Почему «уже добившиеся успеха» из Кремниевой долины берут junior-должности в AI-лабораториях

Ключевые моменты

• Tom Blomfield, сооснователь британского банковского приложения Monzo, объявил в понедельник, что присоединяется к команде вычислений Anthropic в должности члена технического персонала, а не как руководитель.
• Andrej Karpathy, один из первых членов команды OpenAI, присоединился к команде предварительной подготовки Anthropic в мае 2025 года, описав следующие несколько лет в AI-лабораториях как «особенно формирующие».
• Peter Bailis покинул должность главного технолога в Workday — компании по разработке корпоративного ПО с годовым доходом $8 млрд — ради должности технического специалиста в Anthropic в марте 2025 года.
• Chamath Palihapitiya, бывший руководитель Facebook, занял свою первую за более чем десять лет должность генерального директора в 8090 Labs, AI-стартапе по разработке кода, после привлечения $135 млн в апреле 2025 года.
• Eric Wu, возглавлявший платформу покупки жилья Opendoor в течение десяти лет, запустил NavigateAI, AI-ассистент для строительных рабочих, с $25 млн in seed-инвестициями в 2025 году.

В Кремниевой долине происходит что-то необычное. Люди, у которых уже есть деньги, репутация и свобода ничего не делать, выбирают начать все с нуля, часто на должностях намного ниже того, на что позволяет им их послужной список.

Tom Blomfield — последний пример. Он основал GoCardless, платежную компанию, а затем Monzo, один из самых известных в Великобритании цифровых банков. Он провел четыре с половиной года в Y Combinator, знаменитой стартап-школе, где наставлял следующее поколение основателей. В понедельник он объявил, что отходит от этой роли, чтобы присоединиться к Anthropic, компании по безопасности AI, стоящей за семейством AI-ассистентов Claude, в команду вычислений. Его должность: член технического персонала.

Эта должность важна. В Anthropic и OpenAI «член технического персонала» — это намеренно плоский титул, используемый почти для всех, кто работает на технической стороне, независимо от уровня опыта. В нем нет скрытых вице-президентов или директоров. Blomfield, который мог бы вполне обоснованно занять должность старшего руководителя почти в любой компании, выбрал ту же должность, что и недавний выпускник факультета информатики.

Он не один.

Andrej Karpathy, один из первых членов команды OpenAI и позже руководитель AI в Tesla, присоединился к команде предварительной подготовки Anthropic в мае. Предварительная подготовка — это основной этап, на котором AI-модель, программный двигатель, стоящий за чат-ботами и такими инструментами, как Claude, учится на огромном количестве текста и данных, прежде чем поступить к широкой публике. Karpathy написал, что «следующие несколько лет на переднем крае больших языковых моделей» (технология, которая питает современные AI-ассистенты), «будут особенно формирующими».

Peter Bailis сделал, пожалуй, наиболее кардинальный переход. Он был главным технологом в Workday, курируя AI-стратегию в компании с годовым доходом $8 млрд. Он проработал там менее года, прежде чем перейти на должность технического специалиста в Anthropic в марте.

Не все присоединяются к существующей лаборатории. Chamath Palihapitiya, известный ранней работой в Facebook и долгой карьерой инвестора, вернулся на работу с полной занятостью впервые более чем за десять лет, став генеральным директором своего собственного корпоративного AI-стартапа 8090 Labs. Компания привлекла $135 млн в раунде финансирования, возглавленном Salesforce Ventures. Eric Wu, возглавлявший Opendoor на протяжении десяти лет роста, прежде чем отойти в 2023 году, недавно запустил NavigateAI — AI-помощника, разработанного для строительных рабочих, с $25 млн в seed-финансировании. Wu рассказал TechCrunch AI, что боялся, что он «вероятно, пожалеет», если не предпримет меры.

Что это означает для всех остальных?

Это означает, что люди, которые лучше всего знают эту индустрию, делают ставку на свое время, а не только на деньги, что AI все еще находится на ранних этапах развития. Это сигнал, достойный внимания.

Для обычных пользователей и работников практический вывод прост. Инструменты, которые создают эти люди, от AI-ассистентов по кодированию до помощников на строительных площадках, предназначены для повседневных профессиональных задач, а не для научной фантастики. Ожидайте, что в течение следующих двух-трех лет на рынок поступит больше сфокусированных, специфичных для конкретной работы AI-инструментов, созданных основателями, которые ранее создавали реальные продукты.