Cum a reușit Anthropic să dea lovitura în AI coding și să lase în urmă tot Silicon Valley

În mai puțin de un an, startup-ul Anthropic a devenit superstarul AI-ului pentru programare, dominând topurile și transformând modul în care se scrie cod. Cu modele precum Claude Sonnet 3.5 și 4, compania a declanșat o adevărată cursă contra cronometru în Silicon Valley. Giganți ca OpenAI, Meta, Microsoft și chiar Elon Musk încearcă acum disperați să înțeleagă cum a reușit Anthropic această realizare gigantică.

O singură lansare a schimbat totul: Claude Sonnet 3.5

Punctul de cotitură a venit în iunie 2024, când Anthropic a lansat modelul Claude Sonnet 3.5. Imediat, dezvoltatorii și companiile tech au recunoscut superioritatea absolută a acestui model în scrierea de cod. Quinn Slack, CEO al Sourcegraph, a fost printre primii care au simțit impactul.

„Modelul scria coduri de parcă ar fi fost scris de un dezvoltator uman cu experiență. Nu mai văzusem așa ceva”, a declarat el.

Vine sfârșitul erei „banilor magici” veniți de la tipar? „E ca și cum ai încerca să te lași de droguri”

11:51

ANALIZĂ

Nobel, după 40 de ani. Pentru experimentele care au deschis calea calculatoarelor cuantice

11:35

Slack nu a stat pe gânduri, astfel a decis ca Sonnet 3.5 să fie motorul AI din spatele serviciilor sale și a oferit acces gratuit clienților. Decizia părea riscantă, dar el a simțit că, în lumea startup-urilor, viteza este vitală: „Dacă nu te miști la fel de repede ca Anthropic, ești terminat.” Iar mișcarea s-a dovedit corectă – aproape toate platformele AI de codare de top au adoptat modelele Anthropic în lunile următoare.

Dominanță totală în AI-ul pentru dezvoltatori

În prezent, Claude stă la baza unor servicii precum GitHub Copilot de la Microsoft, Cursor, Augment și chiar Devmate, asistentul de programare intern al Meta. Chiar și startupuri care intenționau să colaboreze cu OpenAI au revenit la Anthropic după ce au fost lăsate fără acces la Claude.

Modelul a devenit coloana vertebrală a fenomenului „vibe coding”, prezent în mii de clipuri virale în care adolescenți construiesc aplicații și site-uri din nimic. Ce e cu adevărat remarcabil este că, într-un domeniu în care „noul model” apare aproape zilnic, Anthropic a reușit să își mențină supremația timp de peste un an.

Ce face Claude atât de bun? Începe cu învățarea automată și se termină cu o revoluție în logică

Silicon Valley a tot încercat totul ca să afle „secretul din spatele Anthropic”. Răspunsurile nu sunt evidente, dar se conturează câteva direcții esențiale.

Eric Simons, CEO al platformei Stackblitz, crede că Anthropic și-a „învățat” modelele folosind cod real, scris și implementat, care apoi a fost evaluat cu ajutor uman și AI. „Codul e simplu de verificat: funcționează sau nu funcționează. Asta oferă un semnal clar pentru antrenarea modelului,” spune Simons.

Ben Mann, cofondatorul Anthropic, a dezvăluit un alt ingredient: Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF). Pe scurt, modelele Claude nu doar că primesc feedback de la oameni, ci se autoevaluează. Folosind „Constitutional AI”, li se dau principii în limbaj natural („Este codul clar?” „Sunt comentariile utile?”), iar modelele se corectează singure.

Claude învață, își amintește, și urmează instrucțiuni – mai bine ca un junior developer

Un alt avantaj-cheie este capacitatea modelelor Claude de a înțelege și urma instrucțiuni complexe pe termen lung. Spre deosebire de majoritatea AI-urilor care „uită” contextul după câteva comenzi, Claude își creează un „scratch pad” digital – o memorie de lucru externă, unde își notează informații esențiale despre proiecte, cod, modificări și scopul final.

„Am antrenat modelul să rețină ce e cu adevărat important dintr-o conversație sau un proiect. Asta îi permite să sugereze modificări coerente pe parcursul unui proiect întreg, nu doar într-un singur bloc de cod”, explică Dianne Penn, executiv Anthropic.

Accesul direct la dezvoltatori înseamnă date valoroase, iar mai târziu viitorul dominației

În mai 2025, Anthropic a lansat Claude Code, un tool care permite modelelor să interacționeze direct cu terminalul de cod al dezvoltatorilor. Este un pas strategic crucial: prin această unealtă, startupul nu doar că oferă servicii directe, ci și colectează date valoroase despre modul real în care dezvoltatorii umani scriu software.

Această sursă de date, explică Ben Mann, este esențială pentru a antrena modelele viitoare.

„Fără relație directă cu utilizatorii, învățarea se încetinește. Cu Claude Code, putem progresa mai rapid și mai inteligent.”

Viitorul AI-ului pentru coding

Pentru o vreme, părea că totul în AI se rezolvă cu mai multă putere de procesare și mai multe date. Dar experții spun că adevăratele progrese apar din idei și cercetări revoluționare. Armando Solar-Lezama, profesor MIT, afirmă că „sunt necesare investiții reale și cercetători pasionați pentru a produce următorul salt tehnologic.”

Andrew Filev, CEO Zencoder, are o teorie interesantă prin care datele din terminalele dezvoltatorilor sunt cele mai valoroase.

„Interfața în linie de comandă este pur text – iar modelele lingvistice sunt deja specializate pe text. Dacă hrănești AI-ul cu aceste date, obții performanțe care păreau imposibile până acum.”