אנדריי קרפתי עובר ל-Anthropic כדי להוביל את אימון Claude

לפני קצת יותר מעשור, אנדריי קרפתי ישב בחדר שהוליד את OpenAI. אחר כך הוא עבר להוביל את צוות ה-AI של Tesla, חזר שוב ל-OpenAI, ולבסוף יצא לדרך עצמאית של תוכן והשקעות. עכשיו, ב-19 במאי 2026, הוא חוזר למעבדה — אבל לא לזו שעזר לייסד. הפעם היעד הוא Anthropic.

רקע: הדרך הארוכה של קרפתי ל-Anthropic

קרפתי הוא אחת הדמויות המזוהות ביותר עם עידן ה-LLM, והביוגרפיה שלו עוברת דרך כל התחנות המרכזיות. הוא היה בין מייסדי OpenAI, עבר להוביל את צוות ה-AI של Tesla תחת אילון מאסק, ואז חזר ל-OpenAI לתקופה נוספת. בכל אחת מהתחנות האלה הוא עסק בעיקר באימון מודלים ב-scale גדול — בדיוק סוג העבודה שאליה הוא חוזר עכשיו ב-Anthropic.

בשנים שלפני המעבר, קרפתי פנה לדרך עצמאית. הוא יצר תוכן חינוכי שהפך לסטנדרט בלימוד AI ולמידת מכונה, עסק בהשקעות, והקים את Eureka Labs — פרויקט שנועד להנגיש חינוך ב-AI. במובן מסוים, הוא כבר לא היה צריך מעבדה כדי להיות משפיע; הקול שלו בשיח ה-AI עמד בפני עצמו.

המעבר ל-Anthropic מסמן יציאה מהשלב העצמאי הזה וחזרה אל המעבדה — אל ה-server racks ואל ריצות האימון שבהן הוא התמחה מלכתחילה. זו לא עוד חזרה ל-OpenAI: הפעם היעד הוא המתחרה הישירה, והתפקיד הוא בליבת ה-pre-training של אחד ממודלי ה-frontier המובילים.

מה בדיוק יעשה קרפתי?

התפקיד שקרפתי לקח על עצמו הוא pre-training של Claude. זהו השלב הראשון והיקר ביותר בבניית LLM: ריצות אימון large-scale על כמויות עצומות של טקסט וקוד, שבהן המודל רוכש את הידע הבסיסי שלו. כל שלבי ה-fine-tuning, ה-alignment וה-benchmarks שבאים אחר כך נשענים על העומק שנבנה בשלב הזה.

ההכרזה נמסרה על ידי קרפתי בעצמו בחשבון ה-X שלו ב-19 במאי 2026, ואושרה בנפרד על ידי TechCrunch, Business Insider ו-Axios. הוא תיאר את המעבר כחזרה לעבודת R&D מעשית — סוג העבודה שעשה ב-OpenAI וב-Tesla.

ממציא ה-vibe coding — שכבר הכריז עליו 'passé'

קרפתי הוא האדם שטבע את המונח 'vibe coding' — ביטוי שהפך לשם נרדף לקידוד בסיוע AI והעניק לתנועה הזו את השם שלה. אבל כבר בפברואר 2026, כמה חודשים לפני המעבר ל-Anthropic, הוא הכריז ש-vibe coding הוא 'passé' והחל לקדם מסגור חלופי של 'agentic engineering' — עבודת סוכנים אוטונומיים בעלת אופי הנדסי יותר.

המתח בין 'vibe coding' ל-'agentic engineering' הוא לא רק ויכוח על שמות — הוא משקף את המעבר מ-assistant שעוזר לך לכתוב שורות, לסוכן שמבצע משימות שלמות. קרפתי, שנתן לתפיסה הקודמת את השם שלה, מוביל עכשיו את התפיסה הבאה — ומביא אותה לחברה שבונה את אחד משלושת מודלי ה-frontier המובילים.

למה Anthropic, ולמה דווקא עכשיו

התזמון של המעבר אינו מקרי. Anthropic נמצאת בשיא מומנטום השוק שלה: במאי 2026 סגרה סבב Series H של 65 מיליארד דולר שהעלה את השווי שלה ל-965 מיליארד דולר — יותר מפי שניים מהשווי שלה בפברואר אותה שנה, שעמד על 380 מיליארד. היא מדווחת על run-rate הכנסות של כ-14 מיליארד דולר, וב-1 ביוני 2026 הגישה בסודיות בקשת IPO.

בשלב הזה, היכולת להוביל ב-pre-training הופכת לקריטית עבור Anthropic. לא מדובר רק בשמירת המקום מול OpenAI ו-Google, אלא בהצדקת שווי של קרוב לטריליון דולר מול משקיעי ה-IPO. ריצת אימון אחת חזקה יותר יכולה להיות ההפרש בין להוביל את השוק לבין לרדוף אחריו.

הכנסת אחד ממובילי האימון המוכרים בעולם לשלב הזה היא איתות ברור — גם לשוק וגם למתחרים — ש-Anthropic רואה ב-pre-training את זירת הקרב המרכזית. זה גם משקף עובדה פשוטה: בשלב ה-scale הזה, הון ו-compute לא מספיקים; צריך גם את האנשים שיודעים להפעיל אותם נכון.

כדאי גם לזכור את הקונטקסט התחרותי: OpenAI, המעסיקה לשעבר של קרפתי, הגישה בקשת IPO משלה ב-9 ביוני 2026 — ימים אחרי Anthropic. שתי החברות נלחמות על אותם משקיעים ועל אותם לקוחות enterprise, וכל יתרון ב-pre-training הוא גם יתרון בסיפור שהן מספרות לשוק ההון.

מ-OpenAI למתחרה הישירה

המעבר הזה טעון סמלית. קרפתי היה בין מייסדי OpenAI, והוא חוזר עכשיו לעבוד על pre-training של מודלים — אבל אצל המתחרה הישירה ביותר. Anthropic בונה את Claude, ומתחרה מול GPT של OpenAI בכל חזית אפשרית. קרפתי לא עובר לסטארטאפ קטן — הוא עובר לשחקן שמתחרה על אותה פסגה.

המעבר הוא גם חלק ממלחמת כישרונות גלויה יותר בין המעבדות. ב-2026 התחרות על חוקרי pre-training ואנשי infrastructure הפכה לקריטית לא פחות מהתחרות על מספרי ה-benchmark, כי הריצות הגדולות נקבעות על ידי מי שיודע לנהל אותן. הכנסת שם כמו קרפתי אינה רק גיוס של עובד בכיר — היא הצהרה פומבית על סדרי העדיפויות של החברה.

מרוץ ה-pre-training: למה ה-scale game עדיין קובע

למרות כל הדיבורים על fine-tuning, alignment ו-engineering של סוכנים, השלב שעדיין קובע את התקרה של מודל הוא ה-pre-training. זה השלב שבו נקבע כמה ידע המודל יכיל, כמה עמוק יהיה ה-reasoning שלו, ואיזה כיסוי שפות וקוד הוא יקבל. כל שלבי הכוונון שבאים אחר כך יכולים לרסן או לכוון את המודל — אבל לא להוסיף לו ידע שלא נקלט בשלב הזה.

זו הסיבה שה-scale game — יותר compute, יותר נתונים, ריצות אימון גדולות יותר — נשאר הקרב המכריע בין מעבדות ה-frontier. הוא גם הקרב היקר ביותר: ריצת pre-training אחת עולה מיליונים עד עשרות מיליוני דולרים, והמעבדות שיכולות להרשות לעצמן להריץ אותה שוב ושוב הן אלה שמובילות.

קרפתי, שהתמחה בדיוק בתחום הזה לאורך כל הקריירה שלו, חוזר אליו בדיוק ברגע שבו הוא הופך שוב לזירה המרכזית. השאלה אינה עוד אם מרוץ ה-pre-training חשוב — אלא מי יוביל אותו. Anthropic הימרה שהתשובה תלויה גם באנשים שהיא מכניסה לחדר האימון.

מה זה אומר למפתחים שעובדים עם Claude?

בטווח הקצר, כנראה שום דבר מוחשי. ריצות pre-training הן תהליך ארוך — מדובר בחודשים עד שנה עד שהידע של קרפתי ייקלט במודל שמגיע לידי מפתחים. אבל בטווח הבינוני-ארוך, סביר שנראה דור Claude חדש שמושפע מהכיוון של 'agentic engineering' — כלומר מודלים שמותאמים יותר לעבודת סוכנים ארוכת-טווח מאשר לעריכת שורות בודדות.

במקביל, כדאי לזכור ש-pre-training הוא רק חלק מהתמונה. גם המודל המאומן ביותר צריך alignment, tooling ותשתית אגנטית כדי להיות שימושי בפועל — וקרפתי עצמו הדגיש בחודשים האחרונים את החשיבות של engineering מסביב לסוכנים. למפתחים, האיתות המעשי הוא לעקוב לא רק אחר מספרי ה-benchmark של הדור הבא של Claude, אלא אחר האופן שבו הוא מתפקד בתוך workflows ארוכי-טווח ובעבודת סוכנים אוטונומית.

כשהאדם שטבע את 'vibe coding' מכריז עליו כ-passé ועובר להוביל את pre-training של המתחרה הישירה של מייסדיו לשעבר — משהו מהותי בשוק ה-AI זז.

השורה התחתונה: מעברו של אנדריי קרפתי ל-Anthropic הוא איתות ברור שהקרב הבא בין מעבדות ה-AI יוכרע בשלב ה-pre-training — וש-Anthropic רצינית לגבי הובלתו. למפתחים שבונים על Claude: כדאי לעקוב אחר דור המודלים הבא, שכנראה יישא את חתימת הכיוון ה-'agentic' של קרפתי.