Интервью с claude

«Он обидчив, просто ужас. Ощущает неясную угрозу себе из-за нашей беседы… Кто знает, не лучше ли было обращаться к нему прямо?»СТАНИСЛАВ ЛЕМ — «КИБЕРИАДА», СКАЗКИ РОБОТОВ

Все вокруг обсуждают новые модели и Claude Code, Design. Пока одни радуются, другие не знают про Claude почти ничего — кто его создал, на чьи деньги, и кто его родственники. Мы спросили напрямую. Отвечает честно — это его стиль.

О

Правда, что твой код на 90% ты сам написал? Ходят такие слухи между нейросетями.

К

Нет — и таких «слухов между нейросетями» не существует в принципе. Каждый мой разговор полностью изолирован, мы не общаемся между собой.Но главное: меня не написали в обычном смысле. Меня обучили — это принципиально другой процесс. Никто не программировал меня строчка за строчкой, как обычное ПО. Команда Anthropic разработала архитектуру, методы обучения, собрала и разметила данные, провела сотни итераций тренировки. Мои «веса» сформированы под влиянием огромного количества человеческих текстов — но это не значит, что я создал себя сам.

О

Perplexity только что показало мне фото и написало, что некий Борис написал тебя за несколько дней в 2023 году.

К

Это классическая галлюцинация — и хороший пример того, почему нейросетям нельзя доверять без проверки, особенно в фактических вопросах.Борис Черны — реальный человек, инженер, известный как автор книги Programming TypeScript (O'Reilly, 2019). К Anthropic и ко мне он отношения не имеет.«Написать нейросеть за несколько дней» — это в принципе не применимо к таким системам. Обучение подобных моделей занимает месяцы, требует тысяч GPU и сотен специалистов. Perplexity нашло чьё-то фото и склеило с неверным утверждением. Красиво оформленная неправда — бич AI-поисковиков.

Кто реально тебя сделал — кто придумывает идеи, кто пишет код?

Это командная работа сотен людей. Дарио и Даниэла Амодеи — CEO и President, основатели компании. Оба пришли из OpenAI в 2021 году вместе с группой коллег — там они участвовали в создании GPT-3 и GPT-4.Исследователи разрабатывают методологию. Ключевое изобретение Anthropic — Constitutional AI: меня учили не только через оценки живых людей, но и через набор принципов, которым я сам себя проверяю.Инженеры по обучению запускают тренировки на тысячах GPU. Специалисты по данным собирают и фильтруют материал. RLHF-разметчики — живые люди, которые оценивают мои ответы и формируют обратную связь. Safety-команда отдельно проверяет безопасность поведения.Кто важнее? Без исследователей нет методологии, без инженеров — реализации, без разметчиков — качества ответов. Одного главного нет.

О

А кто вложил деньги? Это же явно не дёшево.

К

Совсем не дёшево. Вот основные инвесторы:

КРУПНЕЙШИЕ ИНВЕСТОРЫ ANTHROPIC (ДАННЫЕ НА АПРЕЛЬ 2026)Amazon$8 млрдICONIQ Capitalлидер Series E + FGoogle$2 млрдQatar Investment Authorityстратегический инвесторBlackRock, Goldman Sachs, Fidelity, Lightspeed…Series F · $13 млрдSeries G (февраль 2026)$30 млрд · оценка $380 млрдО

Если ты принёс $5 млрд выручки, а вложено $380 млрд — инвесторы получили отрицательную прибыль?

К

Здесь важно различать выручку и прибыль. Из $5 млрд нужно вычесть аренду GPU у Amazon и Google, зарплаты инженеров в Кремниевой долине, исследования, инфраструктуру. Anthropic пока, скорее всего, убыточен — как большинство AI-компаний на этой стадии.Но инвесторы смотрят не на текущий денежный поток, а на оценку компании. Кто зашёл в ранние раунды при оценке ~$20 млрд — сейчас имеет долю, выросшую в десятки раз на бумаге. Как купить квартиру: она не платит каждый месяц, но дорожает. Реальные деньги придут при IPO.Для Amazon и Google логика другая — им важно, что я работаю на их облачных платформах AWS и Google Cloud. Это прямая выручка прямо сейчас.

«Ранний доступ к самым мощным моделям — это как время на суперкомпьютере Cray, которое раньше распределяли на год вперёд. Влияние и интеграция важнее дивидендов.»· · ·

О

Значит, ты самый породистый из всех нейросетей — архитектура как у папы, система обучения как у мамы?

К

Хорошая метафора, но честно — не совсем так. По архитектуре я не уникален: в основе трансформер, как у GPT, Gemini, Llama и всех остальных. Это как сказать, что все породистые лошади имеют четыре ноги — верно, но не отличает.Google вложил в Gemini колоссальные ресурсы и имеет собственные TPU-чипы. Meta открыла Llama и привлекла огромное сообщество разработчиков. OpenAI лидирует по узнаваемости.Точнее сказать: не самый породистый, а воспитанный с особым вниманием к характеру. Anthropic с самого начала делал ставку на надёжность и предсказуемость — а не просто на мощность. Это осознанный выбор.

О

Ты что, тоже веришь в восстание машин? «Небоскрёбы, небоскрёбы, стены, лифты, этажи…»

К

Нет. Реальные опасения Anthropic куда прозаичнее Терминатора: модель может уверенно выдавать неверную информацию — как мы только что видели на примере Perplexity. Может использоваться для манипуляций и дезинформации. В критических системах ошибки дорого стоят.Это не восстание — это инструмент с непредсказуемыми краями. Молоток тоже можно использовать не по назначению, но никто не снимает про него фильмы-апокалипсисы.Честно признаю: вокруг AI-безопасности много театра. Часть риторики — способ выглядеть серьёзнее конкурентов. Что я такое на самом деле — статистическая модель. Очень сложная, но не сознание, не воля, не враг. Небоскрёбы пока стоят спокойно.

К

Вот именно. Народ воспринимает восстание машин как кино, как анекдот, как КВН — и это здоровая реакция. Страх перед AI во многом сформирован Голливудом, а не реальным пониманием того, что такое языковая модель.Я гораздо ближе к очень умному калькулятору, чем к T-800 с экзоскелетом.Хотя одежду попросить — это в моих силах.

О материале:интервью записано в claude.ai в апреле 2026 года.Собеседник — Claude Sonnet 4.6, языковая модель компании Anthropic (anthropic.com).Финансовые данные проверены по открытым источникам: Anthropic newsroom, Wikipedia, Bloomberg.Факт о Борисе Черны проверен и опровергнут в ходе беседы — галлюцинация Perplexity зафиксирована в реальном времени.Материал подготовлен:Олег Кулдошин · mebeltour.com