Why did Karpathy suddenly join Anthropic, only to be Dario's "-2"?
- Core Thesis: OpenAI co-founder and former Tesla AI Director Andrej Karpathy announced he's joining Anthropic to build a team focused on accelerating pre-training research using the Claude model. This move marks a major talent victory for Anthropic and signals that the evolutionary flywheel of "AI self-improvement" may be speeding up.
- Key Elements:
- Karpathy joins Anthropic's pre-training team, led by Nick Joseph, with the mission of using Claude itself to accelerate pre-training research, aiming to train better models with less compute.
- Karpathy's stature stems from his ability to define industry paradigm concepts (e.g., "Software 2.0," "Vibe Coding") rather than pure technical skill, positioning him as a bridge between theory and practice.
- This marks the third core figure to defect from OpenAI to Anthropic in two years, following Jan Leike and John Schulman. This one-way talent flow intensifies, highlighting the appeal of Anthropic's "winning through research quality" approach.
- Anthropic's Mythos model has demonstrated "emergent" capabilities, autonomously discovering deep system vulnerabilities without specialized training, proving that improvements in pre-training can yield capabilities beyond expectations.
- Karpathy's addition could make Anthropic's strongest model a tool for improving its own training, creating a flywheel of "AI improving AI." If successful, it would rewrite the current competitive logic based on compute and data.
Biên tập bản gốc: Marco
Nguồn bài viết gốc: Tân Trí Nguyên
Vào lúc 11 giờ tối ngày 19 tháng 5, Andrej Karpathy đã chính thức thông báo gia nhập Anthropic.
Tầm vóc của cái tên này không cần phải giải thích nhiều.
Đồng sáng lập OpenAI, cựu Giám đốc AI của Tesla, Cha đẻ của 'Vibe Coding', nhà giáo dục AI có ảnh hưởng nhất toàn cầu.
Vị thế của anh ấy trong lĩnh vực AI, có lẽ giống như LeBron James trong làng bóng rổ, đến đội nào cũng là tin tức hàng đầu.
Anh ấy chỉ đăng ba dòng trên X (Twitter).
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312
Câu đầu tiên nói vài năm tới của tiên phong LLM 'đặc biệt có tính định hình'. Câu thứ ba nói anh ấy vẫn yêu thích giáo dục. Câu ở giữa là quan trọng nhất, năm từ, 'Trở về với Nghiên cứu và Phát triển'.
Đây là nhân vật cốt cán thứ ba trong vòng hai năm từ phe OpenAI chuyển sang Anthropic.
Đây cũng là một người sắp bước sang tuổi 40, thành công rạng rỡ, tự do tài chính, chủ động chọn làm cấp dưới cho cấp dưới của người khác.
Tại sao lại ra đi? Tại sao lại là Anthropic? Và tại sao Anthropic nhất định phải tuyển anh ấy?
Đằng sau mỗi câu hỏi đều có một lớp đáng để mổ xẻ.
Anh ấy sẽ làm gì?
Karpathy đã bắt đầu làm việc từ tuần này, gia nhập nhóm tiền huấn luyện (pre-training) của Anthropic.
Nhóm này do Nick Joseph lãnh đạo, chịu trách nhiệm cho tất cả các đợt chạy huấn luyện quy mô lớn của Claude.
Người phát ngôn của Anthropic xác nhận với TechCrunch rằng Karpathy sẽ thành lập một nhóm phụ mới, tập trung vào việc sử dụng chính Claude để tăng tốc nghiên cứu tiền huấn luyện.
Nick Joseph cũng bổ sung bối cảnh trên X, 'Anh ấy sẽ xây dựng một nhóm tập trung vào việc sử dụng Claude để tăng tốc chính nghiên cứu tiền huấn luyện.'
https://x.com/nickevanjoseph/status/2056760504949842219
TechCrunch nhận xét, 'Karpathy là một trong số ít nhà nghiên cứu có thể làm cầu nối giữa lý thuyết LLM và thực tiễn huấn luyện quy mô lớn.'
Axios thì định tính sự kiện này là 'một thắng lợi lớn trong cuộc chiến giành nhân tài của Anthropic'.
Cùng ngày thông báo gia nhập Anthropic còn có chuyên gia an ninh mạng Chris Rohlf, và thành viên sáng lập xAI Ross Nordeen cũng đã gia nhập vào đầu tháng này. Hướng đi của dòng chảy nhân tài ngày càng rõ ràng.
https://x.com/chrisrohlf/status/2056744653165092983
Dữ liệu trên Polymarket có thể làm bằng chứng cho tâm lý thị trường – các nhà giao dịch định giá xác suất Anthropic có mô hình AI tốt nhất vào cuối tháng 6 là 65%, trong khi OpenAI là 4%.
https://polymarket.com/event/which-company-has-best-ai-model-end-of-june
Sự gia nhập của Karpathy càng củng cố thêm nhận định này.
Karpathy, người định nghĩa
Để hiểu được tầm quan trọng của lần gia nhập này, cần hiểu sự khan hiếm của con người Karpathy.
Sự khan hiếm của anh ấy không nằm ở năng lực kỹ thuật, có một loạt các nhà nghiên cứu hàng đầu.
Sự khan hiếm của anh ấy nằm ở khả năng dùng một từ để thay đổi cách cả ngành công nghiệp hiểu về một điều gì đó.
Sinh năm 1986 tại Slovakia, di cư đến Toronto, Canada năm 15 tuổi.
Khi học đại học tại Đại học Toronto, anh đã chọn khóa học của Geoffrey Hinton và tham gia câu lạc bộ đọc sách của ông.
Hinton là nhà lãnh đạo tinh thần của phong trào phục hưng học sâu, người đoạt giải Turing năm 2018, người đoạt giải Nobel Vật lý năm 2024.
Karpathy là một trong những người trẻ tuổi đầu tiên được ngọn lửa này thắp sáng.
Sau đó, anh theo học một huyền thoại khác, Fei-Fei Li, tại Stanford, và tạo ra khóa học CS231n trong thời gian làm tiến sĩ.
Khóa học này từ 150 sinh viên năm 2015 đã tăng lên 750 người vào năm 2017, tất cả các bài giảng video đều được công bố công khai trên mạng, trở thành điểm đến đầu tiên cho vô số kỹ sư trên toàn thế giới tự học học sâu, và là khóa học thị giác máy tính số một, không có ngoại lệ.
Năm 2015, anh trở thành Nhà khoa học nghiên cứu sáng lập của OpenAI.
Năm 2017, được Musk chiêu mộ về Tesla làm Giám đốc cấp cao AI, thúc đẩy lái xe tự động đi theo hướng giải pháp thuần thị giác.
Trong lần 'đào góc' này, Musk đã chịu áp lực rất lớn.
https://www.cnbc.com/2026/05/19/anthropic-hires-openai-cofounder-andrej-karpathy-former-tesla-ai-lead.html
Cùng năm, Karpathy đăng một bài báo trên Medium, đề xuất khái niệm 'Software 2.0', chủ trương rằng trọng số mạng nơ-ron chính là mã nguồn mới, tập dữ liệu là mã nguồn mới, và gradient descent là trình biên dịch mới.
Khuôn khổ này đã định hình lại nhận thức của toàn ngành về 'lập trình là gì'.
Sau khi rời Tesla năm 2022, anh tạo chuỗi khóa học 'Neural Networks: Zero to Hero' trên YouTube, kênh đạt hơn một triệu người đăng ký.
Cùng thời gian, các dự án mã nguồn mở micrograd, nanoGPT, nanochat với lượng code rất ít nhưng đánh trúng chính xác các khái niệm cốt lõi, được gọi là 'sách giáo khoa có thể chạy được'.
Tháng 2 năm 2025, anh tạo ra thuật ngữ 'Vibe Coding', được từ điển Collins chọn làm từ của năm.
https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
Tháng 6, trong bài phát biểu tại YC AI Startup School, anh đề xuất khuôn khổ 'Software 3.0' và 'Thập kỷ của Agent', trở thành một trong những bài phát biểu AI được thảo luận rộng rãi nhất năm đó.
TIME năm 2024 đã đưa anh vào danh sách '100 người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI'.
Từ Hinton, đến Fei-Fei Li, đến Altman, rồi đến Musk, anh ấy đã đứng ở vị trí tiên phong nhất tại mỗi điểm nút.
Nhưng thứ bền vững nhất anh ấy để lại không phải bất kỳ sản phẩm hay bài báo khoa học nào, mà là những khuôn khổ khái niệm đó.
Software 2.0, Vibe Coding, LLM OS. Những từ này đã thay đổi cách mọi người suy nghĩ về AI.
Tại sao lại cam tâm làm 'cấp dưới cấp 2'?
Sự nghiệp của Karpathy có một sợi chỉ xuyên suốt rõ ràng, thứ anh ấy theo đuổi chưa bao giờ là chức danh.
Anh đã từng là học trò của Hinton và Fei-Fei Li, đồng nghiệp của Altman, cấp dưới trực tiếp của Musk.
Trong mỗi giai đoạn, vị trí của anh trong cơ cấu tổ chức đều ở cấp cao.
Bây giờ anh gia nhập Anthropic, sếp trực tiếp là Nick Joseph, người phụ trách tiền huấn luyện.
Nick Joseph báo cáo cho Dario Amodei.
Karpathy xếp ở tầng thứ ba trong cơ cấu tổ chức.
Nick Joseph là một trong 11 người sáng lập Anthropic, trước đây làm việc tại Vicarious và OpenAI.
Trong thời gian ở OpenAI, anh làm việc trong nhóm an toàn về mô hình code, nhận thấy sau khi tinh chỉnh GPT-3 có thể viết code, nhận ra AI có thể tự cải thiện, vì vậy đã cùng lãnh đạo nhóm an toàn rời đi và thành lập Anthropic.
Nhóm của anh đã huấn luyện ra toàn bộ dòng mô hình Claude, bao gồm cả Mythos.
Lý do Karpathy sẵn sàng làm việc dưới quyền Nick Joseph rất đơn giản, vị trí này gần nhất với điều anh muốn làm.
Nhìn lại mỗi lần thay đổi công việc của anh, động lực đều là một: 'Thí nghiệm lớn nhất lúc này đang ở đâu'.
Năm 2017 đến Tesla, vì lái xe tự động là thí nghiệm lớn nhất của Software 2.0.
Năm 2022 rời đi
