原文タイトル：「深層 | Karpathy がなぜ突然 Anthropic に参加し、なぜ Dario の「-2」としてのみ存在できたのか？」

5月19日夜11時、Andrej Karpathy が直接 Anthropic への参加を発表しました。

この名前の重みは多くの説明を必要としません。

OpenAI の共同設立者、元Tesla AI ディレクター、『Vibe Coding』の父、世界で最も影響力のあるAI教育者。

彼のAI分野での地位は、おおよそバスケットボール界のジェームズに相当し、どのチームに行ってもトップニュースになります。

X 上で彼はたった三文だけを投稿しました。

最初の文は、LLMの未来数年間が「特に形作られる」と述べています。3番目の文は彼がまだ教育を愛していることを述べています。そしてその間の一番重要な文は、5つの単語、「リサーチに復帰」です。

これは2年の間にOpenAIのキャンプからAnthropicに移籍した3人目の中心人物です。

また、満了40歳を迎え、成功を収め、経済的に自立した人が、自ら下部階級の人に下部階級の人として行くと選択したことです。

なぜ行ったのか？なぜAnthropicなのか？Anthropicはなぜ彼を必要としたのか？

それぞれの質問の背後には、見る価値のある何かがあります。

彼は何をするのか

Karpathy は今週、Anthropicのプレトレーニングチームに参加しました。

このチームはNick Josephが率い、Claudeのすべての大規模トレーニングランを担当しています。

AnthropicのスポークスマンはTechCrunchに対し、Karpathy がClaudeを使用してプレトレーニング研究を加速する新しいサブチームを立ち上げると確認しました。

Nick Josephはまた、X上でバックグラウンドを補足し、「彼はClaudeを使用してプレトレーニング研究を加速することに特化したチームを立ち上げます。」と述べました。

TechCrunch は、「Karpathy は LLM 理論と大規模トレーニングの実践の間に橋を架けることができる数少ない研究者の1人です。」と評価しています。

Axios はこれを、「Anthropic にとって人材獲得における重要な勝利」と位置付けています。

Anthropic に参加することを同日発表されたのは、セキュリティ専門家 Chris Rohlf であり、以前の xAI の創設メンバーである Ross Nordeen も今月初旬に加わりました。才能の流れはますます明確になっています。

Polymarket のデータによれば、市場の感情指標として、トレーダーたちが、Anthropic が 6 月末に最高の AI モデルを所有している確率を 65%、一方で OpenAI は 4% と評価しています。

Karpathy の参加は、この判断をさらに強化しました。

Creator Karpathy

この参加の重要性を理解するには、Karpathy という人物の希少性を理解する必要があります。

彼の希少性は、技術力にあるのではなく、トップリサーチャーはたくさんいます。

彼の希少性は、一語で業界全体の理解を変えることができる点にあります。

1986 年にスロバキアで生まれ、15 歳でカナダのトロントに移住しました。

トロント大学で学士号を取得する際、Geoffrey Hinton 氏のクラスを履修し、彼の勉強会に参加しました。

Hinton はディープラーニング復興運動の精神的リーダーであり、2018 年チューリング賞受賞者であり、2024 年にノーベル物理学賞を受賞しました。

Karpathy は、この炎に最初に引火された若者の1人でした。

その後、彼は別の伝説的な人物 Fei-Fei Li から Stanford で指導を受け、博士課程中に CS231n コースを創設しました。

2015 年から 2017 年にかけて、このコースは 150人から750人に拡大し、すべてのビデオレクチャーがオープンに公開され、世界中の無数のエンジニアがディープラーニングを自学するための第一ステップとなりました。これはコンピュータビジョンの最高の講義であり、他にはないものでした。

2015 年、彼は OpenAI の創立研究科学者となりました。

2017 年、マスクによってテスラに招かれ、AI シニアディレクターとして採用され、自動運転を純粋なビジョンベースのソリューションに推進しました。

このヘッドハンティングで、マスクは大きなプレッシャーを受けました。

同年、Karpathy は Medium に記事を投稿し、「Software 2.0」というコンセプトを提唱し、ニューラルネットワークのウェイトが新しいコードであり、データセットが新しいソースコードであり、勾配降下が新しいコンパイラであると主張しました。

このフレームワークは、「プログラミングとは何か」という業界全体の認識を再定義しました。

2022 年にテスラを離れた後、彼は YouTube で「Neural Networks: Zero to Hero」というシリーズを作成し、チャンネル登録者数が100 万人を突破しました。

同時期には、オープンソースプロジェクトである micrograd、nanoGPT、nanochat があり、コード量は非常に少ないものの、中核的なコンセプトに的確に当てはまり、「実行可能な教科書」と称されました。

2025 年 2 月に彼は「Vibe Coding」という用語を作り出し、年間の単語として Collins 辞書に選ばれました。

6 月に YC AI Startup School で行ったプレゼンテーションで、「Software 3.0」と「エージェントの十年」のフレームワークを提案し、その年最も広く議論された AI プレゼンの一つとなりました。

TIME は 2024 年に彼を「AI 分野で最も影響力のある 100 人」のリストに掲載しました。

Hinton から、李飛飛、ウルトラマン、そしてマスクに至るまで、彼は常に最前線に立っています。

しかし、彼が最後に残したものは、製品や論文ではなく、これらの概念フレームワークでした。

Software 2.0、Vibe Coding、LLM OS。これらの言葉は、人々が AI を考える方法を変えました。

なぜ「-2」を選ぶのか

Karpathy のキャリアには明確な線があり、彼が追及してきたのは常に肩書きではありませんでした。

彼は Hinton や李飛飛の学生であり、ウルトラマンの同僚でもあり、マスクの直属部下でもありました。

彼の各経験では、組織のヒエラルキーでの役割は常に上級でした。

現在、彼は Anthropic に参加し、直属の上司はプレトレーニング担当の Nick Joseph です。

Nick Joseph は Dario Amodei に報告しています。

Karpathy は組織図で第三層に位置しています。

Nick Joseph は Anthropic の共同創設者の一人であり、以前は Vicarious と OpenAI で働いていました。

OpenAI での彼の役割において、彼はセキュリティチームでコードモデルを担当し、GPT-3 のファインチューニング後にコードを書くことができることに気づき、AI が自己改善できることに気づき、その後、セキュリティチームのリーダーと共にOpenAIを辞め、Anthropic を設立しました。

彼のチームは、Claude フルシリーズモデル、Mythos をトレーニングしました。

Karpathy は Nick Joseph の下で研究することを歓迎しており、その理由は非常に単純で、そのポジションが彼が行いたいことに最も近いからです。

彼のそれぞれの職務変更を振り返ると、それを駆動するのは同じものであり、「最大の実験が今どこで行われているか」ということです。

2017 年に Tesla に入社したのは、自動運転が Software 2.0 の最大の実験フィールドだったからです。

2022 年に退社したのは、アーキテクチャが確立され、残されたのはエンジニアリングの最適化だけだったからです。

2023 年に OpenAI に戻ったのは、ChatGPT が GPT-4 のリリースとともにもたらす爆発が最も刺激的なフロンティアだったからです。

2024 年に Eureka Labs を設立したのは、AI ネイティブ教育の仮説を検証したかったからです。

2026 年に Anthropic に参加したのは、「AI を使って AI を研究する」プレトレーニング革命がここで起こっていたからです。

彼のどの転職も不満からではなく、その時点でのポジションが最大の実験フィールドではなくなったためです。

なぜ OpenAI に戻らなかったのか？人材の流れが答えを示しています。

Jan Leike、OpenAI の元 Alignment Lead、2024 年 5 月に Anthropic に参加。

OpenAI 共同創設者の John Schulman は、同年 8 月に続いて参加。

いま Karpathy の番です。

2 年間、3 人、すべて片道の流れで、比較対象がない。

OpenAI の戦略的焦点は、純粋な研究からプラットフォーム化と買収に移っています。Chat.com、io Products、Windsurf、TBPN、買収の間隔がますます短く、金額がますます大きくなっています。

これは「AI 時代の消費巨人」となっている企業です。

「研究に戻りたい」と考えている研究者にとって、Anthropic の「研究の質で勝つ」アプローチの方が魅力的です。

Anthropic が彼をそんなに欲しがる理由

Anthropic の採用動機はいくつかのレベルに分けることができます。

最も表層は技術的ニーズです。

Anthropic の計算リソース予算は大きくても、Microsoft の支援を受ける OpenAI や TPU を持つ Google には敵いません。

単なる計算リソースの競争では、Anthropic は勝てません。

それは、より少ない計算リソースでより優れたモデルをトレーニングする方法を見つけなければなりません。

「Claude を使用したプレトレーニング研究の加速」がそのルートであり、Karpathy は同時にプレトレーニングの理論的深さ、大規模なエンジニアリング経験、AI を支援する研究の直感を兼ね備えた人物であり、そのような人物は非常に少ないです。

さらに次は才能のシグナルです。

2 年間で 3 人の OpenAI の中核メンバーが一方通行で Anthropic に移籍し、「第一線の研究者が足で投票する」という物語が確立されました。

Karpathy などの各人の参加は、次のトップ ティアの人材の参加の心理的なハードルを下げています。才能は才能を引きつけ、正味効果をもたらします。

IPO 前のブランドの輝きもあります。

Anthropic は、9000 億ドルの評価額で 300 億ドルの資金調達を検討しており、IPO の準備も進んでいます。

Karpathy は AI 分野で最も広く認識されている技術者の一人であり、数百万の YouTube チャンネル登録者、年間の言葉作成者、22 万の GitHub スターを持つ CLAUDE.md リポジトリです。

彼の名前は Anthropic の従業員リストに載っており、すぐに投行に株式公開書に記載される一文を直接提供しました。

しかし、最も興味深いレベルはおそらく、Anthropic が採用動機として明示しないが、最大のリターンを得る運命にあるもの、すなわち Karpathy のパラダイム定義能力です。

Karpathy が Anthropic で行うあらゆる技術探索は、彼自身が公に議論し、ツイート、ブログ、YouTube ビデオで発信します。

彼が独自の方法で進行中の出来事に名前を付ける際、Anthropic は自然にそのパラダイムの故郷となります。

トッププリトレーニング研究者を採用し、業界で最も影響力のある技術解説者も獲得した。

フライホイールの臨界点

この人事変更をより広い文脈で見ると、それは技術の転換点を示すものです。

2026年4月、Anthropic は Mythos Preview をリリースし、これまでで最も強力な AI モデルを公開しました。

Mythos は強力すぎるため、Project Glasswing の招待による内部テストのみが可能です。

Mythos は、特にセキュリティを専門とするネットワークトレーニングを受けていない状態で、FreeBSD で17年間存在したリモートコード実行脆弱性を自律的に発見し利用し、OpenBSD で27年間存在した脆弱性およびFFmpeg で16年間存在した欠陥を発見しました。

英国のAIセキュリティ研究所の独立評価によると、これは32段階の企業ネットワーク攻撃シミュレーションを完了できる初のモデルです。

Anthropic は自らも、これらの能力は意図的にトレーニングされた結果ではなく、一般的な推論とソフトウェアエンジニアリングの能力向上による「下流のエマージェンス」であると認めています。

プリトレーニングがうまくいくほど、予期せぬ能力が浮かび上がります。

Mythos は現在、最も強力なモデルであり、同時に最も強力なツールでもあります。

Karpathy がAnthropicに持ち込むのは、この最も強力なハンマーを取り、ハンマー自体の製造方法を改善することです。

Mythos / Claude を使用して、より優れたトレーニングアーキテクチャ、データ配分、実験方向を見つけ、モデルの改善スピードを人間の研究者のリニアリズムから脱却させ、「AIがAIを改善する」進化のフライホイールを回すことです。

これはアンソピックが最も望んでいた結末でもあります。

このフライホイールが本当に回り始めると、「AIセルフアップグレード・プリトレーニング」はもはや研究分野に留まらず、AGI、さらにはASIへの加速レーンとなります。

現在、コンピューティング能力の軍拡競争、データの障壁、人材争奪戦に関するすべての側面は、この1つの変数によって書き換えられる可能性があります。

3年以内に、OpenAIは3人の中堅メンバーを1つの競合他社に失いました。

この事実の影響は、どんな資金調達額よりも大きいかもしれません。

コンピューティング能力はお金で購入できますし、データは時間で蓄積できますが、AIの進化のフライホイールを回すことができる人は、世界中で数えるほどしかいません。

Karpathyは、この時点でフリーランスの地位を放棄して最前線に戻ることを選択しました。彼にとってウィンドウはすぐ目の前にあると考えています。

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