Mengupas halaman rekrutmen OpenAI dan Anthropic, menemukan rencana mereka yang tidak ingin diumumkan

Penulis: Jean-Stanislas Denain, Campbell Hutcheson

Kompilasi: Shenchao TechFlow

Pengantar Shenchao: Peneliti Epoch AI menganalisis halaman perekrutan publik dari OpenAI, Anthropic, xAI, dan DeepMind untuk menarik kesimpulan tentang arah strategis perusahaan-perusahaan ini.

Kesimpulan sangat menarik: Proporsi posisi penjualan di OpenAI dan Anthropic melonjak dalam setahun terakhir, posisi penjualan teknis yang membantu pelanggan “belajar menggunakan AI” tumbuh paling cepat;

OpenAI sedang mengembangkan perangkat portabel dengan kamera dan chip buatan sendiri, serta 7 posisi robotik;

Anthropic tidak memproduksi chip, tetapi sedang aktif berbicara tentang kontrak pusat data. Halaman perekrutan adalah salah satu sumber sinyal strategis yang sedikit tersedia, analisis ini memiliki densitas informasi yang tinggi.

Berikut adalah isi lengkapnya:

Perusahaan AI sangat tertutup tentang strategi mereka, tetapi halaman perekrutan bersifat publik.

Di dalam posisi ini terdapat petunjuk: produk apa yang sedang dikembangkan oleh sebuah perusahaan, kepada siapa mereka ingin menjualnya, dan bagian mana yang mereka anggap akan menjadi hambatan. Posisi “Insinyur Perangkat Lunak Camera ISP” mengisyaratkan adanya perangkat dengan kamera. Mencari “Insinyur Penyebaran Garis Depan” menunjukkan bahwa menerapkan AI di perusahaan itu sulit. Sederet posisi terkait robot menunjukkan ambisi yang jauh lebih besar daripada sekadar chatbot.

Kami menganalisis posisi terbuka dari laboratorium model dasar terkemuka, termasuk OpenAI, Anthropic, xAI, dan Google DeepMind. Berikut adalah temuan.

Temuan inti:

Posisi penjualan dan terkait penjualan di OpenAI dan Anthropic meningkat secara signifikan dalam setahun terakhir. Proporsi posisi GTM (go-to-market) Anthropic meningkat dari 17% menjadi 31%, dan OpenAI dari 18% menjadi 28%. Pertumbuhan ini terfokus pada posisi teknis yang membantu pelanggan menerapkan AI.

Posisi perekrutan dapat memberikan gambaran tentang peta jalan produk. Misalnya, OpenAI dan DeepMind keduanya berinvestasi dalam produk perangkat keras (robot dan perangkat konsumen), sedangkan Anthropic lebih fokus pada peningkatan produk inti.

Halaman perekrutan juga menunjukkan strategi berbeda masing-masing perusahaan dalam mendapatkan sumber daya kunci (daya komputasi dan data). Misalnya, OpenAI memiliki 21 posisi terkait chip buatan sendiri, sementara Anthropic tidak memiliki satu pun.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan: Iklan perekrutan mencerminkan orang yang ingin direkrut perusahaan, bukan tim yang sudah ada. Misalnya, jika sebuah tim memiliki 20 posisi terbuka, itu bisa jadi tim besar yang sedang berkembang, atau bisa juga tim baru yang belum ada. Iklan “Insinyur Penelitian” mungkin mencari 1 orang, bisa juga 10 orang, atau mungkin tidak merekrut sama sekali.

GTM telah menjadi kategori perekrutan terbesar untuk OpenAI dan Anthropic

Dalam setahun terakhir, posisi penjualan dan terkait di OpenAI dan Anthropic meningkat secara signifikan: proporsi posisi GTM Anthropic meningkat dari 17% menjadi 31%, dan OpenAI dari 18% menjadi 28%. Untuk perusahaan yang mengalami pertumbuhan pendapatan cepat dan bersaing di pasar yang belum jenuh, hal ini tidak mengherankan. Posisi terkait penjualan saat ini adalah kategori perekrutan terbesar untuk kedua perusahaan. Sebagai perbandingan, posisi penelitian hanya menyumbang 12% dari posisi terbuka Anthropic, dan 7% untuk OpenAI.

Gambar: Perubahan proporsi berbagai posisi di OpenAI dan Anthropic

Yang tumbuh paling cepat adalah kategori spesifik: posisi teknis yang membantu pelanggan benar-benar menggunakan AI. Kedua perusahaan sedang mencari “Insinyur Kesuksesan AI”, “Insinyur Penyebaran AI Mitra”, “Arsitek Solusi”, dan “Insinyur Penyebaran Garis Depan”, yang tanggung jawabnya membantu pelanggan menemukan skenario penggunaan AI dan menyelesaikan integrasi. Dalam setahun terakhir, proporsi posisi “adopsi implementasi” di Anthropic meningkat dari 5% menjadi 11%, dan OpenAI dari 11% menjadi 17%. Ini menunjukkan bahwa pelanggan menghadapi kesulitan dalam memanfaatkan produk AI secara maksimal, dan kunci untuk menjembatani kesenjangan ini adalah mengajarkan pelanggan “apa yang bisa dilakukan AI”.

Distribusi geografis posisi penjualan juga mengungkapkan fokus pasar. Lebih dari setengah posisi penjualan di kedua perusahaan berada di Amerika Serikat (Anthropic 52%, OpenAI 55%). Keduanya tidak mengungkapkan distribusi pendapatan regional, tetapi konsentrasi perekrutan menunjukkan bahwa Amerika Serikat tetap menjadi pasar utama.

Di tingkat internasional, kedua perusahaan sedang melakukan perekrutan besar-besaran di Eropa dan Asia-Pasifik. Anthropic lebih condong ke Eropa (29% vs 21% milik OpenAI), sementara OpenAI lebih condong ke Asia-Pasifik (24% vs 19% milik Anthropic). Pertumbuhan di Asia-Pasifik terkonsentrasi di Jepang, Korea, India, Singapura, dan Australia. Yang jelas absen adalah China, Timur Tengah, Amerika Latin, dan Afrika. Setiap laboratorium fokus pada penjualan global, menunjukkan bahwa mereka tidak menganggap akan terdesak oleh pesaing lokal di Eropa dan Asia-Pasifik.

Penjualan pemerintah juga menjadi arah fokus. OpenAI dan Anthropic masing-masing memiliki 10 posisi penjualan pemerintah, mencakup federal sipil, pertahanan, serta pemerintah negara bagian dan lokal. Di antara posisi tersebut, OpenAI memiliki 1 posisi yang khusus untuk bidang keamanan nasional, sementara Anthropic memiliki 2. xAI memiliki 2 posisi penjualan yang ditujukan untuk pemerintah internasional, masing-masing berada di London dan Dubai, serta 1 untuk pemerintah Amerika Serikat. Posisi ini menunjukkan bahwa pemerintah akan menjadi sumber pendapatan penting bagi laboratorium model dasar.

Berbeda dengan Anthropic, OpenAI, dan xAI, halaman perekrutan DeepMind hampir tidak menunjukkan dinamika penjualan, karena distribusi Gemini ditangani oleh organisasi penjualan yang sudah ada di Google.

Halaman perekrutan mengungkapkan arah produk baru OpenAI dan DeepMind

Halaman perekrutan juga menunjukkan apa yang sedang dibangun oleh setiap perusahaan. Anthropic memiliki 5 posisi produk dan rekayasa untuk meningkatkan Claude Code, OpenAI memiliki 10 posisi serupa untuk meningkatkan Codex. Keduanya memiliki satu posisi rekayasa di bidang layanan keuangan. OpenAI juga memiliki 3 posisi untuk fungsi baru ChatGPT Health dan OpenAI for Healthcare.

Namun, untuk produk yang ada, sudut pandang halaman perekrutan tidak sempurna. Sulit untuk menentukan apakah sebuah posisi memperluas fungsi yang sudah ada atau membangun produk baru, posisi platform atau infrastruktur sering kali melintasi beberapa lini produk. Oleh karena itu, informasi perekrutan paling berharga saat mengungkapkan “taruhan baru”.

Pertama, OpenAI sedang membangun perangkat keras konsumen. Proyek ini memiliki 15 posisi terbuka. Posisi-posisi ini mengungkapkan banyak detail: posisi “Insinyur Perangkat Lunak Camera ISP” dijelaskan sebagai membangun sistem pencitraan untuk perangkat portabel yang diberdayakan oleh baterai; posisi “Insinyur Penelitian” berfokus pada menjalankan model Transformer secara langsung di perangkat; posisi “Insinyur Sistem Operasi” menyebutkan chip buatan sendiri. Secara keseluruhan, ini tampak seperti perangkat portabel dengan kamera, menjalankan chip AI buatan sendiri, yang dapat menjalankan model AI di sisi pengguna. Dua posisi lainnya yang berada di Singapura menunjukkan bahwa persiapan untuk manufaktur sedang berlangsung. DeepMind juga berinvestasi dalam perangkat keras, dengan dua posisi pengembangan kacamata XR, salah satunya menunjukkan bahwa perintah suara akan menjadi cara interaksi utama.

Kedua, OpenAI dan DeepMind keduanya berinvestasi dalam robot. OpenAI memiliki 7 posisi robot, dengan fokus pada pelatihan simulasi berskala besar dan meningkatkan realisme simulasi. Posisi ini juga menunjukkan bahwa beberapa robot mungkin memiliki komponen fleksibel atau pelindung, dan produksi sedang meningkat. DeepMind memiliki 9 posisi robot, yang bertujuan untuk menciptakan robot humanoid dengan tangan yang lincah.

Di luar perangkat keras, OpenAI memiliki 2 posisi produk sosial dalam tahap inkubasi, serta 1 posisi “platform pekerjaan” yang membantu pengguna melatih keterampilan, mendapatkan sertifikasi, dan mencocokkan dengan pemberi kerja. Anthropic memiliki 1 posisi manajer produk riset yang secara khusus menjelajahi kategori produk baru, serta 1 posisi untuk produk baru konsumen.

Halaman perekrutan juga mengungkapkan strategi masing-masing perusahaan dalam mendapatkan daya komputasi dan data

Perekrutan di setiap laboratorium juga menunjukkan jalur berbeda mereka dalam mendapatkan input inti (daya komputasi dan data). Pemisahan paling jelas adalah: infrastruktur daya komputasi sendiri vs pengadaan outsourcing.

OpenAI memiliki 21 posisi terkait chip buatan sendiri (terutama posisi rekayasa), yang menyumbang 3% dari semua posisi saat ini. Anthropic tidak mengambil jalur chip buatan sendiri, tetapi memilih jalur lain: beberapa posisi fokus pada kolaborasi dengan mitra eksternal untuk merancang dan membangun pusat data, termasuk satu posisi “Insinyur Mekanika Pusat Data” yang bertanggung jawab untuk memandu desain sistem pendingin dan mekanis perusahaan eksternal, dan satu posisi “Kepala Eksekusi Desain Pusat Data” yang bertanggung jawab untuk menghubungkan kebutuhan teknis Anthropic dengan mitra pengiriman pihak ketiga. Anthropic juga memiliki 3 posisi hukum yang secara khusus menangani kontrak pusat data atau co-location.

Satu arah lain yang menonjol dalam perekrutan adalah lingkungan pelatihan pembelajaran penguatan. Anthropic memiliki beberapa posisi yang fokus pada membangun lingkungan untuk melatih kemampuan baru model, termasuk satu tim “Ekspansi Lingkungan” yang bertanggung jawab untuk membangun lingkungan RL dan mengelola hubungan pemasok, serta satu tim “Universes” yang membangun skenario pelatihan agen dengan jangka waktu panjang yang sangat realistis. OpenAI juga sedang mencari peneliti untuk tim “RL Sintetis”, yang mengembangkan metode pelatihan RL berbasis pada permainan melawan diri, simulator, dan umpan balik sintetis.

Berbeda dengan OpenAI, Anthropic, dan DeepMind (yang tidak memiliki posisi penandaan data manual khusus), perekrutan xAI menunjukkan strategi data yang berbeda. Mereka memiliki 27 posisi penandaan data manual, menunjukkan bahwa xAI cenderung mempertahankan bisnis penandaan data di dalam. Menariknya, xAI berani merekrut secara terbuka untuk posisi ini. Laboratorium lain juga bergantung pada penandaan data manual dalam skala besar, tetapi biasanya memilih untuk outsourcing atau tidak membuka perekrutan.

Kesimpulan

Iklan perekrutan adalah sumber sinyal yang tidak sempurna, tetapi merupakan salah satu dari sedikit jendela publik untuk mengamati evolusi laboratorium AI terkemuka. Gambaran saat ini adalah: perusahaan-perusahaan ini sedang berinvestasi besar-besaran dalam penjualan dan penerapan produk, memperluas ke kategori produk baru, dan bersaing untuk mendapatkan sumber daya kunci seperti daya komputasi dan data. Seiring laboratorium terus berkembang dan strategi mereka semakin terpisah, halaman perekrutan mereka akan tetap menjadi salah satu jendela pengamatan terbaik.