การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับ Anthropic: บริษัท AI ที่ดีที่สุด อาจเป็นนวัตกรรมเชิงองค์กรประเภทหนึ่งด้วยเช่นกัน

ที่มา: บริษัทยูนิคอร์นต่างประเทศ เซเลีย

วันนี้ Anthropic ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์เรือธงรุ่นใหม่ล่าสุด Claude Fable 5 รวมถึง Claude Mythos 5 ซึ่งเปิดให้ใช้งานเฉพาะสถาบันบางแห่งเท่านั้น

จากข้อมูลที่เปิดเผยโดยแหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ นี่คือโมเดลรุ่นที่มีประสิทธิภาพสูงสุดของ Anthropic เท่าที่เคยมีมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ งานที่เกี่ยวข้องกับความรู้ที่ซับซ้อน และการประมวลผลงานที่ใช้เวลานาน ซึ่งได้ก้าวข้ามขีดจำกัดของผลิตภัณฑ์รุ่นก่อนหน้าไปไกลยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าโมเดลธุรกิจนั้นก็คือ เหตุผลที่ Anthropic สามารถปรับตัวให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมได้อย่างต่อเนื่องในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

ในขณะที่บริษัทส่วนใหญ่ยังคงถกเถียงกันเรื่องขนาดของพารามิเตอร์ บริษัทนี้กลับมุ่งเน้นไปที่การเขียนโค้ด เมื่ออุตสาหกรรมกำลังแข่งขันกันเพื่อแย่งชิงปริมาณการใช้งานฝั่ง C บริษัทนี้กลับหันไปหาตลาดองค์กร และเมื่อบริษัทต่างๆ เริ่มขยายตัวไปทั่วทุกหนทุกแห่งมากขึ้นเรื่อยๆ บริษัทนี้จึงทุ่มเททรัพยากรไปในทิศทางสำคัญเพียงไม่กี่ทิศทาง

เมื่อมองย้อนกลับไป การเติบโตของ Anthropic ดูเหมือนไม่ใช่ปาฏิหาริย์ทางเทคโนโลยี แต่เป็นผลมาจากการที่บริษัทยึดมั่นในวิสัยทัศน์ระยะยาว ในปีที่ผ่านมา Anthropic เติบโตจากบริษัทที่ถูกมองว่าเป็นผู้ตามของ OpenAI กลายมาเป็นหนึ่งในผู้เล่นที่ได้รับการจับตามองมากที่สุดในอุตสาหกรรม AI รายได้ มูลค่า และการดึงดูดบุคลากรที่มีความสามารถล้วนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หลายคนยกความดีความชอบทั้งหมดนี้ให้กับ Claude

แต่ถ้าเราขยายช่วงเวลาออกไปอีกสักหน่อย เราอาจพบว่าคล็อดอาจเป็นเพียงผลลัพธ์เท่านั้น สิ่งที่ควรค่าแก่การศึกษาอย่างแท้จริงคือเหตุใดแอนโทรปิกจึงสามารถมองเห็นทิศทางสำคัญๆ ได้เร็วกว่าผู้อื่นเสมอ และเหตุใดจึงสามารถรักษาความยับยั้งชั่งใจไว้ได้ท่ามกลางสิ่งล่อใจต่างๆ มากมาย

การวางจำหน่าย Fable 5 ถือเป็นบันทึกเพิ่มเติมอีกครั้งหนึ่ง มันย้ำเตือนให้ผู้คนตระหนักว่าการแข่งขันในอุตสาหกรรม AI อาจไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลเพียงอย่างเดียว บ่อยครั้งสิ่งที่ตัดสินชัยชนะหรือความพ่ายแพ้คือกลยุทธ์ การจัดการ และสิ่งที่บริษัทเต็มใจจะเสียสละเพื่อสิ่งที่ตนให้คุณค่า

ในปีที่ผ่านมา Anthropic อาจเป็นบริษัทที่น่าศึกษามากที่สุดในอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด

ในช่วงต้นปีนี้ บริษัทได้สร้างสถิติการเติบโตแบบก้าวกระโดดที่เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ธุรกิจของมนุษยชาติ โดยรายได้ประจำปี (ARR) เพิ่มขึ้นจาก 9 พันล้านดอลลาร์เป็น 45 พันล้านดอลลาร์ และหากกำลังการประมวลผลยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ก็มีแนวโน้มที่จะแตะ 100 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปีนี้ และ 200-300 พันล้านดอลลาร์ในปีหน้า ซึ่งจะเทียบเท่ากับขนาดของ Meta ในตลาดรอง มูลค่าของบริษัทได้พุ่งสูงถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐแล้ว แซงหน้า OpenAI ไปแล้ว

เราใช้เวลาพอสมควรในการศึกษาว่า Anthropic สามารถพลิกฟื้นจากจุดตกต่ำได้อย่างไร ท้ายที่สุดแล้ว การจะเข้าใจบริษัทนี้ได้นั้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจสองประเด็น คือ หนึ่ง การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และอีกหนึ่งคือ วัฒนธรรมองค์กร

ทุกคนน่าจะมีความเข้าใจในเรื่องนี้อยู่บ้างแล้ว แต่ไม่มีภาพรวมที่สมบูรณ์ ดังนั้นบทความนี้จึงพยายามนำเสนอการจัดหมวดหมู่และรวบรวมรายละเอียดที่มากขึ้น โดยหวังว่าจะสามารถอธิบายคำถามที่น่าสนใจบางข้อจากโลกภายนอกในมุมมองของกลยุทธ์และการจัดการองค์กร เช่น:

เหตุใด Anthropic จึงตระหนักในปี 2021 ว่าการเขียนโค้ดอาจเป็นทิศทางที่สำคัญที่สุด?

ความแตกต่างด้านบุคลิกภาพระหว่างดาริโอและแซม ส่งผลให้เส้นทางกลยุทธ์ของทั้งสองบริษัทแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงได้อย่างไร?

เหตุใดอัตราการหมุนเวียนบุคลากรของ Anthropic จึงต่ำมาก?

ทำไมพนักงานเกือบทุกคนของ Anthropic ถึงชื่นชมวัฒนธรรมองค์กรนี้? และบริษัทรักษาวัฒนธรรมนี้ไว้ได้อย่างไรในระหว่างการขยายตัวอย่างรวดเร็ว?

01 ความสำคัญของการมีสมาธินั้นถูกมองข้ามไป

ประการแรก ในเชิงกลยุทธ์แล้ว OpenAI ดูเหมือนจะเป็นบริษัทที่ต้องการทุกอย่างมาโดยตลอด

ในแง่ของความสามารถด้านโมเดล OpenAI กำลังทุ่มเทความพยายามในด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเขียนโค้ด การให้เหตุผล มัลติโมดอล นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม ฯลฯ ในแง่ของผลิตภัณฑ์ Codex เว็บเบราว์เซอร์ หุ่นยนต์ แพลตฟอร์มสำหรับองค์กร ฮาร์ดแวร์อัจฉริยะ ชิป และศูนย์ข้อมูล ล้วนได้รับการพัฒนาไปพร้อมๆ กัน กล่าวกันว่าจำนวนโครงการภายใน OpenAI เคยมีมากถึงประมาณ 300 โครงการ

ในทางตรงกันข้าม Anthropic นั้นแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง มันเป็นเพียงบริษัทเดียวในบรรดาบริษัทใหญ่ทั้งสามที่ละทิ้งแนวคิดมัลติโมดอลตั้งแต่เนิ่นๆ และไม่เคยพูดถึงนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมหรือเน้นย้ำแนวคิดต่างๆ เช่น โมเดลการให้เหตุผล การเรียนรู้แบบเสริมแรง หรือการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง มันมุ่งเน้นไปที่การขยายขนาดโมเดลภาษาเพียงอย่างเดียว โดยเน้นที่การเขียนโค้ดเป็นทิศทางหลัก และเชี่ยวชาญในความสามารถที่สำคัญที่สุดก่อนเป็นอันดับแรก

สำหรับเหตุผลที่การเขียนโค้ดมีความสำคัญมากนั้น ปัจจุบันตลาดมีความเข้าใจชัดเจนในสามประเด็นหลักดังนี้:

การเขียนโค้ดคือเส้นทางสู่ทุกสิ่งทุกอย่าง งานส่วนใหญ่ในโลกดิจิทัลสามารถแสดงออกมาได้ผ่านโค้ด

การเขียนโค้ดเป็นความสามารถที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการเรียนรู้โมเดล เนื่องจากมีผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ชัดเจนและมีวงจรการตอบรับที่สั้น ทำให้ข้อมูลจากผู้ใช้สามารถนำกลับมาใช้ในการฝึกโมเดลได้ดียิ่งขึ้น

การเขียนโค้ดเป็นตัวเร่งหลักสำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำได้เข้าสู่กระบวนการเร่งความเร็วนี้แล้ว โดยการปรับปรุงโมเดลในปีนี้เกิดขึ้นเร็วกว่าปีที่ผ่านมา

ผลลัพธ์สุดท้ายยืนยันว่าการเขียนโค้ดเป็นทิศทางที่สำคัญที่สุดอย่างแท้จริง เหนือกว่าทุกสิ่งทุกอย่าง OpenAI เพิ่งตระหนักถึงเรื่องนี้ในเดือนมีนาคม จึงได้ตัดโครงการเสริมต่างๆ เช่น Sora ออกไป และยกระดับการเขียนโค้ดให้เป็นสิ่งสำคัญสูงสุดของบริษัท

Anthropic เลือกใช้รหัสได้อย่างแม่นยำได้อย่างไร?

เราสงสัยมาตลอดว่า Anthropic เลือกใช้รหัสได้อย่างแม่นยำตั้งแต่แรกได้อย่างไร? เมื่อย้อนรอยดูก็พบว่าส่วนหนึ่งเป็นเพราะวิสัยทัศน์และอีกส่วนหนึ่งเป็นเพราะโชค

การระดมทุนในช่วงแรกของ Anthropic ค่อนข้างท้าทาย ด้วยเงินทุนที่จำกัด บริษัทต้องก้าวไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกเขาจำเป็นต้องเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับสถานการณ์ในแนวดิ่งเพื่อพิสูจน์ว่าสามารถสร้างวงจรปิดเชิงพาณิชย์ได้ พวกเขาศึกษาอย่างจริงจังว่าหากเลือกได้เพียงทิศทางเดียว การเขียนโค้ดอาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด: ฝึกฝนโมเดลการเขียนโค้ดที่ดีขึ้นก่อน → ให้บริการแก่ลูกค้า → รวบรวมข้อมูลการใช้งานของลูกค้าในสภาพแวดล้อมทางวิศวกรรมจริง → ป้อนกลับเข้าสู่การฝึกฝนโมเดล ซึ่งอาจก่อให้เกิดวงจรหมุนเวียนได้

หัวหน้าฝ่ายการเติบโตของ Anthropic เคยกล่าวว่าเขาเคยเห็นเอกสารภายในที่เขียนโดยผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท ซึ่งอธิบายว่าทำไมพวกเขาควรให้ความสำคัญกับการเขียนโค้ด ประเด็นสำคัญคือเอกสารฉบับนี้ลงวันที่ไว้ในปี 2021 ซึ่งเป็นเวลานานก่อนที่ใครจะรู้ว่าโอกาสทางการตลาดที่แท้จริงสำหรับทิศทางนี้เป็นอย่างไร

อย่างไรก็ตาม สถานการณ์เปลี่ยนไปในภายหลัง การจัดหาเงินทุนราบรื่นขึ้น และบริษัทมีทรัพยากรมากขึ้น ดังนั้นจึงไม่มีการกล่าวถึงบรรทัดการเขียนโค้ดอีกต่อไป และพวกเขาก็หันไปสร้างฐานโมเดลที่ครอบคลุมมากขึ้น

จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นหลังจาก ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม Anthropic ตระหนักว่าฝั่ง C ถูก OpenAI ยึดครองไปแล้ว ดังนั้นจึงต้องเปลี่ยนสนามรบอย่างน่าเสียดาย (แต่เมื่อมองย้อนกลับไปแล้ว ถือว่าโชคดีมาก) และหันไปมุ่งเน้นที่ฝั่ง B แทน การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ครั้งนี้ยังคงเป็นไปอย่างระมัดระวังและอาศัยประสบการณ์ ไม่ใช่การเสี่ยงโชคอย่างไม่ยั้งคิด

ในระหว่างการฝึกอบรม Claude 3 นั้น Anthropic เริ่มเสริมสร้างความสามารถด้านการเขียนโค้ดอย่างมีสติ และได้รับการตอบรับที่ดีจากตลาดเกี่ยวกับ Sonnet 3.5 ต่อมา บริษัทได้เพิ่มการลงทุนในขณะที่แสวงหาการตรวจสอบความถูกต้อง โดยค่อยๆ เสริมสร้างความเชื่อมั่นในศักยภาพของการเขียนโค้ด ทั้งในแง่ของมูลค่าเชิงพาณิชย์และการเร่งการวิจัย ด้วยเหตุนี้ ทีมงานจึงเริ่มมุ่งเน้นไปที่เส้นทางนี้ โดยละทิ้งส่วน C-end อย่างสิ้นเชิง และไม่ทุ่มเทพลังงานให้กับมัลติโมดอลอีกด้วย

นอกเหนือจากการมุ่งเน้นทิศทางของตลาดแล้ว ยังควรกล่าวถึงความแน่วแน่ในแนวทางด้านเทคนิคด้วย ในช่วงสองปีที่ผ่านมา เสียงจากภายนอกโดยนักวิจัยชั้นนำได้กล่าวซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่ากฎการปรับขนาดได้ถึงทางตันแล้ว และผลตอบแทนส่วนเพิ่มของการฝึกฝนล่วงหน้าได้ถึงจุดสูงสุดแล้ว จากการสื่อสารของเรากับนักวิจัยต่างๆ พบว่า Anthropic เป็นห้องปฏิบัติการที่มีความมั่นใจในกฎการปรับขนาดมากที่สุด และได้ดำเนินการฝึกฝนล่วงหน้าและประมวลผลข้อมูลอย่างมั่นคงโดยไม่กระจายพลังงานไปยังกระบวนทัศน์ใหม่ๆ

เมื่อมองย้อนกลับไป นี่เป็นแนวทางที่ถูกต้องอย่างแท้จริง การพัฒนาความสามารถของคล็อดอย่างก้าวกระโดดส่วนใหญ่มาจากการลงทุนอย่างมั่นคงในการฝึกฝนเบื้องต้น

บุคลิกภาพของผู้ก่อตั้ง

แต่สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามอีกข้อหนึ่ง: เหตุใด Anthropic จึงตัดสินใจแลกเปลี่ยนอย่างเด็ดขาดในหลายทิศทางสำคัญและยังคงรักษาความสงบไว้ได้?

ประการแรก คือข้อจำกัดด้านทรัพยากร จำนวนเงินทุนที่ Anthropic ได้รับในอดีตนั้นมีเพียงประมาณหนึ่งในสามของ OpenAI เท่านั้น แต่หากมองให้ลึกลงไป ความแตกต่างเชิงกลยุทธ์ระหว่างสองบริษัทนี้ยังเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับบุคลิกและภูมิหลังของผู้ก่อตั้งอีกด้วย

บริษัท Anthropic มีผู้ร่วมก่อตั้งสี่คนที่เป็นผู้เขียนหลักของบทความเกี่ยวกับกฎการขยายขนาด (scaling laws) ตัวดาริโอเองเป็นหัวหน้าทีมวิจัยหลักของ GPT-3 และใช้เวลาสิบปีในแวดวง AI มาแล้ว ทำให้เขามีประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในด้าน AI ซึ่งทำให้เขากล้าตัดสินใจมากขึ้น นอกจากนี้ ดาริโอยังเป็นคนที่ไม่มีความกลัวพลาดโอกาส (FOMO) เลย เขายังถูกอธิบายว่าเป็นคนหลงตัวเองและดื้อรั้นเล็กน้อย แทบจะไม่ถูกโน้มน้าวด้วยฉันทามติของตลาดเลย

ในปี 2024 ในช่วงที่ Anthropic ยังไม่ประสบกับการเติบโตอย่างก้าวกระโดด เขาได้กล่าวบางสิ่งบางอย่างที่ผมเชื่อว่ามีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจบริษัทนี้:

"บทเรียนที่ลึกซึ้งที่สุดที่ผมได้เรียนรู้ในช่วงสิบปีที่ผ่านมาคือ ในตลาดจะมีสิ่งที่เรียกว่าฉันทามติอยู่เสมอ แต่หลังจากที่ได้เห็นฉันทามติเหล่านั้นพลิกผันไปในชั่วข้ามคืนหลายครั้ง ผมจึงเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับการเดิมพันของตัวเอง ผมไม่รู้ว่าเราถูกต้องหรือไม่ แต่พูดตามตรง แม้ว่าเราจะถูกต้องเพียง 50% ของเวลาทั้งหมด นั่นก็มีค่ามากแล้ว เพราะเรากำลังมอบสิ่งที่คนอื่นไม่มี"

นี่แตกต่างจากแซม อัลท์แมนมาก จากการพูดคุยกับคนใกล้ชิดของแซม เราพบว่า:

แซมได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในผู้ก่อตั้งที่มีความทะเยอทะยานมากที่สุดในซิลิคอนแวลลีย์ โดยต้องการทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น ประกอบกับประสบการณ์ด้านการลงทุนในอดีตจาก YC ทำให้เขาคุ้นเคยกับวิธีการ "ปลูกเมล็ดพันธุ์ในหลายๆ ที่และเดิมพันไปพร้อมๆ กัน" ซึ่งนำไปสู่การเติบโตของ OpenAI ในโครงการย่อยมากมาย

แซมไม่ได้มาจากพื้นฐานด้านเทคนิค ดังนั้นการตัดสินใจเกี่ยวกับทิศทางทางเทคนิคของเขาจึงไม่แข็งแกร่งเท่าแอนโทรปิก เขาจึงพึ่งพาให้ทีมผลักดันจากล่างขึ้นบนมากกว่า แซมใช้จุดแข็งของเขาในการบริหารจัดการทรัพยากรเพื่อสนับสนุนแต่ละทีม

ด้วยประสบการณ์ด้านการลงทุนในธุรกิจร่วมทุน ทำให้แซมชื่นชอบไอเดียแปลกใหม่ที่ก้าวล้ำเป็นพิเศษ ดังนั้น วัฒนธรรมของ OpenAI จึงให้คุณค่ากับการสร้างนวัตกรรมจากระดับ 0 ไปสู่ระดับ 1 แต่ไม่ได้ให้ความสำคัญกับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากระดับ 1 ไปสู่ระดับ 10 มากนัก ผลิตภัณฑ์หลายอย่าง เช่น Sora, Atlas Browser และ Voice Mode จึงขาดความต่อเนื่องและถูกทิ้งร้างหลังจากเปิดตัว

ทั้งแซมและมาร์ค เฉิน (หัวหน้าฝ่ายวิจัย) มีบุคลิกที่มักจะตอบรับเสมอและไม่ปฏิเสธ สำหรับโครงการเสริมต่างๆ ตราบใดที่ทีมทำงานอย่างขยันขันแข็ง ทรัพยากรก็จะยังคงได้รับการจัดสรรจากเบื้องบนอยู่ดี

เมื่อกำลังของ OpenAI ถูกแบ่งแยกด้วยโครงการย่อยต่างๆ Anthropic ก็สามารถได้เปรียบในสมรภูมิที่สำคัญที่สุดผ่านการแข่งขันเชิงกลยุทธ์

ความชาญฉลาดของกลยุทธ์อยู่ที่ “ความแยบยล”

การมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์ของ Anthropic ทำให้เราตระหนักว่าความสำคัญของการมุ่งเน้นนั้นถูกมองข้ามไป

ผมจำได้ว่าเคยฟังพอดแคสต์รายการหนึ่งเมื่อปีที่แล้ว ซึ่งมีเดวิด เซนรา ผู้ดำเนินรายการ Founders podcast เป็นแขกรับเชิญ ในช่วงแปดปีที่ผ่านมา เขาทำสิ่งเดียวแทบจะตลอดเวลา นั่นคือการศึกษาเรื่องราวของผู้ประกอบการที่ประสบความสำเร็จในแต่ละสัปดาห์ เมื่อถูกถามว่าแก่นแท้ของประสบการณ์การเป็นผู้ประกอบการทั้งหมดที่กลั่นกรองมาจากชีวประวัติกว่า 400 เรื่องที่เขาอ่านคืออะไร เขาตอบว่า: การมุ่งเน้น

ผู้ประกอบการที่ประสบความสำเร็จมักไม่ใช่คนที่เรียนเก่งรอบด้าน แต่เป็นคนที่หมกมุ่นอยู่กับสิ่งใดสิ่งหนึ่งอย่างมาก พวกเขาจะระบุตัวแปรหนึ่งหรือสองอย่างที่สำคัญที่สุดสำหรับตนเอง เช่น การกำหนดราคาของ Costco ประสบการณ์การออกแบบของ Apple หรืออัลกอริทึมการแนะนำและวงล้อข้อมูลของ ByteDance แล้วผลักดันตัวแปรเหล่านั้นไปจนถึงขีดสุด แม้กระทั่งถึงขั้นที่ดูไร้สาระสำหรับคู่แข่ง

ควรชี้แจงให้ชัดเจนว่า หลายคนคิดว่าตนเองมีสมาธิ แต่แท้จริงแล้วพวกเขาไม่เข้าใจความหมายและต้นทุนของการมีสมาธิ สมาธิที่ว่านี้โดยพื้นฐานแล้วแบ่งออกเป็นสองระดับ:

การตัดสินใจ: รู้ว่าอะไรสำคัญที่สุดและกล้าที่จะเสียสละทุกสิ่งทุกอย่างที่เหลือ

แรงกดดัน: ความสามารถในการทุ่มทรัพยากรจำนวนมหาศาลเพื่อเจาะเข้าไปในองค์ประกอบสำคัญ

ประเด็นแรกเป็นเรื่องของการรับรู้ ในขณะที่ประเด็นหลังเป็นเรื่องของเจตจำนง ทั้งสองประเด็นล้วนขาดไม่ได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อ Google ก่อตั้งขึ้น ความเห็นส่วนใหญ่ในอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตคืออนาคตเป็นของ "พอร์ทัล" บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Yahoo ต่างพากันเติมฟีเจอร์ต่างๆ ลงในหน้าแรกมากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ว่าจะเป็นข่าวสาร สภาพอากาศ การช้อปปิ้ง เกม ดูดวง... ทุกฟีเจอร์ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือ "เพิ่มมูลค่าการโฆษณา" แต่ Google เชื่อว่าเมื่อข้อมูลเพิ่มมากขึ้น ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีพอร์ทัลที่ใหญ่ขึ้น แต่ต้องการความสามารถในการค้นหาคำตอบที่เกี่ยวข้องที่สุดได้ทันที

ดังนั้น ในขณะที่บริษัทอื่นต้องการให้ผู้ใช้ใช้เวลาอยู่บนเว็บไซต์นานขึ้น Google กลับต้องการให้ผู้ใช้จากไปเร็วขึ้น ในเวลานั้น หน้าแรกของ Google นั้นเรียบง่ายเป็นพิเศษ มีเพียงช่องค้นหาเท่านั้น รูปแบบธุรกิจของ Google ก็มุ่งเน้นไปในทิศทางเดียวกัน ในขณะที่ Yahoo มีวิธีการสร้างรายได้มากมายหลายสิบวิธี Google กลับทุ่มเทความพยายามทั้งหมดไปกับการ "ประมูลคำค้นหา" โดยใช้เวลาเกือบสิบปีก่อนที่จะพิจารณาอย่างจริงจังถึงธุรกิจด้านที่สอง

จนถึงทุกวันนี้ หนึ่งในหลักการของ Google ก็คือ "การทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งให้ดีเยี่ยมจริงๆ นั้นดีที่สุด"

หัวใจสำคัญของกลยุทธ์ไม่ใช่การระบุให้ชัดเจนว่าคุณต้องการเลือกอะไร แต่เป็นการระบุให้ชัดเจนว่าคุณต้องการละทิ้งอะไร ผมเชื่อว่าคนส่วนใหญ่ไม่ค่อยพูดว่า "ไม่" มากพอ

02 วัฒนธรรมคือสูตรลับที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

สิ่งที่โดดเด่นที่สุดของ Anthropic อาจไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นวัฒนธรรมองค์กร ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา ท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือดเพื่อแย่งชิงบุคลากรด้าน AI อัตราการลาออกของบุคลากรใน Anthropic นั้นต่ำกว่าห้องปฏิบัติการ AI อื่นๆ อย่างมาก

แผนภูมิสองแผนภูมิต่อไปนี้สรุปข้อมูลการเคลื่อนย้ายบุคลากรที่มีความสามารถตั้งแต่ปี 2021 ถึง 2023 แผนภูมิแรกแสดงสัดส่วนการเปลี่ยนงานระหว่างห้องปฏิบัติการ AI ต่างๆ และเราจะเห็นได้ว่า:

ในทุกๆ 10.6 คนที่ย้ายจาก DeepMind ไปใช้ Anthropic จะมีเพียง 1 คนเท่านั้นที่กลับไปใช้ DeepMind อีกครั้ง

สำหรับทุกๆ 8.2 คนที่ย้ายจาก OpenAI ไปใช้ Anthropic จะมีเพียง 1 คนเท่านั้นที่กลับไปใช้ OpenAI อีกครั้ง

แผนภูมิที่สองแสดงสัดส่วนของพนักงานที่ยังคงทำงานกับบริษัทหลังจากเข้าร่วมงานไปแล้วสองปี อัตราการรักษาบุคลากรของ Anthropic อยู่ที่ 80% ซึ่งสูงที่สุดในบรรดาห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำในขณะนั้น สูงกว่า DeepMind เล็กน้อยที่ 78% ในฐานะบริษัทที่ก่อตั้งใหม่และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว Anthropic สามารถบรรลุอัตราการรักษาบุคลากรที่สูงกว่า DeepMind ซึ่งเป็นบริษัทที่ก่อตั้งมานานแล้ว ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่าย ในทางตรงกันข้าม OpenAI มีเพียง 67% เท่านั้น

เป็นที่น่าสังเกตว่าข้อมูลนี้ถูกรวบรวมในช่วงที่ OpenAI กำลังรุ่งเรืองที่สุด และ Anthropic ยังไม่ถือกำเนิดขึ้น หากเราดูข่าวล่าสุดในช่วงสองปีที่ผ่านมา ความสามารถในการดึงดูดบุคลากรที่มีความสามารถและความมั่นคงของ Anthropic ก็ยิ่งชัดเจนขึ้น ตัวอย่างเช่น โพสต์ยอดนิยมบน Twitter เมื่อเร็วๆ นี้เน้นย้ำว่า CTO หลายคนจากบริษัทชั้นนำยินดีที่จะย้ายไปทำงานที่ Anthropic ในตำแหน่งพนักงานด้านเทคนิคทั่วไป (เช่น MTS สมาชิกทีมงานด้านเทคนิค)

เหตุผลสำคัญที่สุดสำหรับเรื่องนี้มักถูกยกให้เป็นเรื่องวัฒนธรรมองค์กรของแอนโทรปิก หากคุณลองดูพอดแคสต์ที่สมาชิกของแอนโทรปิกบันทึกไว้ เกือบทุกคนจะพูดถึงวัฒนธรรมของแอนโทรปิก โดยบางคนถึงกับมองว่าวัฒนธรรมที่คล้ายลัทธินี้เป็นเคล็ดลับความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของแอนโทรปิกเลยทีเดียว

"ผมเชื่ออย่างแท้จริงว่าวัฒนธรรมคืออาวุธลับของแอนโทรปิก มันคือสินทรัพย์ที่แข็งแกร่งที่สุดและหาที่เปรียบไม่ได้ นี่ไม่ใช่สิ่งที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ ผู้นำได้ลงทุนอย่างมากในเรื่องนี้"

------ อามอล อาวาซาเร ผู้นำด้านการเติบโตของมนุษย์

หากคุณไม่พิจารณาประเด็นนี้อย่างตั้งใจ คุณอาจไม่ทันสังเกตเห็น เพราะเมื่อผู้คนพูดถึงวัฒนธรรมหรือค่านิยม มักจะฟังดูคลุมเครือ เหมือนเป็นเพียงแค่คำขวัญ แต่เมื่อคุณนำข้อมูลจากประสบการณ์ตรงและการสัมภาษณ์สาธารณะมาประกอบกัน คุณจะพบว่ามันชัดเจนมากทีเดียว

ลักษณะสามประการของมนุษยนิยม

หากเราวิเคราะห์ลงรายละเอียด จะพบว่าลักษณะเด่นสามประการที่ทำให้ Anthropic แตกต่างจากห้องปฏิบัติการ AI อื่นๆ ได้แก่:

มุ่งเน้นภารกิจ

พันธกิจของ Anthropic คือ "การทำให้มั่นใจว่าโลกสามารถก้าวผ่านช่วงเปลี่ยนผ่านไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เปลี่ยนแปลงโลกได้อย่างปลอดภัย" ซึ่งหมายความว่าทุกอย่างมุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัยเป็นหลัก

หลายบริษัทอ้างว่าตนเองมีพันธกิจที่ชัดเจน แต่ความจริงจังของ Anthropic ในเรื่องนี้สูงถึงระดับที่ค่อนข้างศักดิ์สิทธิ์ มันเป็นห้องปฏิบัติการบุกเบิกที่มีภาพลักษณ์ทางศีลธรรมที่แข็งแกร่ง: มันเชื่ออย่างแท้จริงว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) สามารถช่วยโลกได้ และเชื่ออย่างแท้จริงว่า AGI ก็สามารถทำลายโลกได้เช่นกัน และมันพยายามนำพาผู้คนให้เดินบนเส้นทางที่แคบและสมดุลระหว่างสองความเป็นจริงนี้

บอริส เชอร์นี หัวหน้าของโคลด โค้ด เคยกล่าวไว้ว่า "ที่แอนโทรปิก หากคุณถามใครสักคนในทางเดินแบบสุ่มว่า 'คุณมาอยู่ที่นี่ทำไม?' คำตอบที่ได้จะเป็นเรื่องความปลอดภัยเสมอ"

เขาและแคท วู ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ต่างก็ลาออกจาก Anthropic ไปทำงานที่ Cursor เมื่อปีที่แล้ว แต่กลับมาทำงานที่ Anthropic ภายในสองสัปดาห์ เพราะรู้สึกคิดถึงบรรยากาศทางวัฒนธรรมภายใน Anthropic อย่างมาก ความรู้สึกที่ทุกคนมุ่งมั่นเพื่อภารกิจที่ยิ่งใหญ่กว่า บางคนที่เคยสงสัยเกี่ยวกับเรื่องนี้ก่อนเข้าร่วม Anthropic พบว่า "ว้าว บรรยากาศภายในจริงจังกว่าที่คนภายนอกพูดกันเสียอีก"

มีแม้กระทั่งพนักงานรุ่นแรกๆ ที่กล่าวในการประชุมใหญ่ว่า หากแอนโทรปิกประสบความสำเร็จในภารกิจ แต่บริษัทเองล้มเหลว นั่นก็ยังถือเป็นผลลัพธ์ที่ดี คำกล่าวนี้อธิบายอะไรหลายอย่างเกี่ยวกับแอนโทรปิกได้เป็นอย่างดี

ในตรรกะของบริษัทส่วนใหญ่ ความสำเร็จทางการค้าเป็นสิ่งสำคัญที่สุดเสมอ และพันธกิจเป็นเพียงส่วนประกอบเสริม แต่สิ่งที่พิเศษที่สุดเกี่ยวกับ Anthropic คือ มีกลุ่มคนภายในบริษัทที่ให้ความสำคัญกับพันธกิจมากกว่าการอยู่รอดของบริษัท หากเราพิจารณาสิ่งที่ Anthropic ทำจริง ๆ ก็จะพบว่าสอดคล้องกับหลักการนี้เช่นกัน เช่น โครงสร้างการกำกับดูแลที่ออกแบบโดยคำนึงถึงความไว้วางใจที่ไม่แสวงหาผลกำไร การวิจัยเกี่ยวกับความสามารถในการอธิบาย การลงทุนด้านความปลอดภัยต่าง ๆ รวมถึงความเต็มใจที่จะสละสัญญา 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐกับกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ เนื่องจากความขัดแย้งด้านคุณค่า เป็นต้น ซึ่งผมจะไม่กล่าวถึงในรายละเอียดที่นี่

ไว้ใจสูง อัตตาต่ำ

เมื่อเราติดต่อสื่อสารกับห้องปฏิบัติการชั้นนำอื่นๆ เรามักได้ยินเรื่องการเมืองภายในและความขัดแย้งต่างๆ แต่ Anthropic ไม่มีปัญหาเหล่านี้ ตรงกันข้าม ทุกคนที่นี่มีความสามัคคีและพร้อมช่วยเหลือซึ่งกันและกัน

สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคือ Frontier AI เป็นสถานที่ที่วัฒนธรรมดาราและการแย่งชิงทรัพยากรสามารถเกิดขึ้นได้ง่าย นักวิจัย AI เป็นกลุ่มคนที่ฉลาดที่สุดและมีอัตตาสูงที่สุดในโลก พวกเขาจึงมักแสวงหาแนวทางแก้ไขที่แตกต่าง สร้างกลุ่มของตนเอง และสร้างชื่อเสียง แต่เนื่องจากทรัพยากรมีจำกัด ความขัดแย้งระหว่างแผนกจึงมักเกิดขึ้น

แดเนียล ฟรีแมน ผู้ที่ย้ายจาก Google มาทำงานที่ Anthropic กล่าวว่า บริษัทรูปแบบอื่นๆ ภายในองค์กรนั้นต่างเหมือนอาณาจักรส่วนตัวที่ต่างคนต่างจัดการเรื่องของตัวเองและแข่งขันกันอย่างลับๆ แต่เขา "ไม่เคยรู้สึกแบบนั้นเลยที่ Anthropic"

ราหุล ปาทิล อดีต CTO ของ Stripe กล่าวหลังจากเข้าร่วมงานกับ Anthropic เมื่อฤดูใบไม้ร่วงที่ผ่านมาว่า สิ่งที่ทำให้เขาประทับใจมากที่สุดคือวัฒนธรรมของที่นี่ เป็นเรื่องยากที่จะจินตนาการว่ากลุ่มคนฉลาดเหล่านี้จะสามารถถ่อมตัวได้มากขนาดนี้ เขายกตัวอย่างว่า หากบริษัทบอกคุณในวันพรุ่งนี้ว่าตำแหน่งที่ดีที่สุดสำหรับคุณไม่ใช่การเป็นผู้บริหารต่อไป แต่เป็นการเป็น IC (Individual Contributor) เพราะนั่นจะเป็นการมีส่วนร่วมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของคุณต่อภารกิจของบริษัท คุณจะเต็มใจหรือไม่? เขาเชื่อว่า 100% ของคนใน Anthropic จะทำเช่นนั้นโดยปราศจากความเห็นแก่ตัว

พื้นฐานด้านมนุษยศาสตร์ที่แข็งแกร่ง

นักเขียนจากนิตยสาร The New Yorker ใช้เวลาหลายเดือนติดตามชีวิตใน Anthropic อย่างใกล้ชิด และได้เขียนคำอธิบายที่น่าสนใจสองประการเกี่ยวกับผู้คนในนั้น:

พวกนอกคอกที่รักหนังสือ

ดูเหมือนว่าพนักงานของ Anthropic จำนวนมากจะเป็นลูกหลานของนักเขียนนวนิยายหรือกวี

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ผู้คนที่นี่ไม่ได้มีลักษณะเหมือนชนชั้นสูงในซิลิคอนแวลลีย์ทั่วไป หรือภาพลักษณ์ดั้งเดิมของคนเนิร์ดด้านเทคโนโลยี พวกเขามีความเป็นคนรักการอ่าน มีความเป็นเนิร์ด และมีความเป็นอุดมคติอยู่บ้าง หลายคนให้ความรู้สึกว่าเติบโตมาในครอบครัวของนักเขียนและกวี

สิ่งนี้สามารถเห็นได้ในระดับหนึ่งจากการตั้งชื่อรุ่นของ Claude: Haiku, Sonnet, Opus ซึ่งสอดคล้องกับบทกวีไฮกุที่กระชับ บทกวีซอนเน็ตของเชกสเปียร์ และวรรณกรรมคลาสสิกขนาดใหญ่ ในทางตรงกันข้าม GPT-4 / 4o / o1 ของ OpenAI ตั้งชื่อตามหมายเลขทางวิศวกรรม และ Gemini Ultra / Pro / Flash ของ Google ตั้งชื่อตามกลุ่มผลิตภัณฑ์คลาสสิก นี่แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างได้บ้าง

บอริส หัวหน้าของ Claude Code ยังได้แบ่งปันรายละเอียดที่น่าสนใจในพอดแคสต์อีกด้วย: ในมื้อเที่ยงแรกของเขาที่ Anthropic เขาได้พูดถึงหนังสือที่ไม่ค่อยมีคนรู้จักเล่มหนึ่งของเกร็ก อีแกน นักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์แนวฮาร์ดไซไฟ หนังสือเล่มนั้นไม่ค่อยมีคนรู้จักขนาดไหน? เขาไม่เคยเจอใครที่เคยอ่านมาก่อนเลย เขาพูดถึงเนื้อเรื่องบางส่วนจากหนังสือเล่มนั้นอย่างไม่ตั้งใจ และที่น่าประหลาดใจคือ ทุกคนที่โต๊ะต่างก็เข้าใจตรงกัน

สิ่งนี้ทำให้เขารู้สึกตกใจอย่างมากและทำให้เขารู้สึกว่าเขามาถูกที่แล้ว บรรดาคนรักหนังสือและนิยายวิทยาศาสตร์มักมีความห่วงใยในด้านมนุษยธรรมและความรับผิดชอบทางประวัติศาสตร์อย่างมาก รวมถึงมีทักษะการใช้เหตุผลที่ดีกว่าเกี่ยวกับปรากฏการณ์ผีเสื้อขยับปีก ความเห็นพ้องต้องกันบนพื้นฐานของความสนใจในการอ่านนี้ทำให้เขามั่นใจว่านี่อาจเป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการผลักดันขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์

วัฒนธรรมถูกทำให้เป็นระบบสถาบันได้อย่างไร

คำถามต่อไปคือ วัฒนธรรมที่บริสุทธิ์และเกือบจะเหมือนลัทธินี้จะคงอยู่ได้อย่างไร?

ท้ายที่สุดแล้ว Anthropic ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการ AI ขนาดเล็กอีกต่อไป แต่เป็นบริษัทขนาดใหญ่ที่มีพนักงาน 3,000 คน และสามารถรักษาความเข้มข้นทางวัฒนธรรมไว้ได้ในขณะที่ขยายตัวในอัตราที่เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์

ในเรื่องนี้ ดาริโอระบุโดยตรงว่า เขาอาจใช้เวลาประมาณ 1/3 ถึง 40% ของเวลาทำงานไปกับการดูแลให้วัฒนธรรมองค์กรของ Anthropic นั้นดี แม้ว่าจะมีภารกิจมากมายที่ต้องจัดการในด้านเทคโนโลยี ผลิตภัณฑ์ การเงิน และความสัมพันธ์ทางธุรกิจและการเมือง แต่เขาก็เชื่อว่างานที่มีผลกระทบสูงที่สุดคือการทำให้ Anthropic เป็นสถานที่ที่คนเก่งอยากมาทำงานด้วย เนื่องจากมีความสามัคคีกันสูง

ในแง่ของแนวปฏิบัติเฉพาะ มีหลายประเด็นดังนี้:

มาตรฐานการสรรหาบุคลากรพิเศษ

วิธีการจ้างงานของ Anthropic แตกต่างจากห้องปฏิบัติการ AI หลายแห่ง

ในด้านการคัดเลือกบุคลากรนั้น แตกต่างจากบริษัทส่วนใหญ่ที่แข่งขันกันเพื่อดึงตัวคนที่มีชื่อเสียง Anthropic กลับชอบจ้างคนที่ยังไม่เป็นที่รู้จักมากนัก พวกเขาให้ความสำคัญกับหลักฐานแสดงความสามารถโดยตรงมากกว่าชื่อเสียงภายนอก เช่น "คุณเคยทำการวิจัยอิสระ เขียนบล็อกที่ให้ข้อมูลเชิงลึก หรือมีส่วนร่วมอย่างสำคัญในชุมชนโอเพนซอร์สหรือไม่" เป็นต้น

ในทางกลับกัน Anthropic มีกระบวนการคัดกรองด้านวัฒนธรรมที่เข้มงวดมาก พวกเขามีรอบสัมภาษณ์เฉพาะด้านวัฒนธรรม โดยถามคำถามเกี่ยวกับสถานการณ์จำลอง 15-20 ข้อภายในหนึ่งชั่วโมง โดยอิงจากคำถามสัมภาษณ์ที่เผยแพร่ทางออนไลน์ พวกเขาจะเน้นไปที่สามประเด็นหลัก:

คุณให้ความสำคัญกับภารกิจด้านความปลอดภัยจริง ๆ หรือไม่? คำถามคัดกรองทั่วไปคือ: หากบริษัท Anthropic ตัดสินใจไม่วางจำหน่ายรุ่นใดรุ่นหนึ่งเพราะไม่สามารถรับประกันความปลอดภัยได้ คุณยินดีที่จะยอมรับให้หุ้นของคุณลดลงเหลือศูนย์หรือไม่?

คุณเป็นคนดี มีอีโก้ต่ำหรือไม่? ซึ่งรวมถึงความใจดี ความเห็นอกเห็นใจ ทักษะการเข้าสังคม และความสามารถในการยอมรับความไม่รู้และความผิดพลาดของตนเอง

คุณรับมือกับความซับซ้อนได้หรือไม่? ปัญหาหลายอย่างที่เกิดขึ้นภายในบริษัท Anthropic นั้นมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้มาก จึงให้ความสำคัญกับทักษะการคิดอย่างเป็นระบบและความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับผลกระทบในลำดับที่สองของการตัดสินใจ และผลกระทบของการตัดสินใจหนึ่งต่อด้านอื่นๆ

พวกเขาใช้เวลามากในการ "คัดกรองย้อนกลับ" ในกระบวนการสรรหา ซึ่งทำให้พวกเขาพลาดโอกาสที่จะได้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับท็อป 10 หลายคน ราหุล ปาทิล กล่าวว่าก่อนที่จะเข้าร่วมงานกับ Anthropic เขาได้พูดคุยกับ CTO ของ Anthropic ในขณะนั้นเป็นเวลานาน CTO คนนั้นไม่เพียงแต่ไม่ชักชวนให้เขาเข้าร่วมงาน แต่ยังใช้เวลาสองถึงสามสัปดาห์ในการอธิบายว่าทำไมเขาไม่ควรเข้าร่วม Anthropic พร้อมทั้งให้คำแนะนำอย่างสุภาพว่า หากเขาไม่สอดคล้องกับวัฒนธรรมและพันธกิจของบริษัทอย่างแท้จริง การมาทำงานที่นี่ก็ไม่คุ้มค่า

ดังนั้น หลักการคัดเลือกบุคลากรของ Anthropic จึงไม่เคยเน้นการดึงคนเก่งที่สุดเข้ามาให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แต่เน้นการคัดกรองผู้สมัครที่ไม่เหมาะสมออกไปตั้งแต่เนิ่นๆ "เราเก่งมากในการคัดกรองคนที่เข้ามาเพราะเงินและชื่อเสียง"

ในทางตรงกันข้าม OpenAI หลังจากเติบโตขึ้น ก็ไม่ได้ทำการสัมภาษณ์เพื่อประเมินวัฒนธรรมองค์กรโดยเฉพาะอีกต่อไป ซึ่งมีรายงานว่านำไปสู่ปัญหาด้านการจัดการบางประการ เรื่องนี้เห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษในช่วงที่ Meta กำลังรับสมัครพนักงานจำนวนมากเมื่อเร็วๆ นี้ เมื่อเผชิญกับข้อเสนอเงินเดือนที่สูงเกินจริงของ Meta การตอบสนองของ OpenAI จึงเป็นไปตามมาตรฐานตลาดทั่วไป คือ การเสนอข้อเสนอโต้กลับ โบนัสเพื่อรักษาพนักงาน และการยกเลิกเงื่อนไขการได้รับหุ้นของพนักงานใหม่เพื่อเร่งการได้รับหุ้น ส่วนการตอบสนองของ Anthropic นั้นเป็นไปตามแบบฉบับของ Anthropic พวกเขาบอกกับพนักงานว่าพวกเขามาที่นี่เพื่อภารกิจหลัก ไม่ใช่เพื่อขึ้นราคาในการประมูลภายนอกอย่างต่อเนื่อง พวกเขาจะไม่เสนอเงินเดือนให้คุณสูงกว่าเพื่อนร่วมงานที่มีคุณสมบัติเท่าเทียมกันถึงสิบเท่าเพียงเพราะมาร์ค ซักเกอร์เบิร์กบังเอิญมาเห็นคุณ นั่นไม่ยุติธรรม และถ้าคุณอยากลาออกก็ลาออกไปได้เลย

ผลลัพธ์สุดท้ายของสถานการณ์นี้ก็บ่งบอกอะไรหลายอย่างเช่นกัน มีรายงานว่า OpenAI สูญเสียพนักงานไปหลายสิบคน ในขณะที่ Anthropic สูญเสียไปเพียง 2 คน และทั้งสองคนนั้นทำงานที่ Meta มาแล้ว 6 และ 11 ปีตามลำดับ

วัฒนธรรมแห่งการแบ่งปันบริบท

บริษัท Anthropic มีความโปร่งใสในการเปิดเผยข้อมูลภายในสูงมาก

ประการแรก ดาริโอเองเป็นผู้ให้ความหมายอย่างกระตือรือร้น บ่อยครั้ง และซ้ำแล้วซ้ำเล่า เขาจัดประชุมร่วมกับพนักงานทุกคนในบริษัทเป็นประจำ โดยอาจจัดถึงสัปดาห์ละครั้ง เรียกว่า การประชุมแสวงหาวิสัยทัศน์ของดาริโอ (แม้แต่ตัวดาริโอเองก็ยังล้อเล่นว่าชื่อนี้ฟังดูเหมือนเป็นการเผยแพร่ศาสนาอย่างชัดเจนเกินไป ฟังดูเหมือนเขาไปภูเขาแล้วได้แรงบันดาลใจอะไรบางอย่าง) เขาจะยืนอยู่หน้าพนักงานทั้งบริษัทเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมง โดยปกติจะมีเอกสารประกอบประมาณสามถึงสี่หน้า พูดคุยเกี่ยวกับทุกเรื่องตั้งแต่ทิศทางของบริษัทและกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม จากนั้นก็ตอบคำถามทันที

พนักงานภายในหลายคนกล่าวว่าเขาพูดจาตรงไปตรงมาและซื่อสัตย์มาก "ดาริโอเป็นคนที่ตรงไปตรงมาที่สุดเท่าที่ฉันเคยเจอมา เขาไม่ได้พูดจาแบบคิดมาก แต่พูดในสิ่งที่เขาคิดออกมาตรงๆ"

นอกจากการประชุมร่วมกับพนักงานทุกคนแล้ว เขายังเขียนข้อความต่างๆ ลงในช่อง Slack ของเขาเป็นประจำ โดยไม่มีการตกแต่งใดๆ บันทึกความคิดของเขา เช่น สิ่งที่เกิดขึ้นในบริษัทเมื่อเร็วๆ นี้ สิ่งที่เขากังวล และมุมมองของเขาต่อประเด็นต่างๆ ที่ทุกคนเกี่ยวข้อง วัฒนธรรมแบบนี้ทำให้ทุกคนในบริษัทรู้ว่าการตัดสินใจเกิดขึ้นได้อย่างไร และควรให้ความสำคัญกับอะไรก่อน ดังนั้น ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา แต่ละบุคคลจึงสามารถตัดสินใจแบบกระจายอำนาจได้อย่างสม่ำเสมอ

ยิ่งไปกว่านั้น ความโปร่งใสนี้ไม่ใช่การส่งผ่านทางเดียว แต่สามารถถูกตั้งคำถามได้ บางคนอาจฟังสิ่งที่ดาริโอแบ่งปันในที่ประชุมใหญ่ รู้สึกไม่เห็นด้วย และไปที่ช่องบันทึกของดาริโอโดยตรงเพื่อบอกว่า "ฉันไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของคุณ" จากนั้นก็เริ่มการถกเถียงกันในทันที การท้าทายความเป็นผู้นำในที่สาธารณะนั้นได้รับการสนับสนุน

ยิ่งไปกว่านั้น วัฒนธรรมการเขียนนี้ไม่ได้เป็นของดาริโอเพียงคนเดียว แต่เป็นกลไกการคิดที่เกี่ยวข้องกับทุกคน พนักงานหลายคนใน Anthropic มีช่องบันทึกส่วนตัวคล้ายกับฟีด Twitter ส่วนตัว บันทึกสิ่งที่พวกเขากำลังคิด ทำ และความคืบหน้าในแต่ละช่วงเวลา คนอื่นๆ สามารถสมัครรับข้อมูล สังเกต หรือเข้าร่วมการสนทนาได้ พนักงานหลายคนแสดงความคิดเห็นว่าพวกเขาชอบวัฒนธรรมการเขียนของบริษัทมาก Slack เป็นขุมทรัพย์ขนาดใหญ่ที่สิ่งต่างๆ มากมายเกิดขึ้น

ดังนั้น ดูเหมือนว่า Anthropic ได้สร้างพื้นฐานความสอดคล้องที่ดีมากภายในบริษัท ซึ่งโครงการ มุมมอง และความคิดของทุกคนมีความโปร่งใสและยืดหยุ่นเพียงพอ โดยบางคนถึงกับเสียใจที่ข้อมูลทางการเงินมีความโปร่งใสมากเกินไป

(อย่างไรก็ตาม ในทางตรงกันข้าม การรักษาความลับทางเทคนิคกลับเข้มงวดมาก มีคนกล่าวว่าบางทีมถึงกับแยกตัวออกไปโดยเจตนาและไม่ค่อยได้กินข้าวด้วยกัน ผลที่ตามมาคือ นักวิจัยบางคนจากบริษัทอื่นแสดงความเสียใจที่องค์ความรู้สำคัญทั้งหมดกระจัดกระจายอยู่ในความคิดของคนหลายๆ คน ทำให้ไม่สามารถรวบรวมภาพรวมทั้งหมดได้โดยการดึงตัวบุคคลเพียงไม่กี่คนมาร่วมงาน)

ผู้ก่อตั้งเจ็ดคนถือหุ้นเท่าๆ กัน โครงสร้างการก่อตั้งนี้จึงเป็นกลไกทางวัฒนธรรมอย่างหนึ่ง

โครงสร้างการก่อตั้งของ Anthropic มีการออกแบบที่ขัดกับสามัญสำนึกทางการค้า กล่าวคือ มีผู้ก่อตั้งเจ็ดคน และดาริโอตัดสินใจอย่างแน่วแน่ที่จะแบ่งหุ้นให้ทุกคนเท่าๆ กัน แทนที่จะเก็บส่วนแบ่งที่มากกว่าไว้สำหรับตัวเอง

ในเวลานั้น ทุกคนต่างแนะนำเขาว่านี่จะเป็นหายนะ มิเช่นนั้น การบริหารจะคลุมเครือ และแรงจูงใจจะไม่สอดคล้องกัน ทำให้บริษัทล่มสลายได้ง่ายเนื่องจากความขัดแย้งภายใน แต่ดาริโอเชื่อว่าบริษัทควรยึดมั่นในพันธกิจ ไม่ใช่ผู้ก่อตั้งคนใดคนหนึ่ง และการแบ่งหุ้นอย่างเท่าเทียมกันเป็นหลักฐานที่ชัดเจนที่สุดของปรัชญานี้

ผู้ร่วมก่อตั้งทั้งเจ็ดคนเคยทำงานร่วมกันมานานหลายปีและมีความไว้วางใจซึ่งกันและกันสูง การแบ่งหุ้นอย่างเท่าเทียมกันนั้นไม่ใช่เพียงแค่การออกแบบเพื่อสิทธิในการบริหารจัดการ แต่เป็นการแสดงถึงความมุ่งมั่น เป็นกลไกในการเผยแพร่วัฒนธรรม ผู้ร่วมก่อตั้งทั้งเจ็ดคนทำหน้าที่เสมือนศูนย์กลางการถ่ายทอดวัฒนธรรม 7 แห่ง โดยแต่ละคนถ่ายทอดคุณค่าไปยังกลุ่มเป้าหมายที่กว้างขึ้นในแนวทางที่แตกต่างกัน ด้วยวิธีนี้ แม้ว่าบริษัทจะขยายตัว ก็มีโอกาสน้อยที่จะทำให้วัฒนธรรมดั้งเดิมของบริษัทเจือจางลง

ในทางตรงกันข้าม ทีมผู้บริหารของ OpenAI กลับไม่มั่นคงอย่างมาก สมาชิกผู้ก่อตั้ง 11 คนได้ลาออกไปทีละคน เหลือเพียง Sam Altman, Greg Brockman และ Wojciech Zaremba เท่านั้นที่ยังคงอยู่ ทีมผู้บริหารที่ได้รับการแต่งตั้งใหม่ยิ่งไม่มั่นคงกว่าเดิม เพราะตั้งแต่ต้นปี 2026 หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ได้ลาพักร้อน หัวหน้าฝ่ายการตลาดลาออกด้วยเหตุผลด้านสุขภาพ หัวหน้าฝ่ายสื่อสารลาออก หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการถูกโยกย้ายไปตำแหน่งอื่น และหัวหน้าฝ่ายการเงินก็ถูกลดบทบาทลง...

เน้นย้ำความเป็นทีมเดียวกันอย่างมาก หลีกเลี่ยงการแบ่งฝักแบ่งฝ่าย

CTO ของ Anthropic เคยกล่าวไว้ในพอดแคสต์ว่า โดยรวมแล้วห้องปฏิบัติการ AI มีโครงสร้างแบบจากล่างขึ้นบนมากกว่าบริษัทแบบดั้งเดิม เป็นโครงสร้างองค์กรแบบพีระมิดกลับหัว ที่อำนาจและความคิดสร้างสรรค์ไหลจากล่างขึ้นบน

งานที่สำคัญที่สุดเกิดขึ้นในแนวหน้า เพราะบุคลากรในแนวหน้าอยู่ใกล้ชิดกับพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ของ AI มากที่สุด พวกเขาทำการทดลองทุกวันและมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งที่สุดว่าโมเดลสามารถทำอะไรได้บ้าง แนวคิดผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่มาจากบุคลากรในแนวหน้ามากกว่าที่จะมาจากแผนงานของผู้บริหาร

อย่างไรก็ตาม นี่ก็ก่อให้เกิดปัญหาเช่นกัน เมื่อการตัดสินใจกระจายอำนาจ ทีมแต่ละทีมสามารถยึดติดกับความเข้าใจปัญหาและคุณค่าของตนเองได้ง่าย จนกลายเป็นกลุ่มย่อยที่ขัดแย้งกันเอง

ความโดดเด่นของ Anthropic อยู่ที่การตระหนักรู้ตั้งแต่เนิ่นๆ ว่าเนื่องจากการตัดสินใจต้องกระจายอำนาจ จึงยิ่งสำคัญมากขึ้นที่จะต้องส่งเสริมความสามัคคีอย่างแข็งขัน ดาริโอไม่ต้องการให้ฝ่ายความปลอดภัยพูดแต่ว่าความปลอดภัยสำคัญที่สุด ในขณะที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์พูดแต่ว่าผลิตภัณฑ์สำคัญที่สุด แล้วผลักดันความขัดแย้งทั้งหมดไปให้ผู้บริหารระดับสูงแก้ไข หนึ่งในปรัชญาการจัดการหลักของเขาคือการกระจายภาระการตัดสินใจไปยังแต่ละบุคคล ทำให้ทุกคนได้รับมุมมองของผู้ก่อตั้ง และทุกคนมีส่วนร่วมในกระบวนการตัดสินใจครั้งใหญ่ในบทบาทของตนเอง

ดังนั้น พวกเขาจึงเน้นการทำงานเป็นทีมเดียว และออกแบบระบบต่างๆ เพื่อลดขอบเขตความรับผิดชอบ เช่น การไม่แยกแยะตำแหน่งที่ต่ำกว่าระดับผู้บริหาร การเรียกทุกคนว่าสมาชิกของทีมงานด้านเทคนิคอย่างเป็นเอกภาพ และการลดความสำคัญของคำจำกัดความของตัวตน เช่น "นักวิจัยกับวิศวกร" "อาวุโสกับจูเนียร์" "สถาปนิกกับผู้ปฏิบัติงาน" อย่างจงใจ

นี่เป็นสิ่งที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับ OpenAI ซึ่งมีวัฒนธรรมการวิจัยที่แข็งแกร่งกว่ามาโดยตลอด โดยมี "ลำดับชั้นของการดูถูกเหยียดหยาม" ที่ชัดเจนภายในองค์กร คือ นักวิจัย > วิศวกรวิจัย > วิศวกรซอฟต์แวร์ ผลที่ตามมาคือ ผลิตภัณฑ์มักถูกครอบงำโดยงานวิจัย ขาดการมีส่วนร่วมมากนัก และเมื่อเกิดความขัดแย้ง งานวิจัยก็ไม่เต็มใจที่จะร่วมมือกับฝ่ายผลิตภัณฑ์ด้วย

ในด้านการพัฒนานวัตกรรมผลิตภัณฑ์ OpenAI มีลักษณะเด่นอย่างหนึ่งคือการขับเคลื่อนโดยทีมวิจัย บ่อยครั้งที่ทีมวิจัยสร้างผลลัพธ์ใหม่ขึ้นมา และทีมผลิตภัณฑ์ก็ได้รับเพียงอีเมลและเริ่มมองหาสิ่งที่ต้องการใช้ทันที ในทางตรงกันข้าม ที่ Anthropic ทีมผลิตภัณฑ์และทีมสร้างแบบจำลองมีการบูรณาการอย่างใกล้ชิดมากขึ้น ทำให้ทีมผลิตภัณฑ์สามารถมีอิทธิพลและกำหนดความสามารถของแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นี่เป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้จุดแข็งของผลิตภัณฑ์ OpenAI ไม่แข็งแกร่งเท่า Anthropic

สองต้นกำเนิดของวัฒนธรรม

คำถามต่อไปคือ เหตุใด Anthropic จึงสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เป็นเอกลักษณ์เช่นนี้ขึ้นมา? อาจมองได้จากสองแง่มุม:

ข้อกำหนดของธุรกิจเอง

ฉันจำได้ว่าเมื่อสองปีก่อน ฉันได้ฟังการบรรยายจากผู้นำด้านทรัพยากรบุคคลของบริษัทชั้นนำแห่งหนึ่ง ซึ่งสร้างความประทับใจอย่างมากและทำให้ฉันคิดอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความหมายที่แท้จริงของวัฒนธรรมองค์กรเป็นครั้งแรก สาระสำคัญของวัฒนธรรมองค์กรคือ รูปแบบพฤติกรรมของพนักงานเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้บริษัทประสบความสำเร็จ

ดังนั้น หลักการข้อแรกของวัฒนธรรมองค์กรคือ ลักษณะของธุรกิจเป็นตัวกำหนดวัฒนธรรมองค์กร

ในการแข่งขันด้าน AI นั้น หัวใจสำคัญคือการเปิดโอกาสให้ "คนฉลาดทำงานหนัก" โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเขียนโค้ดและการจัดการระบบ อาจดูเหมือนเป็นการแข่งขันด้านความสามารถของโมเดลในแง่ผิวเผิน แต่ในระดับที่ลึกกว่านั้น มันคือการแข่งขันด้านความสามารถทางวิศวกรรม มันไม่ใช่ปัญหาที่อัจฉริยะเพียงไม่กี่คนจะแก้ได้ด้วยแรงบันดาลใจเพียงชั่วขณะ แต่เกี่ยวข้องกับงานวิศวกรรมระบบที่ซับซ้อน กระจัดกระจาย และละเอียดถี่ถ้วนมากมาย

อุปสรรคที่สำคัญที่สุดคือข้อมูล ข้อมูลการแชทในอดีตเป็นเพียงข้อมูลข้อความ แต่ข้อมูลการเขียนโค้ดและข้อมูลตัวแทนนั้นซับซ้อนกว่ามาก ไม่เพียงแต่รวมถึงบันทึกบทสนทนาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานต่างๆ การตั้งค่าสภาพแวดล้อม เส้นทางการดำเนินการ และระบบการประเมินและการตรวจสอบทั้งหมดด้วย

นี่เป็นงานที่ต้องใช้ความพยายามและสกปรกมาก ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำให้ถูกต้อง แต่ไม่ได้สร้างความภาคภูมิใจส่วนตัวเหมือนกับการตีพิมพ์บทความหรือการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่

จากข้อเสนอแนะที่เราได้รับจากนักวิจัยบางส่วน ปัญหาหลักประการหนึ่งของ OpenAI ในปัจจุบันคือ การที่องค์กรประสบปัญหาในการรวบรวมบุคลากรที่มีความสามารถสูงหลายร้อยคนให้ทำงานด้านข้อมูลและจัดการกับงานที่ยุ่งยากซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ OpenAI จ้างผู้ที่มีความสามารถโดดเด่นจากกลุ่มคนที่ถูกมองข้าม มีประวัติการทำงานที่ดีและมีความทะเยอทะยานสูง ทุกคนย่อมต้องการสร้างผลประโยชน์ของตนเอง และมีเพียงไม่กี่คนที่เต็มใจที่จะจัดการกับความยุ่งยากหรือกรอกข้อมูลให้ครบถ้วน

OpenAI ประสบความสำเร็จอย่างมากในอดีตเพราะได้เปรียบอย่างมากจากการค้นพบแนวคิดหลักๆ หลายอย่าง แต่ดังที่เหยา ซุนหยู กล่าวไว้ในการสัมภาษณ์ล่าสุดว่า "ยุคแห่งวีรบุรุษปัจเจกชนได้จบลงแล้ว" และ "AI ไม่จำเป็นต้องใช้พลังสมองมากนัก... คุณสมบัติที่สำคัญที่สุดคือความน่าเชื่อถือและความใส่ใจในรายละเอียด"

ณ จุดนี้ เป็นที่ชัดเจนว่าการที่ Anthropic ไม่เห็นแก่ตัว มีความสามัคคีอย่างแข็งแกร่ง และมุ่งเน้นภารกิจ ช่วยเสริมข้อได้เปรียบของบริษัทได้อย่างมาก ว่ากันว่า Jared Kaplan ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ยังเป็นผู้นำทีมในการจัดการข้อมูลด้วยตนเองทุกวัน โดยมีการทำความสะอาดข้อมูลอย่างพิถีพิถันในแบบที่ไม่มีบริษัทใดเทียบได้

(นี่ก็เป็นคำอธิบายของปรากฏการณ์อย่างหนึ่ง: โมเดลของ OpenAI มีประสิทธิภาพสูงสุดในการแข่งขันเขียนโค้ด เนื่องจากงานเหล่านี้เป็นปัญหาเชิงวิจัยมากกว่า แต่ในงานที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนในชีวิตประจำวัน โมเดลของ OpenAI มักทำงานได้ไม่ดีเท่า Anthropic เนื่องจาก Anthropic เป็นปัญหาเชิงวิศวกรรมมากกว่า เกี่ยวข้องกับการทดสอบข้อมูล ระบบ และรายละเอียดการดำเนินการ)

ประวัติความเป็นมาของทีมผู้ก่อตั้ง

อาจกล่าวได้ว่าค่านิยมของบริษัทเป็นส่วนหนึ่งของค่านิยมของผู้ก่อตั้ง แต่ที่ถูกต้องกว่านั้นคือ ค่านิยมของผู้ก่อตั้งมักมาจากสองแหล่ง คือ ส่วนหนึ่งคือสิ่งที่ผู้ก่อตั้งเชื่อมาตั้งแต่แรก และอีกส่วนหนึ่งคือสิ่งที่พวกเขาเคยรังเกียจอย่างยิ่งในอดีต

อย่างแรกกำหนดว่าคุณอยากเป็นอะไร ในขณะที่อย่างหลังกำหนดว่าคุณไม่อยากเป็นอะไรอย่างแน่นอน

Anthropic มีทั้งสองอย่างอย่างชัดเจน และพลังในการกำหนดรูปแบบของอย่างหลังอาจยิ่งใหญ่กว่าอย่างแรก เราสามารถพิจารณาจากประสบการณ์ของดาริโออย่างง่ายๆ ได้:

ดาริโอได้พบกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ครั้งแรกที่ห้องปฏิบัติการ AI ของ Baidu ซึ่งเขาได้สังเกตเห็นกฎการปรับขนาดเป็นครั้งแรก และค่อยๆ กลายเป็นผู้เชื่อมั่นในกฎการปรับขนาดอย่างแน่วแน่

ต่อมา ดาริโอได้เข้าร่วมงานกับ OpenAI ซึ่งเขาได้มีส่วนร่วมอย่างมากในการพัฒนาซีรี่ส์ GPT OpenAI เคยจัดสรรพลังการประมวลผลทั้งหมดของบริษัทถึง 50%-60% ให้กับเขา ทำให้เขาสามารถเป็นผู้นำโครงการ GPT-3 ได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากดาริโอเป็นคนที่มีค่านิยมและความคิดเห็นส่วนตัวที่แตกต่าง ทำให้เกิดความแตกต่างในปรัชญาองค์กรระหว่างเขากับคนอื่นๆ ใน OpenAI

ตัวอย่างเช่น เกร็ก บร็อคแมน เคยเสนอแนวคิดที่น่าตกใจอย่างหนึ่ง คือ ในอนาคต ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) อาจถูกขายให้กับประเทศมหาอำนาจนิวเคลียร์ในคณะมนตรีความมั่นคงแห่งสหประชาชาติ ดาริโอเกือบลาออกทันที เพราะสำหรับเขาแล้ว นี่ไม่ใช่แค่ความขัดแย้งทางการค้า แต่เป็นประเด็นพื้นฐานด้านค่านิยม

เส้นทางชีวิตของเกร็กและดาริโอแยกจากกันเมื่อเวลาผ่านไป โดยมีแซม อัลท์แมนอยู่ตรงกลางพยายามไกล่เกลี่ย แซมใช้ความสามารถที่แข็งแกร่งที่สุดอย่างหนึ่งของเขาในเวลานั้น นั่นคือการทำให้กลุ่มต่างๆ รู้สึกว่าเขาอยู่ข้างพวกเขา ในระยะสั้น นี่คือการรักษาสมดุล แต่ในระยะยาว มันคือการทำลายความไว้วางใจ ต่อมาทุกคนก็ตระหนักว่าสิ่งที่แซมสัญญากับดาริโอและสิ่งที่เขาสัญญากับเกร็กนั้นแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

ดาริโอค่อยๆ สร้างพันธมิตรที่แน่นแฟ้นภายในบริษัท โดยบางคนเรียกกลุ่มเล็กๆ นี้ว่า "แพนด้า" เพราะเขาชื่นชอบแพนด้า ความขัดแย้งของพวกเขากับผู้บริหารของ OpenAI ในประเด็นต่างๆ เช่น การเลือกกลยุทธ์และการกำกับดูแลองค์กร ทวีความรุนแรงขึ้นเรื่อยๆ จนในที่สุดก็พัฒนาไปสู่ความขัดแย้งทางการเมืองที่รุนแรง

ถึงขั้นเกิดการเผชิญหน้าอย่างรุนแรงระหว่างผู้บริหารระดับสูง แซมกล่าวหาว่าดาริโอและดาเนียลา (น้องสาวของดาริโอและหนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ในภายหลัง) จัดฉากให้เกิดกระแสวิพากษ์วิจารณ์ในแง่ลบต่อเขาโดยที่เขาไม่รู้ ทั้งสองปฏิเสธข้อกล่าวหาและเรียกแหล่งข้อมูลของแซมมาเพื่อเผชิญหน้า ผลก็คือบุคคลนั้นอ้างว่าไม่รู้เรื่องอะไรเลย และแซมก็หันมาปฏิเสธว่าไม่ได้กล่าวหาเขา

เหตุการณ์นี้ทำให้ดาริโอและน้องสาวของเขาหมดความไว้วางใจกันโดยสิ้นเชิง และสุดท้ายก็ทะเลาะกัน

มีเรื่องราวภายในที่คล้ายคลึงกันอีกมากมาย กล่าวโดยสรุป ดาริโอได้ยกระดับความขัดแย้งระหว่างสองฝ่ายให้กลายเป็นวิกฤตทางศีลธรรมเรื่องความไว้วางใจ เขาคิดว่าบริษัทที่มีเทคโนโลยีทรงพลังเช่นนี้จะต้องมีผู้นำที่จริงใจและน่าเชื่อถือ หากบุคคลที่อยู่บนสุดของห่วงโซ่อุปทานไม่ซื่อสัตย์ ก็จะยิ่งช่วยสร้างทิศทางที่อันตรายขึ้น

ด้วยเหตุนี้ ในที่สุด ดาริโอจึงออกจาก OpenAI พร้อมกับเพื่อนร่วมงานหลักบางส่วนจากโครงการ GPT-3 และก่อตั้งบริษัทที่ปัจจุบันคือ Anthropic

ดังนั้น วัฒนธรรมของ Anthropic ในปัจจุบันจึงไม่ได้เกิดจากธรรมชาติที่แท้จริงของดาริโอเพียงอย่างเดียว แต่ยังได้รับอิทธิพลอย่างมากจากประสบการณ์ส่วนตัวของเขาในการต่อสู้ทางการเมืองที่ OpenAI เขาเข้าใจอย่างชัดเจนว่ากลุ่มคนฉลาดที่มีอัตตาสูงสามารถแตกแยกได้ง่ายเพียงใดเนื่องจากการแย่งชิงทรัพยากรและความขัดแย้งด้านค่านิยม ดังนั้นพวกเขาจึงสร้าง Anthropic ไปในทิศทางตรงกันข้ามโดยสัญชาตญาณ:

เมื่อได้เห็นว่าการพยายามรักษาสมดุลอาจทำให้ความไว้วางใจลดลง พวกเขาจึงให้ความสำคัญกับความจริงใจและความโปร่งใสมากขึ้น

เนื่องจากได้เห็นความขัดแย้งทางการเมืองทวีความรุนแรงขึ้น พวกเขาจึงสนับสนุนให้ทุกคนแก้ไขความขัดแย้งอย่างตรงไปตรงมาและหารือกันตั้งแต่เนิ่นๆ

เมื่อพบว่าองค์กรแตกแยกเนื่องจากความแตกต่างทางอุดมการณ์ พวกเขาจึงกำหนดเกณฑ์การคัดกรองทางวัฒนธรรมที่เข้มงวด

จากการสังเกตการแย่งชิงอำนาจในหมู่ซูเปอร์สตาร์ พวกเขาจึงเน้นย้ำเรื่องการลดอัตตาและไม่นิยมชื่อเสียงโด่งดังมากเกินไป

วัฒนธรรมองค์กรของ Anthropic ในปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการเรียนรู้จากประสบการณ์ของ OpenAI

03 บทสรุป

โดยสรุปแล้ว Anthropic และ OpenAI เป็นบริษัทสองแห่งที่มีพื้นฐานแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง บริษัทแรกเป็นองค์กรที่มีอุดมการณ์ มุ่งมั่นในภารกิจ และมีความสามัคคีสูงคล้ายลัทธิ ในขณะที่บริษัทหลังขับเคลื่อนด้วยความทะเยอทะยาน ขยายธุรกิจในหลายด้าน และแสวงหาแพลตฟอร์มสุดยอดแห่งความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง

เพื่อให้เข้าใจได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เราสามารถนำมิติหลักหลายประการของทั้งสองบริษัทมาเปรียบเทียบกันได้ดังนี้:

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเราจะพูดคุยถึงข้อดีมากมายของ Anthropic ไปแล้ว แต่ก็ยากที่จะสรุปได้ว่าวัฒนธรรมหนึ่งจะเหนือกว่าอีกวัฒนธรรมหนึ่งเสมอไป และก็ยากที่จะคาดการณ์สถานการณ์ในอีกสามเดือนข้างหน้า โลกของ AI เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว และปัจจุบัน OpenAI กำลังถูกประเมินค่าต่ำเกินไปโดยตลาด ตัวอย่างเช่น:

การเขียนโค้ดกลายเป็นสิ่งสำคัญอันดับต้นๆ ไปแล้ว และ OpenAI ก็มีแนวโน้มที่จะตามทัน โดยมีแนวโน้มที่ชัดเจนว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังย้ายจาก Claude Code ไปใช้ Codex

ความต้องการกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเกินกว่าที่ทุกคนคาดการณ์ไว้ และพลังการประมวลผลกำลังกลายเป็นปัจจัยชี้ขาดใหม่ ในขณะที่ OpenAI ได้ครอบครองทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากเกินกว่าที่ Anthropic มีตั้งแต่ช่วงแรก

วัฒนธรรมการสำรวจอย่างเปิดกว้างของ OpenAI มีข้อดีที่สำคัญหลายประการ และ OpenAI ยังคงสำรวจและลงทุนในกระบวนทัศน์ใหม่ ๆ อย่างจริงจังมากขึ้น โดยความก้าวหน้าครั้งต่อไปอาจพลิกสถานการณ์ได้

กล่าวได้ว่า เมื่อมองย้อนกลับไปในช่วงสามปีที่ผ่านมานับตั้งแต่ปี 2026 บริษัท Anthropic ได้สร้างแบบอย่างที่น่าจดจำให้กับอุตสาหกรรมโดยรวมอย่างแท้จริง:

ในยุคปัญญาประดิษฐ์ การชนะไม่ได้ขึ้นอยู่กับความทะเยอทะยานที่มากขึ้น การสำรวจที่มากขึ้น และความสามารถที่แข็งแกร่งกว่าเสมอไป บางครั้ง การชนะอาจมาจากสิ่งที่ตรงกันข้าม นั่นคือ การเดิมพันที่น้อยลง อัตตาที่ต่ำลง และภารกิจที่เรียบง่าย