70%的项目注定被砍：Anthropic养了一支20人的“失败团队”，项目超过4人就“毕业”

在Anthropic内部，一支规模仅约20人、名为Labs的小团队，正在成为公司产品创新的重要引擎。 这支团队由Anthropic联合创始人Ben Mann领导，主要负责从零孵化新的产品想法，成员中还包括Instagram联合创始人Mike Krieger等重量级人物。Claude Code、用于连接AI Agent与数据源的MCP，以及今年推出的Claude Design，都出自Labs或曾在这里完成早期孵化。 与传统产品团队不同，Labs并不追求高成功率。Ben Mann表示，这支团队更像真正意义上的创业孵化器，从一开始就默认“大多数下注都会失败”。目前，Labs内部创意的成功率大约只有20%-30%，但一旦某个方向得到验证，就可能迅速成长为Anthropic的重要产品。 随着Anthropic为上市做准备，Labs的重要性也在进一步上升。它承担的核心任务，是尽可能快速地把前沿模型能力转化为真正可用的产品。 每两周砍一次项目，超过4个人就“毕业” Labs采用高度流动的运作方式。团队会持续提出新的原型，也就是内部所谓的“下注”，大约每两周进行一次“继续坚持还是转向”的项目评审。 由于项目可能每两周就发生方向调整，Labs并没有把固定组织架构与具体产品长期绑定。每一个内部“赌注项目”，都会临时抽调产品、工程等相关人员组成小组，并设置一名项目负责人。负责人需要对项目结果全权负责，但并不承担传统意义上的人员管理职责。 表现不佳的项目会被直接砍掉，或者并入其他原型项目，相关成员随后迅速转向新的任务；真正有潜力的项目，则会从Labs“毕业”，进入独立产品团队。 Ben Mann透露，一个项目通常只要团队规模增长到超过4人，就会从Labs“毕业”。因此，这支约20人的小团队始终处于高流动状态：一部分成员会随着成功项目进入正式产品团队，Labs则持续从公司内部吸纳新的成员，重新组建下一轮探索团队。 这一模式参考了Bell Labs，以及Google早期的Area 120和X“登月工厂”。不过，Anthropic Labs最大的特殊之处在于，它距离前沿模型研究足够近。产品团队可以非常早地知道模型能力正在发生什么变化，并提前思考：这些新能力究竟能够做成什么产品。 Claude Code就是Labs运作机制最典型的案例。 早在2024年底正式启动开发之前，Anthropic内部研究人员就已经发现，新模型开始在Agent编程方面展现出更强能力。Ben Mann随后将这个方向交给了刚加入公司的Boris Cherny。 Cherny最初提出的想法其实只是一个“代码分析工具”，但Mann认为这个目标的野心还不够大。 “尤其是刚加入公司的人，需要把目标提高到完全不同的水平。”Mann表示，“因为Agent到底能做到什么，现在没有人真正知道。” 随后，Cherny做出的原型迅速在Anthropic内部流行起来。2025年2月，Claude Code以预览版形式正式发布。此后，随着模型能力持续提升，Claude Code迅速成长为Anthropic最重要的新产品之一。 Claude Design也经历了类似的过程。它早期同样由临时小组负责开发，在完成多轮版本更新、并获得市场正向反馈之后，Anthropic才为其组建独立团队，从快速试错阶段转向长期产品建设。 Labs与传统产品孵化团队的另一个区别，是产品研发会反过来影响模型研究方向。 Ben Mann举例称，Labs曾推动其他研究团队改进音频模型，以提升对阿姆哈拉语的理解能力；Claude Design的开发，也推动研究人员进一步关注模型的视觉输出质量。可以看出，Labs不仅负责“把模型做成产品”，还会通过真实产品需求，把新的研究问题重新送回模型团队，形成产品与模型研究之间的双向反馈。 目前，这种“下注”文化也正在扩散到Anthropic其他产品工程部门，越来越多团队开始采用类似的快速试错机制。 久而久之，公司内部也逐渐不再把“项目被砍”视为失败，而是把它当作创新过程中正常的成本。 在Mike Krieger看来，AI时代工程管理并没有失去价值，但管理者的工作正在发生变化：重点不再只是盯项目进度，而是理解每个人的兴趣、能力和擅长方向，再把合适的人放到最适合的项目中。 国内也在用小团队快速试错 值得注意的是，国内也有类似的模式。 据《晚点 LatePost》报道，WorkBuddy 并不是腾讯一开始自上而下规划的战略级产品，而是由一个很小的团队自己跑出来的。 2026年1月中旬 Claude Cowork 发布后，腾讯产品经理汪晟杰和另外3名同事，用一个周末就做出了类似产品，直接复用 CodeBuddy 的基础设施和 Agent SDK；当晚负责人刘毅就决定在腾讯全公司内测。 随后近两个月，每天有上千名非技术员工使用，产品快速迭代，并最终成为腾讯办公 Agent 中表现最好的产品之一。到了5月，CodeBuddy 和 WorkBuddy 团队还被升格为腾讯云独立组织“云产品六部”。 梁文锋曾公开描述过 DeepSeek 的组织方式：研发是“完全自下而上”的，不预先规定角色，分工自然形成；员工有想法后，可以自己找感兴趣的人组队，不需要严格经过部门和层级审批。一旦某个想法被证明有潜力，公司再从上层投入资源扩大。计算资源和人员协作也相对自由，有想法的人可以直接调用训练集群。 这与 Ben Mann 的想法很接近：创新需要尽可能少的管理和干预，要给员工自由发挥和试错的空间；管理层更重要的作用是找对人、提供资源，而不是提前规划好创新应该怎样发生。 区别在于，Anthropic Labs更偏产品孵化器，有明确的项目淘汰和“毕业”机制；DeepSeek更偏研究组织，重点是研究人员围绕兴趣自然组队、验证技术方向。 阿里过去一年也在 AI Agent 方向同时出现了 QoderWork、悟空、MuleRun 等多条产品线。其中 MuleRun 本身就是一个比较典型的内部创业项目。报道称，吴泳铭最初没有给团队限定具体方向，而是让负责人陈宇森在相对自由的环境中探索。团队先尝试 Agent 交易市场，发现供给不足后放弃；又尝试模型聚合分发、类似 Slack 的人机协作产品，最终再转向 AI Agent。也就是说，产品方向本身经历了多次“做出来—发现不成立—重新开始”。 今年阿里又进一步建立了由多个“超级单元小组”构成的创新事业部，负责创新应用和新项目孵化。此前并行探索的 QoderWork、悟空和 MuleRun，在方向验证后又被整合成千问办公。 这些动作和 Anthropic Labs有明显差异。Anthropic强调主动接受80%左右的失败率，失败项目快速关闭；阿里过去更像传统互联网公司的“内部赛马”，不同团队不仅验证产品，也存在资源和商业指标竞争，最终再由集团统一收编。因此组织负担通常比 Labs 更重。 项目被砍掉，人可以坦诚失落 AI研发速度不断提高，也给从业者们带来了新的压力。 Krieger表示，Instagram时代，一年里最重要的行业变化可能只是一次苹果WWDC，竞争对手往往几个月才会出现一次重大更新；但如今Anthropic每周召开全员会议时，即便刚到周三，都可能已经出现