探索AI新物種Anthropic AI速度下的蜂巢組織

文／廖志德      圖／達志影像

有一種速度叫做 AI 速度，現在 AI 需求每年成長十倍，Token 成本每年下降十
倍，這是黃仁勳許下的未來願景，可是我們不應該單獨聚焦在「市場大金剛」NVIDIA 身上，因為 AI 帶來的是一場長期、跨產業且不斷深入的產業變革。現在，且讓我們把鏡頭稍微移向後方，看看另一個正在迅速壯大的 AI新物種，那是 2021 年成立的 Anthropic 超級獨角獸。

Anthropic 的估值上升速度相當罕見。2025年 3 月，其估值約為 615 億美元，公司演化不到一年的時光，2026 年 2 月，體型成長六倍來到 3,800 億美元，接下的發展猶如吹氣球，同年 5 月，進一步來到 9,650 億美元，已逼近兆美元規模。以當時公布的私人市場估值來看， Anthropic 已超越原本更受矚目的 ChatGPT 開發商 OpenAI。

「市場小金剛」Anthropic 展現的 AI 速度，不單單呈現在市場估值上面，也表現在組織運作以及新產品開發。

2026 年 5 月，Anthropic 公布年化營收已突破 470 億美元。執行長暨共同創辦人 Dario Amodei 也在 Code with Claude 開發者大會中表示，公司原先已按每年成長 10 倍的情境進行準備，但 2026 年第一季的營收與使用量，一度出現年增 80 倍的速度。Dario Amodei 他自嘲成長速度太瘋狂、太難以應付，並坦言這也是為什麼Claude 先前會面臨強烈算力瓶頸、必須實施使用限制的原因。

去中心化的蜂巢思維

亮麗的財務表現是落後指標，相較於擁有先發優勢與高知名度的 OpenAI，近年迅速崛起，除了受惠於 Claude 在企業與程式開發市場的成長，其企業文化與組織運作也值得觀察。他們捨棄傳統企業的層級決策，採取極短規劃週期與「蜂巢思維」模式進行組織運作。在新產品開發上 Anthropic 高度依賴 AI 代理 (AI Agents) 協作，使功能開發與迭代速度呈現指數級的爆炸增長，新產品從內部孵化到外部發布的時間大幅縮短。

蜂巢思維重視分散在組織各處的資訊與集體判斷，有別於傳統企業的單向訊息傳遞與層級分工決策。以新產品開發流程為例，過往的產品研發往往要經歷漫長的市場調研、跨部門協調與層層主管審核，資訊在科層體制中緩慢流動。在 Anthropic 組織內部，資訊呈現去中心化的點對點高速傳導，他們採取如同蜜蜂去中心化的溝通機制。蜂群沒有負責下達命令的中央指揮者，偵察蜂找到花蜜後，會以搖擺舞傳遞方向與距離，其他蜜蜂接到訊息後採取行動。分散在不同個體身上的資訊，最後形成蜂群的集體判斷。

同樣地，Anthropic 依研究與產品需求，讓科學家、工程師與安全專家組成小型、跨職能的團隊。當第一線研發人員發現新的市場需求或模型漏洞，便能將問題帶進相關團隊，共同測試與修正。這種運作方式減少資訊在不同部門與層級間往返的時間，也讓產品能以更短的週期持續調整。

蜂巢思維降低溝通與試驗的阻力，運用「AI 打造 AI」則是 Anthropic 把速度向前推進的另一項關鍵。身為 AI 時代的原生物種， Anthropic 將 AI 融入程式撰寫、測試、除錯與研究流程，使用 AI 就像呼吸一樣自然。開發人員不必等到所有規格確定後才開始工作，能先做出可以操作的原型，再根據實際結果反覆修正。

傳統大型軟體的開發須歷經數月，產品經理必須規劃產品路線、撰寫規格文件，並協調不同團隊完成開發與測試。Anthropic 則透過小型團隊、短週期試驗與 AI 代理協作，讓部分功能能在數天甚至更短時間內完成初步開發。以 2026 年 1 月推出的 Claude Cowork 為例，從內部孵化到對外發布僅花費 10 天。對尚未熟悉 AI 協作的企業而言，這樣的速度近似軟體奇蹟，對於 Anthropic 這樣的 AI 原生物種卻是常態。

打造自由流通的創新生態

根據 Anthropic 於 2026 年公布的資料，截至同年 5 月，合併至公司程式碼庫的程式碼，超過 80% 由 Claude 撰寫；到了第二季，一名工程師每天合併的程式碼量，已達 2024 年的8 倍。AI 已經進入日常研發流程，工程師由撰寫程式，轉向設定目標、指揮 AI 代理、審查程式碼與判斷研究方向。開發團隊也能將原本需要數小時甚至數天完成的工作，交由多個AI 代理分頭處理，把部分研發週期縮短至以小時計算。

去中心化不表示 Anthropic 的組織運作毫無章法。華頓商學院教授亞當．格蘭特 (Adam Grant) 在《隱性潛能》中指出，優秀團隊的關鍵不只聚集最好的思考者，也在於能否發掘並善用每個人的最佳思維。蜂巢組織裡沒有任何一個個體能掌握全貌，但當無數節點彼此連結、交換資訊並協同行動，整個組織便能釋放原本分散在成員之間的隱性潛能。此時，領導者的角色更像是一名辛勤的園丁，致力打造一個讓人才充分發揮、資訊與資源自由流通的組織生態。

許多傳統企業面臨 AI 轉型失敗原因之一，是仍試圖用舊時代的「金字塔腦袋」指導 AI的使用，資訊因而卡在層級審核與部門藩籬之間。AI 原生物種組織的資訊流動就像蜂巢，沒有強制性的中央控制，各個節點可以依任務自發分工，訊息在團隊之間快速傳遞，分散在不同成員手中的觀察與知識，才有機會匯聚成集體判斷。

卡內基美隆大學教授阿妮塔．伍利（Anita Woolley）長期研究集體智慧。她發現，團隊的集體智慧不能只看個別成員的認知能力，也與成員的社會敏感度及參與是否平均有關。高集體智慧的團隊未必聚集最多高智商人才，成員卻懂得傾聽、輪流發言，並察覺彼此的反應。當團隊中有一兩位能力出眾但態度強勢的明星員工壟斷發言，其他人掌握的資訊與觀點便難以進入討論，集體智慧反而受到壓縮；相反地，當成員願意傾聽、支持彼此，並讓不同聲音都有表達空間，組織的隱性潛能才有機會被激發。

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