Новая мафия Кремниевой долины: OpenAI и Anthropic штампуют основателей

Автор: David, TechFlow

Кремниевая долина уже давно не использовала коллективно слово «Мафия» (Mafia).

В последний раз это было более двадцати лет назад. В 2002 году eBay купила PayPal за 1,5 миллиарда долларов, группа молодых людей, которые прошли путь создания компании с нуля, за одну ночь обрели финансовую свободу, а затем разошлись в разные стороны.

Последующая история всем известна: Маск создал Tesla и SpaceX, Питер Тиль создал Palantir, Хоффман создал LinkedIn, Стив Чен и Карим создали YouTube...

В Кремниевой долине их называют бандой PayPal.

«Мафия» — это не оскорбление, это знак качества, подтверждающий, что вы пришли из той компании-победителя и способны создать еще одного победителя.

Это слово надолго затихло. Требования для него слишком жесткие: достаточно успешная компания, единовременное распределение богатства, группа людей, которые видели мир и еще не были сломлены системой. Google не породила мафию, Meta тоже. До недавнего времени. Но недавно его начали часто применять к другой группе людей.

К людям, ушедшим из OpenAI и Anthropic.

Прошло уже более полугода 2026 года, и людей, ушедших из этих двух ведущих AI-компаний и основавших новые, уже настолько много, что можно составить длинный список:

Бывший вице-президент по исследованиям OpenAI Джерри Творек основал Core Automation, бывший исследователь Anthropic Бехнам Нейшабур и другие создали Mirendil, среди недавно ушедших исследователей кто-то занимается верифицируемой математикой, кто-то создает настоящий персональный AI, а кто-то хочет пересоздать персональный компьютер на аппаратном уровне...

Этот путь уже был пройден однажды. Саму Anthropic пять лет назад основали люди, ушедшие из OpenAI, сейчас ее оценка составляет 380 миллиардов долларов, и она стала самым головным соперником для бывшего работодателя.

Сейчас список продолжает расти. Все эти ушедшие используют свою экспертизу, чтобы подрезать ветви этого большого дерева AI.

Когда мафия начинает осваивать территории за пределами больших моделей

Сначала вопрос. Почему среди тех, кто ушел из OpenAI и Anthropic в 2026 году, почти никто не создает большие модели?

Ответ очень реалистичен: потому что на стволе уже нет места. Обучение передовой модели стоит миллиарды долларов, OpenAI, Anthropic и Google сами ведут ближний бой, вход стартапа в лоб равен самоубийству.

Но чем мощнее модель, тем больше свободное пространство вокруг нее.

Сегодняшние модели уже достаточно умны, настолько умны, что узким местом отрасли больше не является «сможет ли она». Если посмотреть на эту группу ушедших вместе, вы обнаружите, что они на самом деле работают вокруг «выполнения задач», используя свою экспертизу, чтобы заполнить места, куда щупальца больших моделей еще не дотянулись.

Например, может ли AI действительно перейти к уровню выполнения задач? Если задачи выполняются, возникает вопрос доверия. Если доверие есть, возникает вопрос контроля.

Этими слоями проблем крупные компании не могут заняться, некоторые также не подходят для того, чтобы они отвечали на них сами. Компании из этого списка 2026 года почти все выросли на этих свободных участках.

Самый радикальный свободный участок — позволить AI исследовать сам себя.

Бывший вице-президент по исследованиям OpenAI Джерри Творек и несколько коллег основали Core Automation, создав автоматизированную исследовательскую лабораторию, где модели сами читают статьи, выдвигают гипотезы и проводят эксперименты.

Суждение, лежащее в основе этого, довольно холодно: узким местом прогресса AI уже не являются алгоритмы, а люди, проводящие исследования.

А Mirendil, созданная бывшим исследователем Anthropic Бехнамом Нейшабуром и другими, только что получила 200 миллионов долларов и занимается другим расширением той же логики — системами самоускорения, позволяющими моделям участвовать в улучшении самих моделей. Роль человека отодвинулась от субъекта исследования до надзирателя.

Когда работа началась, появились новые проблемы, а именно как подтвердить, что она выполнена правильно.

Таким образом, другой свободный участок фокусируется на доверии к AI.

В большинстве областей проверка ответа, данного AI, гораздо дороже, чем генерация ответа. Math Inc нацелилась на этот самый дорогой этап, бывший исследователь OpenAI Джесси Хан ушел и основал ее, направление — превратить математические доказательства в форму, которую машина может проверять строка за строкой.

Математика — одна из немногих областей, где правильность может быть полностью проверена. Если здесь удастся запустить проверку, тогда можно будет перенести те же возможности в другие отрасли. Когда AI начнет принимать решения за людей, доказательство их правильности, вероятно, будет ценнее, чем само выполнение.

Еще один слой дальше — превратить интеллект в «повседневность».

Между тем, что модель может отвечать на вопросы, и тем, что модель может делать дела за вас, лежит целый набор грязной работы: вызов инструментов, декомпозиция задач, запоминание контекста, выполнение дела от начала до конца... Все это также требует поддержки вспомогательных инструментов.

Rational и Zavify, созданные бывшими сотрудниками OpenAI и Anthropic соответственно, сосредоточились на рабочих процессах агентов, передавая бизнес-процессы предприятий интеллектуальным агентам;

Любопытно, что бывший сооснователь xAI Игорь Бабушкин основал River AI, также желая создать настоящий персональный AI, формируемый самим человеком.

В этой группе есть еще один особенный случай, Blackstar, созданный бывшим инженером OpenAI Codex Дэниелом Эдрисианом, который просто начал с железа, желая создать персональный компьютер, перепроектированный для эпохи AI.

После того как вся работа налажена, кто-то должен за этим следить.

Здесь есть тонкая возможность. Когда AI-компания сама заявляет «наша модель безопасна», никто не верит, спортсмен не может быть судьей. Таким образом, безопасность стала бизнесом, которым можно заниматься независимо, и занимаются этим бизнесом в основном люди, которые сами исследовали безопасность AI в этих двух лабораториях.

Если говорить простым языком о том, что они делают, одно — это придирки: созданная бывшей командой Anthropic компания Syntony специально пытается провоцировать AI совершать ошибки, обманом заставлять его нарушать границы, чтобы выявить недостатки системы раньше, чем это сделают плохие парни.

Другое — это оценка: созданная бывшим исследователем OpenAI компания Resolution изучает, как подтвердить, что AI действительно работает согласно намерениям человека, и еще должна выставить оценку этой уверенности. Еще одно — это установление правил: также созданная бывшими сотрудниками OpenAI компания Guidelight определяет для всей отрасли, какие практики считаются безопасными, и затем подталкивает всех следовать им...

Эти компании не касаются上限 возможностей AI, они охраняют нижнюю границу AI. Чем способнее модель, тем лучше может быть их бизнес.

А если вы спросите, в чем разница между этой «AI мафией» и мафией PayPal, ответ, вероятно, будет: рассеянность против концентрации.

Те люди, кто ушел из PayPal, занимались чем угодно: платежи, соцсети, аэрокосмос, анализ разведданных, потому что это была эпоха, когда возможности были повсюду;

Направления этой новой банды участников гораздо более сконцентрированы, потому что свободных участков в AI всего несколько, и группа людей, которая лучше всего понимает модели в мире, голосует ногами за место следующего узкого места.

Почему сейчас?

В сценарии мафии PayPal есть ключевой реквизит: единовременное событие ликвидности. Покупка eBay позволила группе людей одновременно получить деньги и одновременно обрести свободу, только тогда мафия смогла сформироваться.

В AI-индустрии 2026 года реквизит на месте.

Прошлой осенью OpenAI организовала раунд передачи старых акций, сотрудники вместе обналичили 6,6 миллиарда долларов, оценка компании достигла 500 миллиардов долларов. Еще более крупное событие впереди, OpenAI и Anthropic готовятся к IPO, возможно, уже в этом году. Для ранних сотрудников ночь перед IPO — это лучшее время для ухода, бумажное богатство в руках вот-вот превратится в реальные деньги, если уйти позже, придется быть связанными золотыми наручниками еще несколько лет.

Деньги на месте, охотники за людьми прибыли давно.

VC Кремниевой долины уже сделали это практикой, карауля каналы увольнения двух больших лабораторий. Первый руководитель по продажам OpenAI Алиса Розенталь просто сменила профессию на инвестора, публично заявив, что будет искать проекты через сеть бывших коллег, бывший руководитель по потребительским продуктам Питер Ден также присоединился к венчурной фирме Felicis.

Упомянутая выше Мира Мурати без продукта смогла получить 2 миллиарда долларов, Mirendil только появилась и уже получила 200 миллионов долларов... Деньги бегут за людьми, достигли абсурдной степени.

Риск самих ушедших тоже легко подсчитать, худший результат — не что иное, как вернуться в большую компанию и снова получить годовую зарплату в миллион.

Цена тесноты

В настоящее время десятки компаний, основанных AI-мафией, теснятся на тех же нескольких свободных участках, на каждом пути стоят одинаково умные, с одинаковым бэкграундом и одинаково не нуждающиеся в деньгах соперники.

А другое название тесноты — большинство проиграет.

История мафии PayPal трогательна, потому что мы помним только Tesla и LinkedIn, забыв о десятках компаний, которые рухнули в тот же период. Этот список, вероятно, будет таким же, через несколько лет, оглядываясь назад, мы сможем назвать не более пяти имен.

Есть еще более скрытая проблема. Бизнес этих новых компаний либо заставляет AI работать, либо наблюдает за работой AI, клиенты и перспективы привязаны к одной и той же предпосылке: возможности модели должны постоянно и быстро прогрессировать. Как только эта предпосылка замедлится, многие свободные участки исчезнут одновременно.

Но даже учитывая все это, этот список все равно стоит сохранить.

Настоящее наследие мафии PayPal — не несколько компаний, а принцип: когда важнейшие таланты эпохи начинают уходить из одного и того же места, следовать за ними, как правило, не ошибочно.

Те люди двадцать лет назад определили вторую половину интернета. Сегодня эти люди окружают это дерево AI.

В каком направлении растет дерево, узнают раньше всех те, кто сажал дерево.