OpenAI·Anthropic में काम कर चुके पूर्व YC संस्थापक, कम से कम 105

 (joinedanthropic.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 3 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • startup के acquisition या बंद होने के बाद के रास्तों को ट्रैक करने पर, कम से कम 105 YC संस्थापक OpenAI या Anthropic में काम करते पाए गए
  • जो लोग पहले CEO·CTO थे, उनमें भी अभी सबसे आम भूमिका Member of Technical Staff है, जिसकी संख्या 63 है और यह कुल का 60% है
  • भूमिकाओं के हिसाब से research·safety में 10 लोग, go-to-market·partnerships में 8, leadership में 7, data·product·design में 6 हैं, जबकि बाकी 11 को अन्य या गैर-प्रकाशित श्रेणी में रखा गया है
  • Sam Altman और Tom Brown समेत ऐसे संस्थापक शामिल हैं जिन्होंने GPT-3 API, o1, GPT-4V, Claude Code, Claude API·SDK, search evaluation और RAG जैसी प्रमुख technologies और products के विकास में भाग लिया
  • YC batch के हिसाब से 2024 में 14, 2020 में 13, 2012 में 11 लोग विशेष रूप से दिखते हैं, लेकिन जिन्होंने YC startup दो बार शुरू किया, उन्हें प्रत्येक batch year में दोबारा गिना गया है

YC संस्थापकों 105 लोगों की करियर यात्रा

  • 14 जुलाई 2026 तक 105 unique founder paths गिने गए, और सार्वजनिक तालिका में इनमें से 20 लोग दिखाए गए हैं

  • OpenAI में गए संस्थापक

    • Sam Altman: Loopt S05 की स्थापना के बाद OpenAI के CEO हैं
    • Emmett Shear: Twitch / Justin.tv W07 की स्थापना के बाद 2023 में एक सप्ताहांत के लिए OpenAI का नेतृत्व किया था, और अब पूर्व सदस्य हैं
    • Brian Fioca: RescueTime W08 की स्थापना के बाद applied evaluations पर काम कर रहे हैं
    • Gabor Cselle: reMail W09 की स्थापना के बाद OpenAI strategy पर काम किया, और बाद में Google Workspace GenAI में चले गए
    • EP Elfred Pagan: Stackq S09 की स्थापना के बाद Member of Technical Staff के रूप में काम किया
    • Joe Gershenson: GazeHawk S10 की स्थापना के बाद startup चलाते रहे और फिर 2026 में OpenAI में आए
    • Eric Zhang: Flotype W11 की स्थापना के बाद Member of Technical Staff के रूप में काम कर रहे हैं
    • Sridatta Thatipamala: Flotype W11 की स्थापना के बाद search evaluation और RAG·agent AI पर काम कर रहे हैं
    • Sean Grove: Zenbox S11 और OneGraph S18 की स्थापना के बाद post-training और alignment पर काम किया, और बाद में Linzumi की स्थापना की
    • Christopher Berner: Carsabi W12 की स्थापना के बाद Distinguished Engineer के रूप में robotics और अगली पीढ़ी के consumer hardware का नेतृत्व कर रहे हैं
    • Michael Petrov: Couple W12 की स्थापना के बाद GPT-3 API और applied AI के technical work का नेतृत्व किया
    • Alex Karpenko: Midnox W12 की स्थापना के बाद Research Engineer के रूप में काम करते हुए o1 और GPT-4V में प्रमुख contributor रहे
    • Alexei Karpenko: Midnox W12 की स्थापना के बाद core product के Member of Technical Staff के रूप में काम किया

  • Anthropic में गए संस्थापक

    • Peter Lai: Crocodoc W10 और Emburse W16 की स्थापना के बाद prototyping team में Member of Technical Staff के रूप में काम किया
    • Brian Krausz: GazeHawk S10 की स्थापना के बाद Claude API·SDK और platform बनाने वाले product engineer के रूप में काम कर रहे हैं
    • Tom Blomfield: GoCardless S11 और Monzo Bank की स्थापना के बाद Tom Brown के साथ Anthropic compute team में काम कर रहे हैं
    • Tom Brown: Grouper W12 की स्थापना के बाद Anthropic के सह-संस्थापक और Chief Compute Officer हैं
    • Igor Kofman: HackPad W12 की स्थापना के after Claude Code के technical lead और Member of Technical Staff के रूप में काम कर रहे हैं
    • Chris Lloyd: Minefold W12 की स्थापना के बाद Claude Code की TUI rendering संभाल रहे हैं
    • Kevin Kelley: SolidStage W12 की स्थापना के बाद Member of Technical Staff के रूप में काम कर रहे हैं

तकनीकी execution roles पर फोकस और YC batch distribution

  • वर्तमान या हाल की भूमिकाएँ, पहले के CEO·CTO titles की तुलना में, तकनीकी execution roles पर अधिक केंद्रित हैं
    • Member of Technical Staff: 63 लोग·60%
    • अन्य या गैर-प्रकाशित: 11 लोग·10%
    • research·safety: 10 लोग·10%
    • go-to-market·partnerships: 8 लोग·8%
    • leadership: 7 लोग·7%
    • data·product·design: 6 लोग·6%
  • YC batch के अनुसार संख्या इस प्रकार है: 2005 में 1, 2006 में 0, 2007 में 1, 2008 में 1, 2009 में 2, 2010 में 3, 2011 में 4, 2012 में 11, 2013 में 5, 2014 में 2, 2015 में 3, 2016 में 5, 2017 में 7, 2018 में 8, 2019 में 8, 2020 में 13, 2021 में 8, 2022 में 7, 2023 में 6, 2024 में 14, 2025 में 1
    • जिन्होंने दो YC startups की स्थापना की, उन्हें दोनों batch years में शामिल किया गया है, इसलिए batch-wise कुल संख्या unique founders की संख्या से सीधे मेल नहीं खाती
  • Startups.RIP startup विफलता के कारणों में timing को एक कारण मानता है, और 1,841 startups के postmortem analyses के आधार पर ऐसे validated ideas खोजने के लिए बनाया गया है जिन्हें फिर से आज़माया जा सके

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News की रायें

  • YC डायरेक्टरी के आधार पर अब तक लगभग 13,000 founder हैं, और उनमें से सिर्फ़ 105 लोगों को देखना बहुत छोटा sample है, इसलिए केवल इस data से कोई खास मायने नहीं निकलते

    • ज़्यादा दिलचस्प बात यह है कि बड़े संगठनों में core leader की भूमिका निभा रहे लोग कितनी बड़ी संख्या में Anthropic के individual contributor (IC) के रूप में गए
    • अभी हर batch में लगभग 150 लोगों को साल में 4 बार चुना जाता है, इसलिए 105 लोग बेहद छोटा हिस्सा भर हैं
    • इस analysis की हास्यास्पदता को दूसरे angle से देखें तो, जांचे गए लोगों में से करीब 1% Sam Altman द्वारा OpenAI की स्थापना वाले एक ही मामले से भर जाता है
    • इनके income distribution के बारे में उत्सुकता है
    • अगर 13,000 लोगों में से इसी तरह किसी एक ही company में काम करने लगे लगभग 100 लोगों का कोई दूसरा उदाहरण बिल्कुल न हो, तो बात अलग हो सकती है

  • अपने काम में AI को आप जैसे भी आंकें, पूरी economy का AI पर सब कुछ दांव पर लगाना काफी चिंताजनक है
    economics उम्मीदों पर खरी न उतरे और market collapse की ओर ले जाए, इसकी संभावना और AI development के negative externalities के अलावा opportunity cost भी बड़ी है। बहुत ज़्यादा talent और resources LLM development और operations में लग रहे हैं, जिससे दूसरे business और research opportunities explore नहीं हो पा रहे या investment नहीं पा रहे

    • पहले के उस दौर से यह बेहतर है, जब smart talent ad impressions maximize करने के लिए social networks जैसी services बना रहा था। उसके side effects से हम अभी भी निपट रहे हैं
    • सिर्फ़ ऐसे headlines देखें तो ऐसा लग सकता है, लेकिन LLM companies और data center construction को शामिल करने पर भी यह economy का बस एक हिस्सा है, और investment money कहीं ज़्यादा व्यापक रूप से distributed है। इन companies में demand इतनी ज़्यादा है कि investors चाहकर भी allocation पाना मुश्किल समझते हैं
      अगर आपको लगता है कि YC founders कोई बेहद छोटी elite group हैं, तो शायद आपने हाल के batch sizes नहीं देखे। YC founders दसियों हज़ार हैं, और उनमें से दो बड़ी tech companies में शामिल हुए 100 लोगों की list भर से कुछ साबित नहीं होता। यह कुल का लगभग 1% ही है, और YC startups अक्सर fail होते हैं, फिर members और founders दूसरे startups में चले जाते हैं। अगर website ने इसे किसी बड़े phenomenon की तरह package न किया होता, तो यह संख्या लगभग ध्यान देने लायक भी नहीं होती
    • एक और risk यह है कि इस नए industry में लगा पैसा इतना बड़ा है कि industry के shrink या collapse होने पर यह dot-com collapse जैसी तरह से खत्म न हो। Investors किसी भी कीमत पर capital बचाने की कोशिश कर सकते हैं, और अपने भारी influence का इस्तेमाल policy को प्रभावित करने में भी कर सकते हैं। Industry बढ़े या fail हो, taxpayer का winner बनना मुश्किल दिखता है
    • यहां “पूरी economy AI पर bet कर रही है” से मतलब stock market की तरह numbers ऊपर जाने वाली economy से ज़्यादा है। यह jobs, housing और food देकर आम लोगों की ज़िंदगी संभालने वाली economy के अर्थ से अलग है
    • opportunity cost वाली दलील बहुत convincing नहीं है, और मौजूदा bet का expected value positive दिखता है
      top 10% success की संभावना current stock prices में reflected level से कहीं ज़्यादा है, और bottom 10% outcome भी 2000 जैसा लगता है, जब कई investors ने बहुत पैसा गंवाया, लेकिन बने infrastructure के आधार पर दशकों तक नई companies बढ़ीं। Fail होने पर भी technology शायद Sol/Fable से बहुत आगे न बढ़े और existing models की prices ही कम हों। AI bubble फूट भी जाए तो long-term GDP curve पर यह dot-com collapse की तरह एक छोटा wobble बनकर रहने की संभावना ज़्यादा है

  • यह analysis सिर्फ़ उन founders को देखता है जो OpenAI या Anthropic गए, इसलिए title का conclusion prove नहीं करता, लेकिन अगर यह सही भी हो तो हैरानी नहीं
    Sam Altman YC के president थे, इसलिए interview से बाहर पहले ही performance देख चुके YC talent को बड़ी संख्या में hire करना स्वाभाविक है। Company A से B में जाने वाला व्यक्ति A के बेहतरीन talent को साथ लाता है—यह हर जगह होता है; यहां फर्क बस इतना है कि employees की जगह founders हैं

  • YC founders दसियों हज़ार हैं, और Anthropic और OpenAI की तुलना में Google या Facebook गए लोग शायद ज़्यादा हों। 105 लोगों का sample क्या दिखाता है, यह साफ़ नहीं है

    • YC को किसी रहस्यमय top-tier elite group की तरह treat किया जाता है, लेकिन असल में अच्छे accelerators में यह selection criteria के लिहाज़ से कम कठिन होने की संभावना रखता है

  • Industry titles cash flow तक पहुंच की मात्रा तय करने वाली hierarchy जैसे हैं। Software engineer promotion ladder चढ़ने की तुलना में YC founder बनना ऊपरी स्तर जल्दी और efficiently हासिल करने का रास्ता है
    ऊपरी tier पीढ़ियों तक चलने वाली wealth तक पहुंचता है, और निचला tier भी industry के बाहर के average व्यक्ति से बेहतर हालत में होता है। एक बार ऊपर पहुंच जाने पर, यह एक छोटे class society जैसा दिखता है, जो गिरता नहीं और जहां पैसा जाता है वहां उसका पीछा करते हुए अपना हिस्सा लेता है

    • मैंने software engineer promotions और YC founding दोनों किए हैं, और दोनों paths चुनने वाले कई लोगों को देखा है, लेकिन startup बनाना सबसे efficient रास्ता नहीं है। दो failed startups, 10 साल तक हफ्ते में 80 घंटे काम, और कई बार cash खत्म होने के संकट बाहर से नहीं दिखते, इसलिए लोग ऐसा मानते हैं
      Jensen Huang तक कहते हैं कि अगर वह समझदार होते तो company शुरू नहीं करते: https://www.cnbc.com/amp/2024/05/11/jensen-huang-i-didnt-kno...
    • YC ने 5,000 से ज़्यादा companies में invest किया है, इसलिए अगर हर company में 2–3 co-founders हों तो कुल 10,000–15,000 लोग हुए। इनमें से ज़्यादातर पीढ़ियों तक चलने वाली wealth नहीं बना पाते
      जो companies बंद हो जाती हैं, किसी तरह टिकती हैं, या जिनके founders सामान्य नौकरी में लौट जाते हैं, उन्हें glorify नहीं किया जाता, लेकिन खासकर हाल के कई diversified-investment style batches में ऐसे outcomes कहीं ज़्यादा common हैं
    • मैं एक बड़ी tech company में काम करता हूं और हर हफ्ते YC founders के applications reject कर रहा हूं। ज़्यादातर लोग fail हो रही companies के कारण कंगाल हो गए हैं और FAANG में आरामदायक mid-level engineer/manager role चाहते हैं। कुछ successful founders के कारण perception distort हो गया है, लेकिन 99% का outcome average corporate engineer से खराब है
    • founders में बहुत छोटा हिस्सा Series A तक जाकर बड़ी team बना पाए तो career benefit मिल सकता है, लेकिन अगर ज़्यादातर लोगों की तरह seed stage से आगे नहीं बढ़ते या seed investment भी नहीं मिलती, तो बाद में job search में network ही सब कुछ बन जाता है। यह कहने जैसा है कि NBA starter बनना basketball coach की job पाने का अच्छा तरीका है
      अगर लक्ष्य job पाना है, तो startup शुरू न करें और सीधे नौकरी करें। Founding से बहुत कुछ सीखा जा सकता है, लेकिन वे skills सीधे बेचना मुश्किल है, और ज़्यादातर founders शुरू करते समय कुछ नहीं जानते, इसलिए “बहुत experience” भी एक relative expression है

  • जिज्ञासा है कि ये कंपनियां ऐसे लोगों को क्यों hire करती हैं, और यह practice hiring standards और capital की बर्बादी के बारे में क्या दिखाती है
    YC startup करने वाले किसी व्यक्ति ने Slurm, collectives, NUMA systems, RDMA, compilers, systems programming, HPC performance estimation/measurement, CUDA, ROCM, GPGPU और accelerated computing को पेशेवर रूप से संभाला हो, इसकी संभावना बेहद कम है, जबकि ये दोनों कंपनियों के core business हैं। बहुत funding होने की वजह से बड़े पैमाने पर hiring करना चौंकाने वाला नहीं है, लेकिन national labs के HPC experts को लाने के बजाय “कुत्तों के लिए Uber” जैसी दिखावटी apps बनाने वाले लोगों को चुनना अप्रत्याशित है

    • यही सवाल YC के बारे में भी पूछा जा सकता है कि वह एक और “कुत्तों के लिए Uber” या meetings में जल्दी join कराने वाले $10/month Touch Bar button में क्यों invest करता है
      YC ideas से ज़्यादा लोगों में invest करता है, इसलिए कम-से-कम कई मामलों में अच्छे background और उम्र के हिसाब से बेहतरीन क्षमता वाले लोग बस मूर्खतापूर्ण ideas पर काम कर रहे होते हैं, लेकिन उनकी employability काफी मजबूत होती है। दूसरे factors भी होंगे, लेकिन YC में आने लायक प्रतिभाशाली व्यक्ति को अच्छी नौकरी भी मिलती है, इसके जायज़ कारण हैं; वह सड़क से randomly चुने गए founder जैसा नहीं होता
    • Top-tier YC founders सच में काफी capable होते हैं, और भले ही वे deep infrastructure या research fields से न हों, उनकी strong execution और entrepreneurial capability ऐसी कंपनियों में बहुत मददगार होती है
    • AI startups की वास्तविक AI technology पर लगातार commoditize हो जाने का खतरा रहता है। कंपनी का survival customers लाने और उन्हें competitors पर जाने से रोककर अपने product में lock-in करने की क्षमता पर निर्भर करता है
      जिस व्यक्ति ने defensibility के बिना startup चलाया हो, उसके पास इस area से जुड़ी capabilities होने की संभावना ज्यादा है
    • ये कंपनियां HPC experts भी hire कर रही हैं। बस community छोटी है और बाहर ज्यादा दिखाई नहीं देती
      ये 100 लोग research lab की कुल workforce का बहुत छोटा हिस्सा हैं, और lab employees में से काफी लोग model खुद बनाने के बजाय model के ऊपर products बनाते हैं
    • मेरे पास इन technologies और traditional deep learning/machine learning का experience है, और सोच रहा हूं कि क्या अब भी competition में उतरना worth it है। यह भी संदेह है कि क्या असल hiring target सिर्फ connections वाले local network insiders ही हैं

  • उम्मीद है कि अभी भी ऐसे लोग बचे हों जो LLM से ज्यादा रोज़ इस्तेमाल होने वाली services बनाते हैं। हालांकि आखिर में ज्यादातर founders जहां पैसा जाता है उसी दिशा में जाते दिखते हैं

    • अगर सामान्य acquisition announcements पर भरोसा करें, तो ये लोग सिर्फ customers को बेहतर support देने के लिए acquire किए जा रहे इस युग के altruistic unsung heroes हैं

  • अगर targets को नीचे वाली query की तरह चुना गया है, तो लगता है कि इसमें selection bias नहीं है क्या
    SELECT * FROM yc_founders WHERE employer IN ('OpenAI', 'Anthropic');
    अगर YC founders 7,000 हैं, तो graph उनमें से सिर्फ 1.5% दिखाता है: https://www.ycombinator.com/investors

  • जिज्ञासा है कि ये लोग engineers के रूप में join कर रहे हैं या leaders के रूप में। Anthropic में सिर्फ Member of Technical Staff role है, इसलिए अगर VP या उससे ऊपर रहे लोग engineers के तौर पर आए हैं, तो जानना चाहूंगा कि वे अंदर क्या बना रहे हैं

  • YC ने 5,000 से ज्यादा companies में invest किया है और यह page सिर्फ 100 founders को cover करता है, इसलिए title में “ज्यादातर” शब्द नहीं होना चाहिए

    • 5,000 से ज्यादा वाली संख्या के source link की जरूरत है