# Джаред Каплан из Anthropic: «Мы строим инструменты, где главный пользователь — сама нейросеть»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=JdT78t1Offo
Канал: Y Combinator
Опубликовано: 19.08.2025

---

Сооснователь Anthropic Джаред Каплан в подкасте Y Combinator «The Light Cone» делится инсайдами о внутреннем устройстве одной из самых дорогих ИИ-компаний мира. В центре дискуссии — эволюция продукта от Slack-бота до Claude 3.5 Sonnet, технические вызовы при масштабировании моделей и новая парадигма разработки инструментов, где основным «пользователем» становится сама нейросеть.

## 🐺 От «собаки» к «волку»: путь в стартапы через Y Combinator
[[JUMP:00:51]]

Джаред Каплан начал карьеру в 2009 году, сразу после окончания MIT. Его путь в индустрию начался с работы в компаниях выпускников Y Combinator, что сформировало его предпринимательское мышление [01:05].

По мнению Джареда Каплана, работа в крупном тех-гиганте приучает инженера быть «домашним псом», который просто ждет, когда ему положат еду в миску (поставят задачу). В стартапе же на ранних стадиях приходится быть «волком», который должен охотиться сам, иначе компания погибнет [01:56]. Именно этот сдвиг в мышлении гость считает самым ценным уроком своей карьеры [02:10].

Его профессиональный трек включал:

*   Первый сотрудник в стартапе Linked (2009 год) [01:19].
*   Первый инженер в MoPub (платформа мобильной рекламы) [02:37].
*   Основатель стартапа SolidStage (зима 2012, YC) — попытка создать более гибкий аналог Heroku еще до появления Docker [03:05].
*   Работа в Grouper (дейтинг-приложение) [04:08].

Интересный факт: Джаред Каплан и Грег Брокман (будущий сооснователь OpenAI) познакомились именно в Grouper, где Грег был одним из самых активных пользователей сервиса [05:13].

## 🧪 Переход в AI: самообучение и «B-» по линейной алгебре
[[JUMP:05:40]]

Джаред Каплан признается, что переход в сферу ИИ-исследований в 2014-2015 годах был сопряжен с огромной неуверенностью. В то время AI-безопасность и глубокое обучение казались многим его друзьям чем-то несерьезным, сравнимым с «проблемой перенаселения на Марсе» [07:21].

Ключевые моменты его «ретулинга» (переобучения):

*   У Джареда была оценка B- (или даже C++) по линейной алгебре в колледже, что заставляло его сомневаться, сможет ли он стать топовым исследователем [06:31].
*   Он взял 6 месяцев на самостоятельное изучение Machine Learning, чтобы «не быть обузой» для команд в DeepMind или Google Brain [09:28].
*   Его план обучения в 2015 году включал курсы Coursera, проекты на Kaggle и чтение учебника «Linear Algebra Done Right» [10:33].
*   Для вычислений он использовал гранты YC, арендуя GPU и подключаясь к ним через SSH [10:46].

В OpenAI Джаред Каплан попал благодаря Грегу Брокману, заявив, что готов «мыть полы», лишь бы помогать проекту [11:26]. Его первым заданием была разработка среды для игры в Starcraft, и в течение первых 9 месяцев он вообще не занимался непосредственно машинным обучением [12:04].

## 📉 Законы масштабирования: эпоха GPT-3
[[JUMP:12:44]]

Одним из важнейших этапов в карьере Джареда Каплана стала работа над GPT-3 в 2018–2019 годах. Он был среди тех, кто увидел фундаментальную закономерность:Scaling Laws (законы масштабирования) [13:10].

По словам Джареда Каплана, график, показывающий прямую линию зависимости качества модели от объема вычислений на протяжении 12 порядков, стал для него шоком [14:15]. Это убедило его полностью сфокусироваться на масштабировании систем.

В тот период научное сообщество часто критиковало такой подход. Джаред Каплан вспоминает, что многие считали масштабирование «неэлегантным грубым методом» и бессмысленной тратой денег на GPU [15:20]. Однако внутри команды сформировался девиз: «Делай глупую вещь, которая работает» (Do the stupid thing that works) [15:32].

## 🚀 Основание Anthropic: миссия против политики
[[JUMP:15:46]]

Anthropic отделилась от OpenAI, когда группа из семи сооснователей (включая Дарио и Даниэлу Амодеи) решила создать институт, способный выдержать «вес» создания трансформирующего ИИ [16:37].

Особенности раннего этапа Anthropic:

*   Команда ушла из OpenAI, несмотря на их статус и миллиардное финансирование [17:16].
*   Первое время у компании не было четкого понимания, каким будет конечный продукт [17:28].
*   Джаред Каплан считает, что отсутствие политических интриг в компании, где сейчас работает более 2000 человек, обусловлено тем, что первые 100 сотрудников пришли исключительно ради миссии [17:54].
*   В первый год работы Джаред Каплан занимался созданием инфраструктуры обучения и закупкой вычислительных мощностей, а также бытовыми задачами вроде открытия счета в Brex [18:46].

## 💻 Claude 3.5 Sonnet и феномен «кодинга»
[[JUMP:20:43]]

Долгое время Anthropic оставалась в тени OpenAI. Ситуация изменилась в 2024 году с выходом Claude 3.5 Sonnet, который стал стандартом де-факто для программирования среди стартапов YC [21:10].

Джаред Каплан отмечает следующие аспекты успеха:

*   **Игнорирование тестов:** Anthropic не создает команды для «подгонки» моделей под бенчмарки (teaching to the test). По мнению гостя, это создает плохие стимулы, и реальное качество Claude в работе оказывается выше, чем у конкурентов с аналогичными баллами [24:25].
*   **Собачья еда (Dogfooding):** Ускорение собственных инженеров Anthropic с помощью Claude является приоритетом №1 [25:03].
*   **Эмпатия к модели:** Успех Claude Code и протокола MCP (Model Context Protocol) Джаред Каплан связывает со сдвигом парадигмы: разработчики начали смотреть на Claude не просто как на инструмент, а как на *пользователя* [27:25].

Джаред Каплан приводит пример «агентских» возможностей: одна из его знакомых с помощью Claude смогла декомпилировать бинарный файл, разобрать ассемблерный код и превратить его в читаемый C-код с понятными именами переменных за 10 минут — задача, на которую у человека ушло бы несколько дней [23:20].

## 🏗️ Инфраструктура: крупнейшая стройка в истории человечества
[[JUMP:31:04]]

Джаред Каплан, отвечающий за всю вычислительную инфраструктуру Anthropic, утверждает, что человечество находится в процессе величайшего строительства в истории [31:16].

Ключевые показатели инфраструктурного бума:

*   Затраты на вычисления для AGI растут примерно в 3 раза ежегодно [31:28].
*   В следующем году этот проект обгонит по масштабам программу «Аполлон» и Манхэттенский проект [32:16].
*   Главным «бутылочным горлышком» Джаред Каплан называет электроэнергию, особенно в США [32:32]. Компании приходится бороться за разрешения на строительство дата-центров и доступ к мощностям.

Стратегическое преимущество Anthropic заключается в гибкости: это единственная крупная лаборатория, использующая чипы трех разных производителей — NVIDIA (GPU), Google (TPU) и AWS (Trainium) [33:00]. Это требует огромных усилий от команды инженеров по производительности, но позволяет использовать лучшие чипы для конкретных задач (обучение или инференс) и обходить дефицит поставок [33:24].

## 🎓 Советы новому поколению: «будьте менее внешними»
[[JUMP:34:40]]

В завершение беседы Джаред Каплан дал совет молодым инженерам и студентам, которые сомневаются, стоит ли им заканчивать колледж в эпоху ИИ [35:07]:

1.  **Рискуйте больше.** Сейчас время, когда традиционные пути (работа в FAANG, получение дипломов ради «корочки») становятся менее актуальными [35:33].
2.  **Ищите внутреннюю гордость.** Работайте над тем, чем будет гордиться ваша «идеализированная версия себя», а не тем, что просто выглядит престижно в глазах окружающих [35:20].