OpenAI переманила у Anthropic руководителя Claude Code

Шесть кадровых переходов за 2026 год показывают, за что сейчас конкурируют OpenAI и Anthropic: безопасность мощных моделей, постобучение, собственные чипы и управление кодовыми агентами. Счёт 4:2 в пользу Anthropic, однако самый чувствительный для пользователей переход случился в обратную сторону: в OpenAI пришла Кэт Ву, руководившая продуктом Claude Code.

Эта перестановка не означает, что Claude Code завтра потеряет прежний темп, а Codex получит его функции. Один руководитель не переносит продукт между компаниями в чемодане. Но карта переходов помогает понять приоритеты конкурентов: Anthropic усиливает почти всю цепочку создания моделей, а OpenAI нанимает людей, отвечающих за безопасность и превращение технологии в массовый продукт.

Как обмен кадрами стал двусторонним

В январе Андреа Валлоне перешла из OpenAI в команду выравнивания Anthropic, пишет The Decoder. Выравниванием называют настройку модели так, чтобы её ответы соответствовали заданным правилам и ограничениям. В OpenAI Валлоне создала команду Model Policy, участвовала в работе над GPT-4, GPT-5 и рассуждающими моделями, а позднее изучала реакции чат-ботов на эмоциональную зависимость и проблемы психического здоровья пользователей.

В феврале OpenAI наняла Дилана Скандинаро из Anthropic. Он возглавил направление готовности, которое оценивает риски особенно мощных моделей и меры защиты до их выпуска. До Anthropic исследователь работал в Google DeepMind над синтетическими данными для Gemini.

3 марта вице-президент OpenAI по исследованиям Макс Шварцер объявил об уходе в Anthropic. Как пишет AwesomeAgents, он руководил постобучением GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.2 и GPT-5.3-Codex, а в новой компании решил вернуться от управления к самостоятельной работе над обучением с подкреплением.

19 мая к команде предобучения Anthropic присоединился Андрей Карпати. Он был одним из основателей OpenAI, но покинул компанию в 2024 году и занимался образовательным стартапом Eureka Labs. В Anthropic он создаёт команду, которая будет применять Claude для ускорения исследований предобучения.

В начале июня в Anthropic перешёл Клайв Чан, один из первых инженеров программы собственных чипов OpenAI. Он называл себя вторым специалистом по аппаратному обеспечению в команде и проработал там 2,4 года. Anthropic не сообщала, что Чан будет строить её процессор: его опыт может пригодиться и для оптимизации моделей под чипы партнёров.

4 ноября Кэт Ву сообщила о переходе из Anthropic в OpenAI. Она руководила продуктом Claude Code и Cowork, отвечая за приоритеты функций, обновления и связь с пользователями. В OpenAI Ву возглавит управление продуктами основной команды, будет работать с корпоративным и потребительским направлениями и подчиняться Тибо Соттьо.

Какие части ИИ-продукта забирают конкуренты

Переходы охватывают почти весь путь от обучения модели до её продажи пользователю. Карпати работает с предобучением — большими вычислительными запусками, во время которых модель получает базовые знания и способности. Его команда должна использовать Claude для автоматизации части исследований этого процесса.

Шварцер представляет следующий этап — постобучение. После основного обучения модель настраивают на выполнение инструкций, рассуждение, стиль ответов и соблюдение ограничений. Его опыт связан с рассуждающими моделями OpenAI и серией GPT-5, включая версию для Codex.

Валлоне и Скандинаро занимаются соседними, но разными задачами. Выравнивание определяет желательное поведение модели, а готовность проверяет, какой ущерб могут причинить новые способности и достаточно ли защиты перед выпуском. Anthropic получила специалиста по правилам поведения моделей, OpenAI — руководителя для оценки предельных рисков.

Чан приносит аппаратную экспертизу. Anthropic использует AWS Trainium, Google TPU и NVIDIA GPU, поэтому специалист по собственному чипу OpenAI может помогать распределять нагрузку между платформами. Конкретная роль Чана публично не описана.

Ву находится на другом конце цепочки. Она определяла, каким должен быть Claude Code как продукт: где он работает, какие функции получает и как команда реагирует на новые сценарии. В мае Ву рассказывала Ars Technica, что функции выпускались циклами примерно по неделе с учётом развития моделей и поведения разработчиков, а не по многолетнему плану.

Шесть переходов и масштаб продуктов в цифрах

У Anthropic формальное преимущество: четыре перехода против двух. Если считать только прямые перемещения, соотношение сокращается до трёх против двух, поскольку Карпати ушёл из OpenAI в 2024 году, а к Anthropic присоединился в мае 2026-го. Три приобретения Anthropic относятся к созданию моделей и вычислительной инфраструктуре, а Ву даёт OpenAI опыт управления одним из самых заметных кодовых агентов.

Показатель	Значение	Почему это важно
Все переходы в 2026 году	6	Конкуренция стала двусторонней
В сторону Anthropic	4	Выравнивание, постобучение, предобучение и чипы
В сторону OpenAI	2	Готовность и управление продуктом
Прямые переходы OpenAI → Anthropic	3	Карпати ушёл из OpenAI ещё в 2024 году
Активная аудитория Codex за неделю	более 5 млн	В 6 раз больше, чем после февральского запуска приложения
Доля специалистов вне разработки в Codex	около 20%	Эта аудитория растёт более чем втрое быстрее разработчиков
Доля Codex в совокупных выходных токенах Codex и ChatGPT среди корпоративных клиентов	64%	Компании всё чаще делегируют агенту объёмные задачи
Задачи в исследовательском тесте	221	Claude Code заметно опередил Codex, точные баллы не приведены

Codex уже выходит за пределы программирования. По отчёту OpenAI от 2 июня, у него более 5 млн активных пользователей в неделю. Около пятой части аудитории составляют специалисты, которые создают отчёты, таблицы, презентации и договоры, анализируют данные и автоматизируют процессы.

Claude Code остаётся сильным соперником в автономной работе. В SocSci-Repro-Bench агенты воспроизводили результаты научных работ по исходным данным и коду, и Claude Code существенно превзошёл Codex на 221 задаче из четырёх дисциплин. Это не универсальный рейтинг программирования, а тест длинных вычислительных процессов.

Рост создаёт ограничения. Дарио Амодеи говорил, что Anthropic планировала инфраструктуру под десятикратное увеличение нагрузки за год, а получила рост в 80 раз. На конференции Code with Claude компания удвоила лимиты Claude Code для тарифов Pro и Max после жалоб на нехватку вычислительных ресурсов.

Anthropic получила исследователей, OpenAI получила продуктового лидера

Главный выигрыш Anthropic — широта новых компетенций. Компания усилила базовое обучение, настройку готовой модели, выравнивание и аппаратную часть. Эффект может проявиться в следующих поколениях Claude, эффективности обучения или правилах выпуска, а не в ближайшем обновлении Claude Code.

У OpenAI приобретений меньше, зато оба закрывают заметные организационные задачи. Скандинаро возглавил направление, которое долго оставалось без постоянного руководителя. Ву приносит опыт развития агента от инструмента командной строки до редакторов кода, настольного приложения и систем управления несколькими агентами.

Для Codex это потенциально полезно, но прямой связи пока нет. OpenAI не называла Ву новым руководителем Codex: она будет заниматься основной продуктовой линейкой вместе с руководителями корпоративных и потребительских продуктов. Из найма не следуют конкретные функции, тарифы или сроки.

Для Claude Code уход Ву заметен, поскольку она вместе с создателем инструмента Борисом Черни определяла приоритеты и представляла сервис пользователям. Однако модели, инфраструктура и инженерная команда остаются в Anthropic. Поскольку продукт развивался короткими циклами без жёсткого долгосрочного плана, уход одного руководителя может изменить выбор функций и коммуникацию, но не останавливает разработку автоматически.

Кадровая карта показывает различие стратегий. Anthropic набирает людей, способных улучшить саму фабрику моделей. OpenAI, уже получившая массовую аудиторию Codex, усиливает безопасность и продуктовую упаковку. Для пользователей важнее не счёт 4:2, а стабильность агентов, их совместимость с рабочими процессами и доступные лимиты.

Как выбрать кодового агента из России

Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex и программные интерфейсы обеих компаний напрямую из России не работают, а российские карты для оплаты не подходят. Компании подключаются через посредников-агрегаторов или используют юридическое лицо за рубежом. Стоимость зависит от схемы подключения и пока неизвестна.

Это повышает риск зависимости от одного поставщика: ограничение аккаунта, изменение условий посредника или новые лимиты способны повлиять на разработку независимо от качества модели. Поэтому важны возможность перенести репозитории, инструкции и автоматизированные процессы к другому агенту.

Российская альтернатива появилась в SourceCraft от Yandex B2B Tech. С сентября платформа позволяет назначать автономного ИИ-агента исполнителем задачи в GitLab. Он готовит окружение, меняет код, запускает тесты и передаёт результат разработчику. Обратиться к нему можно также через веб-интерфейс, мессенджеры, VSCode и командную строку.

Другой вариант — развёртывание открытых моделей DeepSeek, Qwen и Llama на своих серверах или в российском облаке. Для задач с российской оплатой и обработкой данных внутри страны доступны YandexGPT, GigaChat и API российских облачных платформ.