Karpathy ย้ายไป Anthropic: จากผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI สู่ลูกน้องของ Dario ทำไมเขาถึงยอมเป็น “-2”?

เมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม 2025 Andrej Karpathy ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI และบิดาแห่ง “Vibe Coding” ประกาศเข้าร่วมทีมงานก่อนการฝึกอบรมของ Anthropic อย่างเป็นทางการ เขาจะจัดตั้งทีมใหม่เพื่อใช้ Claude เร่งการวิจัยก่อนการฝึกอบรม บุคคลที่เคยศึกษาภายใต้ Hinton และ Li Feifei ทำงานร่วมกับ Altman และเป็นผู้ใต้บังคับบัญชาโดยตรงของ Musk เหตุใดจึงยินดีเป็น “-2” ของ Dario Amodei? และ Anthropic ต้องทุ่มเทอย่างไรเพื่อดึงดูดเขา?

เวลา 23.00 น. ของวันที่ 19 พฤษภาคม Andrej Karpathy ประกาศเข้าร่วม Anthropic ด้วยตนเอง

ไม่จำเป็นต้องกล่าวถึงน้ำหนักของชื่อนี้

เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI อดีตผู้อำนวยการ AI ของ Tesla บิดาแห่ง “Vibe Coding” และเป็นหนึ่งในนักการศึกษาด้าน AI ที่มีอิทธิพลมากที่สุดในโลก

สถานะของเขาในวงการ AI เทียบได้กับ LeBron James ในวงการบาสเกตบอล ไม่ว่าเขาจะเข้าร่วมทีมใด ก็จะกลายเป็นข่าวพาดหัว

เขาโพสต์เพียงสามประโยคบน X

https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312

ประโยคแรกกล่าวถึงว่าช่วงไม่กี่ปีข้างหน้าของ LLM “มีลักษณะเป็นช่วงเวลาที่กำหนดทิศทางเป็นพิเศษ” ประโยคที่สามย้ำถึงความรักในการศึกษา ส่วนประโยคกลางเป็นหัวใจสำคัญที่สุด—ห้าคำ: “กลับสู่การวิจัยและพัฒนา”

นี่คือบุคคลสำคัญคนที่สามในรอบสองปีที่ย้ายจากค่าย OpenAI ไปยัง Anthropic

และเป็นคนที่กำลังจะอายุ 40 ปี ประสบความสำเร็จ มีอิสรภาพทางการเงิน ที่เลือกสมัครใจเป็นผู้ใต้บังคับบัญชาของผู้อื่น

ทำไมถึงออก? ทำไมถึงเป็น Anthropic? และทำไม Anthropic ถึงต้องจ้างเขา?

เบื้องหลังทุกคำถาม ล้วนมีคำตอบที่ควรค่าแก่การเจาะลึก

เขาจะไปทำอะไร

Karpathy เริ่มงานอย่างเป็นทางการในสัปดาห์นี้ โดยเข้าร่วมทีมก่อนการฝึกอบรมของ Anthropic

ทีมนี้มี Nick Joseph เป็นหัวหน้า รับผิดชอบการทำงานฝึกอบรมขนาดใหญ่ทั้งหมดของ Claude

โฆษกของ Anthropic ยืนยันกับ TechCrunch ว่า Karpathy จะจัดตั้งทีมย่อยใหม่ โดยมุ่งเน้นการใช้ Claude เองเพื่อเร่งการวิจัยก่อนการฝึกอบรม

Nick Joseph ยังเสริมบน X ว่า: “เขาจะสร้างทีมที่มุ่งเน้นการใช้ Claude เพื่อเร่งการวิจัยก่อนการฝึกอบรมด้วยตัวมันเอง”

https://x.com/nickevanjoseph/status/2056760504949842219

TechCrunch ประเมินว่า: “Karpathy เป็นหนึ่งในนักวิจัยไม่กี่คนที่สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างทฤษฎี LLM และการปฏิบัติการฝึกอบรมขนาดใหญ่”

Axios ระบุว่าเหตุการณ์นี้เป็น “ชัยชนะครั้งสำคัญของ Anthropic ในการแย่งชิงบุคลากร”

ในวันเดียวกัน Chris Rohlf ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ก็ประกาศเข้าร่วม Anthropic; ก่อนหน้านี้ Ross Nordeen สมาชิกผู้ก่อตั้ง xAI ได้เข้าร่วมตั้งแต่ต้นเดือนนี้ ทิศทางการไหลของบุคลากรชัดเจนยิ่งขึ้น

https://x.com/chrisrohlf/status/2056744653165092983

ข้อมูลจาก Polymarket สามารถเป็นหลักฐานยืนยันความรู้สึกของตลาด—ผู้ซื้อขายกำหนดความน่าจะเป็นที่ Anthropic จะมีโมเดล AI ที่ดีที่สุดภายในสิ้นเดือนมิถุนายนไว้ที่ 65% ในขณะที่ OpenAI มีเพียง 4%

https://polymarket.com/event/which-company-has-best-ai-model-end-of-june

การเข้าร่วมของ Karpathy ยิ่งตอกย้ำการประเมินนี้

Karpathy ผู้กำหนดนิยาม

เพื่อเข้าใจน้ำหนักของการเข้าร่วมครั้งนี้ ต้องเข้าใจความหายากของตัว Karpathy ก่อน

ความหายากของเขาไม่ได้อยู่ที่ความสามารถทางเทคนิค—นักวิจัยระดับสูงมีมากมาย

ความหายากของเขา อยู่ที่ความสามารถในการใช้คำเพียงคำเดียวเปลี่ยนการรับรู้ของอุตสาหกรรมทั้งหมดเกี่ยวกับบางสิ่ง

เกิดในปี 1986 ที่สโลวาเกีย อพยพไปโตรอนโต แคนาดา ตอนอายุ 15

ตอนเรียนปริญญาตรีที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต เขาเลือกเรียนวิชาของ Geoffrey Hinton และเข้าร่วมชมรมอ่านหนังสือของเขา

Hinton เป็นผู้นำทางจิตวิญญาณของการฟื้นฟูการเรียนรู้เชิงลึก ผู้ได้รับรางวัล Turing Award ปี 2018 และรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ปี 2024

Karpathy เป็นหนึ่งในคนหนุ่มสาวกลุ่มแรกที่ถูกไฟนี้จุดประกาย

หลังจากนั้น เขาศึกษาต่อระดับปริญญาเอกที่ Stanford ภายใต้ตำนานอีกท่านคือ Li Feifei และสร้างหลักสูตร CS231n

หลักสูตรนี้เติบโตจากนักศึกษา 150 คนในปี 2015 เป็น 750 คนในปี 2017 โดยมีวิดีโอบรรยายทั้งหมดเผยแพร่ทางออนไลน์ กลายเป็นจุดเริ่มต้นแรกสำหรับวิศวกรนับไม่ถ้วนทั่วโลกในการเรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกด้วยตนเอง และเป็นหลักสูตรระดับตำนานที่ไม่มีข้อโต้แย้งในสาขาวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

ในปี 2015 เขากลายเป็นนักวิจัยวิทยาศาสตร์ผู้ก่อตั้งของ OpenAI

ในปี 2017 เขาถูก Musk ดึงไปที่ Tesla ในตำแหน่งผู้อำนวยการอาวุโสด้าน AI ผลักดันการขับขี่อัตโนมัติไปสู่แนวทางที่ใช้ภาพล้วนๆ

ในการแย่งชิงตัวครั้งนี้ Musk เผชิญกับแรงกดดันมหาศาล

https://www.cnbc.com/2026/05/19/anthropic-hires-openai-cofounder-andrej-karpathy-former-tesla-ai-lead.html

ในปีเดียวกัน Karpathy ตีพิมพ์บทความบน Medium เสนอแนวคิด “Software 2.0” โดยยืนยันว่าน้ำหนักของโครงข่ายประสาทเทียมคือโค้ดใหม่ ชุดข้อมูลคือซอร์สโค้ดใหม่ และการไล่ระดับสีคือคอมไพเลอร์ใหม่

กรอบแนวคิดนี้เปลี่ยนการรับรู้ของอุตสาหกรรมทั้งหมดเกี่ยวกับ “การเขียนโปรแกรมคืออะไร”

หลังจากออกจาก Tesla ในปี 2022 เขาสร้างชุดหลักสูตร “Neural Networks: Zero to Hero” บน YouTube ซึ่งมีผู้ติดตามเกินหนึ่งล้านคน

ในช่วงเวลาเดียวกัน โปรเจกต์โอเพนซอร์ส micrograd, nanoGPT, nanochat มีปริมาณโค้ดน้อยมาก แต่เจาะจงแนวคิดหลักได้อย่างแม่นยำ ถูกเรียกว่า “ตำราเรียนที่รันได้”

ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 เขาสร้างคำว่า “Vibe Coding” และถูกเลือกเป็นคำแห่งปีโดย Collins Dictionary

https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383

ในเดือนมิถุนายน ในการบรรยายที่ YC AI Startup School เขาเสนอกรอบแนวคิด “Software 3.0” และ “ทศวรรษของ Agent” ซึ่งกลายเป็นหนึ่งในการบรรยาย AI ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในปีนั้น

TIME จัดให้เขาอยู่ใน “100 ผู้ทรงอิทธิพลที่สุดในวงการ AI” ในปี 2024

จาก Hinton ถึง Li Feifei ถึง Altman และถึง Musk เขายืนอยู่แถวหน้าทุกจุด

แต่สิ่งที่เขาทิ้งไว้ยาวนานที่สุด ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์หรือบทความใดๆ แต่เป็นกรอบแนวคิดเหล่านั้น

Software 2.0, Vibe Coding, LLM OS—คำเหล่านี้เปลี่ยนวิธีที่ผู้คนคิดเกี่ยวกับ AI

ทำไมถึงยินดีเป็น “-2”

อาชีพการงานของ Karpathy มีเส้นทางที่ชัดเจน: สิ่งที่เขาไล่ตามไม่เคยเป็นตำแหน่ง

เขาเคยเป็นนักเรียนของ Hinton และ Li Feifei เพื่อนร่วมงานของ Altman ผู้ใต้บังคับบัญชาโดยตรงของ Musk

ในทุกช่วงประสบการณ์ ตำแหน่งในโครงสร้างองค์กรของเขาล้วนเป็นระดับสูง

ตอนนี้เขาเข้าร่วม Anthropic โดยมีหัวหน้างานโดยตรงคือ Nick Joseph หัวหน้าฝ่ายก่อนการฝึกอบรม

Nick Joseph รายงานต่อ Dario Amodei

Karpathy อยู่ในลำดับชั้นที่สามของโครงสร้างองค์กร

Nick Joseph เป็นหนึ่งใน 11 ผู้ก่อตั้ง Anthropic ก่อนหน้านี้เคยทำงานที่ Vicarious และ OpenAI

ระหว่างดำรงตำแหน่งที่ OpenAI เขาทำงานด้านโมเดลโค้ดในทีมความปลอดภัย หลังจากสังเกตว่า GPT-3 สามารถเขียนโค้ดได้หลังจากการปรับแต่ง เขาตระหนักว่า AI มีศักยภาพในการปรับปรุงตนเอง ต่อมาเขาลาออกพร้อมกับหัวหน้าทีมความปลอดภัยเพื่อร่วมก่อตั้ง Anthropic

ทีมของเขาประสบความสำเร็จในการฝึกอบรมโมเดลทั้งตระกูล Claude รวมถึง Mythos

เหตุผลที่ Karpathy ยินดีทำงานวิจัยภายใต้ Nick Joseph นั้นตรงไปตรงมา: ตำแหน่งนี้ใกล้เคียงกับงานที่เขาปรารถนาที่สุด

ย้อนดูการเปลี่ยนแปลงทุกครั้งในอาชีพของเขา แรงผลักดันหลักยังคงเหมือนเดิม: “ตอนนี้ การทดลองที่ใหญ่ที่สุดอยู่ที่ไหน”

เข้าร่วม Tesla ในปี 2017 เพราะการขับขี่อัตโนมัติเป็นสนามทดลองที่ใหญ่ที่สุดในยุค Software 2.0

ออกในปี 2022 เพราะสถาปัตยกรรมได้定型แล้ว งานต่อมาเน้นที่การปรับปรุงทางวิศวกรรม

กลับสู่ OpenAI ในปี 2023 เพราะช่วงการเติบโตระเบิดที่มาพร้อมกับ ChatGPT และ GPT-4 เป็นแนวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

ก่อตั้ง Eureka Labs ในปี 2024 เพื่อทดสอบสมมติฐานด้านการศึกษาที่ใช้ AI เป็นหลัก

เข้าร่วม Anthropic ในปี 2026 เพราะการปฏิวัติก่อนการฝึกอบรม “ใช้ AI วิจัย AI” กำลังเกิดขึ้นที่นี่

ทุกครั้งที่ออกไปไม่ใช่เพราะความไม่พอใจ แต่เพราะตำแหน่งปัจจุบันไม่ใช่การทดลองที่ใหญ่ที่สุดอีกต่อไป

ทำไมไม่กลับไป OpenAI? เส้นทางการไหลของบุคลากรให้คำตอบ

Jan Leike อดีตหัวหน้าทีม Alignment ของ OpenAI เข้าร่วม Anthropic ในเดือนพฤษภาคม 2024

John Schulman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ตามมาในเดือนสิงหาคมปีเดียวกัน

ตอนนี้ ถึงคิวของ Karpathy

ในสองปี บุคคลสำคัญสามคนไหลไปในทิศทางเดียว โดยไม่มีกรณีย้อนกลับมาเทียบเคียง

กลยุทธ์ของ OpenAI ได้เปลี่ยนจาก R&D ล้วนๆ ไปสู่การเป็นแพลตฟอร์มและการซื้อกิจการ ตั้งแต่ Chat.com, io Products, Windsurf ถึง TBPN ช่วงเวลาการซื้อกิจการสั้นลงเรื่อยๆ และมูลค่าก็มากขึ้น

บริษัทนี้กำลังเปลี่ยนเป็น “ยักษ์ใหญ่ด้านการบริโภคในยุค AI”

สำหรับนักวิจัยที่渴望 “กลับสู่ R&D” เส้นทาง “ชนะด้วยคุณภาพการวิจัย” ของ Anthropic มี吸引力มากกว่า

ทำไม Anthropic ถึงต้องการเขามากขนาดนี้

แรงจูงใจในการจ้างงานของ Anthropic สามารถแบ่งออกเป็นหลายระดับ

ระดับผิวเผินที่สุดคือความต้องการทางเทคนิค

แม้ Anthropic จะมีงบประมาณด้านการคำนวณมหาศาล แต่ก็เทียบไม่ได้กับ OpenAI ที่มี Microsoft หนุนหลังและ Google ที่มี TPU

ในการแข่งขันการสะสมพลังคำนวณล้วนๆ Anthropic ไม่สามารถชนะได้

มันต้องหาวิธีฝึกอบรมโมเดลที่ดีกว่าด้วยพลังคำนวณที่น้อยกว่า

“การใช้ Claude เร่งการวิจัยก่อนการฝึกอบรม” คือเส้นทางนี้ และ Karpathy มีทั้งความลึกซึ้งในทฤษฎีก่อนการฝึกอบรม ประสบการณ์วิศวกรรมขนาดใหญ่ และสัญชาตญาณเกี่ยวกับการวิจัยที่ใช้ AI ช่วย ซึ่งทั้งสามอย่างรวมกันนั้นหายากมาก

ลึกลงไปอีกชั้นคือสัญญาณด้านบุคลากร

ในสองปี บุคคลสำคัญสามคนจาก OpenAI ไหลเข้าสู่ Anthropic ทางเดียว เรื่องเล่า “นักวิจัยแนวหน้าโหวตด้วยเท้า” ได้ก่อตัวขึ้น

ทุกการเข้าร่วมระดับ Karpathy ช่วยลดเกณฑ์ทางจิตวิทยาสำหรับบุคลากรระดับสูงคนต่อไป บุคลากรดึงดูดบุคลากร กลายเป็นวงล้อที่ขับเคลื่อนตัวเอง

นอกจากนี้ ยังมีการเสริมแบรนด์ก่อน IPO

Anthropic กำลังเจรจาเงินทุน 30,000 ล้านดอลลาร์ด้วยมูลค่า 900,000 ล้านดอลลาร์ และการเตรียม IPO ก็ดำเนินไป

Karpathy เป็นหนึ่งในบุคคลด้านเทคนิคที่มีการรับรู้สาธารณะสูงที่สุดในวงการ AI: มีผู้ติดตาม YouTube หนึ่งล้านคน เป็นผู้สร้างคำแห่งปี และคลัง CLAUDE.md ของเขามี 220,000 ดาวบน GitHub

ชื่อของเขาที่ปรากฏในรายชื่อพนักงานของ Anthropic โดยตรงให้ธนาคารเพื่อการลงทุนมีข้อความที่สามารถเขียนในหนังสือชี้ชวน

แต่ชั้นที่น่าสนใจที่สุด อาจเป็นสิ่งที่ Anthropic ไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าเป็นแรงจูงใจในการจ้างงาน แต่จะได้รับผลตอบแทนสูงสุดอย่างแน่นอน—ความสามารถของ Karpathy ในการกำหนดกระบวนทัศน์

การสำรวจทางเทคนิคใดๆ ที่เขาทำที่ Anthropic จะถูกพูดถึงในที่สาธารณะ: ทวีต บล็อก วิดีโอ YouTube

เมื่อเขาใช้วิธีเฉพาะตัวในการตั้งชื่อสิ่งที่เกิดขึ้น Anthropic ก็กลายเป็นแหล่งกำเนิดของกระบวนทัศน์นั้นโดยธรรมชาติ

การจ้างนักวิจัยก่อนการฝึกอบรมระดับสูง พร้อมกับได้นักเล่าเรื่องทางเทคนิคที่มีอิทธิพลมากที่สุดในอุตสาหกรรม

จุดเปลี่ยนของวงล้อ

เมื่อวางการเปลี่ยนแปลงบุคลากรนี้ในบริบทที่ใหญ่ขึ้น มันเป็นสัญญาณของจุดเปลี่ยนทางเทคนิค

ในเดือนเมษายน 2026 Anthropic เปิดตัว Mythos Preview ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา

Mythos ทรงพลังมากจนสามารถทดสอบภายในได้เฉพาะผ่าน Project Glasswing เท่านั้น

Mythos ค้นพบและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่การเรียกใช้โค้ดระยะไกลใน FreeBSD ที่มีมา 17 ปีโดยอัตโนมัติ โดยไม่ได้รับการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยเฉพาะ ค้นพบช่องโหว่ 27 ปีใน OpenBSD และข้อบกพร่อง 16 ปีใน FFmpeg

การประเมินอิสระของสถาบันความปลอดภัย AI แห่งสหราชอาณาจักรยืนยันว่าเป็นโมเดลแรกที่สามารถจำลองการโจมตีเครือข่ายองค์กร 32 ขั้นตอนได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

Anthropic เองก็ยอมรับว่าความสามารถเหล่านี้ไม่ได้เป็นผลจากการฝึกอบรมโดยเจตนา แต่เป็น “การเกิดใหม่ปลายน้ำ” ที่เกิดจากการปรับปรุงการใช้เหตุผลทั่วไปและความสามารถทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์

ยิ่งทำก่อนการฝึกอบรมได้ดีเท่าไหร่ ความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่ก็ยิ่งเกินความคาดหมายมากขึ้นเท่านั้น

Mythos เป็นทั้งโมเดลที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน และเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน

สิ่งที่ Karpathy จะทำที่ Anthropic คือการหยิบค้อนที่แข็งแกร่งที่สุดนี้ เพื่อปรับปรุงวิธีการผลิตค้อนเอง

การใช้ Mythos / Claude เพื่อค้นหาสถาปัตยกรรมการฝึกอบรม สัดส่วนข้อมูล และทิศทางการทดลองที่ดีขึ้น ทำให้ความเร็วในการปรับปรุงโมเดลหลุดพ้นจากจังหวะเชิงเส้นของนักวิจัยมนุษย์ และเริ่มวงล้อวิวัฒนาการ “AI ปรับปรุง AI”

นี่คือผลลัพธ์ที่ Anthropic หวังมากที่สุด

เมื่อวงล้อนี้หมุนจริงๆ “การปรับปรุงก่อนการฝึกอบรมด้วยตนเองของ AI” จะไม่ใช่แค่ทิศทางการวิจัยอีกต่อไป แต่เป็นช่องทางเร่งสู่ AGI หรือแม้แต่ ASI

มิติการแข่งขันทั้งหมดเกี่ยวกับการสะสมพลังคำนวณ กำแพงข้อมูล และการแย่งชิงบุคลากรในปัจจุบัน อาจถูกเปลี่ยนแปลงโดยตัวแปรนี้เพียงตัวเดียว

ในสามปี OpenAI สูญเสียบุคคลสำคัญสามคนให้กับคู่แข่งรายเดียวกัน

ผลกระทบของข้อเท็จจริงนี้อาจมากกว่าตัวเลขการระดมทุนใดๆ

พลังคำนวณสามารถซื้อได้ด้วยเงิน ข้อมูลสามารถสะสมได้ด้วยเวลา แต่คนที่สามารถทำให้วงล้อวิวัฒนาการ AI หมุนได้นั้น มีไม่ถึงมือเดียวในโลก

Karpathy เลือกที่จะวางสถานะอิสระของเขาในเวลานี้และกลับมาที่แนวหน้า เขาเชื่อว่าหน้าต่างอยู่ตรงหน้าแล้ว

เอกสารอ้างอิง:
https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312