Warum Silicons Valleys etablierte Tech-Elite junior Positionen in KI-Laboren annimmt

Wichtigste Punkte

• Tom Blomfield, Mitgründer der britischen Banking-App Monzo, gab am Montag bekannt, dass er Anthropics Compute-Team als Member of Technical Staff – nicht als Executive – beitreten wird.
• Andrej Karpathy, ein Gründungsmitglied von OpenAI, trat im Mai 2025 dem Pre-Training-Team von Anthropic bei und beschrieb die kommenden Jahre in KI-Laboren als „besonders formativ".
• Peter Bailis verließ seine Rolle als Chief Technology Officer bei Workday, einem Business-Software-Unternehmen mit 8 Milliarden Dollar Jahresumsatz, um im März 2025 eine technische Mitarbeiterstelle bei Anthropic anzunehmen.
• Chamath Palihapitiya, ein ehemaliger Facebook-Manager, übernahm im April 2025 nach der Kapitalbeschaffung von 135 Millionen Dollar seinen ersten Vollzeit-Betriebsjob in über einem Jahrzehnt als CEO von 8090 Labs, einem KI-Coding-Startup.
• Eric Wu, der die Home-Buying-Plattform Opendoor ein Jahrzehnt lang leitete, startete NavigateAI, einen KI-Assistenten für Bauarbeiter, mit 25 Millionen Dollar Seed-Finanzierung im Jahr 2025.

Etwas Ungewöhnliches passiert im Silicon Valley. Menschen, die bereits das Geld, den Ruf und die Freiheit haben, gar nichts zu tun, entscheiden sich dafür, von vorne anzufangen – oft in Positionen, die weit unter dem liegen, was ihre Erfolgsbilanz normalerweise rechtfertigen würde.

Tom Blomfield ist das neueste Beispiel. Er gründete GoCardless, ein Zahlungsunternehmen, und dann Monzo, eine der bekanntesten digitalen Banken Großbritanniens. Er verbrachte viereinhalb Jahre bei Y Combinator, der berühmten Startup-Schule, wo er Gründer der nächsten Generation mentorierte. Am Montag kündigte er an, dass er diese Rolle aufgibt, um Anthropic – das KI-Sicherheitsunternehmen hinter der Claude-Familie von KI-Assistenten – im Compute-Team beizutreten. Sein Titel: Member of Technical Staff.

Dieser Titel ist wichtig. Bei Anthropic und bei OpenAI ist „Member of Technical Staff" ein bewusst flacher Titel für fast alle, die auf der technischen Seite arbeiten – egal welcher Erfahrung sie haben. Es gibt keine versteckten Vice Presidents oder Directors. Blomfield, der praktisch überall eine leitende Position einnehmen könnte, wählte denselben Jobtitel, den möglicherweise ein frischer Informatikabsolvent hätte.

Er ist nicht allein.

Andrej Karpathy, eines der ursprünglichen Mitglieder bei OpenAI und später Leiter von KI bei Tesla, trat im Mai dem Pre-Training-Team von Anthropic bei. Pre-Training ist die Grundphase, in der ein KI-Modell – die Software hinter Chatbots und Tools wie Claude – aus riesigen Mengen Text und Daten lernt, bevor es überhaupt der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Karpathy schrieb, dass „die kommenden Jahre an der Grenze von LLMs" – also Large Language Models, der Technologie hinter modernen KI-Assistenten – „besonders formativ sein werden".

Peter Bailis tauschte vielleicht am drastischsten. Er war Chief Technology Officer bei Workday und betreute die KI-Strategie für ein Unternehmen mit 8 Milliarden Dollar Jahresumsatz. Weniger als ein Jahr später übernahm er im März eine technische Mitarbeiterstelle bei Anthropic.

Nicht jeder tritt einem bestehenden Labor bei. Chamath Palihapitiya, bekannt für frühe Arbeit bei Facebook und eine lange Karriere als Investor, kehrte zum ersten Mal seit mehr als einem Jahrzehnt in eine Vollzeit-Betriebsrolle zurück – als CEO seines eigenen Enterprise-KI-Coding-Startups 8090 Labs. Das Unternehmen sammelte 135 Millionen Dollar in einer Finanzierungsrunde ein, die von Salesforce Ventures geleitet wurde. Eric Wu, der Opendoor durch ein Jahrzehnt Wachstum führte, bevor er 2023 zurücktrat, startete kürzlich NavigateAI, einen KI-Copiloten (einen Softwareassistenten, der neben einer Person arbeitet, anstatt sie zu ersetzen), entwickelt für Bauarbeiter, mit 25 Millionen Dollar Seed-Finanzierung. Wu sagte gegenüber TechCrunch AI, er befürchte, er würde „es wahrscheinlich bereuen", nicht zu handeln.

Was bedeutet das für alle anderen?

Es bedeutet, dass die Menschen, die diese Branche am besten kennen, ihre Zeit – nicht nur ihr Geld – darauf wetten, dass KI noch in ihren Anfängen steckt. Das ist ein bemerkenswertes Signal.

Für normale Benutzer und Arbeitnehmer ist die praktische Konsequenz unkompliziert. Die Tools, die diese Menschen bauen – von KI-Coding-Assistenten bis zu Baustellenhelfern – zielen auf alltägliche berufliche Aufgaben ab, nicht auf Science-Fiction. Erwarten Sie in den nächsten zwei bis drei Jahren mehr fokussierte, jobspezifische KI-Tools auf dem Markt, unterstützt von Gründern, die vorher bereits echte Produkte entwickelt haben.