#模型时代# 从10人到1830亿美元估值：Anthropic联合创始人的4条AI团队建设法则
这两天在看不同AI实验室的企业文化区别，翻到了Anthropic的一期播客，做个分享：
Vanta CEO Christina Cacioppo在"Frameworks for Growth"播客中对话Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei。
Daniela在创立Anthropic之前，曾担任OpenAI安全与政策副总裁，更早期是Stripe的早期员工，负责风控和招聘。另外，她和公司另外一名联合创始人Amodei是兄妹关系。
这期播客发布于2025年差不多5个多月前，彼时Anthropic估值约615亿美元。但半年后的今天回看这期播客格外有意味。因为，Anthropic在2025年9月完成了130亿美元的F轮融资，估值跃升至1830亿美元，成为史上增长最快的科技公司之一。不过，不只估值增长快，年化收入从年初的10亿美元飙升到超过80-100亿美元区间，Claude Code单品就贡献了10亿美元。
公司正在筹备可能于2026年实施的IPO，估值可能突破3000亿美元。
一、价值观设计的三条硬标准
创业公司谈文化容易流于空洞。Daniela给出了三个非常具体的检验标准：
1、价值观必须制造"张力"
"如果你的价值观不让人感到某种紧张感，它们可能太温吞了。"比如"既要善良，又要直接"这种组合——每个人都想要这个，所以它作为价值观没有区分度。好的价值观应该让一部分人兴奋、另一部分人皱眉。
2、每条价值观能随口举出10个例子
Anthropic有一条价值观叫"do the simple thing that works"（做简单有效的事）。这条价值观源自研究团队的实践哲学：不为炫技写花哨算法，一切以让模型对用户更有用为目标。Daniela说她能脱口而出这条价值观在研究、产品、工程、办公室选址、团建活动中的具体体现。"如果你不能轻松举出例子，说明这条价值观还不够扎实。"
3、敢于淘汰不奏效的价值观
Anthropic曾经有条价值观叫"move fast and safe things"（快速行动，安全行事），是对硅谷经典口号的改编。"挺机灵的，但不是所有人都喜欢。如果不是所有人都喜欢，人们就不会主动使用它。"于是团队把它淘汰了。
一个反直觉的发现是：有些最好的价值观不是创始人发明的，而是员工自发使用某个表达，然后团队意识到"这其实就是我们的价值观"。让员工对价值观有所有权感，比自上而下灌输更有效。
4、让价值观变成"梗"
Daniela分享了一个有趣的案例。大约两三年前的一次公司offsite上，Dario在讲AI的scaling laws（规模定律）和增长速度。即便是团队里最相信这件事的人，现在回头看也觉得当时低估了AI发展的疯狂程度。演讲中间或结尾，Dario说了一句："事情永远不会再平静了。"
这句话本来不是要变成什么口号，但大家觉得太准确太好笑了。后来公司做了印着"Things will never be chill again"的卫衣，还有童装版，专门送给新晋父母的宝宝。当一句话能自然演变成内部梗，在各种场景被引用，它就真正成为了文化的一部分。
二、文化面试：寻找"能聊争议话题"的人
Anthropic在招聘流程中有专门的文化面试环节，核心考察点出人意料：能否就广泛话题进行有尊重的讨论。
1、为什么这是核心能力
AI技术的边界天然涉及复杂甚至争议性话题。"AI有巨大潜力帮助人类，如果不小心的话也有巨大的滥用风险。我们必须在Anthropic正面处理这些挑战，这是我们的核心工作。"如果候选人无法在意见相左时保持尊重和开放，他们很难胜任这份工作。
这不是虚的。Anthropic用一种叫Constitutional AI（宪法式AI）的技术来训练Claude，让模型具备伦理判断能力。训练材料包括联合国人权宣言等文件。公司还有一套叫RSP（Responsible Scaling Policy，负责任扩展政策）的框架，参照生物安全实验室的分级标准，定义了五个AI安全等级，在每个等级都设定了明确的安全和安保要求。做这些工作的人，必须能够严肃讨论"什么是对的"这类问题。
2、面试问题设计
文化面试会问类似这样的问题："你有什么不寻常的信念？在不舒服的情况下你是如何为这些信念辩护的？"
重点不在于候选人持有什么具体观点，而是观察他们的思考过程。"我们寻找的是那种能说'我认为这是对的，虽然不流行，但我坚持了'或者'我改变了想法，因为我意识到自己错了'的人。"
3、给候选人足够的上下文
早期Anthropic不太给候选人做铺垫，结果很多人被问懵了。后来团队改进了流程：面试开始时会解释为什么要问这些问题，强调这是双向了解，大多数问题没有标准答案，"我们只是想了解你的思考方式，你不需要为此准备什么。"
三、研究与产品的"团队轮换"机制
作为一家同时做基础研究和商业产品的公司，Anthropic如何平衡这两者？Daniela的答案是：别让同一批人同时做两件事。
1、探索型团队与执行型团队分开
试图让个人在"80%执行、20%探索"之间切换，效果往往不好。Anthropic更倾向于让一个小组专门做开放式探索，另一个小组专注执行明确的产品路线图。人员可以在两种模式之间轮换，但在某个时间段内通常只做一件事。
这种轮换对员工学习也有好处——他们既能体验探索的价值，也能看到探索成果如何最终影响客户。
2、技术突破驱动产品方向
Daniela举了编程这个例子：Claude在代码生成方面表现出色是技术发展的结果，这个能力直接催生了面向开发者的产品线。"如果我们不知道模型会在编程方面表现很好，我们就不会那样设计产品。"
过去两三个月（访谈时间点），Anthropic推出的很多产品都是围绕让软件开发者更高效——无论他们在大企业、中型公司还是初创公司。当更多客户使用Claude写代码，反过来又帮助训练模型在编程方面变得更强，形成正向循环。
这种模式后来得到了市场验证。到2025年底，Claude Code已经达到10亿美元年化收入，被Netflix、Spotify、Salesforce等大企业采用。
3、保持对"下一个浪潮"的敏感
"因为研究发展得太快，你不总是知道接下来会出现什么。事情可能瞬间改变。"这要求团队永远保留一部分人在重新思考"我们到底在为客户提供什么价值"。
同时也要做那些"重要但不性感"的工程工作——设定产品路线图，按计划交付，确保基础设施稳定。平衡点大概在60/40或50/50之间浮动，偶尔会有集中冲刺某个大版本发布的阶段。
四、对AI未来的三个判断
1、企业采用速度比预期快得多
"有一种不太公平的刻板印象认为大企业行动很慢。我们的经验完全相反。"Daniela说她对财富500强公司快速理解AI价值、并迅速落地的能力印象深刻。"世界上最成功的企业之所以走到今天，是因为他们能看到下一波浪潮是什么。"
这个判断有数据支撑。根据Menlo Ventures的报告，企业在生成式AI上的支出从2024年的115亿美元增长到2025年的370亿美元，同比增长3.2倍，是有史以来增长最快的软件品类。78%的企业现在至少在一个业务职能中使用AI，而2023年这一比例仅为55%。92%的财富500强公司使用ChatGPT。
Anthropic自身的业务增长就是最直接的证据——公司现在服务超过30万家企业客户，年收入超10万美元的大客户数量在过去一年增长了近7倍。2025年下半年，Anthropic与Accenture宣布多年合作，培训3万名专业人员；与Snowflake签署2亿美元合作协议；Deloitte和Cognizant等咨询巨头开始在数十万员工中部署Claude。
2、AI渗透会"极度不均匀"
另一面是，Daniela认为未来最容易被低估的现象是AI采用的不均匀性。"在某些地方，没有AI几乎无法想象如何工作；但世界上还有大量人从未用过AI，可能很多年都不会用。"
这种不均匀存在于行业之间、国家之间、甚至同一个组织内部。Daniela特别关注发展中国家不被AI浪潮落下的问题。她认为AI在大规模教育领域有巨大潜力——这些模型能以极高流利度说各种语言，包括小语种甚至已经消亡的语言，提供AI tutor（智能辅导）的能力是独特的。"我不确定我们是否已经开始真正破解这个过程。"
3、2035年会有很多"没有AI怎么活"的时刻
主持人问：如果把时间拨到2035年，AI和世界会是什么样？
Daniela的回答很有层次。她预测会有很多"怎么可能没有AI做这个"的惊叹时刻，就像今天我们无法想象没有Google Maps怎么出门一样。"比如，我怎么可能自己在网上购物？显然应该有个AI助手帮我找我想要的东西。"
同时，也会有很多东西看起来和今天惊人地相似——"人类交往和互动的基本方式，我认为20年来并没有太大变化。"这一轮变化可能比互联网那一轮周期更快，但底层的人性不会变。
一个补充：Daniela的"觉醒时刻"
主持人问她是否记得某个看到AI、意识到"这就是未来"的时刻。Daniela说应该是在OpenAI早期参与GPT-2项目的时候。"现在回头看那个模型简直糟糕得可笑，但当时看到一个人工工具能在这么广泛的话题上如此令人信服地回应——数学、写作、还有法语，我们都不知道训练数据里有法语——真的很疯狂。"
那个"wow"的感觉，是后来很多更强大的模型都没能复制的。有些东西在早期阶段看到，冲击力是不一样的。
还有一个细节：她最近在读什么
Daniela说她在读一本叫《昨日的世界》（The World of Yesterday）的书，关于20世纪上半叶欧洲的历史，一战二战那个时期。"思考事情能以多快的速度改变，不管是社会政治层面、经济层面还是技术层面，这让我很着迷。那差不多是100年前的事了，但能接触到那个时期的一手资料，真的很有意思。"
这个阅读选择本身就挺能说明问题——一个正在建造可能改变世界的技术的人，在读上一次世界剧变的亲历者回忆录。
总结
Daniela在访谈结尾分享了一个家庭故事：她和哥哥Dario从小就想一起做点什么。他们在OpenAI共事过，现在一起创办了Anthropic。"能和认识一辈子的人一起做这件事，是一种特权。"她补充说，他们的技能高度互补，"从左脑右脑的角度一起解决问题"，这种组合很独特。Dario甚至教过她开车。
问起他们小时候有没有什么"联合项目"，Daniela想了想说主要是一起打电子游戏。这倒也合理——两个从小一起打游戏的人，长大后一起造了个估值可能突破3000亿美元的AI公司。
回顾这期2025年中期的访谈，Anthropic的发展轨迹印证了Daniela描述的方法论：文化契合度在快速扩张中的锚定作用、研究与产品的协同飞轮、以及把安全研究变成竞争壁垒而非负担。公司在访谈后的六个月里完成了史上最大规模之一的私募融资，正在筹备可能改变AI产业格局的IPO。
那件印着"Things will never be chill again"的卫衣，看来会一直流行下去。
核心归纳
Q1: 如何判断公司价值观是否有效？
四个检验标准：（1）价值观是否制造某种张力，让一部分人不舒服；（2）你能否随口举出10个具体应用场景；（3）员工是否在日常沟通中自发使用这些表达；（4）能否自然演变成内部梗。如果价值观只是墙上的标语，该淘汰就淘汰。
Q2: 研发型公司如何平衡探索与执行？
别让同一批人同时做两件事。设立专门的探索型团队和执行型团队，允许人员轮换。保持对技术突破的敏感度，让产品方向跟随技术能力演进，而不是反过来。平衡点大约在60/40或50/50之间浮动。
Q3: 大企业真的采用AI很慢吗？
恰恰相反。数据显示企业AI支出同比增长3.2倍，78%的企业已在至少一个业务职能中使用AI，92%的财富500强公司使用ChatGPT。世界上最成功的企业之所以走到今天，就是因为他们能看到下一波浪潮是什么。
