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从10亿到190亿美元的14个月里,Anthropic的增长团队到底在做什么

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来源:科技行者

作者Yara

Lenny's Podcast在2026年4月5日播出了对Anthropic增长负责人Amol Avasare的专访。Amol此前在Mercury和MasterClass做增长,再往前是创业者和投行分析师。他加入Anthropic的方式相当非典型:给当时的首席产品官Mike Krieger发了一封冷邮件,而公司当时根本没有在招增长团队。Krieger是Instagram的联合创始人,2024年5月加入Anthropic担任CPO。

Anthropic的营收增长曲线在软件史上没有先例。2024年底约10亿美元ARR,2025年中40亿,2025年底90亿,2026年2月底突破190亿。据Bloomberg 2026年3月报道,Claude Code是核心驱动力之一。投资方Coatue预测2026年底的年化营收将达到300亿美元。Anthropic在2026年2月完成了300亿美元的G轮融资,估值3800亿美元,据多家媒体报道正在筹备可能最早于2026年10月进行的IPO。


这篇文章整理自这期时长约一小时的访谈。Amol在其中系统性地讲述了Anthropic增长团队的组织架构、策略逻辑、AI自动化实践、对PM角色变化的判断,以及这家公司的文化和安全基因如何影响增长决策。

1. 给Instagram创始人发冷邮件,拿到了一个不存在的岗位

"我是他唯一通过冷邮件招进来的PM。"

他是Claude的深度用户,使用过程中判断Anthropic明显缺一个增长团队。公司当时确实没有任何增长岗位在招,但Amol还是给Mike Krieger发了冷邮件。巧的是,Krieger内部恰好在考虑组建增长团队。

Amol是创业出身,冷邮件是他多年打磨出的技能。他的方法论几个要点:邮件标题决定打开率,他有一套高转化的写法但没有在播客里公开。关键一步是避开LinkedIn和工作邮箱,这两个渠道回复率天然偏低,找到对方的个人邮箱更有效。

正文极短,就三件事:我是谁、为什么我合适、我们聊聊。如果真的在意这件事,就持续跟进,直到对方明确说"请停止"。Krieger第一次就回了,但Amol说如果没收到回复,他会一直发下去。


主持人Lenny评价说,一个增长高手擅长冷邮件这件事本身就是一种面试:你能不能让我想读这封邮件?

2. 40人增长产品团队,和一个曾经只有1人的增长营销团队

Amol带的增长产品团队约40人,由工程师、设计师、PM和数据分析师组成。结构分两层:横向是增长平台和商业化团队,负责跨产品的通用增长问题,比如定价、免费转付费、跨产品的激活流程;纵向是按受众划分的增长小组,包括B2B增长、Claude Code增长、知识工作者增长、API增长等。

这种混合结构的考量是产品线太多。如果只按漏斗阶段分团队(获客、激活、变现),不同产品的用户群和内部协作对象差异太大,会失焦。比如Claude Code增长团队需要和Boris、Kat等Claude Code核心团队紧密配合,这个协作关系在纯漏斗结构下很难维持。

增长产品改产品本身来让用户留下来、付更多钱;增长营销花钱买流量把人带进来。这是两支不同的队伍。

2026年3月,一条推文引爆了科技圈:Anthropic整个增长营销团队曾经只有一个人,而且干了10个月。这个人叫Austin Lau,没有任何技术背景,加入时连终端怎么打开都要搜索。Claude Code发布后,他用一周时间自学搭建了两套工作流:一个Figma插件,点一下就能批量生成广告素材变体;一套Google Ads文案流程,通过自定义斜杠命令自动生成符合品牌调性和字数限制的广告文案,导出可直接上传的CSV文件。单条广告的制作时间从30分钟降到30秒,创意产出量提升了10倍。

Amol在播客里也提到了这个梗。他说外界看到的"一个人搞定所有增长"是夸大了,但Anthropic确实在践行自己宣扬的理念:用自家的AI工具把人均产出拉到极限。

3. "成功带来的灾难":70%的时间在救火

Amol说这是他职业生涯中最难的工作,比创业和投行都难。

他用了一个说法叫success disasters:增长太快导致其他环节崩溃。所有图表都是绿色的、一路向上的,但团队的情绪可以非常紧绷,因为获客、激活、变现每个环节都在同时着火。他估计自己70%的时间花在这种救火上,只有30%用于主动型增长工作:决定对哪些产品集中投入资源,规划长期的定价和打包方案,以及为新产品确定增长团队什么时候该介入。

"你需要退一步提醒自己,我们能有这些问题其实是幸运的。" 他说。但这并不让工作本身变得更轻松。在一家每周营收都在刷新纪录的公司,"紧迫感"这个词的含义和其他地方完全不同。

4. 模型快到AGI了,用户还在问天气

Amol提出了一个他认为全行业最大的产品问题:capability overhang,模型能力的提升速度远超产品侧把能力传递给用户的速度。

即便是Anthropic内部,新模型发布时员工也要刻意腾出时间去搞清楚"这个模型能做什么、我之前的认知哪些需要更新"。放到普通用户身上,这个问题被放大了无数倍。你可能拥有一个接近AGI水平的模型,但用户的第一反应还是问"旧金山今天天气怎么样"。

更棘手的是节奏问题。增长团队花时间测试完一个模型的最佳引导路径、跑完实验、拿到结论、上线新流程,这时候下一个模型已经发布了,新模型解锁了新的能力,之前所有的测试结论可能全部作废。传统增长团队面对的是一个相对稳定的产品,AI增长团队面对的是一个底层每隔几个月就会发生质变的产品。

这也是为什么Amol认为激活是AI产品增长中杠杆最高的环节。在传统产品里,激活优化是重要但有限的。在AI产品里,激活优化的价值随模型能力指数级放大,因为每一代模型都带来新的"如果用户知道怎么用就会被惊艳"的能力,而大多数用户根本不知道这些能力存在。

5. 注册流程越长,转化反而越高

做增长的人最常见的直觉是:砍掉一切多余步骤,让用户最快进入产品。Amol说这个直觉在大多数时候是错的。

用户被快速扔进产品之后,不知道这个产品和自己有什么关系。Claude能做的事太多了,如果用户打开就是一个空白对话框,他大概率会问一个无聊的问题,得到一个普通的回答,然后流失。

Amol在Mercury、MasterClass和Anthropic三家公司都验证了同一件事:在注册流程里多问用户几个问题,搞清楚他是谁、他想做什么,然后把匹配的功能或内容推给他。这个多出来的步骤看起来在拖慢用户进入产品的速度,但实际效果是转化率和留存都上升了。

MasterClass的购买流程里有一个问答环节,问你"来这里想学什么"。很多人第一反应是:我来买东西,为什么要做问卷?但这个环节经过彻底测试,是显著的收入驱动因素,因为用户觉得"这个产品理解我"。Mercury也一样,Amol带团队花了整整一个季度只做银行开户流程的体验优化,不追任何增长指标,结果这成了他加入Anthropic之前影响力最大的一个季度。Anthropic的注册流程会询问用户的身份和兴趣领域,外面的人看了会说"太长了",但数据让团队满意。

Amol的框架里,摩擦分两种:annoying friction,纯粹浪费用户时间、不增加任何价值的步骤,砍掉;right friction,帮产品认识用户、让用户觉得"这是给我用的"的步骤,大胆加上去。而且注册时收集到的用户信息不只在激活阶段有用,还能喂给下游的lifecycle营销和广告投放做相似人群定向,"it's a juice that just keeps on giving"。

Anthropic还推出了从ChatGPT导入记忆的功能,让新用户不用从零开始教Claude认识自己。Amol说这是冷启动问题的一个时间窗口产物,恰好赶上了一波用户对Anthropic的热情。

6. "线性图表在公司内部已经不酷了"

2024年底,Amol入职第二周,团队就进入了2025年营收规划。当时ARR约10亿美元。Dario Amodei直接推了一个所有人都觉得疯狂的激进目标,团队的反应是"how the hell are we going to hit that",然后Dario说他觉得还可以更高。Amol刚入职,心想这地方疯了。结果2025年全年营收做到了约100亿美元,10倍增长,激进目标不但达到了,还被超过了。

一般的增长团队会把60%-70%的精力放在中小型优化上,20%-30%放在大动作上。Anthropic把这个比例翻转了。 至少50:50甚至70:30倾向大赌注。

这背后是Anthropic对指数增长的信仰。传统产品(比如一个外卖App)两年后的产品价值可能比今天高30%-50%,增长团队通过中小型优化就能捕获这个增量的可观比例。但Anthropic的产品价值由AI驱动,两年后可能是今天的100倍到1000倍。在这么大的价值增量面前,小优化能捕获的比例微不足道,必须把筹码压在能抓住大机会的大赌注上。

"我们内部线性图表根本不酷。没人看线性图表。所有东西都要看对数线性坐标。"

一个具体案例:现在支撑Cowork和Claude Code多个使用场景的Chrome扩展,最初就是增长团队内部一个工程师非常看好、主动推动的项目。当时没有其他团队在做,增长团队决定自己上。Amol说这种"增长团队孵化产品级项目"的操作,在传统公司他不会做,在Anthropic变成了常态。

他补充了一个重要限定:这种策略适用于产品核心价值由AI驱动的公司,比如Lovable、Cursor这类AI原生产品。如果AI只是产品的辅助功能而非核心,不一定要这样操作。

7. CASH:让Claude自动跑增长实验

增长平台团队在推进一个内部项目,名字叫 CASH(Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth)。Amol说名字不是他起的,"有点尴尬"。项目由在线增长课程平台Reforge教增长工程课的Alex Kamysuroka主导,几个月前才启动。

他们把增长实验的生命周期拆成四个环节来分别评估和提升Claude的表现。识别机会:根据趋势和历史数据发现增长点。构建功能:把实验落地为可发布的产品变更。测试质量:确保符合质量标准和品牌标准。分析数据:实验上线后收集学习收获。每个环节都有评估指标,追踪Claude在每个环节的得分是否每周都在进步。

目前CASH主要处理的是文案变更和小幅UI调整,已经在产生实际收益。Amol的评价是:胜率大致相当于一个工作两三年的初级PM,还达不到资深PM的水平。 但几个月前这件事根本不可能,Opus 4.5之前效果不行,到了Opus 4.6才开始看到方向对了。

现阶段还有人工审批环节。Amol特别在意品牌一致性,不想让自动化系统发布有损品牌的东西。但随着品牌准则可以写成skill、模型理解能力在提升,他认为人工审核的需求会大幅减少。如果实验结果不理想,也可以随时回滚。

他特意补充了CASH流程里没写进去的"第五环节":跨部门协调。法务、安全、品牌等利益相关方的对齐工作目前仍然需要人脑。他认为这是PM角色在短期内不会消失的核心原因,直到其他利益相关方自己也变成agent在自动运转。

Anthropic设计负责人Joel跟他说过一句话:"We will have AGI and it will still be impossible to get six people in a room to get aligned." 即便实现了AGI,让六个人在一个房间里达成一致仍然是不可能的。Amol说他觉得这个判断是对的。

8. 有产品思维的工程师是这个时代的"独角兽"

一个标准的5人工程师+1设计师+1 PM配置,用了Claude Code之后,工程师的产出相当于原来的2到3倍。PM和设计师也有提升,但幅度不如工程师。结果是这个小团队的实际产出相当于旧世界15到20个工程师配1.5到2个PM和1.5到2个设计师。PM和设计师明显被挤压了。

Anthropic内部也在感受这个压力。Amol说他们最近开了一次PM leader offsite,所有人都在讨论同一个问题:PM和设计被挤压得透不过气。工程师产出翻了倍,PM和设计的人数没跟上,每个PM相当于在管一个比以前大两到三倍的工程团队。

Anthropic增长团队的应对是一条两周规则:如果一个项目的工程工作量在两周以内,工程师负责自己当PM,包括跟法务、安全、跨部门利益相关方沟通,PM只做顾问。超过两周的项目,PM才正式上阵。这不是死规则,如果一周的项目但政治敏感度极高,PM还是要介入。具体执行中,小变更直接在Slack上来回讨论,连文档都不写。大项目做一个跨部门启动会,30分钟搞清楚各方在意什么。

Amol特别强调:产品思维强的工程师在这个时代是absolute unicorn。公司放走你的概率急剧下降,因为你能在PM缺位时撑起整个项目的产品判断。同样的逻辑反过来也成立:如果一个PM同时能做设计,价值也在陡增。跨学科能力在AI时代的溢价比过去任何时候都高。

他举了Anthropic内部的例子:做金融服务产品(Claude for Sheets、Claude for Excel)的PM Nick Lynn从投行和私募出身,对金融领域的直觉理解让他拥有别人无法复制的竞争优势。

关于PM到底该不该自己写代码,Amol的观点有些反直觉。在小公司或资源紧张时,PM确实需要动手。但如果团队有20个工程师在高速产出,PM最高杠杆的事不是自己写代码做第21个功能,而是把团队在"做什么"和"为什么做"上的判断力提升5%。 这5%乘以20个工程师的产出,远大于你自己写一个功能的价值。

Amol说他60%-80%的交付没有PRD。大部分情况下团队直接行动,或者他在会议前5分钟用Cowork快速生成一个基础文档来讨论。只有20%-30%的重要项目才需要认真写文档。他越来越倾向于直接原型化,用实物代替讨论。

9. 每天早上Claude帮他看25个图表,每周让Claude假扮老板给自己提反馈

Amol设置了Cowork的定时任务,每天早上自动查看20多个数据分析平台Hex的仪表盘,通过Chrome扩展和MCP完成数据读取,然后给出摘要:哪些指标需要关注、哪个有异常、哪个有有趣的洞察。他自己还是会手动看几个最核心的图表,但中长尾的指标交给Claude来监控。随着误报率和漏报率持续下降,他对这个自动化流程的信心在增加。

他认为这离"策略bot"已经不远了:一个agent持续监控指标、市场动态和产品路线图,然后主动提出建议。他的判断是2026年下半年就能达到相当有效的水平。

他每周还让Claude假扮自己的上级给自己提反馈。 他的上级Ami Vora公开发表过大量产品管理文章,他让Claude基于Ami的公开写作、内部Slack发言和他们之间的讨论记录,以Ami的视角评估自己本周的工作。他形容这像是"跟一个偶尔喝多了的教练合作",有时候提出的反馈让人眼前一亮,有时候说的明显无关,但总体值得持续投入。

他还设了一个每周自动运行的Cowork任务,通过Slack MCP扫描项目相关频道,找潜在的对齐偏差。企业团队负责人Scott通过这个方法发现过重大的方向冲突,避免了团队在重叠工作上浪费时间。日常行政也全部交给Cowork:订会议室、邮件初步分类、在Brex和Benpass上提交报销。

10. 聚焦编程的飞轮:五年前的一份文档

联合创始人Ben Mann在2021年写过一份文档,讲"为什么我们应该聚焦AI编程"。那是任何人都还不知道这个赛道有多大的时候。

这个聚焦有双重逻辑。一是商业层面的市场规模判断,二是Amol所说的研究加速飞轮:最好的编程模型能加速研究人员的工作,加速研究循环,从而产出更好的模型,形成正向循环。Dario Amodei说过,Anthropic的工程师中已经有人"不再自己写代码了,让模型写,自己只做编辑"。如果编程模型越好,研究员产出越高,研究员产出越高,下一代模型越强,那么在编程上投入的每一分资源都有双重回报。CEO在公开场合多次讲过这个逻辑。

聚焦也是约束下的必然选择。Anthropic早期是这个领域里最小、资金最少的玩家,没有Meta和Google的自由现金流和分发能力,没有OpenAI的先发优势。"在很多方面,我们能走到今天这步简直是一个奇迹。" 在这种约束下,即使面对一项通用性极强的技术,也必须选择极窄的切入点来达到自我增长的临界点。

Amol还提到,Anthropic在ChatGPT发布之前就已经有了自己的chatbot产品,但因为安全顾虑选择不发布。ChatGPT的爆发和随后的消费者优势,反而把Anthropic推向了B2B和编程这条更窄但更深的路径。某种意义上,那个安全决策和后来的商业聚焦之间存在因果关系。

11. 安全不只是价值观,也是竞争优势

Anthropic从注册那天起就选择了公益公司(Public Benefit Corporation)而非标准的特拉华C型公司。这意味着在法律层面,公司没有义务以股东价值最大化为首要目标,可以为公共利益做出取舍。

Amol说他加入前对此持半信半疑的态度,不确定这到底是真的还是公关话术。入职后很快发现,内部对安全的重视程度比对外表达的还要强。 他多次看到公司愿意为安全承受显著的商业损失。

他把争议性的增长实验分成两类。第一类是无论结果如何都不应该上线的,触碰品牌、价值观或用户信任的红线,AI安全相关的测试属于这一类,直接否决。第二类是"我不喜欢但不至于踩红线"的,可以跑测试,但如果不适感偏高,就需要看到同等量级的回报才值得上线。

"增长团队必须舒服地接受桌上还有钱没拿这件事。" 他说这是增长团队的底层原则。短期让利换长期信任,是所有最好的产品最终都会采取的路径。他还提出了一个判断:随着AI风险越来越高、利害关系越来越大,Anthropic在安全上的坚持最终会成为一项显著的竞争优势。

12. Notebook Channel和一种让文化可扩展的机制

Anthropic内部Slack有一种叫notebook channel的实践:每个人都有自己的频道,像一个内部Twitter feed,分享自己正在想什么、工作中的观察、对某个决策的看法。你可以订阅任何人的notebook channel,包括研究团队的。

Amol说这个机制有两个作用。第一个是透明度:Dario在全员会上说了什么有争议的话,人们可以直接到他的notebook channel公开表达不同意见,引发辩论,这是被鼓励的。第二个是信念的可扩展性。当组织快速扩张、新人大量涌入时,靠开会来传达原则和行为标准效率太低。但如果你在notebook channel里写了一篇"为什么要舒服地把钱留在桌上",所有新加入的增长工程师都能看到。

这些notebook channel里的内容同时也在成为Claude的上下文。HR团队在某些关键文档上标注了"编辑前请先联系对应负责人,因为这是Claude引用的核心参考文档"。组织知识的文字化正在从"方便人类检索"变成"让AI能用"。

Amol还提到Anthropic对SaaS工具的使用:Figma、Slack、Workday,这些产品他们用得都很重,短期内不会替换。在最前沿的AI公司里,这些工具仍然在发挥作用。他认为"SaaS全部会被vibe code取代"的说法被夸大了。

13. 创业失败、脑损伤,和"约束带来的自由"

Amol的职业路径远没有现在看起来那么顺畅。他曾经创办了一家心理健康领域的公司Ensu,花了三年时间、融了几百万美元、最多有七到十名员工,最终关闭。他说给投资人打电话说"钱亏了、事没成"是他经历过最痛苦的事情之一。但正是创业阶段逼他学会了冷邮件、产品开发、用户获取等技能,没有那段经历,后来的职业路径走不通。

2022年初,他在一次泰拳训练中遭受了严重的脑损伤。之后9个月无法工作,前几个月甚至无法自己洗澡、发短信,听20秒音乐就想吐,完全不能看屏幕。恢复过程极其缓慢,需要一点点增加对各种刺激的耐受度。他一度不确定自己是否还能重返工作。

2023年中,他在Lenny的newsletter上发表了一篇关于这段经历的客座文章。一个月后,脑损伤复发了。下飞机时一个行李碰了他的头,因为前一次伤还没有完全恢复,又触发了新的症状。当时他刚加入Mercury一个月,不得不请假两个月。

他说到现在仍然没有100%恢复,偶尔还会有眩晕和头痛。但他把这些约束转化成了习惯:不喝酒、不喝咖啡、每天固定休息、坚持冥想。即使在Anthropic最忙的日子,模型发布之类的关键节点,他也会在上午和下午各抽一小段时间去办公室的冥想区。

"True freedom in life is learning how to be content when you don't get what you want." 他引用了一位冥想老师的话。真正的自由是学会在得不到想要的东西时依然满足。他说这个体悟来自脑损伤最严重的时候:你可以做所有能做的事(调整饮食、坚持康复训练、寻求最好的治疗),但如果恢复没有如预期般发生,你有两个选择,和现实对抗并痛苦,或者接受现状并在接受中找到平衡。

他说Anthropic的强度极高,保持一个平稳的心态是在这种环境下存活的基础设施。"It's funny how constraints can bring freedom," 他说。约束带来自由。创业失败让他学会了技能,脑损伤逼他养成了健康的习惯,两件看起来糟糕的事最终都成了他现在能力的一部分。

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