Przeformułowanie areny AI
Anthropic to tytan w dziedzinie dostawców modeli AI, szczególnie wyróżniający się w takich obszarach jak kodowanie. Jednak jego flagowy asystent AI, Claude, nie osiągnął jeszcze powszechnej popularności ChatGPT OpenAI. Według Mike’a Kriegera, Chief Product Officer Anthropic, firma nie jest skupiona na podboju krajobrazu AI poprzez stworzenie uniwersalnie przyjętego asystenta AI.
‘Chociaż aspiruję do tego, aby Claude dotarł do szerokiego grona odbiorców’, powiedział Krieger podczas rozmowy na konferencji HumanX AI, ‘nasza wielka wizja nie zależy od osiągnięcia masowej adopcji konsumenckiej w tym momencie’.
Dwuścieżkowa strategia: Modele i doświadczenia wertykalne
Krieger wyjaśnia, że obecny cel Anthropic jest dwojaki: tworzenie lepszych modeli i rozwijanie tego, co nazywa ‘doświadczeniami wertykalnymi, które odblokowują agentów’. Początkowym przejawem tej strategii jest Claude Code, narzędzie do kodowania oparte na AI firmy Anthropic, które szybko zdobyło 100 000 użytkowników w ciągu pierwszego tygodnia. Krieger sugeruje, że w przygotowaniu jest szereg podobnych wyspecjalizowanych agentów ukierunkowanych na konkretne przypadki użycia, które mają zostać wydane w tym roku. Ponadto Anthropic aktywnie opracowuje ‘mniejsze, tańsze modele’ dostosowane do potrzeb programistów. I, oczywiście, na horyzoncie są przyszłe iteracje ich najpotężniejszego modelu, Opus.
Od Instagrama do AI: Podróż kształtowania interakcji człowiek-AI
Krieger, znany jako współzałożyciel Instagrama i aplikacji do agregacji wiadomości Artifact, dołączył do Anthropic prawie rok temu. ‘Kluczowym powodem mojego przejścia do Anthropic było przekonanie, że posiadamy wyjątkową zdolność do kształtowania trajektorii interakcji człowiek-AI’, ujawnia. ‘Nasze podejście jest inne. Staramy się wzmacniać ludzi, a nie tylko ich zastępować. Dążymy do budowania świadomości zarówno ogromnego potencjału, jak i nieodłącznych ograniczeń AI’.
Nawigacja po wodach ostrożności i innowacji
Historycznie Anthropic był postrzegany jako jedno z bardziej ostrożnych laboratoriów AI. Jednak firma sygnalizuje teraz zmianę w kierunku uczynienia swoich modeli mniej restrykcyjnymi. Krieger zauważa, że ich najnowsze wydanie, Sonnet 3.7, wykazuje 45% redukcję odmowy podpowiedzi w porównaniu do swojego poprzednika. ‘Wyobrażamy sobie spektrum modeli, od niezwykle odważnych po wyjątkowo ostrożne’, wyjaśnia. ‘Moja ostateczna satysfakcja polegałaby na tym, że użytkownicy postrzegaliby nasze modele jako osiągające harmonijną równowagę’.
Dogłębna analiza strategii produktowej Anthropic
Rozmowa na HumanX zagłębiła się w różne aspekty działalności Anthropic. Zbadaliśmy, jak Anthropic radzi sobie z konkurencją ze swoimi klientami API, takimi jak narzędzie do kodowania AI Cursor, zawiłości rozwoju produktu w pionierskim laboratorium AI oraz czynniki wyróżniające, które odróżniają Anthropic od OpenAI.
Enterprise vs. Consumer: Grupa docelowa Anthropic
Pytanie: Gdy Anthropic wyznacza swój kurs na nadchodzące lata, czy jest to przede wszystkim firma skoncentrowana na przedsiębiorstwach, zorientowana na konsumentów, czy hybryda?
Krieger: Naszą misją jest wzmacnianie ludzi w ich pracy, niezależnie od tego, czy jest to kodowanie, zadania oparte na wiedzy, czy inne profesjonalne przedsięwzięcia. Mniej pociągają nas przypadki użycia zorientowane na rozrywkę, czysto konsumenckie. Uważam, że w przestrzeni konsumenckiej AI wciąż istnieje znaczny niewykorzystany potencjał, ale nie jest to nasz priorytet.
Kierując usługą dla miliarda użytkowników, mogę zaświadczyć o ekscytacji i spełnieniu płynącym z budowania na taką skalę. Chociaż mam nadzieję, że Claude dotrze do szerokiego grona odbiorców, nasze ambicje nie opierają się obecnie na osiągnięciu powszechnej adopcji konsumenckiej.
Droga do przywództwa w AI: Poza masową adopcją
Pytanie: Jeśli masowa adopcja nie jest głównym celem, jaka jest droga Anthropic do przywództwa?
Krieger: Nasza strategia rozwija się wzdłuż dwóch głównych osi. Po pierwsze, pozostajemy niezłomni w naszym zaangażowaniu w budowanie i szkolenie najbardziej zaawansowanych modeli AI na świecie. Nasz wyjątkowy zespół badawczy jest świadectwem tego zaangażowania. Będziemy nadal inwestować w ten obszar, wykorzystując nasze mocne strony i udostępniając te możliwości za pośrednictwem naszego API.
Po drugie, koncentrujemy się na tworzeniu wertykalnych doświadczeń, które odblokowują potencjał agentów AI. Agenci ci wykraczają poza interakcje jednokrotne, pomagając użytkownikom zarówno w ich życiu osobistym, jak i zawodowym. Claude Code reprezentuje nasze początkowe wejście w agentów wertykalnych, szczególnie ukierunkowanych na kodowanie. Mamy plany wprowadzenia dodatkowych agentów, którzy wykorzystują mocne strony naszego modelu i odpowiadają na konkretne potrzeby użytkowników, w tym integrację danych. Spodziewajcie się, że w nadchodzącym roku rozszerzymy naszą ofertę poza Claude AI i Claude Code o szereg wyspecjalizowanych agentów.
Nawigacja po konkurencji z klientami API: Delikatna równowaga
Pytanie: Wielu programistów jest entuzjastycznie nastawionych do Cursor, który jest zasilany przez wasze modele. Jak Anthropic decyduje, kiedy konkurować ze swoimi klientami, jak ma to miejsce w przypadku Claude Code?
Krieger: Jest to zniuansowany i delikatny problem dla wszystkich laboratoriów AI i taki, do którego podchodzę z najwyższą starannością. Na przykład, osobiście skontaktowałem się z CEO Cursor i naszymi kluczowymi klientami zajmującymi się kodowaniem, aby z wyprzedzeniem poinformować o uruchomieniu Claude Code, podkreślając jego komplementarny charakter. Obserwujemy, że użytkownicy korzystają z obu narzędzi.
Podstawowy model zasilający Claude Code jest identyczny z tym, który napędza Cursor, Windsurf, a nawet GitHub Copilot. Rok temu większość z tych produktów nawet nie istniała, z wyjątkiem Copilot. Jesteśmy optymistami, że możemy wspólnie nawigować po tych okazjonalnych bliskich sąsiedztwach.
Zasilanie nowej Alexy: Strategiczne partnerstwo
Pytanie: Anthropic odgrywa kluczową rolę w zasilaniu odnowionej Alexy. Amazon jest znaczącym inwestorem w waszej firmie. Jak powstało to partnerstwo produktowe i co oznacza dla Anthropic?
Krieger: Rozwinęło się to podczas mojego trzeciego tygodnia w Anthropic. Amazon wykazał silne pragnienie innowacji. Możliwość ta głęboko ze mną rezonowała, ponieważ mogliśmy wnieść nasze pionierskie modele i wiedzę specjalistyczną w zakresie optymalizacji ich pod kątem złożonych przypadków użycia. Amazon z kolei posiadał rozległy ekosystem urządzeń, szeroki zasięg i ugruntowane integracje.
To partnerstwo faktycznie oznaczało jeden z moich dwóch wkładów w kodowanie w Anthropic. Niedawno miałem okazję zbudować kilka funkcji dla Claude Code, co jest szczególnie korzystne dla menedżerów. Pozwala im to delegować zadania przed spotkaniami, a następnie przeglądać wyniki po nich. Z Alexą opracowałem prymitywny prototyp demonstrujący interakcję z systemem podobnym do Alexy, zasilanym przez model Claude.
Implikacje umowy z Alexą: Poza szczegółami
Pytanie: Nie zagłębiając się w zawiłości finansowe umowy z Alexą, jakie są szersze implikacje dla waszych modeli?
Krieger: Chociaż nie możemy ujawnić dokładnych danych ekonomicznych, partnerstwo okazało się wzajemnie ekscytujące. Posłużyło nam jako katalizator, szczególnie pod względem optymalizacji opóźnień. Zasadniczo skondensowaliśmy roczne wysiłki optymalizacyjne do okresu od trzech do sześciu miesięcy. Cenię klientów, którzy stawiają nam wyzwania i wyznaczają ambitne terminy, ponieważ ostatecznie przynosi to korzyści wszystkim. Wiele z tych ulepszeń jest włączonych do modeli dostępnych dla wszystkich użytkowników.
Poszukiwanie dalszych kanałów dystrybucji: Potencjał Siri
Pytanie: Czy Anthropic byłby otwarty na więcej partnerstw dystrybucyjnych podobnych do Alexy? Wygląda na to, że Apple może szukać pomocy z Siri. Czy jest to kierunek, który byście rozważyli?
Krieger: Chcemy zasilać jak najwięcej z tych platform. Naszą siłą jest konsultacja i partnerstwo. Rozwój sprzętu nie jest obecnie naszym celem, ponieważ musimy strategicznie priorytetyzować nasze istniejące zalety.
Rozwój produktu w środowisku opartym na badaniach: Równowaga
Pytanie: Jako CPO, jak poruszasz się po dynamice firmy intensywnie prowadzącej badania, takiej jak Anthropic? Jak przewidujesz przyszłe zmiany, gdy przełomowe odkrycia badawcze mogą być tuż za rogiem?
Krieger: Poświęcamy dużo uwagi agentom wertykalnym, których chcemy dostarczyć do końca tego roku. Chcemy pomagać użytkownikom w badaniach i analizach. Istnieje wiele interesujących przypadków użycia pracowników wiedzy, którymi chcemy się zająć.
Jeśli włączenie pewnych danych do fazy wstępnego szkolenia jest kluczowe, decyzja ta musi zostać podjęta niezwłocznie, aby te możliwości mogły się urzeczywistnić w połowie roku lub później. Musimy działać zarówno z elastycznością w dostarczaniu produktów, jak i adaptacyjnością, zachowując jasną wizję naszych sześciomiesięcznych celów, aby informować o kierunku badań.
Wpadliśmy na pomysł bardziej agentowych produktów do kodowania, kiedy dołączyłem, ale modele nie były jeszcze gotowe do obsługi pożądanego produktu. Gdy zbliżaliśmy się do premiery 3.7 Sonnet, czuliśmy się pewnie. To delikatny taniec. Czekanie, aż model będzie idealny, oznacza, że jest za późno, aby proaktywnie zbudować produkt. Jednak musisz być również przygotowany na to, że model nie będzie dokładnie tam, gdzie go potrzebujesz i być elastycznym w dostarczaniu innej iteracji produktu.
Umiejętności kodowania i ich wpływ na zatrudnianie: Przemyślenie ról inżynierskich
Pytanie: Anthropic jest w czołówce rozwoju modeli do kodowania. Czy zaczęliście ponownie oceniać swoje strategie zatrudniania i alokację liczby pracowników dla inżynierów?
Krieger: Niedawno rozmawiałem z jednym z naszych inżynierów, który korzysta z Claude Code. Podkreślił, że najtrudniejszym aspektem pozostaje dostosowanie się do zespołów projektowych, zarządzania produktem, prawnych i bezpieczeństwa, aby faktycznie dostarczać produkty. Jak w każdym złożonym systemie, rozwiązanie jednego wąskiego gardła często ujawnia inny obszar ograniczeń.
W tym roku nadal zatrudniamy znaczną liczbę inżynierów oprogramowania. W dłuższej perspektywie przewidujemy jednak, że projektanci będą mogli posuwać się dalej w górę stosu, przekładając swoje projekty Figma na początkowe działające wersje, a nawet wiele wersji. Menedżerowie produktu, jak to już ma miejsce w Anthropic, mogą prototypować początkowe wersje swoich pomysłów za pomocą Claude Code.
Przewidywanie bezwzględnej liczby wymaganych inżynierów jest trudne, ale przewidujemy dostarczanie większej liczby produktów i rozszerzanie naszego zakresu, a nie tylko przyspieszanie dostarczania istniejących. Szybkość dostarczania produktów pozostaje bardziej ograniczona przez czynniki ludzkie niż przez samo kodowanie.
Przewaga Anthropic: Kultura i współpraca
Pytanie: Co powiedziałbyś komuś, kto rozważa ofertę pracy między OpenAI a Anthropic?
Krieger: Zachęciłbym ich do spędzenia czasu z obydwoma zespołami. Produkty, a zwłaszcza wewnętrzne kultury, znacznie się różnią. Anthropic kładzie większy nacisk na dostosowanie i bezpieczeństwo AI, chociaż może to być mniej widoczne po stronie produktu w porównaniu do czystych badań.
Jedną z naszych kluczowych mocnych stron, którą mam nadzieję zachować, jest nasza wysoce zintegrowana kultura, pozbawiona lenn i silosów. Stworzyliśmy wyjątkową komunikację między zespołami badawczymi i produktowymi. Naukowcy aktywnie przyjmują opinie o produktach, aby udoskonalić modele. To naprawdę sprawia wrażenie zjednoczonego zespołu i firmy, a wyzwaniem w miarę skalowania jest utrzymanie tej spójności.