Anthropic崛起复盘：战略聚焦与组织文化如何重塑AI格局

Anthropic 这次搞了个大动作，把 Claude Fable 5 给发出来了，还有个专门给机构用的 Claude Mythos 5。说实话，看官方晒出来的数据，这确实是 Anthropic 目前手里最强的牌。特别是搞开发、处理那些烧脑的知识工作，还有长任务，跟上一代比，差距拉得挺明显的。

欧易(OKX)

全球三大交易所之一，注册领50U数币盲盒，币圈常用的交易平台！

立即注冊立即下载

币安(Binance)

币安是世界领先的数字货币交易平台，注册领100U。

立即注冊立即下载

不过，比起模型本身，我倒是更好奇一件事：为什么过去这几年，Anthropic 总能精准踩中行业的节奏？你看，当大家都在卷参数规模的时候，它把宝全押在 Coding 上；等别人忙着抢 C 端流量的时候，它转身就去啃企业市场了。

这真的有用吗？我觉得答案是肯定的。

Anthropic 能崛起，真不是那种突如其来的技术奇迹。

老实讲，这更像是一家公司死磕某种判断，坚持久了，终于开花结果。

战略聚焦：Focus 的重要性被低估

说实话，过去一年 Anthropic 绝对是整个 AI 圈最值得琢磨的公司。今年开春那阵子，它的爆发力简直吓人：ARR 从 9B 一路飙到 45B。要是算力供得上，我觉得年底冲到 100B 都有可能，明年 200-300B 也不是梦。

二级市场上，它的估值现在已经摸到 1 万亿美金了，直接把 OpenAI 甩在身后。我们花了不少时间去扒它是怎么后来居上的。最后理出头绪，觉得要读懂这公司，核心就两点：一个是战略判断，一个是组织文化。

为什么选准 Coding？

OpenAI 给我的感觉，更像是一家“贪心”的公司。在模型能力上，math、science、coding、reasoning、多模态，还有架构创新，它全都要。听说内部项目一度多达 300 个，密密麻麻的。

Anthropic 则完全相反。它是御三家唯一早早放弃多模态的，而且从来没提过什么架构创新。它死磕 scaling，只重点做 coding 这一条路，非要把最关键的能力打穿不可。

至于为什么 coding 这么重要，市场其实早就看清了，大概就三个原因：

1. Coding 是通往一切的钥匙。 你看，数字世界绝大多数任务，最后都能变成代码。
2. Coding 最适合模型“学习”。 结果好不好，跑一下就知道。Feedback loop 短，用户数据能实打实地喂给模型，这种反哺效果太明显了。
3. Coding 是 AGI 研发的加速器。 现在头部 Labs 都进入这个加速循环了。今年模型一个季度的进步，比过去一整年都快。

回想起来，Anthropic 早期融资挺不顺的。没钱啊，那就必须用更高效的打法往 AGI 逼近。它得先讲一个垂直场景的故事，证明自己能跑通商业闭环。

所以当时他们仔细盘算过：如果只能选一个方向，coding 性价比最高。先练好 coding model → 卖给客户 → 拿到真实工程环境的数据 → 再回去训练模型。这不就是个完美的飞轮吗？

转折点出现在 ChatGPT 爆火之后。Anthropic 心里门儿清：C 端这块地被 OpenAI 抢占了。于是它带着点遗憾（但事后看真是神来之笔），果断转场，把重心全切到了 toB。

创始人的性格差异

这就引出一个问题了：为什么 Anthropic 总能在关键时刻做出那么果决的取舍，还能一直扛住定力？

Anthropic 有 4 位联创，全是当年 scaling laws 论文的核心作者。Dario 更是 GPT-3 最核心的 research lead。在此之前，他在 AI 领域摸爬滚打十年，对技术进步的体感极强，敢拍板，也敢下注。

Dario 是个完全不 FOMO 的人。甚至有人说他有点自恋和固执，很少被市场共识带偏。

早在 24 年，Anthropic 还没迎来爆发式增长时，他就说过一段话。直到今天，我仍觉得这是理解这家公司的关键。大意是这样的：

“过去十年，我学到的最深一课，就是市场上总有一种所谓的‘共识’。但见过几次共识一夜之间翻盘后，我开始只押注自己的判断。我不知道自己一定对，但说实话，就算只有 50% 的时间是对的，也很有价值了——毕竟，你提供了别人给不了的东西。”

这和 Sam Altman 差别太大了。跟几个接近 Sam 的朋友聊下来，感觉是这样：

• Sam 是硅谷公认的野心家，一开始就想吃遍所有蛋糕。加上他在 YC 做投资的老本行，太懂“多点播种、并行下注”这套玩法了，所以 OpenAI 才长出了无数支线。
• Sam 不是纯技术出身，对技术路线的判断可能不如 Anthropic 敏锐。所以他更多靠团队 bottom-up 往前推，自己发挥搞资源的特长，给各个团队送弹药。
• VC 背景让他格外迷恋那种突破式的 fancy ideas。OpenAI 的文化里，极度看重 0 到 1 的范式创新，但对 1 到 10 的持续打磨，重视程度就不够了。
• Sam 和 Mark Chen（首席研究官）的性格都很像，只会说 Yes，不会说 No。只要团队努力推，上面的资源基本照给不误。

当 OpenAI 的兵力被各种支线项目不断稀释时，Anthropic 就能通过“田忌赛马”，在最关键的战场上形成碾压优势。

战略的精彩之处在于「略」

Anthropic 这种战略聚焦，给了我们很大启发。Focus 的重要性，真的被严重低估了。

我记得去年听了一期播客，嘉宾是 Founders 的主播 David Senra。过去 8 年，他几乎只做一件事：每周深挖一位伟大的创业者。有人问他，如果把读过的 400 多本创始人传记里提炼出的所有经验，最后压缩成一个词，会是什么？

他答：Focus。

那些伟大的企业家，往往不是面面俱到的优等生，而是极端的偏执狂。他们会死死盯住对自己最重要的一两个变量——比如 Costco 的低价、Apple 的设计体验、字节的推荐算法和数据飞轮——然后不惜一切代价把它推到极致，甚至推到让对手觉得荒谬的地步。

这里我要啰嗦一句，很多人以为自己很专注，但其实根本不理解专注的含义和代价。真正的 Focus，本质要拆成两层：

1. 判断力：知道什么是最关键的，并且狠心牺牲掉其他一切。
2. 压强：能把压倒性的资源投入进去，把关键点彻底打穿。

前者是脑子的问题，后者是意志的问题，少一个都不行。

看看 Google 刚创立那会儿。当时整个互联网的共识是——未来属于“门户”。Yahoo 那些搜索巨头，首页堆得满满当当，新闻、天气、购物、游戏、星座……恨不得把每个功能都当成“提高广告价值”的杠杆。但 Google 觉得，信息只会越来越多，用户需要的不是一个更大的门户网站，而是立刻找到最相关的答案。

所以，当别人拼命想让用户在页面上多停留一会儿时，Google 想的却是让用户更快离开。当时的 Google 首页干净得可怕，除了一个搜索框啥也没有。商业模式也一样，Yahoo 有几十种变现路子。而谷歌把所有精力都压在“搜索关键词竞价”这一根稻草上，硬是做了好几年，才认真考虑第二条业务线。

到现在，Google 的十大信条里还有一条：“It’s best to do one thing really, really well”.

战略的核心，真不是想清楚你要选什么，而是想清楚你要放弃什么。我想，大多数人拒绝（Say No）的次数，还是太少了……

文化是最大的 Secret Sauce

说实话，Anthropic 最牛的地方，可能真不是战略，而是那股子组织文化。过去这半年，AI 人才抢得跟打仗似的，Anthropic 的人居然跑得特别少。

下面这两张图，汇总了 21 年到 23 年的人才流动数据。第一张图看看各 AI labs 之间跳槽的比例，你看：

• 每 10.6 个从 DeepMind 跳槽去 Anthropic 的人，才只有 1 个反向流回 DeepMind。
• 每 8.2 个从 OpenAI 跳去 Anthropic 的人，才只有 1 个回去。

第二张图更直观，看入职 2 年后还留在公司的人比例。Anthropic 留存率高达 80%，当时头部 AI labs 里数它最高，比 DeepMind 的 78% 还要略胜一筹。Anthropic 这么年轻、变化又快的公司，居然比老牌 DeepMind 还稳，这真的不容易。相比之下，OpenAI 才 67%。

我倒是认为，这组数据还是在 OpenAI 如日中天，而 Anthropic 完全没崭露头角之前做的统计。如果看近两年的新闻，Anthropic 的人才吸引力简直爆表。比如 Twitter 上有个很火的帖子，好几家明星公司的 CTO 都甘愿跳槽去 Anthropic 当个普通技术员工（MTS）。

这其中最大的原因，往往被归结于 Anthropic 的组织文化。你要是去听 Anthropic 离职员工录的播客，几乎每个人都会提文化。有些人甚至觉得，这种有点“教派”般的气质，才是 Anthropic 最大的 Secret Sauce。

“我真的觉得文化是 Anthropic 的秘密武器，是我们最有防御力，其它家无法复刻的东西。这不是自然而然的，领导层在这上面投入了很多。”
—— Amol Avasare，Anthropic 增长负责人

如果不是带着这种意识去看不太会注意到这一点。毕竟听人聊价值观，总觉得挺虚的，默认那就是句口号。但如果把所有一手信息和公开采访叠在一起看，那冲击力真的很大。

Anthropic 的三个特质

具体拆解一下，Anthropic 跟其它 AI labs 不一样的三个特质是：

1. Mission-oriented

Anthropic 的使命是 “确保世界能够安全地度过 transformative AI 的转变”，也就是——一切以安全为重。

很多公司都说自己是使命驱动，但 Anthropic 认真起来，有点接近宗教性。这是一家带着强烈道德自我想象的 frontier lab：它真心信 AGI 能救世，也真心信 AGI 能灭世。它想做的，就是带大家在这两件事之间那条窄钢丝上走过去。

Claude Code 负责人 Boris Cherny 说过：“在 Anthropic，随便在走廊抓个人问 ‘你为什么在这’，答案都是 safety。”

他和产品经理 Cat Wu 去年曾经双双跳槽去 Cursor，没等两周又跳回来了。为啥？因为太怀念 Anthropic 内部那种纯粹为了一个大使命奋斗的氛围。有人加入前还半信半疑，进去后发现，“Fuck，里面的氛围比外面吹的还要认真”。

甚至早期员工在全员会上说 —— 如果 Anthropic 最终实现了使命，但公司本身倒闭了，这也是个好结果。这话解释了很多事。

在大多数企业逻辑里，商业成功永远是第一位，使命只是装点门面。但 Anthropic 最特别的是，内部真有一批人，把使命排在公司存亡前面。你看他们做的事也是知行合一：非盈利信托掌权的治理结构、可解释性研究、安全投入，包括前段时间因为价值观冲突甘愿牺牲美国国防部 2 亿美金订单…… 这些就不一一赘述了。

2. High trust, low ego

当我们和其它前沿 labs 交流时，总能听到很多内部政治和山头问题。只有 Anthropic 没有。相反，大家特别团结，愿意为他人做嫁衣。

这地方最神奇的是，Frontier AI 太容易长出明星文化和资源斗争了。AI researcher 几乎是世界上最聪明、最 high ego 的一群人。他们天然想提出不同解法，另立山头，扬名立万。资源又有限，部门冲突难免。

从谷歌跳来 Anthropic 的 Daniel Freeman 说，其它模型公司内部像一个个各管各、暗暗较劲的诸侯国，但这种感觉他 “在 Anthropic 从来没有过”。

Stripe 前 CTO Rahul Patil 去年秋天加入 Anthropic 后，也被文化震到了。很难想象，一群这么聪明的人，居然还能这么谦逊。他举了个标准：如果公司明天告诉你，最适合你的位置不是继续做高管，而是去做 IC（个人贡献者），因为那才对 mission 贡献最大，你愿不愿意？他认为 Anthropic 100% 的人都会做，没 ego。

3. 一种很强的人文底色

《纽约客》的作者曾在 Anthropic 内部跟访了几个月，对这里的人留下了两个很有意思的形容：

• Bookish misfits
• A disproportionate number of Anthropic employees seem to be the children of novelists or poets.

也就是说，这里的人不太像典型的硅谷精英，也不太像传统印象里的技术理工男。有点书卷气、有点 nerd、有点理想主义。很多人给人的感觉，像是从作家和诗人的家庭里长大的。

这从 Claude 的命名里就能看出来：Haiku、Sonnet、Opus，分别对应着凝练的俳句、莎士比亚的十四行诗和古典语境下的大部头作品。对比一下，OpenAI 的 GPT-4 / 4o / o1 是工程编号，Google 的 Gemini Ultra / Pro / Flash 是经典产品线命名。多少能说明点问题。

Claude Code 负责人 Boris 曾在播客里讲个趣事：他刚来 Anthropic 吃第一顿午饭，随口提了本很冷门的书，作者是硬科幻作家 Greg Egan。那书有多小众？他之前没遇见过一个读过的人。他在饭桌上顺口讲了个梗，结果桌上的人全接上了。

这事让他大为震惊，觉得自己来对地方了。喜欢科幻的书呆子们往往有宏大的人文关怀和历史责任感，也对蝴蝶效应有更好的推理能力。这种基于阅读趣味的共识，让他更放心：这里可能是推动 AI 边界最好的地方。

文化如何被制度化

接下来的问题是，这种纯粹的、近乎教派式的文化，是怎么维持下来的？

毕竟，Anthropic 已经不是一家小 AI 实验室了。这是个 3000 人的大公司，而且是在以史上最快扩张的尽可能维护了文化浓度。

对此，Dario 直接说，他大概会花 1/3 到 40% 的时间确保 Anthropic 的文化是好的。哪怕技术上、产品上、融资上、政商关系上有无数事要做。但他认为，自己杠杆更高的工作，是让 Anthropic 成为一个有高度凝聚力、顶级人才喜欢来的地方。

落实到具体实践，有这样几点：

1. 特殊的招聘标准

Anthropic 招人，思路跟很多 AI labs 不一样。

一方面，在人才偏好上，跟大多数公司争抢 big names 不同，Anthropic 更愿意招 underdog。比起外在标签，他们更看重有没有 direct evidence of ability。比如，“你有没有做过独立研究，写过真正有洞见的 blog，对开源社区有没有实质性贡献”等等。

另一方面，Anthropic 对文化筛选极其严格。面试时专门有一轮 Cultural interview，一个小时问 15-20 个 scenario questions。根据网上流传出的面试题，重点考察三点：

• 你是不是真的会把 safety mission 放在前面。 最典型的筛选题就是：如果 Anthropic 因为无法保证安全，最终决定不发布模型，你愿意接受自己的股票归零吗？
• 你是不是一个 nice、ego 小的人。 包括善良、同理心、people skills、能不能承认自己的无知和错误。
• 你能不能处理复杂性。 Anthropic 内部处理的很多问题都很复杂多变，他们很看重一个人有没有系统思维，能不能深入推理事物的 second-order effects，去想一个决定会怎样影响别的环节。

他们在招聘上花了大量时间做“反向筛选”，也确实放弃了很多最顶尖的 10x developers。Stripe 前 CTO Rahul Patil 就提到，加入 Anthropic 前，他和当时的 Anthropic CTO 聊了很久。对方不但没劝他过来，反而花了两三周时间反复讨论“你为什么不该加入 Anthropic”，善意地劝阻他。除非你在文化和 mission 上真正 aligned，否则来了也不值得。

所以 Anthropic 的招聘逻辑，从来不是尽可能多地把最强的人招进来，而是尽可能早地把不适合的人筛出去。“我们很擅长把为钱和名来的人剔走”。

与之对比，OpenAI 在公司变大后，已经不做专门的文化面试了，据说造成了一些管理问题。这一点在 Meta 去年挖人的那一轮里体现得很明显。面对 Meta 开出的天价 package，OpenAI 的反应更像是市场惯例：counter offer、发 retention bonus、取消新员工的 vesting cliff，让股票更快归属。Anthropic 的反应则很 Anthropic。他们对员工说，你来这里首先是为了 mission，不是为了在外部竞价里抬高价格。我们不会因为 Mark Zuckerberg 碰巧点中你，就给你开出比身边同事高十倍的薪水，那不公平，要走就走。

结果也很说明问题。OpenAI 据说走了几十个人，而 Anthropic 只走了 2 个，且这两个人本就是在 Meta 工作过 6 年和 11 年的老员工。

2. Context sharing 的文化

Anthropic 内部有着很高的信息透明度。

首先是 Dario 自己会主动、高频、反复地做意义供给。他经常开全员会，频率高达两周一次，名字就叫 Dario Vision Quest（连 Dario 自己都吐槽，这名字的布道属性过于明显，听起来像是去山里吸了点什么回来顿悟）。他会站到全公司面前讲一个小时，通常配一份三四页的文档，从公司方向、产品策略，到行业变化，什么都会讲，然后直接现场回答问题。

不少内部员工说他讲话特别直接、坦诚，“Dario 是我见过最直来直去的人，他说话不是算计过的，而是真怎么想就怎么说。”

除了全员会，他平时还会在自己的 Slack channel 里频繁写很多东西，完全不加修饰地记录碎碎念：公司最近发生了什么，他在担心什么，又怎么看大家关心的问题。这样的文化会让公司里的每个人知道，决策是怎么被做出来的，哪些事该被放在最优先的位置。由此，在一个复杂多变的形势里，每个个体才能做出相对一致的分布式决策。

这种透明不是单向灌输，而是可以被挑战的。有人在 All Hands 听完 Dario 的分享，觉得不认同，直接跑到 Dario 的 notebook channel 里公开说 “我不同意你这个判断”，然后当场展开一场辩论。公开挑战领导层是被鼓励的。

更进一步的是，这套写作文化并不只属于 Dario，而是一种全员参与的思考机制。Anthropic 里很多人都有自己的 notebook channel，有点像个人版 Twitter feed，随时记录自己在想什么、做什么、有什么进展。别人可以订阅、围观，也可以加入讨论。很多员工评价过很喜欢公司的写作文化，Slack 就是一个巨大的宝库，很多事情都在上面展开。

所以，Anthropic 看起来在公司内培育了一层很好的 alignment 土壤，每个人的项目、观点、思路，都足够透明，也足够流动，甚至曾有人感叹过财务数据都是透明的。

（但与之相反的是，技术上的保密做得很严，听说有些组之间甚至会刻意隔离，不太能一起吃饭。结果就是，有其它家的 researcher 会遗憾感慨，这里所有关键 know-how 分散在不同人的脑中，不可能靠挖走几个人，就拼出一个全貌。）

3. 7 个创始人同股同权，founding structure 本身就是文化机制

Anthropic 的 founding structure 有一个很反商业常识的设计：它有 7 个创始人，而且 Dario 当时还毅然决然要给每个人同样的股权，而不是自己多拿一点。

当时，所有人都劝他这会是一场灾难。不然主导权模糊、激励错位，公司很容易因为内斗散掉。但 Dario 认为，公司不是围着某一个 founder 转，而是围着 mission 转，而同股同权是这种理念最不可伪造的证据。

他们几个早已经多年共事，对彼此高度信任。同股同权本质上不是一种治理权的设计，而是一种对 commitment 的证明，一种文化扩散机制。7 个 cofounder，就像 7 个文化复制节点，能分别在不同条线上，把价值观投射给更广的人群。这样一来，公司哪怕扩张，也不容易把最初的文化冲散。

对比来看，OpenAI 的高管层其实一直很动荡，11 个 founding team 接连离开，现在只剩 Sam Altman、Greg Brockman 和 Wojciech Zaremba 还在。而新换上的高管层就更不稳定：从 26 年开年到现在，产品一号位 Fidji 请假，市场一号位因健康原因离职，传播一号位出局，运营一号位被调岗，财务一号位也被边缘化…

4. 极其强调 one team，避免长出山头

Anthropic CTO 曾经在播客里说，AI labs 整体相比传统公司非常 bottom-up，它是一种倒金字塔的组织方式，权力和创意自下往上流动。

这里最重要的工作都发生在一线。因为一线的人最接近 AI 的涌现行为。他们每天在跑实验，对模型能做什么有最直观的理解。绝大多数产品创意是由一线的人推出来的，而不是由高管 roadmap 驱动的。

但这也有一个问题，当判断权下放之后，每个团队都很容易守着自己的问题意识和价值函数，长成一个个彼此拉扯的山头。

Anthropic 的特殊之处在于，它很早就意识到：既然判断必须分散，就更要主动制造团结。Dario 不希望 safety 只会说安全最重要，product 只会说产品最重要，然后把所有冲突一路推给高层拍板。他一个核心的管理理念，就是把 trade-off 分散给每个个人，让每个人都拥有一点创始人的视角，大家只是在各自岗位上参与同一场巨大的 trade-off processing。

所以他们极其强调 one team，也会通过各种制度设计去弱化职责之间的界限，比如高管以下没有 title 的区分，统一叫做 member of technical staff，刻意弱化 “研究员 vs 工程师”、“高级 vs 低级”、“架构师 vs 实现者” 这种身份定义。

这个和 OpenAI 对比很鲜明。OpenAI 一直有着更强的研究员文化，内部存在着一个明显的“鄙视链”：Researcher > Research Engineer > software engineer。所以产品经常被 research 压一头，拿不到太多话语权。当有冲突的时候，Research 也不愿意配合产品。

在产品创新上，OpenAI 有个很强的特征是 researcher-driven：往往是研究团队出了一个新成果，产品团队才临时收到邮件，开始拿着锤子找钉子。而在 Anthropic，产品与模型团队咬合得更紧密，产品更能反向去影响和定义模型能力。

这其实也是 OpenAI 产品力不如 Anthropic 的一个原因。

文化的两个起源

接下来的一个问题是，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：

一、业务本身的要求

我记得两年前听一个头部大厂 HR 负责人的分享，印象很深，让我第一次深入思考组织文化到底意味着什么。组织文化的本质是：员工的行为模式能够帮助公司走向成功的一种关键要素。

所以组织文化的第一性原理其实是，业务性质决定组织文化。

在 AI 竞争中，一个核心 moat 是能让“smart people do dirty work”。尤其是 Coding 和 Agentic 这个方向，表面上看是模型能力竞争，往深了看，其实是工程能力竞争。它不是那种靠几个天才灵光一闪就能解决的问题，而是大量脏、碎、细的系统工程。

其中最核心的壁垒是数据。过往的 Chat 数据只是简单的文本数据，但 Coding 和 Agentic 数据更复杂，它不只是对话记录，还包括任务本身、环境搭建、执行轨迹，以及最后整套 evaluation 和 verification 体系。

这其中全是脏活累活，做好了很关键，但它不像发一篇 paper、一个新产品那样，可以变成个人的高光时刻。

据我们跟一些 researcher 交流拿到的反馈，OpenAI 今天最核心的一个问题是它很难组织几百个最强的人踏踏实实搞数据、干脏活。OpenAI 招的都是鄙视链最顶尖的人才，背景好、心气高，大家天然更想做自己的 bet，想从 0 到 1，至于收拾烂摊子、补数据，少有人愿意接。

OpenAI 过往是这么成功的，它曾经确实靠一些核心的范式突破取得了巨大领先优势，但就像姚顺宇在最近的访谈中说的：“个人英雄主义的时代已经过去了”，“AI 这个事不太需要脑子……最重要的特质就是靠谱，做事细”。

这时候就会发现，Anthropic 这种 low ego、凝聚力强、使命驱动的氛围，优势会被放大得很明显。据说 Anthropic 的 co-founder Jared Kaplan 也是每天带领团队亲自过数据，数据清洗做得极其仔细，其余没有任何一家公司能做到这样。

（这也解释了一个现象：OpenAI 的模型在竞赛级 coding 难题上是最强的，因为这类任务更多是一个 research 问题，但在日常工作中的 agentic 任务上往往不如 Anthropic，因为后者更多是一个工程问题，考验数据、系统和执行细节。）

二、创始团队的出身

公司价值观可以说是创始人价值观的一部分。如果更准确来说，创始人的价值观往往来自两部分东西：一部分是创始人原本相信什么，另一部分是他们曾经深深厌恶过什么。

前者决定你想成为什么样，后者决定你无论如何都不想再变成什么样。

Anthropic 很明显两者都有，而后者的塑形力量，可能比前者还大。可以简单看一下 Dario 的经历：

Dario 最早接触 AI 是在百度的 AI 实验室，他在那里第一次观察到了 scaling laws，并逐渐成为了 scaling laws 的坚实信徒。

Dario 后来辗转加入了 OpenAI，在这里深度参与了 GPT 系列的推进。OpenAI 曾经把 50%-60% 的全公司算力交给他，让他主力领导 GPT-3 项目。而因为 Dario 是一个有着鲜明价值观和个人主见的人，他跟 OpenAI 其它人在组织理念上的分歧开始渐渐显现。

比如，Greg Brockman 曾提出过一个很惊人的想法：未来可以把 AGI 卖给联合国安理会里的核大国。Dario 听完几乎当场辞职，在他看来，这已经不是一个商业分歧，而是底层价值观问题。

Greg 和 Dario 两边几年来一直不太对路，Sam Altman 就夹在中间调和。Sam 此时发挥了自己最擅长的一个能力，就是让不同阵营都觉得，他其实站在自己这边。短期看，这是平衡术；长期看，这就是在透支信任。后来大家一对账才发现，Sam 答应 Dario 的，和答应 Greg 的，根本不是一回事。

慢慢地，Dario 自己在公司里形成了一个紧密的同盟圈子，有些人因为他喜欢熊猫，就把这个小团体叫作 “the pandas”。他们和 OpenAI 领导层在路线选择、组织治理等问题上的分歧越来越大，最后发展成很严重的政治斗争。

高层之间甚至爆发过一次严重的当面对质。Sam 指责 Dario 和 Daniela（Dario 的妹妹，Anthropic 后来的联创之一）在背后组织对他的负面反馈；两人否认，并当场叫来 Sam 所说的消息来源对质。结果对方表示完全不知道这件事，结果 Sam 又转头否认自己刚刚说过这番指控。

这件事让 Dario 兄妹彻底失去信任，双方当场吵翻。

类似的内部 drama 还有很多，总之，Dario 对两边的冲突上纲上线到了一个道德上的信任危机，他觉得一家掌握如此强大技术的公司，领导者必须是真诚、可信的。如果掌舵的人不诚实，就是在帮一个危险的方向添砖加瓦。

Dario 最终带着 GPT-3 的一些核心同事离开了 OpenAI，创立了今天的 Anthropic。

所以，Anthropic 今天这种文化，不只是因为 Dario 这个人天生如此，更关键是，自己亲身经历了 OpenAI 的政治斗争，清楚一群 ego 强的聪明人有多容易因为资源争夺和价值分歧而导致分裂，所以他们后来本能地在朝相反的方向去建设 Anthropic：

• 因为见过平衡术如何透支信任，所以更强调真实、透明；
• 见过激化的政治斗争，所以鼓励大家把冲突前置，尽早说开；
• 见过理念分歧导致的组织瓦解，所以设置了严格的文化筛选；
• 见过超级明星的权力争夺，所以强调 low ego，不爱招 big name。

Anthropic 今天的组织文化，很大程度上都像是当年 OpenAI 经历留下的反作用力。

Conclusion

说实话，要是真要给这两家做个总结，我觉得 Anthropic 和 OpenAI 的底色简直是一个天一个地。前者像那种理想主义爆棚、使命清晰、凝聚力极强的“教派”；而后者呢？野心勃勃，多线扩张，永远在找下一个爆点的超级平台。

为了看得更明白，我把几个核心维度拉出来并列看看：

不过，虽然前面把 Anthropic 夸了一通，但老实讲，很难说某种文化就一定碾压另一种。你也知道，AI 这行变脸比翻书还快，三个月后的事儿谁说得准？而且说实话，OpenAI 现在好像被市场低估了……比如：

• Coding 这块已经是明牌了。OpenAI 很可能追上来，你看现在趋势挺明显，开发者正从 Claude Code 往 Codex 迁移呢；
• 需求爆发得离谱，远超所有人预期。算力成了新胜负手，而 OpenAI 早就锁定了远超 Anthropic 的资源，这步棋走得挺深；
• OpenAI 那种开放探索的文化，优势其实巨大。他们始终在更激进地押注新范式，下一次跃迁，局面说不好就翻盘了。

所以呢，站在 2026 年回看过去这三年，Anthropic 确实给行业留下了一个值得琢磨的样本：

在 AI 时代，赢未必靠更大的野心、更多的探索或更强的人才。有时候，赢恰恰来自相反的东西：更少的赌注，更低的 ego，以及一个看似天真的使命。

FAQ

Anthropic 的核心战略聚焦方向是什么？

他们聚焦 Coding 和 ToB 企业市场。多模态和 C 端流量？不碰。通过垂直场景搞商业闭环，再反哺模型训练，路子很稳。

Anthropic 的人才留存率为何高于竞争对手？

靠的是使命驱动、High trust low ego 的文化，加上严格的招聘。两年留存率高达 80%，这数据在行业里算是相当亮眼了。

Anthropic 与 OpenAI 在组织文化上的主要区别是什么？

Anthropic 强调低 ego、高透明，使命优先，尽量避免内部政治；OpenAI 则更偏向多线扩张，研究员驱动，野心更大，内部层级和派系竞争也更明显一些。