今天公司开双月会。最后一个环节照例是我讲，这次我讲的是：做一家 Anthropic 一样的公司。
过去几个月我一直在研究 Anthropic——为什么 Claude 这么厉害？用到后来我确信，一个特别厉害的产品背后，是这家公司的组织和文化。研究到现在算是学到一些皮毛，讲给了全员，也写在这里。
三代公司，三种逻辑
每个时代会诞生最强的组织形态代表：
- 第一代，华为：run a company as a process。 把公司当一套流程跑，靠标准化做规模。
- 第二代，字节：develop a company as a product。 把公司当产品做，整个组织像软件一样迭代。
- 第三代，Anthropic：design a company as a parallel network。 把公司设计成一张并行的网络，不停把串行的瓶颈压掉。
第一代我到今天都佩服——中国还没有哪家公司在组织上超过华为。但那一代的底色是流程和审批，我不希望我们变成那样。公司里确实有些环节需要流程，可最佳实践的沉淀方式已经变了：以前沉淀成 SOP，今天沉淀成 skill——SOP 是给人执行的说明书，skill 是 AI 直接能接手干活的东西。
前两代再强，人和人之间还是串行的：你等我交接，我等你审批。A 做完给 B，B 做完给 C，每转一手都是沟通成本，都在丢信息。AI 第一次让协作可以并行，组织的最小单元不再是一支团队，是「一个人加一支 Agent 团队」——我叫它 1+N。
伴随而来的是岗位边界在变模糊。我们公司里，产品向前一步写代码，程序员向前一步做产品设计，HR 都能把官网改了。职位不再是边界，重要的是你在解决什么问题、你最擅长什么。程序员的价值不但没减少，反而更清楚了——他们懂工程化，懂机制，知道一个东西为什么能跑稳。
我以前很喜欢亚马逊的文化，但从来没有立出来说「我们要做一家像谁的公司」。这次立出来，是因为我认为真的到这个时候了。
Anthropic 赢，不是赢在模型，是赢在组织
先看结果：
- 企业 LLM API 市场份额，2023 年底 OpenAI 50%；
- 两年半之后，Anthropic 32%，OpenAI 25%。
- ARR 反超：2026 年 4 月 Anthropic 300 亿美元，OpenAI 约 250 亿。
- 财富 10 强里 8 家在用 Claude。
五月我写过一篇《OpenAI 输给 Anthropic，不是输在产品，是输在组织》，展开的数字都在里面了。
OpenAI 的模型不差。但整个公司是被 ChatGPT 这个 C 端爆款带大的：发布节奏快、迭代激进、容忍度高。这套习惯做 C 端没问题，做企业就麻烦了——企业受不了今天 90 分、明天 60 分，要的是每一次交付都靠谱。
组织长什么样，是文化决定的。所以真正值得学的不是 Anthropic 的技术，是它的文化。
Anthropic 的文化，我挑五条讲
Anthropic 官网写着七条价值观。我摘了三条，另外两条来自创始人访谈和公司使命——都是他们内部真在讲、真在践行的东西。剩下几条是人类使命量级的，先轮不到我们操心。
一、Don't believe the hype
Anthropic 总裁 Daniela Amodei 说：
One of the values and the things that we talk about a lot internally is just how not to believe the hype.
我们内部一个很重要的价值观，就是不要相信 hype。我们从来不是为了博关注、博头条，是来真的做事的。
五年前 ChatGPT 两个月冲到 1 亿用户，全世界都在追 C 端爆款，Anthropic 看着没跟，选了三条当时的反共识：
- 安全和盈利不冲突；
- 真正的价值在企业市场；
- 稳步推进比鲁莽抢跑更能赢。
今天回头看，至少在企业市场，每一条都对。
AI 是一场新的工业革命，但成为生产力的路上会有很多跌宕起伏，外面永远有噱头。「别人有这个好厉害，我们也要有」——不是的。硅谷在吵泡沫、刷 benchmark，国内在比谁的 demo 更炫，客户付钱看的不是这些。我们卖的不是 demo ，是连续稳定交付，是真正上岗产生价值。
不追 hype，那追什么？追上岗。我们的 AI 员工沿着「岗位 × 行业」一格一格验证：从销售、导购、客服这些对话场景起步，现在已经跳出对话——律师、HR、GEO 优化师、AI 选品规划师，正在陆续上岗。每验证一格，就是一条新的增长线。
二、Reliability 排第一
Anthropic is an AI safety and research company. We build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
Anthropic 是一家 AI 安全与研究公司。我们造可靠、可解释、可控的 AI 系统。
这是Anthropic 官网公司页的第一句话。自我介绍是 safety 公司，可描述自己造的系统时，三个定语里 reliable 排在最前。这个顺序不是我硬读出来的——Daniela 在 CNBC 的采访里就是这么排的：reliability 第一，security 第二，safety 第三。她的另一句原话：
Trust is what unlocks deployment at scale.
有信任，企业才敢大规模部署。
两年前我们给一位同事发了 10 倍的年终奖，当时给全员讲原因，就一页 PPT：
踏实持续交付，比不稳定的绝顶聪明更重要。今天这句话原封不动地适用于模型和 Agent。企业容不得 AI 行为不一致，金融、医疗、法务，一次幻觉就是合规事故——句子守护整条产品线做的就是这件事：AI 测试、批量验收、灰度、回归、质检。客户认的是结果，不是过程。
对人的标准和对 AI 的标准，在这条上是同一个：你每一次都靠谱，别人才会逐步相信你。
三、Do the simple thing that works
官网原话：
We take an empirical approach to problems and care about the size of our impact and not the sophistication of our methods. We don't invent a spaceship if all we need is a bicycle.
我们用经验主义解决问题，在乎影响有多大，不在乎方法有多花哨。需要的只是一辆自行车，就不要去造宇宙飞船。
我特别讨厌把简单问题复杂化。能把一件复杂的事用简单的方式讲出来，才代表你厉害。我们也不是在创新方法——我们是在用新的方法解决老问题，让客户觉得原来那个老问题，现在解决得更顺了。泡沫褪去之后你会发现，值钱的全是朴素的问题：用最朴素的方法，解决最朴素的问题，创造最朴素的价值。
配上另一条：do more with less。OpenAI 押了 1.4 万亿美元的算力承诺，Anthropic 大约 1000 亿，只有 1/14——但过去几年，绝大多数时候最强的模型档位里都有它。我特别提倡花小钱办大事——资源太充裕，反而容易出问题。亚马逊的节俭文化，讲的也是这个。
我们走的也是这条路：Harness 工程加 FDE，1/10 的时间、1/10 的成本，交付两倍好的结果——中间是 200 倍的差异化。方法不用花哨，能解决客户问题的就是好方法。
四、High trust, low ego
官网原话：
Anthropic is a high-trust, low-ego organization. We communicate kindly and directly, assuming good intentions even in disagreement.
Anthropic 是一个高信任、低自我的组织。我们善意而直接地沟通，即使有分歧，也先假设对方是好意。
配套的是 mission first。据多家做过 Anthropic 招聘分析的机构讲，每个候选人都要过一轮统一的文化面试，和使命不合，再强的人也不要——换来的是行业里最高的人才保留率之一。
我们内部也是这么要求的：有话直说，对事不对人——大家都是来解决问题的，面子没那么重要。还有一条，不甩锅：不甩给同事，也不甩给 AI。交付的东西逻辑混乱、一堆问题，然后说「这是 AI 搞的」，在我们这儿过不了关——AI 不替人背锅。
我还讨厌用满嘴 fancy 的词描述自己做的事，面试里是这样，日常汇报里也是这样。其实 AI 能解决的问题很朴素，解决方案也很朴素——做事的人，不需要作秀。
五、发现问题的人，就是解决问题的人
官网原话：
If something urgently needs to be done, the right person to do it is probably you!
如果一件事急需有人去做，那个最合适的人，大概率就是你！
配套还有一句：
When it comes to our mission, none of us are bystanders.
在使命这件事上，我们没有一个人是旁观者。
Anthropic 负责 Claude Code 和 Cowork 的工程负责人 Fiona Fung，在 Lenny's Podcast 的访谈里把这条讲得更具体：
这就是我们在 Claude Code 和 Cowork 团队特别看重的东西——遇到问题，团队里每个人都会有自己的解法。所以我们非常强调高 agency，但高 agency 意味着高 accountability：你到底解决了什么问题，又是怎么验证自己确实解决了它。
Agency 是主观能动性：看到问题，主动动手解决。Accountability 是为结果负责：交付出了问题，责任在人，不在 AI。Anthropic 讲 safety，本质也是这件事——造系统的人，要为系统的行为负责。对我们这些做应用层的公司，就是一句话：你要为你搭的 Agent 负责，为它交付的结果负责。你到底解决了什么问题，又是怎么验证自己确实解决了它。
我们的句子守护就是这么长出来的。FDE 说 AI 测试有断点讲不清，CTO 就自己下场，把一个客户的 AI 测试从产品设计、开发、测试到交付结果整个跑通，雏形出来再交给产品和测试——发现问题的人直接把它解决了，才有了今天的产品。七大产品基建里，五个都是这么撞出来的。
所以在公司里我现在只提一个要求：发现问题，最好带着解法来。问题我大多都看得见，缺的从来不是发现问题的人，是把它解决掉的人。
Anthropic 内部长什么样，我们对照着看
Anthropic 发过一份内部研究，几个数字：
- 员工日常工作里 59% 在和 Claude 一起完成，一年前是 28%；人均生产力提升 50%
- 工程师人均每季度的代码产出，是 2025 年同期的 8 倍（还是 Fiona Fung，那期访谈开场给的数）
- 据 Fortune 报道，2026 年 5 月起，合进代码库的代码超过 80% 是 Claude 写的——Claude Code 发布前，这个数字是低个位数
- 工程师的角色在变：从写代码的人，变成同时管理多个 Claude 实例的人
- 谁摸索出一个好用法，就沉淀成一个版本化的 Skill，下一个人第一天就能用同样的质量干活
还有一个细节。Fiona Fung 说，大家和 agent 干活干多了，开始变成一种孤独的体验——他们的解法是内部 hackathon 和结对编程午餐，让人重新聚在一起交流用法。
对照我们自己：
- 全员无限量 token，一人一台 MacBook，从我到不写代码的财务，每天第一件事是打开 Claude Code 干活
- 每两周一次 AI workshop，台上从我换成了销售、运营、财务、HR，讲自己怎么把手上的活干掉
- AI 员工上岗机制跑起来了：合同审核 AI 员工「秒审」第一个走完内部上岗，把一份合同从审一天压到两分钟；今天第二届 AI Hackathon「提前上岗」启动
- 结对午餐我们也有——有同事一直觉得自己的 Claude 笨，一顿结对午餐，旁边的人把机制给他讲清楚，之后用法突飞猛进
- 踩过的坑，一个个变成机制和 skill，让下一个人不用再踩
我们和 Anthropic 在同样的问题上，撞出了几乎同样的解法。这不是巧合——第三代公司长出来就是这个样子。
这些落到每个人怎么做事，是三条：
- 并行是新的个人能力：以前拼串行执行力，现在拼你能同时推进几件事、管住几个 Agent。
- 简单直接：方法不炫技，沟通不绕弯；AI 写的代码、文章、方案，署的是你的名——别说「这是 AI 写的」。
- 把好用法沉淀下来：写成 skill、上 workshop 讲，让下一个人第一天就有你的水平。
区别只是，他们做模型，我们拿着模型给千行百业交付结果。
我们希望，用 Anthropic 的方式，为千行百业，真正带来生产力。
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