上市紧要关头，大神卡帕西加盟Anthropic

来源：市场资讯

（来源：字母榜）

2026年最重要的人事变动之一，莫过于安德鲁·卡帕西（Andrej Karpathy）去了Anthropic。

就在2025年5月19日晚，卡帕西发了一条X，称他现已入职Anthropic，重新投身研发工作。

卡帕西是OpenAI的联合创始人之一，也曾领导特斯拉的自动驾驶团队。

这个消息之所以炸裂，不单单是说卡帕西的身份显赫，关键是他加入Anthropic的时机。

Anthropic计划在2026年下半年上市，现在正是需要行业顶级人才背书的时刻。

而卡帕西，刚好就是这么一个行业支柱，绝对的灯塔级人物。

他的加入，势必会让Anthropic如虎添翼。

不光是如此，卡帕西在Anthropic干的活也是非常有意思，他要让Claude自己来研究自己，自己去提升自己。

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卡帕西加入Anthropic做什么？

卡帕西加入的是Anthropic的预训练团队，但他干的可不是一般预训练的活儿。

Anthropic预训练负责人尼古拉斯·约瑟夫（Nicholas “Nick” Joseph）转了卡帕西加入的这条X，并写到，卡帕西将组建一支团队，专注于使用Claude大模型，来推进预训练相关研究工作。

预训练的本质是让大模型对事物有基础的认知，就像咱们口中的常识一样，下雨要打伞、出门带钥匙。

后面的微调、RLHF、安全对齐、产品化，都建立在这个底座之上。

而卡帕西要做的，是让模型参与到预训练这个过程中，让AI研究AI自己。

这里可能有点绕，我尽量把它解释清楚。预训练是一个阶段，而在这个阶段里，模型需要进行多次大规模训练。

第一次大规模训练的时候，团队可能尝试某个架构和数据配比，然后根据训练的结果发现其中的问题，调整第二次大规模训练方案，然后再优化、再训练，一直往复。

研究团队在这个过程中需要做无数个决策，比如用什么数据、怎么清洗、怎么配比、用什么架构、怎么调超参数、训练过程中出问题了怎么办等等。

一个模型跑了几周的大规模训练，结果发现一开始的方向错了，那这几周的算力和时间就全部浪费了。

所以如果能在训练前，通过AI的辅助研究，排除掉一部分错误的方向，那么模型的训练效率就会更高。

那为什么这事得卡帕西来呢？

其实是因为卡帕西的身份很特殊，他的经历囊括研究员、工程师和产品经理三大板块。

他在OpenAI工作过两次，第一次是2015年作为联合创始人加入，担任研究科学家，专注于深度学习和计算机视觉，直到2017年离开加入特斯拉。

第二次是2023年回归OpenAI，参与GPT-4的改进工作，直到2024年再次离开，创办了Eureka Labs。

2017年的时候，马斯克亲自聘请卡帕西，让他领导特斯拉的计算机视觉工作。卡帕西负责特斯拉的全自动驾驶和Autopilot项目，直到2022年离开。

这些工作让卡帕西对大规模工程化这件事，有了更深刻的理解。

就拿特斯拉来说，你要把自动驾驶部署到百万辆车上。还需要它能在真实世界中工作、要处理各种极端情况、要在有限的算力和功耗下运行，没点工程手段根本拿不下来。

很多AI研究者只会做实验，发论文，但不知道怎么把模型变成产品。卡帕西是既懂AI，也懂工程，还懂产品。

所以Anthropic的这个岗位，非卡帕西莫属。

换一种思路，卡帕西的加入对Anthropic来说，也是一次重大胜利。

Anthropic计划在2026年上市。技术和产品虽然也很重要，但华尔街根本看不懂大模型，他们只看得明白你们企业有什么样的人物。

卡帕西在AI行业内显然是个图腾一样的存在。

不光是AI圈，他在教育圈也是大佬。

2015年，卡帕西和李飞飞一起设计了斯坦福大学第一门专门讲授深度学习的课程，他是主要讲师。这门课的视频网上观看次数超过了80万次。

近年来，他在YouTube上发布了大量技术讲解视频，教人们如何从零开始构建如同GPT那样的大语言模型。教学风格清晰，对问题深入浅出，能把最复杂的技术问题讲得让普通人也能理解。

02

在Anthropic组建反OpenAI联盟

随着卡帕西的加入，Anthropic的OpenAI diaspora联盟变得更加强大了。

这是外网发明的一个非常戏谑的叫法，diaspora这个词的原意是“离散群体、散居群体”。

放在OpenAI diaspora这个词里，指的就是那些曾经在OpenAI工作，后来离开OpenAI，到Anthropic里的人。

Anthropic的两位联合创始人阿莫迪兄妹，他俩都是OpenAI的前高管。达里奥曾是OpenAI的研究副总裁，丹妮拉曾是OpenAI的副总裁。

除此以外还有汤姆·布朗（Tom Brown），他是GPT-3论文的第一作者。现在的汤姆是Anthropic的研究副总裁。

还有克里斯·奥拉（Chris Olah），现任Anthropic可解释性研究负责人。

他在OpenAI工作期间，开创了神经网络可解释性的多个重要方向。别人训练模型只看结果好不好，克里斯想知道AI到底是怎么工作，大模型思考的时候，到底是哪一层神经元在起作用。

还有杰拉德·卡普兰（Jared Kaplan），scaling laws的主要研究者之一。

Scaling laws现如今早已是家喻户晓，讲的是扩大算力规模，模型能力就会继续提升。

还有山姆·麦克坎迪许（Sam McCandlish），同样是scaling laws的重要贡献者，也是GPT-3训练的关键人物，现在是Anthropic的研究科学家。

为什么这些人会离开OpenAI？

理由也是众说纷纭。阿莫迪兄妹在离开OpenAI时表示，他们对OpenAI的方向有不同看法，尤其是在AI安全方面。他们认为OpenAI过于关注商业化，而对安全研究投入不够。

所以他们创办Anthropic，希望建立一个更关注安全的AI公司。

外媒还流传着这样一种说法，是OpenAI在2019年转型为营利性公司后，整个公司的文化和优先级都发生了变化。

OpenAI的高层们开始考虑收入、利润、估值和股东回报，对一些早期成员来说，这种转变是难以接受的。

这不是说商业化本身是错的。

但对那些更关心研究和安全的人来说，他们开发产品还需要对市场和客户负责，这件事背离了他们做研究的初心。

所以他们离开了，创办了Anthropic。

Anthropic一开始就说自己是公益公司（PBC），这个身份在法律上就跟普通公司不一样。

普通公司的董事会只对股东负责，赚钱就行。公益公司的董事会得同时考虑公共利益，每年还要出报告，说自己为社会做了什么。如果光顾着赚钱不管公益，股东可以告你。

但光有这个身份还不够，Anthropic还搞了一套更狠的机制，叫“长期利益信托基金”（LTBT）。

简单说就是，公司之外专门设了一个独立机构，由五个人组成，这五个人必须是AI安全、国家安全、公共政策这些领域的专家。

他们手里握着一类特殊的T类股票，在极端情况下，比如AI可能造成灾难性风险的时候，这五个人可以否决董事会的决定，强制公司把安全放在第一位。

就算投资人和管理层都想冒险赚快钱，这五个外部专家可以一票否决。

卡帕西的加入，给整个团队带来的是一种强烈的认同感。

“咱哥几个，曾经既然能在OpenAI创造了GPT的奇迹，现在我们到了Anthropic，照样能再创辉煌！”

我对比了一下2015年OpenAI的创立公告，发现了一个很有意思的事情。由于卡帕西加入了Anthropic，导致现在Anthropic里的OpenAI创始团队人数，已经和OpenAI打平了。

OpenAI这边有奥特曼、布鲁克曼和沃伊切赫·扎伦巴（Wojciech Zaremba），Anthropic有德克·金马（Durk Kingma）、卡帕西，还有已经离职的约翰·舒尔曼（John Schulman）。

不过，这不是说Anthropic反对OpenAI的技术路线。事实恰恰相反，Anthropic的技术路线和OpenAI非常相似，都是基于大规模语言模型，都相信scaling laws，都在追求AGI。

Anthropic反对的，是OpenAI的商业化优先策略，以及OpenAI在安全研究上的不足。

可以肯定的是，在AI编程和ToB这两个领域，Anthropic领先OpenAI太多了，以至于Codex明明体验下来要比Cowork更好，但大家仍然会选Anthropic的产品。

更重要的是，卡帕西还给Anthropic带来了名人效应。

谁会不想跟卡帕西这样的行业图腾共事呢？