惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

GbyAI
GbyAI
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
PCI Perspectives
PCI Perspectives
K
Kaspersky official blog
T
Tenable Blog
Help Net Security
Help Net Security
Vercel News
Vercel News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
F
Fortinet All Blogs
罗磊的独立博客
P
Palo Alto Networks Blog
爱范儿
爱范儿
Google DeepMind News
Google DeepMind News
T
Threat Research - Cisco Blogs
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
人人都是产品经理
人人都是产品经理
L
LangChain Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园_首页
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
H
Help Net Security
S
Secure Thoughts
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Project Zero
Project Zero
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
V
V2EX
Last Week in AI
Last Week in AI
H
Heimdal Security Blog
U
Unit 42
Y
Y Combinator Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
SecWiki News
SecWiki News
量子位
博客园 - 【当耐特】
Martin Fowler
Martin Fowler
NISL@THU
NISL@THU
S
Securelist
P
Proofpoint News Feed
宝玉的分享
宝玉的分享
T
Tailwind CSS Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
I
Intezer
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
博客园 - Franky
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
小众软件
小众软件
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Брат, сестра и сорванец-канадец: кто стоит за Claude. Досье SpeShu.AI
tsnis_journa · 2026-04-30 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели1.9K

OpenAI могут развалить бывшие сотрудники компании. Они объединились и создали конкурента, который уже обогнал компанию Сэма Альтмана на вторичном рынке — Antropic. Флагманский продукт Antropic — вирусная нейросеть Claude.

Кому удалось обойти отца ИИ-рынка, как образовался коллектив победителей и кто именно стоит за Claude, ответы на эти вопросы вы получите в этой статье.

Это рубрика досье SpeShu.AI. Здесь мы составляем психологические портреты людей, которые ведут всех нас в будущее искусственного интеллекта и прямо сейчас меняют мир, как в своё время изменили Лейбниц, Эйнштейн и Курчатов.

Нейросеть Claude. Краткий ликбез от SpeShu.AI

Claude — нейросеть от Anthropic, которую любят за работу с большими текстами, кодом и задачами, где нужно долго держать контекст. Ей можно скормить документ, кусок переписки, ссылку, фрагмент кода или целую задачу для анализа и получить ответ без ощущения, что модель забыла начало разговора на середине. 

Особенно громко Claude выстрелил в разработке. Его отдельный инструмент Claude Code умеет читать кодовую базу, вносить изменения в файлы, запускать тесты и помогать доводить задачу до готового результата. Уровень доверия к Claude хорошо показывает реакция индустрии. Глава NVIDIA Дженсен Хуанг называл Claude «невероятным» и говорил, что Anthropic сделала большой скачок в кодинге и рассуждениях. По его словам, NVIDIA использует Claude внутри компании повсеместно.

К апрелю 2026 года Anthropic уже воспринимают как главного соперника OpenAI. В официальном раунде финансирования компания получила оценку $380 млрд, а на вторичном рынке, по данным Business Insider и Tom’s Hardware, спрос на акции разогнал неофициальную оценку до района $1 трлн.

При этом связь с OpenAI у Anthropic прямая: компанию основали бывшие сотрудники OpenAI, включая Дарио и Даниэлу Амодеи. Так что Claude — это команда людей из самой сердцевины ИИ-гонки, которая решила строить своего конкурента ChatGPT с упором на безопасность, длинный контекст и рабочие сценарии.

Дарио Амодеи — CEO и сооснователь Anthropic

Дарио Амодеи — человек, который стоял у истоков сразу двух главных ИИ-историй последних лет: GPT и Claude. По образованию он физик и биофизик: окончил Стэнфорд, получил докторскую степень в Принстоне, работал в Stanford Medicine, изучал нейронные цепи и применял машинное обучение в исследованиях мозга.

До Anthropic он успел поработать в Google Brain, а затем стал вице-президентом по исследованиям в OpenAI. На его официальном сайте прямо сказано: Амодеи руководил разработкой крупных языковых моделей GPT-2 и GPT-3.

В 2021 году Амодеи вместе с сестрой Даниэлой и другими бывшими сотрудниками OpenAI основал Anthropic. Причина ухода из OpenAI без красивых легенд: у команды разошлись взгляды на то, как нужно развивать сильный искусственный интеллект. Амодеи хотел строить модели с жёстким фокусом на управляемость, интерпретируемость и безопасность. Эта логика до сих пор видна во всех публичных заявлениях Anthropic.

В публичном поле Амодеи появляется редко, зато каждый его текст потом разбирают в индустрии. В октябре 2024 года он выпустил большое эссе «Machines of Loving Grace» — о мире, где мощный ИИ помогает в медицине, образовании, экономике и управлении. Текст получился почти программным: меньше техно-паники, больше попытки описать, какой результат человечество вообще хочет получить от ИИ.

В январе 2025 года Амодеи отдельно писал про DeepSeek, Китай и экспортный контроль. Его позиция жёсткая: демократические страны должны удерживать преимущество в ИИ, иначе технология быстро станет инструментом авторитарных режимов.

В апреле 2025-го он опубликовал «The Urgency of Interpretability» — текст о главной проблеме современных нейросетей: мы уже научились делать очень сильные модели, но всё ещё плохо понимаем, что происходит у них внутри. Оба текста есть в архиве его официального сайта.

Самый громкий конфликт вокруг Амодеи случился в феврале 2026 года

Anthropic обсуждала работу Claude с Пентагоном, но отказалась убирать два ограничения из контрактов: запрет на массовую внутреннюю слежку и запрет на полностью автономное оружие. Амодеи объяснил позицию напрямую: массовая ИИ-слежка опасна для гражданских свобод, а фронтальные модели пока недостаточно надёжны, чтобы самостоятельно выбирать и поражать цели. По словам Anthropic, военное ведомство угрожало убрать Claude из своих систем и присвоить компании статус «supply chain risk».

Даниэла Амодеи — сестра Дарио, президент и сооснователь Anthropic

Даниэла Амодеи — сестра Дарио Амодеи и человек, который держит Anthropic в рабочем состоянии, пока исследователи спорят о моделях, безопасности и будущем ИИ. До Anthropic она работала в Stripe, где занималась риск-менеджментом и комплаенсом, затем перешла в OpenAI и стала вице-президентом по безопасности и политике. Уже после этого вместе с Дарио и другими бывшими сотрудниками OpenAI основала Anthropic.

В Anthropic у Даниэлы роль президента компании. Проще говоря, она отвечает за операционку: команды, процессы, партнёрства, безопасность продукта и всё, что превращает лабораторию с сильными исследователями в компанию, которая продаёт Claude бизнесу, разговаривает с регуляторами и выдерживает давление рынка. 

Forbes называет её сооснователем и президентом Anthropic, а Business Insider пишет, что она курирует ежедневную работу компании.

На фоне Дарио она выглядит менее публичной фигурой, но для Anthropic это важная связка: он отвечает за исследовательскую и стратегическую линию, она — за то, чтобы компания не развалилась от собственного масштаба. Когда стартап за несколько лет превращается в одного из главных конкурентов OpenAI, одной сильной модели мало. Нужны найм, юристы, финансы, клиенты, правила использования и постоянные переговоры с партнёрами. Это зона Даниэлы.

Крис Ола — сооснователь, исследователь интерпретируемости

Он бросил университет в 18 лет, получил грант Тиля и начал работать самостоятельно. 

Его карьера выглядит как маршрут по главным ИИ-лабораториям последних десяти лет: Google Brain, затем OpenAI, затем Anthropic. При этом у него нет классической академической траектории с бакалавриатом, магистратурой и PhD. По данным 80,000 Hours, он ушёл из университета, самостоятельно занялся машинным обучением и в итоге попал на стажировку в Google Brain. Позже получил Thiel Fellowship — грант для молодых людей, которые строят проекты вне стандартной университетской системы. 

Для Anthropic это одна из центральных тем. Олах и его команда пытаются буквально вскрыть Claude как сложный цифровой организм: найти группы «нейронов», которые отвечают за понятия, намерения, языковые связи, токсичные паттерны или признаки мошенничества. TIME включил Олаха в список TIME100 AI 2024 и описал его как одного из пионеров механистической интерпретируемости.

У Олаха редкая для ИИ-индустрии интонация. Он смотрит на нейросети скорее как биолог, чем как инженер с линейкой. Его известная фраза из запрещённой в России соцсети X хорошо это передаёт: «Элегантность машинного обучения — это элегантность биологии, а не математики или физики. Простой градиентный спуск создаёт головокружительные структуры и поведение, как эволюция создаёт сложность природы». 

Аманда Аскелл — философ, отвечает за «душу» Claude

Аманда Аскелл — редкий человек в верхнем слое ИИ-индустрии: её главный бэкграунд не инженерия, а философия. Она училась в Университете Данди, получила BPhil в Оксфорде и PhD по философии в Нью-Йоркском университете. Тема диссертации звучит почти как промпт для безумного эксперимента: «бесконечная этика», то есть моральные задачи в мирах с бесконечным числом участников. На личном сайте Аскелл пишет, что её философские интересы — этика, теория решений и формальная эпистемология.

До Anthropic она работала в OpenAI в команде политики. Там занималась AI safety через дебаты между моделями и оценку того, как люди справляются с задачами по сравнению с ИИ. В 2021 году Аскелл перешла в Anthropic и занялась тонкой настройкой моделей, выравниванием поведения и тем, что внутри компании называют personality alignment. Проще говоря, она учит Claude быть честным, любопытным, осторожным, вежливым и полезным без ощущения, что с вами разговаривает стерильная инструкция из банка.

Wall Street Journal описал её работу совсем коротко: научить Claude быть хорошим. New Yorker формулирует ещё ярче: Аскелл курирует «душу» Claude. За красивой метафорой скрывается конкретная работа: длинные инструкции, тесты поведения, этические сценарии, настройка ответов, проверка того, как модель реагирует на сомнительные просьбы, личные вопросы, конфликты и ситуации с риском вреда.

Неповторимый коллектив

Команда Anthropic выглядит как случайный набор людей, но по факту внутри коллектива рождается неповторимая синергия. Возможно, именно благодаря ей Claude получается таким.

Дарио Амодеи отвечает за стратегию и научную линию, Даниэла Амодеи — за операционку и рост компании, Крис Олах пытается понять, что происходит внутри моделей, а Аманда Аскелл настраивает характер Claude. Поэтому Claude получился не просто «ещё одним чат-ботом», а нейросетью с понятной философией: сильная модель должна быть полезной, честной и управляемой.

Досье SpeShu.AI — специальная рубрика о людях, которые формируют будущее человечества в сфере ИИ. Знакомьтесь с их высказываниями, карьерой, личной философией и техническими прогнозами. Познавайте ИИ-инструменты на глубинном уровне и не забывайте их тестировать на официальном сайте SpeShu.AI.