大模型公司挖墻腳哪家強(qiáng)？報(bào)告：Anthropic人才吸引力是OpenAI的8倍，留存率達(dá)80%

2025-06-06 00:33:00

在人才高流動(dòng)率著稱的AI行業(yè)中，Anthropic 80%的高留存率尤為亮眼。緊隨其后的是DeepMind，留存率78%。而OpenAI“留”就沒那么高了67%，“流”高，和FAANG公司相當(dāng)（留存率為 64%）。

大模型公司挖墻腳哪家強(qiáng)，Anthropic才是最大贏家？

不僅頂尖AI人才的留存率達(dá)到80%，而且工程師從OpenAI跳槽到Anthropic的可能性是從Anthropic轉(zhuǎn)投OpenAI的8倍。

不止OpenAI，大型科技公司也是Anthropic主要的人才獵場(chǎng)。

谷歌、Meta、微軟、亞馬遜和Stripe，不少資深研究員和工程師都被Anthropic挖走了。

這一數(shù)據(jù)來自風(fēng)險(xiǎn)投資公司SignalFire最新發(fā)布的2025人才趨勢(shì)報(bào)告。

其智能引擎Beacon AI平臺(tái)追蹤著超6.5億專業(yè)人士和8000萬家組織。

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網(wǎng)友看完數(shù)據(jù)后感嘆：

Anthropic吸引AI人才就像貓薄荷吸引貓咪一樣。

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所以，Anthropic到底有什么秘訣啊？

報(bào)告詳情

Anthropic留存率一馬當(dāng)先

首先來看頂尖AI實(shí)驗(yàn)室2021-2023年期間所有新招聘員工的留存率（2023年2月之后招聘的員工不在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)）。

留存率指的是兩年前入職某公司的員工在第二年年末仍留在公司的占比。

在人才高流動(dòng)率著稱的AI行業(yè)中，Anthropic 80%的高留存率尤為亮眼。緊隨其后的是DeepMind，留存率78%。

而OpenAI“留”就沒那么高了67%，“流”高，和FAANG公司相當(dāng)（留存率為 64%）。

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值得一提的是，DeepSeek、xAI/Grok等較新的AI實(shí)驗(yàn)室，未在研究的整個(gè)時(shí)間段（2023-2024 年）內(nèi)持續(xù)運(yùn)營，不在分析范圍內(nèi)。

同時(shí)，分析對(duì)象聚焦于在LinkedIn上擁有獨(dú)立公司檔案的機(jī)構(gòu)，確保員工數(shù)據(jù)清晰準(zhǔn)確。Meta AI未被納入，因其在LinkedIn上未作為獨(dú)立于Meta集團(tuán)的實(shí)體列出。

這次報(bào)告分析的所有員工留存數(shù)據(jù)也均來自LinkedIn上公開的用戶自主填報(bào)信息，可能存在不準(zhǔn)確或雇傭時(shí)間范圍不完整的情況。

Anthropic三大秘訣留住人才

那么，Anthropic為何留存率這么高？

根據(jù)SignalFire進(jìn)一步的分析，Anthropic有三大秘訣。

首先，Anthropic總是精準(zhǔn)挖墻腳，且瞄準(zhǔn)兩大主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手：OpenAI和DeepMind。

下面是頂尖AI實(shí)驗(yàn)室間的人才流動(dòng)情況。

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工程師從OpenAI跳槽到Anthropic的可能性，是反向跳槽的8倍。而從DeepMind來看，人才流向Anthropic和反向流動(dòng)的比例接近11:1。

其次，不同于很多企業(yè)依賴于高額薪酬和品牌影響力吸引人才，Anthropic具有獨(dú)特的企業(yè)文化——

包容非傳統(tǒng)思維者，給予員工推動(dòng)成果的充分自主權(quán)；提供靈活的工作選擇；沒有因頭銜帶來的等級(jí)觀念或強(qiáng)制管理晉升路徑。

有Anthropic員工反饋，Anthropic推崇知識(shí)交流和研究人員自主，對(duì)那些在其他官僚作風(fēng)企業(yè)受束縛的AI人才而言，極具吸引力。

另外，從一些非正式衡量標(biāo)準(zhǔn)來看，Claude正迅速成為開發(fā)者的心頭好，部分工程師會(huì)因?yàn)橄矚gClaude而影響職業(yè)選擇。工程師通常傾向于加入自己欣賞且使用其產(chǎn)品的公司，這種產(chǎn)品共鳴感讓Anthropic在招聘中更具優(yōu)勢(shì)。

科技巨頭人才流向新AI實(shí)驗(yàn)室

除了勢(shì)均力敵的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間存在人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)，大型科技公司（指市值排名前15的科技企業(yè)）也成為一些新興AI實(shí)驗(yàn)室的人才獵場(chǎng)。

谷歌、Meta、微軟、亞馬遜主要目標(biāo)，從這些公司跳槽到新興AI實(shí)驗(yàn)室的員工占比分別為5.4%、4.3%、3.2%、2.7%。

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SignalFire透露，Anthropic在從這些公司挖走資深研究員和工程師方面，成效尤為顯著。

人才涌動(dòng)，新勢(shì)力組團(tuán)開黑

隨著AI領(lǐng)域技術(shù)一路狂飆深入發(fā)展，人才爭(zhēng)奪肉眼可見進(jìn)入白熱化。

比如目前AI賽道明星Anthropic，本身就是一群前OpenAI員工聯(lián)合組建的：

2016年，Dario Amodei還是OpenAI的安全主管，主導(dǎo)著GPT-3的全面安全評(píng)估；2021年，他就離開OpenAI創(chuàng)立了Anthropic。

Jan Leike，曾任OpenAI超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)聯(lián)合負(fù)責(zé)人，如今他聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)Anthropic的對(duì)齊團(tuán)隊(duì)。

還有OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人John Schulman，去年也辭職加入Anthropic（之后又跳槽OpenAI前CTO Mira Murati的新初創(chuàng)公司）。

OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Durk Kingma，現(xiàn)在同樣是Anthropic的人了。

除此之外，還有一些新星正在蓄勢(shì)待發(fā)。

比如OpenAI前CTO Mira Murati在離職OpenAI后創(chuàng)辦了新公司——Thinking Machines Lab，前段時(shí)間被曝正在籌集新融資，光種子輪就達(dá)到了20億美元。

消息稱一旦融資完成，其估值將達(dá)到超100億美元。

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沒錯(cuò)，這是一家成立不到一年，距離正式官宣不過四個(gè)月，還沒有任何產(chǎn)品的AI初創(chuàng)公司。

Thinking Machines Lab更是上演了一波AI圈“拼好人才”，目前已知的團(tuán)隊(duì)陣容包括（超長(zhǎng)名單預(yù)警）：

Barret Zoph：OpenAI前研究（后訓(xùn)練）副總裁，任Thinking Machine Lab CTO
John Schulman：OpenAI離職聯(lián)創(chuàng)，任公司首席科學(xué)家
Alec Radford ：初代GPT到GPT-4o的論文中全都有他的名字的“天才少年”（前兩代還是第一作者）
Bob McGrew：OpenAI前首席研究員
Lilian Weng翁荔：OpenAI前安全副總裁，北大校友。
YingHai Lu：本博分別畢業(yè)于同濟(jì)復(fù)旦，ML系統(tǒng)工程師，曾領(lǐng)導(dǎo)OpenAI和Meta各種推理工作
Randall Lin：此前曾在OpenAI負(fù)責(zé)ChatGPT，并在X擔(dān)任“Twitter算法”的聯(lián)合技術(shù)負(fù)責(zé)人
Stephen Chen：基礎(chǔ)設(shè)施工程師，專注于數(shù)據(jù)中心、硬件支持和AI基礎(chǔ)設(shè)施，之前在Google、Meta工作，本科畢業(yè)于滑鐵盧大學(xué)
Alex Gartrell：曾任Meta服務(wù)器操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)人，Linux內(nèi)核、網(wǎng)絡(luò)和容器化專家
Alexander Kirillov：OpenAI高級(jí)語音模態(tài)和Meta分割一切模型（SAM）的共同作者，曾擔(dān)任OpenAI多模態(tài)后訓(xùn)練負(fù)責(zé)人
Andrew Tulloch：ML系統(tǒng)研究和工程，此前在OpenAI和Meta工作
Brydon Eastman：Mistral AI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員兼多模態(tài)研究主管，Mixtral和Pixtral的共同創(chuàng)始人。VLM、RL和機(jī)器人技術(shù)專家
Christian Gibson：曾任OpenAI基礎(chǔ)設(shè)施工程師，專注于訓(xùn)練前沿模型的超級(jí)計(jì)算機(jī)
Devendra Chaplot：曾領(lǐng)導(dǎo)OpenAI的可靠擴(kuò)展團(tuán)隊(duì)和GPT-4o優(yōu)化，再之前曾在Google Brain從事統(tǒng)計(jì)物理學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉研究
Ian O’Connell：基礎(chǔ)設(shè)施工程，曾就職于OpenAI、Netflix、Stripe
Jacob Menick：ML研究員，領(lǐng)導(dǎo)OpenAI的GPT-4o-mini，之前曾為DeepMind的ChatGPT和深度生成模型的創(chuàng)建做出過貢獻(xiàn)
Jonathan Lachman：運(yùn)營主管，前OpenAI特別項(xiàng)目負(fù)責(zé)人
Joshua Gross：在OpenAI構(gòu)建產(chǎn)品和研究基礎(chǔ)設(shè)施，塑造ChatGPT的學(xué)習(xí)系統(tǒng)和GPU集群；之前在Meta負(fù)責(zé)產(chǎn)品基礎(chǔ)設(shè)施
Kurt Shuster：Google DeepMind的推理、Character.AI的全棧預(yù)訓(xùn)練和推理以及MetaAI的基礎(chǔ)對(duì)話研究
Kyle Luther：機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，曾在OpenAI就職
Luke Metz：研究科學(xué)家和工程師，曾在OpenAI和Google Brain任職，ChatGPT共同作者
Mario Saltarelli：OpenAI前IT和安全主管
Myle Ott：人工智能研究員，Character.AI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，Meta早期法學(xué)碩士負(fù)責(zé)人，F(xiàn)SDP和fairseq的創(chuàng)建者
Nikki Sommer：曾任OpenAI人力資源業(yè)務(wù)副總裁以及Twitter人力資源業(yè)務(wù)總監(jiān)
Noah Shpak：ML工程師，喜歡讓數(shù)據(jù)發(fā)出轟隆聲，讓GPU發(fā)出嘶嘶聲
Pia Santos：執(zhí)行運(yùn)營主管，曾在OpenAI任職
Rowan Zellers：曾在OpenAI工作，從事實(shí)時(shí)多模式后訓(xùn)練工作
Sam Schoenholz：領(lǐng)導(dǎo)OpenAI的可靠擴(kuò)展團(tuán)隊(duì)和GPT-4o優(yōu)化。之前曾在Google Brain從事統(tǒng)計(jì)物理學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉研究
Sam Shleifer：專注于推理的研究工程師，曾在Character.AI、Google DeepMind、FAIR、HuggingFace工作
Stephen Roller：之前曾在DeepMind、CharacterAI和MetaAI進(jìn)行全棧預(yù)訓(xùn)練