Anthropic porta a bordo l'ex OpenAI Andrej Karpathy per aiutare Claude a sviluppare Claude

Cos’è successo

Il celebre ingegnere Andrej Karpathy, uno dei ricercatori e scienziati informatici più influenti e rispettati nel campo dell'intelligenza artificiale, ha annunciato a sorpesa il suo ingresso in Anthropic, nel team pretraining, la primissima fase di sviluppo del software in cui il modello "va a scuola" per assorbire le regole fondamentali del linguaggio, guidato da Nick Joseph (anche lui ex-OpenAI). Karpathy ha un ruolo preciso: costruire una unità dedicata all'uso di Claude per accelerare la ricerca di pretraining. In un certo senso: aiutare Claude a svilupparsi da sé.

Cofondatore di OpenAI nel 2015, poi responsabile AI di Tesla per Autopilot (2017-22), di nuovo a OpenAI (2023-24) sul midtraining e i synthetic data, infine fondatore di Eureka Labs nell'educazione AI, Karpathy gode nell’ambiente uno status quasi leggendario. Il tweet di annuncio ha raccolto quasi 3 milioni di visualizzazioni nella prima ora — numeri da pop star.

Perché conta

Parte della fama di Karpathy deriva dalla sua capacità interpretativa di lettura dell'AI moderna. Da lui sono nate le idee stesse di "vibe coding" e "agentic engineering", e i suoi 2 milioni di follower lo vedono come un educatore-predicatore (celebri i suoi tutorial su YouTube su come creare strumenti AI da zero);

• A marzo, Karpathy aveva pubblicato la demo del lavoro che gli viene ora chiesto, connettendo un coding agent a un piccolo modello e lasciandolo girare in autonomia per due giorni, come un piccolo scienziato in laboratorio. Il risultato sono stati 700 esperimenti, 20 ottimizzazioni trovate autonomamente e tempi di training del modello più grande scesi dell'11% — quello che il settore ha chiamato il “Karpathy Loop”. In Anthropic il ruolo che avrà è esattamente quello, ma su scala industriale.
• Per l’azienda l'unità cristallizza una traiettoria che già seguiva; usare Claude per scrivere il codice di Claude è prassi consolidata, ma il loop si estende ora alla ricerca di pretraining. Il compute resta strategico — Anthropic continua a chiudere accordi infrastrutturali — e l'unità ne è il complemento, focalizzata sulla fase più costosa del ciclo;
• La concorrenza assorbe un colpo simbolicamente pesante, ma probabilmente l’impatto maggiore è per chi lavora in OpenAI. Ilya Sutskever (ex chief scientist) e Mira Murati (ex-CTO) hanno lasciato il lab di Altman per fondare strutture proprie; John Schulman (cofondatore e lead research scientist) e Jan Leike avevano già scelto Anthropic nel 2024; e giusto qualche mese fa anche il lead della ricerca sul reasoning, Jerry Tworek, ha preferito staccarsi per fondare un lab indipendente. Il fatto che Karpathy non sia rientrato in OpenAI è indubbiamente una finestra su dove lui crede stia andando il vento.

Adesso

• I rilasci di Anthropic da fine anno in poi inizieranno a mostrare i risultati del lavoro di Karpathy; ma, più che la qualità intrinseca dei modelli, sarà interessante vedere quanto e come accelererà il tasso di rilascio di ogni aggiornamento degli stessi.
• L’aumento del ritmo è già un dato consolidato per tutti i lab di frontiera, quindi sarà difficile aspettarsi una differenza evidente nel trend, ma sarà comunque opportuno monitorare — facendo attenzione anche a quali aspetti (oltre al tradizionale coding) verranno privilegiati.
• Con Karpathy nel pretraining di Anthropic, l'uso di un modello per accelerare il proprio successore viene formalizzato. Il loop si chiude. Il recursive self-improvement, per l’industria, entra nella fase operativa. Allacciamo le cinture.