最も重要な方向であることを証明しました。OpenAIは3月まで目覚めず、Soraなどのサブビジネスを切り捨て、コーディングを会社の最優先事項にしました。
Anthropicはどのようにしてコーディングを選んだのか？
私たちが常に疑問に思っているのは、Anthropicがなぜ最初からコーディングを選ぶことができたのかということです。遡ってみると、半分は先見の明、半分は運です。
Anthropicの初期の資金調達は非常にうまくいきませんでした。資金が不足しているため、AGIに向かうためにはより効率的な方法を使用する必要がありました。彼らはまず、垂直なシナリオの物語を語り、商業的な閉じた循環を形成できることを証明する必要がありました。したがって、彼らは当時、もし一つの方向しか選べないとしたら、コーディングが最良の選択肢である可能性があると真剣に研究しました：まずより良いコーディングモデルをトレーニングし→顧客に提供し→顧客の実際の工程環境での使用データを取得し→モデルのトレーニングにフィードバックする。これが回転輪を形成する可能性があります。
Anthropicの成長責任者は、彼が会社の共同創業者が書いた内部文書を見たことがあると述べており、その内容は、なぜ私たちがコーディングの方向に焦点を当てるべきなのかというものでした。この文書の日付は2021年であり、これは誰もがこの方向の実際の市場機会を知るよりもずっと早いものでした。
しかし、その後の状況は、資金調達が順調になり、会社はより多くのリソースを持つようになり、コーディングのラインは再び提起されませんでした。彼らはまず、より一般的なモデルの基盤を作ることに取り組みました。
転機はChatGPTが爆発的に人気を博した後に訪れました。AnthropicはC端がすでにOpenAIに奪われたことに気づき、残念ながら（しかし後から見ると非常に幸運なことに）戦場を移し、重心をtoBに向けました。この戦略の転換は全体的に慎重で実証主義的であり、一度の決断的な賭けではありませんでした。
Claude 3のトレーニング時、Anthropicは意識的にコーディング能力を強化し、Sonnet 3.5で良好な市場のフィードバックを得ました。その後、彼らは一方で加速し、一方で検証し、内部でコーディングの潜在能力に対する判断を徐々に確信しました。一つは商業的価値において、もう一つは研究の加速においてです。したがって、チームはこの道に集中して進むことを始めました。この間、C端を完全に放棄しただけでなく、多モーダルにも注意を分散させることはありませんでした。
市場の方向に集中することに加えて、技術的な路線における定力も注目に値します。過去2年間、外部では多くの著名な研究者がスケーリング法則が壁にぶつかったと言い、事前学習の限界的な利益がすでに頂点に達したと繰り返し述べています。私たちと各研究者との交流の感覚からすると、Anthropicはすべてのラボの中でスケーリング法則を最も信じている企業であり、事前学習とデータを最も堅実に行っており、新しいパラダイムに注意を分散させていませんでした。
後から見ると、これも正しいことでした。Claudeの能力の飛躍の大部分は、事前学習への堅実な投資から来ています。
創業者の性格
しかし、これにより私たちのもう一つの好奇心が引き起こされます：なぜAnthropicは常にいくつかの重要な方向で果断な選択を行い、定力を保つことができるのか？
まず、資源の制約が自然にあります。Anthropicの歴史的な資金調達額はOpenAIの約1/3に過ぎませんが、さらに深く見ると、両社の戦略的な違いは創業者の性格や出身に密接に関連しています。
Anthropicには4人の共同創業者がいて、彼らは当時のスケーリング法則の論文の核心的な著者です。DarioはGPT-3の最も重要な研究リードであり、その前にAI分野で10年間の経験があり、AIの技術的進歩を実感しており、より判断を下すことに自信を持っています。さらに、Darioは完全にFOMO（Fear of Missing Out）を持たない人であり、少し自己愛的で頑固だと形容されることもあり、市場のコンセンサスに引きずられることはほとんどありません。
彼は24歳の時、Anthropicがまだ爆発的な成長を遂げていなかった頃に次のようなことを言いました。今でも私はこの会社を理解する上で非常に重要なポイントだと思っています。要するに：
"過去10年間、私が学んだ最も深い教訓は、市場には常に「共識」と呼ばれるものが存在するということですが、何度も共識が一夜にしてひっくり返るのを見た後、私は自分の賭けに集中し始めました。私たちが必ずしも正しいとは限りませんが、正しい確率が50%であっても、それは非常に価値があります。結局、あなたは他の人が持っていないものを提供しているのです。"
これはSam Altmanとは非常に異なります。私たちがSamに近い人々と交流したところによれば：
Samはシリコンバレーで最も野心的な創業者の一人として認められており、最初から何でも欲しがっていました。さらに、彼は以前YCで投資を行っていたため、「多点播種、並行下注」という方法に非常に精通しており、OpenAIは無数のサブラインを持つようになりました。
Samは技術的なバックグラウンドを持たず、技術的な方向性の判断はAnthropicほどではないため、チームのボトムアップで進めることに依存しています。Samは自分が得意とするリソース能力を発揮し、各チームに弾薬を提供します。
VCのバックグラウンドにより、Samは特に突破的なファンシーアイデアを好みます。したがって、OpenAIの文化は非常に0から1のパラダイム革新を重視していますが、1から10の持続的な磨きには同じように重視していません。Sora、Atlasブラウザ、Voice Modeなど、多くの製品ラインは持続性がなく、発表された後は誰も管理しませんでした。
SamとMark Chen（最高研究責任者）の性格は、常に「はい」と言い、「いいえ」とは言わないものです。サブタスクでは、チームが努力すれば、上層部はリソースを提供します。
OpenAIの兵力がさまざまなサブプロジェクトによって薄まる中、Anthropicは最も重要な戦場で優位性を形成することができます。
戦略の素晴らしさは「略」にある
Anthropicの戦略的な集中は、私たちにインスピレーションを与えました。フォーカスの重要性が過小評価されています。
私は昨年聞いたポッドキャストを思い出します。ゲストはFoundersポッドキャストのホストDavid Senraでした。過去8年間、彼はほぼ一つのことだけを行ってきました：毎週偉大な起業家を研究することです。彼が聞かれたとき、彼が読んだ400冊以上の創業者の伝記から抽出したすべての起業経験を最終的に一つのものに圧縮するとしたら、それは何か？
彼は答えました：フォーカス。
偉大な企業家はしばしば全体的な優等生ではなく、極端な偏執狂です。彼らは自分にとって最も重要な1、2の変数を特定し、例えばCostcoの価格、Appleのデザイン体験、Byteの推薦アルゴリズム＆データフライホイールなど、あらゆる代償を払ってそれを極限まで推し進め、競争相手が馬鹿げていると感じるほどのレベルに達します。
ここで明確にしておくべきことは、多くの人が自分は非常に集中していると思っていますが、彼らは本当に集中の意味と代償を理解していません。フォーカスとは、本質的に2つのレベルに分解されるべきです：
判断力：何が最も重要かを知り、他のすべてを犠牲にする勇気を持つこと。
圧力：圧倒的なリソースを投入して重要な要素を打破すること。
前者は認知の問題であり、後者は意志の問題であり、どちらも欠かせません。
例えば、Googleが設立されたとき、当時のインターネット業界の共識は「未来は『ポータル』に属する」というものでした。Yahooなどの検索の巨人たちは、ホームページをますます詰め込んでいき、ニュース、天気、ショッピング、ゲーム、星座…すべての機能が「広告価値を高める」ためのレバーとして扱われていました。しかし、Googleは情報がますます増えると考え、ユーザーが必要とするのはより大きなポータルではなく、最も関連性の高い答えをすぐに見つけることだと考えました。
したがって、他の人がユーザーをより長く留まらせようとする一方で、Googleはユーザーをより早く離れさせようとしました。当時、Googleのホームページは異常にクリーンで、検索ボックス以外には何もありませんでした。ビジネスモデルも同様です。Yahooは数十の収益化方法を持っていましたが、Googleはすべてのエネルギーを「検索キーワード入札」という一つのメカニズムに集中させ、約10年間それを続けてからようやく第二のビジネスラインに真剣に取り組み始めました。
今でも、Googleの10の信条の一つは「一つのことを本当に、非常にうまくやるのが最善である」です。
戦略の核心は、何を選ぶかを明確にすることではなく、何を放棄するかを明確にすることです。私は大部分の人が「いいえ」と言う回数が足りないと思います。
02 文化は最大の秘密のソース
Anthropicの最も特別な点は、戦略ではなく、組織文化かもしれません。過去半年、激しいAI人材争奪戦の中で、Anthropicの人材流出率は他のAIラボよりもはるかに低いです。
以下の2つの図は、2021年から2023年の人材流動データの要約です。最初の図は、各AIラボ間の転職の割合を統計しています。私たちは次のことがわかります：
DeepMindからAnthropicに移った人10.6人に対して、1人だけが逆にDeepMindに戻ります。
OpenAIからAnthropicに移った人8.2人に対して、1人だけが逆にOpenAIに戻ります。
2番目の図は、入社2年後に会社に残っている従業員の割合を統計しています。Anthropicの人材保持率は80%で、これは当時の主要なAIラボの中で最高であり、DeepMindの78%よりもわずかに高いです。Anthropicはより若く、高速で変化する会社として、老舗のDeepMindよりも高い保持率を達成することは容易ではありませんでした。それに対して、OpenAIは67%です。
注目すべきは、このデータセットはOpenAIが絶頂期にあり、Anthropicが完全に目立たなかった時期に行われた統計です。最近のニュースを見ると、Anthropicの人材の引き寄せ力と安定性はさらに明らかになります。例えば、最近Twitterで話題になった投稿では、多くの著名企業のCTOがAnthropicに普通の技術スタッフ（MTS）として飛び込むことを喜んで受け入れました。
この最大の理由は、しばしばAnthropicの組織文化に帰されます。Anthropicのメンバーが出ているポッドキャストを見てみると、ほぼすべての人がAnthropicの文化に言及し、一部の人はこの教派のような文化をAnthropicの最大の秘密のソースと見なしています。
"私は本当に文化がAnthropicの秘密の武器であり、私たちが最も防御力を持ち、他の企業が再現できないものだと思います。これは自然に存在するものではなく、リーダーシップが非常に多くの投資を行っています。"
------ Amol Avasare、Anthropic成長責任者
もしこの問題意識を持たずに見ていなければ、あまり気づかないかもしれません。なぜなら、人々が文化や価値観について話すと、常に虚構のように感じ、スローガンのように思われがちですが、すべての一次情報と公開インタビューを重ねて見ると、非常に衝撃を受けます。
Anthropicの3つの特性
具体的に分解すると、Anthropicと他のAIラボの非常に異なる3つの特性は：
1. ミッション指向
Anthropicの使命は「世界がトランスフォーマティブAIの変化を安全に乗り越えられるようにすること」であり、すべてが安全を重視しています。
多くの企業が自社の使命がドライブされていると言いますが、Anthropicの真剣さは宗教的なレベルに達しています。これは強い道徳的自己イメージを持つフロンティアラボです：彼らは本当にAGIが世界を救うことができると信じており、同時にAGIが世界を破壊する可能性があることも真剣に考えています。そして、彼らはこの2つの事の間の非常に狭い鋼の糸を渡ることを試みています。
Claude Codeの責任者Boris Chernyは言いました："Anthropicでは、廊下で誰かに「なぜここにいるのか」と尋ねると、答えは必ず安全です。"
彼と製品マネージャーのCat Wuは昨年、共にAnthropicを離れてCursorに移りましたが、2週間も経たないうちに戻ってきました。なぜなら、彼らはAnthropic内部の文化的な雰囲気を深く懐かしんでいることに気づいたからです。すべての人が純粋に、より大きな使命のために戦っているという感覚です。Anthropicに入る前に半信半疑だった人も、入ってみると「クソ、内部の雰囲気は外で言われているよりもずっと真剣だ」と感じました。
ここでは、初期の従業員が全体会議で言うことがあります ------ もしAnthropicが最終的に自らの使命を達成したとしても、会社自体が失敗した場合、それでも良い結果だということ。この言葉はAnthropicの多くの事柄を説明しています。
ほとんどの企業の論理では、商業的成功が常に第一位であり、使命は表面を飾るためのものです。しかし、Anthropicの最も特別な点は、内部に実際に使命を会社の存続よりも優先する人々が存在することです。Anthropicが実際に行っていることを検証すると、彼らの非営利信託が権力を持つガバナンス構造の設計、説明可能性に関する研究、安全性へのさまざまな投資、最近の価値観の対立のためにアメリカ国防省の2億ドルの契約を犠牲にすることを厭わなかったことなど、これらの部分は一つ一つ詳述する必要はありません。
2. 高い信頼、低いエゴ
私たちが他のフロンティアラボと交流する際、内部の政治や派閥問題について多くの話を聞くことができます。Anthropicだけがそうではありません。逆に、皆が非常に団結しており、他者のために尽くすことを厭いません。
ここで最も驚くべき点は、フロンティアAIはスター文化やリソース争奪が非常に容易に発生する場所であるということです。AI研究者はこの世界で最も賢く、最も高いエゴを持つ人々の集まりであり、彼らの自然な追求は異なる解法を提案し、独立した地位を確立し、名を馳せることですが、リソースは非常に限られているため、部門間の対立が常に発生します。
GoogleからAnthropicに移ったDaniel Freemanは、他のモデル会社の内部はそれぞれが独立しており、暗に競い合う諸侯国のようだと言いましたが、彼は「Anthropicではそのような感覚を一度も感じたことがない」と述べています。
Stripeの前CTO Rahul Patilは、昨年秋にAnthropicに参加した後、最も衝撃を受けたのはこの文化だと述べました。こんなに賢い人々が、同時にこんなに謙虚であることを想像するのは難しいです。彼は一つの基準を挙げました：もし会社が明日、あなたに最も適したポジションは高管を続けることではなく、IC（個人貢献者）になることだと言った場合、あなたはそれを受け入れますか？彼はAnthropicの100%の人がそうするだろうと考えています。エゴはありません。
3. 非常に強い人文的背景
『ニューヨーカー』の著者は、Anthropic内部で数ヶ月の深いフォローアップを行い、ここにいる人々について2つの非常に興味深い形容を残しました：
本好きのはみ出し者
Anthropicの従業員の不釣り合いな数は、小説家や詩人の子供たちであるようです。
つまり、ここにいる人々は典型的なシリコンバレーのエリートや、伝統的な印象の技術者とは異なり、少し書物の香りがし、少しオタクで、少し理想主義的です。多くの人が、作家や詩人の家庭から育ったように感じます。
これはある程度Claudeモデルの命名からも見て取れます：Haiku、Sonnet、Opusは、それぞれ凝縮された俳句、シェイクスピアの十四行詩、古典的な文脈での大部作品に対応しています。対照的に、OpenAIのGPT-4 / 4o / o1はエンジニアリング番号の命名であり、GoogleのGemini Ultra / Pro / Flashはクラシックな製品ラインの命名です。いくつかの問題を示唆しています。
Claude Codeの責任者Borisもポッドキャストで面白い細部を語りました：彼がAnthropicに来た最初のランチで、非常にマイナーな本について言及しました。その本の著者はハードSF作家のGreg Eganです。その本はどれほどマイナーかというと、彼はそれを読んだ人に出会ったことがありませんでした。彼はテーブルでその本の一つのジョークを話しましたが、テーブルの人々は全員それに応じました。
この出来事は彼を大いに驚かせ、彼は自分が正しい場所に来たと感じました。SF好きの書物好きは、しばしば壮大な人文的関心と歴史的責任感を持ち、バタフライ効果についてより良い推論能力を持っています。このような読書趣味に基づく共感は、彼にとって安心感を与え、ここがAIの境界を推進する最良の場所である可能性が高いと感じさせました。
文化はどのように制度化されているのか
次の問題は、この純粋でほぼ教派的な文化がどのように維持されているのかということです。
結局のところ、Anthropicはもはや小さなAI実験室ではなく、3000人の大企業であり、史上最速の速度で拡張しながら、できるだけ自社の文化の濃度を維持しています。
これについて、Darioは直接言いました。彼はおそらく1/3から40%の時間を使ってAnthropicの文化が良好であることを確保しています。技術、製品、資金調達、政商関係において無数のことを行う必要がありますが、彼は自分のレバレッジの高い仕事は、Anthropicを高度に結束した、トップタレントがここで働きたいと思う場所にすることだと考えています。
具体的な実践に落とし込むと、以下のような点があります：
1. 特殊な採用基準
Anthropicの採用は、多くのAIラボとは異なるアプローチです。
一方で、人材の好みにおいて、大多数の企業がビッグネームを争うのとは異なり、Anthropicはアンダードッグを採用することを好みます。外部のラベルよりも、能力の直接的な証拠があるかどうか、例えば「独立した研究を行ったことがあるか、真に洞察に満ちたブログを書いたことがあるか、オープンソースコミュニティに実質的な貢献をしたことがあるか」などを重視します。
他方で、Anthropicは非常に厳格な文化的選考を行っています。彼らは面接時に特別に文化面接を行い、1時間で15-20のシナリオ質問をします。オンラインで流布されている面接問題によれば、重点的に評価されるのは3つの点です：
本当に安全の使命を最優先にするか。 最も典型的な選考問題は、Anthropicが安全を保証できないために最終的にモデルをリリースしないことを決定した場合、自分の株がゼロになることを受け入れられますか？
あなたは本当に優しく、エゴの少ない人か。 善良さ、共感、対人スキル、自分の無知や誤りを認めることができるかどうか。
複雑性を処理できるか。 Anthropic内部で扱う多くの問題は非常に複雑で変化に富んでおり、彼らは個人がシステム思考を持ち、物事の第二次効果を深く推論できるかどうかを重視します。
彼らは採用に多くの時間を費やして「逆選考」を行い、そのために実際に多くの最も優れた10倍の開発者を放棄しました。Stripeの前CTO Rahul Patilは、Anthropicに参加する前に当時のAnthropicのCTOと長い時間をかけて話し合ったことを述べています。相手は彼を引き入れるように説得するのではなく、むしろ2、3週間をかけて「なぜAnthropicに参加すべきでないか」を繰り返し議論し、善意で彼を思いとどまらせました。文化と使命が本当に一致しない限り、来ても意味がないと。
したがって、Anthropicの採用ロジックは、できるだけ多くの最強の人を採用することではなく、できるだけ早く不適合な人を排除することです。「私たちはお金や名声のために来る人を排除するのが得意です。」
これに対して、OpenAIは会社が大きくなった後、特別な文化面接を行わなくなったと言われており、これがいくつかの管理問題を引き起こしているようです。この点は、Metaが昨年人材を引き抜いた際に非常に明確に表れました。Metaが提示した高額なパッケージに対して、OpenAIの反応は市場の慣例に近いものでした：カウンターオファー、リテンションボーナスの支給、新入社員のベスティングクリフのキャンセルなど、株式がより早く帰属するようにしました。Anthropicの反応は非常にAnthropicらしいものでした。彼らは従業員に、あなたがここにいるのはまず使命のためであり、外部の競争で自分の価格を引き上げるためではないと言いました。Mark Zuckerbergが偶然あなたを引き抜いたからといって、あなたに周囲の同じ優れた同僚よりも10倍高い給与を支払うことはありません。それは不公平です。行くなら行ってください。
この結果も非常に示唆に富んでいます。OpenAIは数十人が去ったと言われていますが、Anthropicはわずか2人が去り、その2人は元々Metaで6年と11年働いていた古参の従業員でした。
2. コンテキスト共有の文化
Anthropic内部には非常に高い情報の透明性があります。
まず、Dario自身が積極的に、高頻度で、繰り返し意味を提供します。彼は全員会議を開いて、会社のすべての人にシェアを行い、その頻度は2週間に1回に達します。名前はDario Vision Quest（Dario自身もこの名前の布教属性があまりにも明確すぎると愚痴っています）です。彼は全社の前で1時間話し、通常は3、4ページの文書を配布し、内容は会社の方向性、製品戦略、業界の変化など、何でも話し、直接その場で質問に答えます。
多くの内部従業員は彼の話し方が非常に直接的で率直であると言います。「Darioは私が見た中で最も率直な人で、彼の言葉は計算されたものではなく、彼が本当に考えていることをそのまま言っているのです。」
全員会議に加えて、彼は普段から自分のSlackチャンネルで頻繁に多くのことを書き、全く修飾なしに自分の考えを記録します：最近会社で何が起こったのか、彼が何を心配しているのか、皆が関心を持っている問題についてどう考えているのか。このような文化は、会社のすべての人が意思決定がどのように行われているのか、どの事柄が最優先されるべきかを知ることを可能にします。これにより、複雑で変化の多い状況の中で、各個人が比較的一貫した分散型の意思決定を行うことができます。
同時に、この透明性は一方向の灌輸ではなく、挑戦可能です。誰かが全体会議でDarioのシェアを聞いて、同意しないと感じた場合、直接Darioのノートブックチャンネルに行き、「私はあなたの判断に同意しません」と公然と言い、そこで議論を展開することができます。リーダーシップに対する公然の挑戦は奨励されています。
さらに進んで、この書き込み文化はDarioだけのものではなく、全員参加の思考メカニズムです。Anthropicの多くの人々は自分のノートブックチャンネルを持っており、個人版Twitterフィードのように、自分が何を考えているのか、何をしているのか、どのような進展があるのかを随時記録します。他の人はそれを購読したり、観察したり、議論に参加することができます。多くの従業員は会社の書き込み文化が非常に好きだと評価しており、Slackは巨大な宝庫であり、多くの事柄がそこで展開されています。
したがって、Anthropicは社内で非常に良いアラインメントの土壌を育てているように見えます。各人のプロジェクト、視点、考えは十分に透明であり、流動的であり、かつ財務データさえも透明であると感嘆する人もいました。
（ただし、これとは対照的に、技術的な秘密保持は非常に厳格に行われており、聞くところによれば、いくつかのグループ間では意図的に隔離されていることもあり、一緒に食事をすることはあまりできません。その結果、他の企業の研究者は、ここではすべての重要なノウハウが異なる人々の脳に分散しているため、数人を引き抜いても全貌を得ることは不可能だと嘆いています。）
3. 7人の創業者が同株同権、創業構造自体が文化メカニズム
Anthropicの創業構造には、非常に商業常識に反する設計があります：7人の創業者がいて、Darioは当時、各人に同じ株式を与えることを毅然と決定しました。自分が多くを取るのではなく。
当時、すべての人が彼にこれは災害になるだろうと警告しました。そうでなければ主導権が曖昧になり、インセンティブがずれ、会社は内部闘争によって簡単に崩壊する可能性があるからです。しかし、Darioは、会社は特定の創業者の周りではなく、使命の周りで回るべきであり、同株同権はこの理念の最も偽造できない証拠であると考えました。
彼らはすでに何年も共に働いており、互いに高度な信頼を持っています。同株同権は本質的にはガバナンス権の設計ではなく、コミットメントの証明であり、文化の拡散メカニズムです。7人の共同創業者は、7つの文化の複製ノードのようであり、それぞれ異なるラインで、価値観をより広い人々に投影することができます。こうすることで、会社が拡張しても、最初の文化が崩れることは容易ではありません。
対照的に、OpenAIの経営陣は常に非常に不安定であり、11人の創業チームが次々と離脱し、現在はSam Altman、Greg Brockman、Wojciech Zarembaの3人だけが残っています。そして新たに交代した経営陣はさらに不安定です：2026年の初めから現在まで、製品の一号位Fidjiが休暇を取り、市場の一号位が健康上の理由で辞職し、広報の一号位が退任し、運営の一号位が異動し、財務の一号位も周縁化されています…
4. 極めて強調される「ワンチーム」、山頭を育てない
AnthropicのCTOはポッドキャストで、AIラボは全体的に伝統的な企業に比べて非常にボトムアップであり、逆ピラミッドの組織方式であり、権力と創造性が下から上に流れると述べました。
ここで最も重要な仕事は一線で行われます。一線の人々がAIの出現行動に最も近いからです。彼らは毎日実験を行い、モデルが何をできるかについて最も直感的な理解を持っています。ほとんどの製品のアイデアは一線の人々から提案され、高管のロードマップによって駆動されることはありません。
しかし、これには一つの問題があります。判断権が分散されると、各チームは自分の問題意識や価値関数を守り、互いに引っ張り合う山頭を形成しやすくなります。
Anthropicの特異性は、早くから判断が分散される必要があることを認識し、積極的に団結を生み出すことにあります。Darioは、安全性が最も重要だと言うだけでなく、製品が最も重要だと言うだけで、すべての対立を上層部に押し付けることを望んでいません。彼の核心的な管理理念は、トレードオフを各個人に分散させ、各人が少し創業者の視点を持つようにすることです。皆がそれぞれの役割で同じ巨大なトレードオフプロセスに参加しています。
したがって、彼らは「ワンチーム」を非常に強調し、責任の境界を弱めるためにさまざまな制度設計を行います。例えば、高管以下にはタイトルの区別がなく、統一して「技術スタッフのメンバー」と呼ばれ、「研究者vsエンジニア」、「上級vs下級」、「アーキテクトvs実装者」といったアイデンティティの定義を意図的に弱めています。
これはOpenAIとの対比が非常に鮮明です。OpenAIは常により強い研究者文化を持ち、内部には明確な「軽蔑の鎖」が存在します：研究者 > 研究エンジニア > ソフトウェアエンジニア。したがって、製品はしばしば研究に圧倒され、あまり発言権を持ちません。対立が発生したとき、研究は製品と協力することを望みません。
製品の革新において、OpenAIには非常に強い特徴があります。それは研究者主導です：しばしば研究チームが新しい成果を出すと、製品チームはその後にメールを受け取り、ハンマーを持って釘を探し始めます。しかし、Anthropicでは、製品とモデルチームがより密接に結びついており、製品がモデル能力に逆に影響を与え、定義することができます。
これは実際にOpenAIの製品力がAnthropicに劣る理由の一つでもあります。
文化の2つの起源
次の問題は、なぜAnthropicがこのような独特の組織文化を形成したのかということです。おそらく2つの側面から見ることができます：
一、ビジネス自体の要求
私は2年前にある大手企業のHR責任者の話を聞いたことがあり、非常に印象に残っています。これは私が初めて組織文化が何を意味するのかを深く考えるきっかけとなりました。組織文化の本質は、従業員の行動パターンが会社の成功に向かうための重要な要素であるということです。
したがって、組織文化の第一性原理は、ビジネスの性質が組織文化を決定するということです。
AI競争において、核心的なモートは「賢い人々が汚れた仕事をする」ことを可能にすることです。特にコーディングとエージェンティックの方向性は、一見モデル能力の競争のように見えますが、深く見ると実際にはエンジニアリング能力の競争です。これは数人の天才がひらめいて解決できる問題ではなく、大量の汚れた、細かいシステムエンジニアリングです。
その中で最も核心的な障壁はデータです。過去のチャットデータは単純なテキストデータでしたが、コーディングとエージェンティックデータはより複雑です。それは単なる対話記録だけでなく、タスク自体、環境の構築、実行の軌跡、そして最後の評価と検証の体系全体を含みます。
これらはすべて汚れた仕事であり、うまくやることが非常に重要ですが、論文を発表したり、新しい製品を作ったりするような個人のハイライトの瞬間にはなりません。
私たちがいくつかの研究者と交流して得たフィードバックによれば、OpenAIの最も核心的な問題は、数百人の最強の人々を組織して、地道にデータを扱い、汚れた仕事をすることが非常に難しいということです。OpenAIが採用するのは、軽蔑の鎖の最上位にいる才能であり、背景が良く、心が高いため、皆が自分の賭けをしたがり、0から1を目指すことを望みます。データを整理したり、補完したりすることを引き受ける人はほとんどいません。
OpenAIは過去に非常に成功しており、確かにいくつかの核心的なパラダイムの突破によって巨大な優位性を得ましたが、姚順宇が最近のインタビューで言ったように、「個人の英雄主義の時代は終わった」と言えます。「AIのこの事はあまり頭を使う必要はありません…最も重要な特性は信頼性であり、細かい作業をすることです。」
この時、Anthropicのような低エゴで結束力が強く、使命駆動の雰囲気は非常に明確に優位性を発揮します。Anthropicの共同創業者Jared Kaplanは、毎日チームを率いてデータを扱い、データのクリーニングを非常に細かく行っていると言われています。他のどの会社もこれを実現できません。
（これもまた、ある現象を説明します：OpenAIのモデルは競技レベルのコーディングの難題において最強ですが、この種のタスクはより研究の問題であり、日常のエージェンティックタスクにおいてはしばしばAnthropicに劣ります。後者はよりエンジニアリングの問題であり、データ、システム、実行の詳細が試されます。）
二、創業チームの出身
会社の価値観は創業者の価値観の一部と言えます。より正確に言えば、創業者の価値観は通常、2つの部分から成り立っています：一つは創業者が元々信じていること、もう一つは彼らがかつて深く嫌悪していたことです。
前者はあなたがどのようになりたいかを決定し、後者はあなたがどのようになりたくないかを決定します。
Anthropicは明らかに両方を持っており、後者の形成力は前者よりも大きいかもしれません。Darioの経歴を簡単に見てみましょう：
Darioが最初にAIに接触したのは百度のAI実験室で、そこで彼は初めてスケーリング法則を観察し、徐々にスケーリング法則の堅実な信者となりました。
その後、DarioはOpenAIに参加し、ここでGPTシリーズの推進に深く関与しました。OpenAIは全社の計算能力の50%-60%を彼に委ね、彼が主導してGPT-3プロジェクトを進めました。しかし、Darioは明確な価値観と個人的な意見を持つ人であり、OpenAIの他の人々との組織理念における違いが次第に明らかになりました。
例えば、Greg Brockmanは将来的にAGIを国連安全保障理事会の核大国に販売できるという驚くべきアイデアを提案しました。Darioはそれを聞いてほぼその場で辞職しようとしました。彼にとって、これは単なる商業的な違いではなく、根本的な価値観の問題でした。
GregとDarioの間には数年間にわたり、あまりうまくいかない関係が続き、Sam Altmanがその間に調整役を果たしました。Samはこの時、異なる陣営が自分の側に立っていると感じさせるのが得意でした。短期的にはこれはバランス術ですが、長期的には信頼を透支することになります。後に皆が帳簿を見たとき、SamがDarioに約束したこととGregに約束したことは根本的に異なることがわかりました。
徐々に、Darioは会社内に緊密な同盟のサークルを形成しました。彼はパンダが好きだったため、この小さなグループを「パンダ」と呼んでいました。彼らはOpenAIのリーダーシップとのルート選択、組織ガバナンスなどの問題において、次第に大きな違いを持つようになり、最終的には非常に深刻な政治的闘争に発展しました。
高層間では、深刻な対面での対質が発生したこともあります。SamはDarioとDaniela（Darioの妹で、Anthropicの後の共同創業者の一人）が彼に対する否定的なフィードバックを背後で組織していると非難しました。二人は否定し、Samが言った情報源を呼び寄せて対質しました。結果、相手はこの件について全く知らないと言い、Samは再び自分が言った非難を否定しました。
この出来事はDario兄妹にとって信頼を完全に失う結果となり、両者はその場で口論になりました。
このような内部のドラマは他にも多くありますが、要するに、Darioは両者の対立を道徳的な信頼危機にまで引き上げました。彼は、これほど強力な技術を持つ会社のリーダーは誠実で信頼できるべきだと考えました。舵を取る人が不誠実であれば、それは危険な方向に貢献することになります。
したがって、Darioは最終的にGPT-3のいくつかの核心的な同僚と共にOpenAIを離れ、今日のAnthropicを設立しました。
したがって、Anthropicの今日の文化は、Darioという人が生まれつきそうであるだけでなく、OpenAIの政治的闘争を自ら経験し、エゴの強い賢い人々がリソースの争奪や価値観の違いによって分裂するのがどれほど容易であるかを理解しているため、彼らは本能的にAnthropicを反対の方向に構築することに向かっています：
バランス術が信頼を透支するのを見たため、より真実で透明性を強調する；
激化した政治的闘争を見たため、対立を前置きし、早期に話し合うことを奨励する；
理念の違いが組織の崩壊を引き起こすのを見たため、厳格な文化的選考を設ける；
スーパースターの権力争奪を見たため、低エゴを強調し、大きな名前を求めない。
Anthropicの今日の組織文化は、OpenAIの経験からの反作用の大きな部分を占めています。
03 結論
要約すると、AnthropicとOpenAIは実際にかなり異なる背景を持つ2つの会社であり、前者は理想主義、使命が明確で、高度な結束力を持つ教派型の組織であり、後者は野心駆動、多線拡張、次の爆発点を常に探し続けるスーパープラットフォームです。
より明確に見るために、両社のいくつかの核心的な次元を並べてみましょう：
ただし、前述のようにAnthropicの多くの利点を述べましたが、ある文化が必ず他の文化を圧倒するとは限らず、3ヶ月後の戦局を予測することも難しいです。AIの世界は変化が非常に速く、OpenAIは現在市場に過小評価されている可能性があります。例えば：
コーディングはすでに明らかであり、OpenAIは追いつく可能性が高く、現在の明らかなトレンドは開発者がClaude CodeからCodexに移行していることです；
需要の爆発はすべての人の予想を超えており、計算能力が新たな勝敗の手となっており、OpenAIは早くからAnthropicを超える計算能力のリソースを確保しています；
OpenAIのオープンな探索文化には独自の巨大な利点があり、同時にOpenAIは常により攻撃的に新しいパラダイムを探索し、賭けを行っています。次の飛躍が局面をひっくり返す可能性があります。
2026年に立ち返って過去3年を振り返ると、Anthropicは確かに業界に記憶に残るサンプルを残しました：
AI時代において、勝つためには必ずしもより大きな野心、より多くの探索、より強い才能が必要なわけではありません。時には、勝つことは反対のものであることもあります：より少ない賭け、より低いエゴ、そして一つの純粋な使命です。
リスク警告
