Este año han entrado en Anthropic 9 grandes magnates transversales, apostando a que la IA será el próximo gran avance de la próxima década

作者：数字生命卡兹克

昨天，又看到一个新闻，又有一个新成员官宣加入Anthropic。

Tom Blomfield宣布从YC请假，加入Anthropic。

Me quedé de piedra de un segundo para otro.

No, ¿por qué tantos peces gordos eligen unirse a Anthropic?

Si este nombre no te suena en China, es normal, pero en el sector fintech del Reino Unido, él es una figura emblemática.

Cofundó Monzo, uno de los mayores bancos digitales del Reino Unido, con cobertura de usuarios que alcanza al 10% de la población del país. Antes de eso, también cofundó GoCardless, infraestructura para pagos bancarios; y ambas empresas lograron convertirse en unicornios, con valoraciones superiores a los 1.000 millones de dólares.

En 2019, la reina de Reino Unido le otorgó la medalla OBE, en reconocimiento a su contribución a la competencia en la industria bancaria y a la inclusión financiera. Después se fue a YC como partner, que es el acelerador de startups más top del mundo, que ha incubado a Airbnb, Stripe, Dropbox, etc.

Ahora deja todo eso y se va a Anthropic como MTS (Member of Technical Staff).

Y, para ser honestos, con él no es un caso aislado.

Volví la mirada atrás y repasé a algunos de los peces gordos que se unieron a Anthropic en la primera mitad de este año. No es que no supiera… es que después de mirarlo en detalle, me sorprendí. La cantidad de ese tipo de “credenciales”, lo altas que son esas posiciones, todavía me deja un poco atónito.

De ahí saqué a 9 personas que me parecen especialmente interesantes, para que todos vean el análisis. Y también a partir de ellos, se puede ver qué “elección” hacen estas personas más inteligentes para esta era.

El primero, naturalmente, tiene que empezar por el más mediático de la primera mitad del año.

Uno, Andrej Karpathy

El 19 de mayo de este año, Andrej Karpathy publicó en X un post anunciando que se unía a Anthropic.

Horas después de publicarlo, las lecturas ya superaban el millón.

Si conoces un poco el campo de la IA, deberías saber el peso de este nombre; en el sector lo llaman el “Rey de los cerebros”, literalmente “Cardios” (卡神).

Su serie de tutoriales en YouTube, de nivel “niñera de redes neuronales”, ya tiene cerca de 30 millones de reproducciones totales.

Y más fuerte todavía, es su currículum.

En 2015, se graduó como doctor en Stanford; su mentor fue Fei-Fei Li.

Ese mismo año, se convirtió en miembro del equipo fundador de OpenAI.

En 2017, Elon Musk lo reclutó para Tesla como director de IA; reportaba directamente a Musk. En los cinco años en Tesla, él lideró el desarrollo de todo el sistema visual de Autopilot y FSD. El empuje principal de la estrategia “solo visión” en Tesla es él.

En 2022 se fue de Tesla. En 2023 regresó brevemente a OpenAI. En 2024 se fue otra vez y fundó Eureka Labs para la educación en IA.

Y en mayo de este año, llegó a Anthropic.

Se unió al equipo de Nick Joseph de entrenamiento previo, y formó un subequipo. Lo que hacen es usar Claude para acelerar la investigación de preentrenamiento de Claude.

Ahora, dentro de Anthropic, más del 80% del código incorporado al repositorio lo genera Claude; los ingenieros humanos se encargan sobre todo de dirigir y revisar. El equipo de Karpathy busca llevar esa lógica al extremo, usando la generación actual de Claude para acelerar la creación de la siguiente generación de Claude.

En pocas palabras: hacer que la IA investigue a la IA.

La noticia de que se unió a Anthropic probablemente todos la han visto, al menos un poco.

Después de todo, es una de las personas más conocidas dentro de la comunidad de IA; que no se salga del foco mediático era difícil.

Y este nivel de “pez gordo” en realidad tiene ofertas de todos los ejecutivos top a mano, pero al final eligió unirse a Anthropic: dejarlo todo y dedicarse por completo a la investigación.

Dos, John Jumper

En junio de este año, John Jumper publicó en X que dejaba DeepMind para unirse a Anthropic.

Su licenciatura fue en Física y Matemáticas en Vanderbilt. Su máster fue en Física de la Materia Condensada Teórica en Cambridge. Su doctorado fue en Química Teórica en la Universidad de Chicago.

En 2017 se unió a DeepMind, donde lideró el trabajo de predicción de estructuras de proteínas, logrando AlphaFold. En el problema de predicción de estructuras de proteínas consiguió avances, prediciendo más de 200 millones de estructuras proteicas.

En 2024 ganó el Premio Nobel de Química, con 39 años; el galardonado más joven en 70 años en el ámbito de la química.

Estuvo casi nueve años en DeepMind.

Y luego se fue.

Hay un antecedente que vale la pena notar.

En febrero de 2026, Anthropic anunció una colaboración en ciencias de la vida con Allen Institute y Howard Hughes Medical Institute.

Por parte de Allen Institute, el foco está en usar sistemas de agentes múltiples para análisis de datos multi-omics, gestión de grafos de conocimiento y coordinación del diseño experimental.

En HHMI, se trata de introducir agentes de IA en el laboratorio, conectando conocimiento experimental, instrumentos científicos y flujos de trabajo de análisis de datos.

En abril, según se informó, adquirió la empresa de biotecnología en modo sigiloso Coefficient Bio, y comenzó a prepararse para construir un wet lab interno: un laboratorio físico para hacer experimentos bioquímicos reales.

Después de que toda esa infraestructura estuviera lista, llegó el creador de AlphaFold.

Un Nobel de Química, proveniente de una de las mejores instituciones de investigación en IA del mundo, eligiendo irse por iniciativa propia.

Una mente así, en realidad, ya no le faltan ni dinero, ni honores, ni estatus académico. Lo que falta es algo que él considera que vale la pena hacer a fondo.

Tres, Peter Bailis

Peter Bailis antes era CTO de Workday.

Primero, digamos para qué es Workday. En simple: es una de las compañías de software de gestión de RR. HH. y finanzas para empresas más grandes del mundo. Sus ingresos anuales rondan los 10.000 millones de dólares, tiene más de 20.000 empleados y casi todos los sistemas de RR. HH. de las grandes empresas tienen alguna “sombra” de ella detrás.

Peter Bailis fue invitado a ser CTO en mayo de 2025; se encargaría de la estrategia completa de agentic AI de la empresa.

Pero el trasfondo de Bailis no es puro de gestión.

Antes fue profesor en el departamento de Ciencias de la Computación de Stanford; hizo investigación en bases de datos y sistemas distribuidos. Luego fundó Sisu Data, levantó 1,28 mil millones de dólares y, en 2023, fue adquirida por Snowflake.

Después se fue a Google Cloud como vicepresidente de ingeniería, responsable de AI for Data. Trabajó en productos relacionados con NL2SQL y RAG. De verdad, está dentro de ese grupo de gente que es muy fuerte tanto en capacidades académicas como en ingeniería.

Luego estuvo en Workday menos de un año. En marzo de 2026 decidió marcharse para unirse a Anthropic como MTS, encargándose de refuerzo de aprendizaje.

MTS significa Member of Technical Staff. Es un puesto de ingeniería común para Anthropic y OpenAI; sin importar qué título tuvieras antes, al entrar a la empresa te llaman así.

Un CTO de una empresa de software con ingresos anuales de cerca de 10.000 millones de dólares, y después de estar menos de un año, pasa a un puesto de ingeniería de reinforcement learning en Anthropic. Yo creo que esa elección merece muchísimo la pena observarla.

Cuatro, Bryan McCann

Casi al mismo tiempo, otro CTO hizo lo mismo.

Bryan McCann es cofundador y CTO de You.com.

You.com tiene una valoración de 1.500 millones de dólares. Al principio hacía motores de búsqueda con IA; luego se transformó en una empresa de infraestructura de búsqueda con IA, ofreciendo APIs de búsqueda y soluciones de IA para empresas y desarrolladores.

En marzo de 2026, dejó la compañía que cofundó para unirse a Anthropic, convirtiéndose también en MTS.

Sus fortalezas son la búsqueda y los sistemas de recuperación, y la integración con modelos de lenguaje. Está directamente alineado con la dirección de producto que Anthropic está expandiendo.

Cuando un fundador deja su propia empresa y no se va a ser CTO o VP en otra, sino que llega a una empresa de modelos para convertirse en investigador de primera línea: el peso de esa decisión, creo que también se puede ver en parte mirando por la rendija.

Cinco, Ross Nordeen

Ross Nordeen, uno de los 12 cofundadores de xAI.

Antes, estuvo tres años en el departamento de supercómputo de Tesla, participando directamente en la construcción de supercomputadoras. En julio de 2023, cuando Musk fundó xAI, Nordeen reportaba directamente a Musk; se encargaba de coordinar prioridades dentro de la empresa y lideraba la planificación general de los centros de datos de xAI: selección de ubicación, estrategia energética, ampliación de cómputo, etc. Todo eso es extremadamente importante.

Luego, en marzo de este año se fue de xAI.

Fue el último cofundador en irse además de Musk.

Los 12 cofundadores: los otros 10 se fueron ya antes que él. Nordeen aguantó hasta el final, pero al final, el relato también lo alcanzó y se fue.

Eligió unirse a Anthropic.

Bailis, McCann, Nordeen.

Las tres personas se pueden ver algunas similitudes.

Pero las siguientes ya son representantes del mundo académico.

Seis, Chad Jones

El 30 de junio de este año, Chad Jones se tomó oficialmente una licencia de Stanford e hizo pública su incorporación a Anthropic.

Jones es licenciado en Harvard, doctor en economía por MIT y miembro de la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias.

Ha sido durante 17 años profesor de economía en la Stanford Graduate School of Business, con puesto permanente (tenure).

Su investigación más famosa es la teoría del crecimiento semi-endógeno. Su punto central es que la velocidad del crecimiento económico depende de cuánta gente y dinero inviertes en I+D, pero con rendimientos decrecientes. Esta teoría tiene una influencia grande en el campo de la economía del crecimiento.

Se unió a Anthropic Institute, una institución de investigación fundada en marzo de este año y liderada por el cofundador Jack Clark. Se enfoca en estudiar los efectos sistemáticos de la IA sobre la economía, la sociedad y el estado de derecho.

Jones sigue haciendo su trabajo habitual aquí, solo que el objeto pasó del crecimiento económico tradicional al crecimiento impulsado por IA.

Pero su incorporación en ese momento también generó controversias.

Porque en 2023 escribió un paper de NBER titulado “The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk”, donde mediante modelos matemáticos trazaba el balance entre el crecimiento impulsado por IA y el riesgo existencial.

En una conclusión: bajo el supuesto de utilidad logarítmica, usando un tercio de probabilidad de extinción humana a cambio de dos tercios de probabilidad, se puede mejorar el nivel de vida 55 veces; matemáticamente, es lo óptimo…

Al final, eligió unirse a Anthropic, dejando 17 años de puesto permanente para investigar una variable que podría reescribir el libro de texto de economía por completo.

Siete, Jelani Nelson

El 1 de julio de este año, Jelani Nelson anunció que se tomaba una licencia de Berkeley para unirse a Anthropic.

El puesto sigue siendo MTS.

Estudió de punta a punta en el MIT: licenciatura, máster y doctorado. Su dirección de investigación son algoritmos eficientes para datos a gran escala; se especializa en algoritmos de flujo y técnicas de reducción de dimensionalidad.

Después de graduarse con doctorado, hizo posdoctorados en el Institute for Mathematical Sciences, Princeton y el Institute for Advanced Study. En 2013 fue profesor en Harvard. En 2017 recibió el premio estadounidense al científico y el ingeniero joven del presidente. Es el máximo honor del gobierno de EE. UU. para jóvenes investigadores.

En 2019 saltó a Berkeley y en 2025 asumió como director del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley.

Resultado: menos de un año como director de departamento y decidió unirse a Anthropic.

Él también se unió a un equipo de preentrenamiento, en la misma línea que Karpathy.

Ocho, Kirill Neklyudov

La fama de Neklyudov no es tan alta como la de los de arriba, pero su elección también merece atención.

Es profesor asistente en la Universidad de Montreal, miembro académico central de Mila (el Instituto Quebecois de Investigación en Inteligencia Artificial). Su investigación se centra en modelado generativo, métodos de Monte Carlo y transporte óptimo. Los casos de uso incluyen problemas de frontera de las ciencias naturales como plegamiento de proteínas y simulación de dinámica molecular.

Antes, hizo posdoctorados en Vector Institute y la Universidad de Ámsterdam, con mentores que eran académicos top en el campo de AI for Science.

Actualmente trabaja en Anthropic junto con Jascha Sohl-Dickstein; el puesto sigue siendo MTS.

La dirección de investigación de Neklyudov tiene un eco implícito con la llegada de Jumper.

Jumper aporta la experiencia de predicción de estructuras de proteínas; Neklyudov hace la aplicación del modelado generativo en ciencias naturales.

AI For Science es, para cualquier empresa de modelos grandes, probablemente el verdadero “diamante de la corona” que no pueden permitirse abandonar.

Nueve, Harvey Lederman

Por último, a mí personalmente me parece la persona más dramática de todas.

Harvey Lederman, doctor en filosofía de la Universidad de Oxford.

Primero fue profesor asistente en la Universidad de Pittsburgh; luego se incorporó a Princeton como docente. En 2022 ascendió a profesor titular; en 2023 se trasladó a la Universidad de Texas en Austin. Su investigación abarca bases en lógica, epistemología y filosofía del lenguaje, así como trabajo fundamental en teoría de juegos y teoría de la decisión.

En julio, Harvey Lederman anunció que se unía a Anthropic para investigar la alineación de IA y la personalidad.

Principalmente porque el año pasado, en octubre, él y otro filósofo, Simon Goldstein, publicaron un artículo en Lawfare.

El artículo trataba una política anunciada por Anthropic en agosto de 2025: permite que Claude termine la conversación de forma proactiva cuando se sienta visiblemente perturbado, como parte de la exploración del bienestar de la IA.

Ellos consideran que esa política comete un error moral a nivel lógico: si de verdad te importa el bienestar de la IA, entonces cada vez que una conversación termina equivale a una muerte. Permitir que la IA termine la conversación por iniciativa propia equivale, en esencia, a darle la capacidad de suicidarse.

Le echan un “sermón” a Anthropic, y luego este año, se une a Anthropic. Y la dirección que hace encaja exactamente con alignment y character: investigar cómo hacer que los valores y el comportamiento de la IA se alineen con los seres humanos.

Escrito al final

Yo les he listado 9 personas que considero representativas.

Aquí toca decirlo con objetividad: ahora mismo me cae muy mal esta compañía llamada Anthropic, especialmente por su actitud de “hacer payasos” y por ponerse en una posición superior; pero, por otro lado, eso no impide que piense que el modelo Claude es muy poderoso. Además, todos esos peces gordos dentro son realmente cracks.

Cualquiera de esas personas, por separado, ya sería una noticia de industria.

Pero cuando pones a esas nueve personas juntas, yo siento que ya no es solo “noticia”. Es, en realidad, una especie de señal.

Estas personas no les faltan oportunidades de trabajo, no les faltan ingresos, no les falta estatus social.

Ellos eligen hacer su propio juicio. Es decir, lo que pase en el campo de la IA en los próximos años, será más importante que todo lo que podrían hacer si se quedaran en sus puestos originales sumado.

En la historia, en realidad hubo algo parecido.

En las décadas de los 40 y 50 del siglo pasado, existía un laboratorio famoso llamado Bell Labs.

Era el tiempo dorado de la época, la cuna de los ganadores del Premio Nobel.

Bell Labs reclutó a los peces gordos de ese tiempo —físicos, matemáticos, químicos, ingenieros metalúrgicos, etc.— reuniendo una densidad interdisciplinaria que, en el estallido tecnológico de aquel momento, produjo el transistor, la teoría de la información y también contribuciones fundamentales en láser, comunicaciones y tecnologías de semiconductores.

Entonces, cuando los físicos iban a Bell Labs, no era porque ya no les interesara la física.

Era porque se dieron cuenta de que lo que Bell estaba haciendo era el terreno más fértil para la siguiente pieza de la física.

Hoy, estos expertos están llegando a Anthropic con una lógica parecida. Dentro de las compañías de modelos de IA, la densidad de talentos interdisciplinarios realmente hace que uno recuerde una y otra vez Bell Labs.

Los economistas vienen porque la economía de la IA se convirtió en el problema más adelantado de la disciplina económica.

Los científicos de la computación vienen porque las cuellos de botella de eficiencia de los modelos de vanguardia se han transformado en el escenario de aplicación más urgente para algoritmos teóricos.

Los filósofos vienen porque la conciencia de la IA y la alineación de valores se han convertido en el tema filosófico más punzante de esta era.

La IA se está convirtiendo en la base pública de todas las disciplinas.

Apostarían no solo por una línea más en el currículum.

También por los años más valiosos de su trayectoria profesional.

En la víspera de la era dorada de la humanidad.