Karpathy 加入 Anthropic：从 OpenAI 到特斯拉再回来，AI 大神经历了什么

每一步都踩在行业的关键节点上——他的职业轨迹，本身就是一部 AI 行业进化史。

5月19日，AI 圈扔出一颗深水炸弹。

知名 AI 研究员、OpenAI 创始成员之一 Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）在社交媒体上宣布，自己已正式加入 Anthropic。

「个人更新：我加入了 Anthropic。我认为，未来几年大型语言模型前沿领域的进展将具有深远影响。我非常期待加入团队，重新投入研发工作。我仍然热爱教育，并计划在未来恢复相关工作。」

01 他是谁

Karpathy 是当前 AI 圈最具影响力的研究者之一。

2011年至2015年，他在斯坦福大学攻读计算机科学博士，导师是著名计算机视觉学者李飞飞。博士期间，他主要研究深度学习与视觉理解，尤其是图像描述生成和视觉问答。

2014年，他在斯坦福创建了 CS231n 课程。这门课程后来成为全球最受欢迎的深度学习与计算机视觉课程之一，也让他在 AI 教育领域获得了广泛影响力。

2015年博士毕业后，Karpathy 加入 OpenAI，担任创始研究科学家。2017年，他离开 OpenAI 加入特斯拉，出任 AI 总监及 Autopilot 视觉负责人。在特斯拉任职期间，他主导了 Autopilot 神经网络架构的重建，并推动「纯视觉」自动驾驶方案的发展——也就是后来让马斯克坚持不用激光雷达的技术底气。

2022年7月，Karpathy 离开特斯拉。2023年，他重返 OpenAI，参与核心模型研发。2024年初，他再次离开，并宣布创立 AI 教育项目 Eureka Labs。

然后就是这次——他回来了，重新加入 Anthropic。

02 他的代表性成就

CS231n：改变一代人

2014年创建的 CS231n 课程，至今仍是全球最火的深度学习与计算机视觉课程。从 Stanford 到 Coursera，从高校学生到工业界从业者，这门课培养了数以万计的 AI 从业者。它让深度学习从学术论文走进普通开发者的电脑前。

特斯拉 Autopilot：纯视觉方案

主导 Autopilot 神经网络架构重建，推动自动驾驶走向「纯视觉」路线——不用激光雷达，用摄像头 + 深度学习搞定一切。这个选择在当时争议很大，但后来被证明是正确的方向。

Vibe Coding：重新定义编程

Karpathy 提出「氛围编码」（Vibe Coding）概念，本质上是：用自然语言编程，靠 AI 的「直觉」而不是精确代码。这让「用 AI 编程」变成一种被广泛讨论的编程哲学，影响了很多开发者的日常工作方式。

03 为什么选择 Anthropic

从公开信息看，Karpathy 选择 Anthropic 有几个原因：

1. 大模型研究是核心

Anthropic 正在全力推进 Claude 系列模型的能力边界，对于想重新投入大模型研发的人来说，这是最好的舞台。

2. Claude Code 的想象空间

Karpathy 本身是代码 AI 的深度用户和推动者。Claude Code 已经在代码生成和 Agent 方向展现出实力，他的加入可能进一步强化这个方向。

3. 对前沿的渴望

他自己在推文中说：「未来几年大型语言模型前沿领域的进展将具有深远影响。」这种判断让他选择了最有可能做出突破的地方。

04 意味着什么

对 Anthropic 来说，Karpathy 的加盟有几层意义：

05 写在最后

Karpathy 的职业轨迹，本身就是一部 AI 行业进化史：

OpenAI（创始成员，RL/GAN/CV 早期研究）

Tesla（自动驾驶视觉负责人）

OpenAI（核心模型研发）

Eureka Labs（AI 教育）

Anthropic（大模型前沿）

每一步都踩在行业的关键节点上。

而这一次，他选择了重新回到大模型研发的一线。