创业数据站Startups.RIP整理了一份105人名单,都是曾经创办YC项目的创始人,后来陆续进了OpenAI或Anthropic。名单里最扎眼的一条:63人,超过六成,现在的职位是Member of Technical Staff——不是CEO,不是合伙人,是团队里的技术岗。这批人当年写过pitch deck、谈过融资、决定过产品方向,现在的日常是写代码、跑评测、修bug。
这份名单不是YC官方数据,是Startups.RIP自己抓取整理的样本,横跨2005到2025年二十个批次。它说明不了"多数YC创始人都去了这两家公司"——它只能说明,一旦这批人选择加入OpenAI或Anthropic,六成人进的是技术岗,不是管理层或商业岗。这个区分,后面会用到。
速读:六成技术岗,三次批次高峰
按岗位拆分,63人(60%)是技术岗MTS,10人(10%)在研究与安全条线,8人(8%)做商业拓展与合作,7人(7%)在领导层,6人(6%)做产品设计,剩下11人(10%)岗位不详或分散在其他类别。
| 岗位类别 | 人数 | 占比 |
|---|---|---|
| 技术岗MTS | 63 | 60% |
| 研究与安全 | 10 | 10% |
| 商业拓展与合作 | 8 | 8% |
| 领导层 | 7 | 7% |
| 产品与设计 | 6 | 6% |
| 其他/不详 | 11 | 10% |
按YC批次看,2012届、2020届、2024届人数最多,分别是11人、13人、14人。这不代表这几届"集体投奔大厂"——同一位创始人如果办过两家YC公司,会在不同年份被算两次,批次数字有水分。
名单里有大名字,也有很多没人记得的名字。Sam Altman本人也在名单里——他2005年创办的Loopt是YC最早一批项目,如今他是OpenAI CEO,这不算"转岗"。更值得看的是那些从CEO、CTO直接切到工程师岗位的人,比如Tom Blomfield,GoCardless和Monzo的联合创始人,现在在Anthropic的算力相关团队做技术岗。更多人,是那些创业项目早就关停、本来就没什么名气的技术骨干——他们进两家实验室,更像是找到了一份合适的工作,算不上新闻。
两点提醒:
- 名单里有人已经离职,比如短暂出任OpenAI临时CEO的Emmett Shear,还有后来创办Linzumi的Sean Grove。他们该算"OpenAI former",不该被计入两家实验室现在的人才存量。
- 页面标注的更新时间是2026年7月14日,晚于我能交叉核实的公开窗口。部分细节和链接暂时验证不了,这份名单只能当作Startups.RIP自报的整理结果,不是被多方证实的报道。
拆解:算不算降级,对创业者和VC意味着什么
直觉上,从"公司说了算的人"变成"团队里的一个工程师",像是退步。但把时间线倒推,很多人当年创业的项目本来就没跑起来——要么被低价收购,要么产品悄悄下线。
这些人进OpenAI或Anthropic时,身份已经是"找下一份工作的技术人",不是"融资中的CEO"。做MTS,换来的是前沿模型的训练权限、超大规模算力、顶级同事——这在算力稀缺的当下,本身就是稀缺资源。
Tom Brown是个例子。他的创业项目Grouper早就没了声音,后来在OpenAI主导GPT-3训练,现在是Anthropic联合创始人兼首席算力官。这条路径更像是换到一条能走进技术权力中心的赛道,不是单纯的降级。
决定一个人是"降级"还是"上桌",不是title,是有没有拿到训练下一代前沿模型的算力和话语权。这份话语权,现在集中在几家实验室手里。
这份名单最该被追问的,不是"创始人该不该去大厂打工",是人才和算力重新聚拢之后,对还在创业和投资的人会有什么后果。
| 读者类型 | 该盯的信号 | 可以做的动作 |
|---|---|---|
| 创业者 | 团队核心技术负责人是否已在和前沿实验室接触 | 提前评估技术骨干流失的交付风险,别等人递交离职信才补位 |
| VC/投资人 | 被投企业创始人退出或沉寂后的去向 | 尽调时多问一句:团队里有没有人已经半只脚在OpenAI、Anthropic这类实验室,这会影响留任和执行力判断 |
| 关注AI人才流动的读者 | 这批MTS未来会不会像上一代硅谷工程师一样裂变出新公司 | 观察1-2年后同一批人是否重新离开实验室创业,这比"进没进大厂"更能说明算力垄断的松紧 |
目前只看得到"六成人进了技术岗"这一件事。如果这些人待满三五年仍然留下,说明算力和股权锁得住人;如果陆续有人重新出走创业,说明这轮再中心化只是周期性的,不是终局——现在还看不清。
锐评
黄炎培当年那句"其兴也勃焉,其亡也忽焉",说的是政权更替的周期率,拿来看创业公司的生死也贴切。YC批量制造创业公司,也批量制造关停。这批人先在上百个早期项目里试错,现在又聚回两三个屋檐下——不是简单的"找工作",是一次人才的再中心化。
十九世纪末的电力行业发生过类似的事。早期各地小电厂和独立工程师遍地都是,资本和电网门槛拉高之后,大批独立经营者并入几家电力公司,留在牌桌上的,是掌握发电和输电网络的人。今天的算力和前沿模型训练门槛,比当年的电网还高——不完全一样,但权力收拢的逻辑很像:谁掌握基础设施,谁就决定谁能留在场内。
算力这门新生意,门槛已经高到只剩几个东家愿意收人。