Mindestens 105 ehemalige YC-Gründer arbeiteten bei OpenAI oder Anthropic

 (joinedanthropic.com)
1 Punkte von GN⁺ 3 시간 전 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Die Nachverfolgung der Wege nach Übernahmen oder Schließungen von Startups zeigt, dass mindestens 105 YC-Gründer bei OpenAI oder Anthropic gearbeitet haben
  • Auch frühere CEOs und CTOs arbeiten heute am häufigsten als Member of Technical Staff; mit 63 Personen entspricht das 60 % der Gesamtzahl
  • Nach Funktionen entfallen 10 Personen auf Forschung und Sicherheit, 8 auf Go-to-Market und Partnerschaften, 7 auf Führungsrollen, 6 auf Daten, Produkt und Design; die übrigen 11 werden als Sonstige oder nicht öffentlich klassifiziert
  • Darunter sind Gründer, die an wichtigen Technologien und Produkten wie GPT-3 API, o1, GPT-4V, Claude Code, Claude API·SDK, Search-Evaluierung und RAG mitgewirkt haben, darunter auch Sam Altman und Tom Brown
  • Nach YC-Jahrgängen fallen vor allem 2024 mit 14 Personen, 2020 mit 13 und 2012 mit 11 auf; wer zweimal ein YC-Startup gegründet hat, wird jedoch in den jeweiligen Batch-Jahren doppelt gezählt

Die Karrierewege von 105 YC-Gründern

  • Stand 14. Juli 2026 wurden 105 eindeutige Gründer-Karrierewege erfasst; in der öffentlichen Tabelle sind davon 20 Personen aufgeführt

  • Gründer, die zu OpenAI wechselten

    • Sam Altman: gründete Loopt S05 und ist heute CEO von OpenAI
    • Emmett Shear: gründete Twitch / Justin.tv W07, leitete OpenAI an einem Wochenende im Jahr 2023 und ist heute ehemaliges Mitglied des Unternehmens
    • Brian Fioca: gründete RescueTime W08 und ist für Applied Evaluations zuständig
    • Gabor Cselle: gründete reMail W09, übernahm Strategieaufgaben bei OpenAI und wechselte später zu Google Workspace GenAI
    • EP Elfred Pagan: gründete Stackq S09 und arbeitete als Member of Technical Staff
    • Joe Gershenson: gründete GazeHawk S10, führte danach weitere Startups und wechselte 2026 zu OpenAI
    • Eric Zhang: gründete Flotype W11 und arbeitet derzeit als Member of Technical Staff
    • Sridatta Thatipamala: gründete Flotype W11 und ist für Search-Evaluierung sowie RAG und Agentic AI zuständig
    • Sean Grove: gründete Zenbox S11 und OneGraph S18, arbeitete an Post-Training und Alignment und gründete später Linzumi
    • Christopher Berner: gründete Carsabi W12 und leitet als Distinguished Engineer Robotik und Next-Generation Consumer Hardware
    • Michael Petrov: gründete Couple W12 und leitete technische Arbeit an GPT-3 API und Applied AI
    • Alex Karpenko: gründete Midnox W12, arbeitet als Research Engineer und war ein wichtiger Mitwirkender an o1 und GPT-4V
    • Alexei Karpenko: gründete Midnox W12 und arbeitet als Member of Technical Staff mit Schwerpunkt auf Kernprodukten

  • Gründer, die zu Anthropic wechselten

    • Peter Lai: gründete Crocodoc W10 und Emburse W16 und arbeitet als Member of Technical Staff im Prototyping-Team
    • Brian Krausz: gründete GazeHawk S10 und arbeitet als Product Engineer an Claude API·SDK und der Plattform
    • Tom Blomfield: gründete GoCardless S11 und Monzo Bank und arbeitet mit Tom Brown im Compute-Team von Anthropic
    • Tom Brown: gründete Grouper W12 und ist Mitgründer von Anthropic sowie Chief Compute Officer
    • Igor Kofman: gründete HackPad W12 und arbeitet als technischer Lead für Claude Code sowie als Member of Technical Staff
    • Chris Lloyd: gründete Minefold W12 und ist für das TUI-Rendering von Claude Code zuständig
    • Kevin Kelley: gründete SolidStage W12 und arbeitet derzeit als Member of Technical Staff

Konzentration auf technische Rollen und Verteilung nach YC-Jahrgängen

  • Aktuelle oder jüngste Rollen konzentrieren sich stärker auf technische Ausführungsrollen als auf frühere Titel wie CEO oder CTO
    • Member of Technical Staff: 63 Personen · 60 %
    • Sonstige oder nicht öffentlich: 11 Personen · 10 %
    • Forschung und Sicherheit: 10 Personen · 10 %
    • Go-to-Market und Partnerschaften: 8 Personen · 8 %
    • Führungsrollen: 7 Personen · 7 %
    • Daten, Produkt und Design: 6 Personen · 6 %
  • Die Verteilung nach YC-Jahrgängen beträgt: 2005 1 Person, 2006 0, 2007 1, 2008 1, 2009 2, 2010 3, 2011 4, 2012 11, 2013 5, 2014 2, 2015 3, 2016 5, 2017 7, 2018 8, 2019 8, 2020 13, 2021 8, 2022 7, 2023 6, 2024 14, 2025 1
    • Wer zwei YC-Startups gegründet hat, wird in beiden Batch-Jahren mitgezählt, daher stimmt die Summe nach Jahrgängen nicht direkt mit der Zahl der eindeutigen Gründer überein
  • Startups.RIP nennt Timing als einen der Gründe für das Scheitern von Startups und ist so aufgebaut, dass in 1.841 Post-Mortem-Analysen nach validierten Ideen gesucht werden kann, die einen neuen Versuch wert sind

Verwandte Beiträge

1 Kommentare

 
GN⁺ 3 시간 전
Meinungen auf Hacker News

  • Laut YC-Verzeichnis gibt es bisher rund 13.000 Gründer, und nur 105 davon zu betrachten, ist eine viel zu kleine Stichprobe; allein aus diesen Daten lässt sich kaum etwas ableiten

    • Interessanter ist, wie viele Menschen, die in großen Organisationen zentrale Führungsrollen innehatten, zu Individual Contributors (ICs) bei Anthropic gewechselt sind
    • Heute werden pro Batch etwa 150 Personen ausgewählt, viermal pro Jahr; 105 Personen sind also nur ein winziger Teil
    • Aus einem anderen Blickwinkel zeigt sich die Absurdität dieser Analyse darin, dass etwa 1 % der untersuchten Fälle allein durch Sam Altmans Gründung von OpenAI abgedeckt wird
    • Ich frage mich, wie ihre Einkommensverteilung aussieht
    • Anders sähe es aus, wenn es unter 13.000 Personen sonst keinen einzigen Fall gäbe, in dem annähernd 100 Leute beim selben Unternehmen gelandet sind

  • Egal, wie man AI in der eigenen Arbeit bewertet: Dass die gesamte Wirtschaft alles auf AI setzt, ist ziemlich besorgniserregend
    Neben der Möglichkeit, dass die Wirtschaftlichkeit hinter den Erwartungen zurückbleibt und zu einem Markteinbruch führt, sowie den negativen Externalitäten der AI-Entwicklung sind auch die Opportunitätskosten groß. Zu viele Talente und Ressourcen fließen in Entwicklung und Betrieb von LLMs, während andere Geschäfts- und Forschungsgelegenheiten nicht erkundet oder finanziert werden

    • Das ist besser als die frühere Situation, in der kluge Leute sozialnetzwerkähnliche Dienste bauten, um die Ausspielung von Werbung zu maximieren. Mit den Nachwirkungen davon haben wir immer noch zu tun
    • Wenn man nur solche Überschriften sieht, kann es sich so anfühlen, aber selbst inklusive LLM-Unternehmen und Rechenzentrumsbau ist es nur ein Teil der Wirtschaft, und das Investmentkapital ist viel breiter verteilt. Diese Unternehmen sind überzeichnet, sodass Investoren selbst dann kaum Zuteilungen bekommen, wenn sie investieren wollen
      Wenn man YC-Gründer für eine winzige Elite hält, hat man sich möglicherweise die Größe der jüngsten Batches nicht angesehen. Es gibt Zehntausende YC-Gründer, und eine Liste von 100 Personen, die zu zwei großen Tech-Unternehmen gegangen sind, beweist für sich genommen nichts. Das sind nur etwa 1 % der Gesamtmenge; YC-Startups scheitern häufig, und Mitglieder wie Gründer wechseln zu anderen Startups. Wenn die Website es nicht als großes Phänomen verpackt hätte, wäre diese Zahl kaum beachtenswert
    • Ein weiteres Risiko ist, dass in dieser neuen Industrie so viel Geld steckt, dass ein Schrumpfen oder Zusammenbruch möglicherweise nicht wie der Dotcom-Crash endet. Investoren könnten versuchen, ihr Kapital um jeden Preis zu schützen, und ihren großen Einfluss nutzen, um auch die Politik zu beeinflussen. Ob die Branche wächst oder scheitert: Es wirkt unwahrscheinlich, dass die Steuerzahler die Gewinner sein werden
    • Mit „die gesamte Wirtschaft setzt auf AI“ ist hier eher die Wirtschaft im Sinne steigender Zahlen wie am Aktienmarkt gemeint. Das ist etwas anderes als die Wirtschaft, die durch Arbeitsplätze, Wohnraum und Lebensmittel das Leben der breiten Bevölkerung trägt
    • Das Opportunitätskosten-Argument überzeugt mich nicht besonders; die aktuelle Wette wirkt im Erwartungswert positiv
      Die Erfolgschance im oberen 10-%-Bereich ist deutlich größer, als es die aktuellen Aktienkurse einpreisen, und selbst das untere 10-%-Szenario ähnelt dem Jahr 2000, als viele Investoren viel Geld verloren, auf der gebauten Infrastruktur aber über Jahrzehnte neue Unternehmen wuchsen. Selbst bei einem Scheitern würde die Technik wohl nur nicht viel weiter als Sol/Fable vorankommen und die Preise bestehender Modelle würden sinken. Wenn die AI-Blase platzt, bleibt das auf der langfristigen BIP-Kurve wahrscheinlich nur als kleine Schwankung wie beim Dotcom-Crash zurück

  • Diese Analyse behandelt nur Gründer, die zu OpenAI oder Anthropic gegangen sind, und belegt daher die Schlussfolgerung der Überschrift nicht; selbst wenn sie stimmen würde, wäre sie aber nicht überraschend
    Sam Altman war Präsident von YC, daher ist es naheliegend, dass er viele YC-Talente einstellt, deren Leistung er bereits außerhalb von Bewerbungsgesprächen gesehen hat. Dass jemand, der von Unternehmen A zu B wechselt, starke Leute aus A mitbringt, passiert überall; hier besteht der Unterschied nur darin, dass es Gründer statt Mitarbeiter sind

  • Es gibt Zehntausende YC-Gründer, und möglicherweise sind mehr von ihnen zu Google oder Facebook gegangen als zu Anthropic und OpenAI. Es ist unklar, was die Stichprobe von 105 Personen zeigen soll

    • YC wird wie ein geheimer Zirkel der absoluten Oberschicht behandelt, tatsächlich ist es unter den ordentlichen Accelerators aber vermutlich einer mit eher weniger strengen Auswahlkriterien

  • Rollen in der Branche wirken wie eine Hierarchie, die bestimmt, wie viel Zugang man zu Cashflows hat. YC-Gründer zu werden, ist ein schnellerer und effizienterer Weg in die oberen Schichten, als die Beförderungsleiter für Software Engineers hinaufzuklettern
    Die obere Schicht erhält Zugang zu generationenübergreifendem Vermögen, und auch die untere Schicht ist besser dran als durchschnittliche Menschen außerhalb der Branche. Es wirkt wie eine kleine Klassengesellschaft, in der man, sobald man oben angekommen ist, nicht mehr abstürzt, sondern dem Geld folgt und seinen Anteil mitnimmt

    • Ich habe sowohl den Aufstieg als Software Engineer als auch eine YC-Gründung erlebt und viele Menschen gesehen, die beide Wege gegangen sind, aber Gründen ist nicht der effizienteste Weg. Zwei gescheiterte Startups, zehn Jahre mit 80-Stunden-Wochen und mehrere Beinahe-Pleiten sieht man von außen nicht, deshalb glaubt man das
      Selbst Jensen Huang sagt, dass er bei klarem Verstand kein Unternehmen gründen würde: https://www.cnbc.com/amp/2024/05/11/jensen-huang-i-didnt-kno...
    • YC hat in mehr als 5.000 Unternehmen investiert; bei 2–3 Mitgründern pro Unternehmen sind das insgesamt 10.000 bis 15.000 Personen. Die große Mehrheit von ihnen baut kein generationenübergreifendes Vermögen auf
      Unternehmen, die schließen, sich gerade so über Wasser halten oder deren Gründer in normale Jobs zurückkehren, werden nicht verklärt, aber gerade in den jüngeren, breit gestreuten Batches sind solche Ergebnisse viel häufiger
    • Ich arbeite bei einem großen Tech-Unternehmen und lehne jede Woche Bewerbungen von YC-Gründern ab. Die meisten sind wegen ihrer scheiternden Unternehmen blank und wollen eine bequeme Mid-Level-Engineer- oder Managerstelle bei FAANG. Die wenigen erfolgreichen Gründer verzerren die Wahrnehmung, aber 99 % erzielen schlechtere Ergebnisse als durchschnittliche Unternehmensingenieure
    • Wenn eine winzige Minderheit der Gründer bis zur Series A kommt und ein großes Team aufbaut, kann das ein Karrierevorteil sein; wenn man aber wie die Mehrheit nicht über die Seed-Phase hinauskommt oder nicht einmal Seed-Funding erhält, wird die spätere Jobsuche komplett eine Frage des Netzwerks. Das ist ungefähr so, als würde man sagen, NBA-Stammspieler zu werden sei ein guter Weg, einen Job als Basketballcoach zu bekommen
      Wenn das Ziel eine Anstellung ist, sollte man kein Startup gründen, sondern direkt einen Job annehmen. Durch Gründen kann man viel lernen, aber diese Fähigkeiten lassen sich schwer direkt verkaufen, und die meisten Gründer wissen am Anfang nichts; „viel Erfahrung“ ist also auch relativ

  • Ich frage mich, warum diese Unternehmen solche Leute einstellen und was diese Praxis über Einstellungskriterien und Kapitalverschwendung aussagt.
    Es ist äußerst unwahrscheinlich, dass jemand aus einem YC-Startup sich professionell mit Slurm, kollektiver Kommunikation (collectives), NUMA-Systemen, RDMA, Compilern, Systemprogrammierung, HPC-Performance-Schätzung und -Messung, CUDA, ROCM sowie GPGPU- und Accelerated Computing beschäftigt hat, aber genau das ist das Kerngeschäft der beiden Unternehmen. Dass sie mit reichlich Kapital in großem Umfang einstellen, überrascht nicht; überraschend ist eher, dass sie statt HPC-Experten aus nationalen Forschungslaboren Leute auswählen, die Blender-Apps wie „Uber für Hunde“ gebaut haben.

    • Dieselbe Frage könnte man auch dazu stellen, warum YC in noch ein „Uber für Hunde“ oder einen Touch-Bar-Button für 10 Dollar im Monat investiert, mit dem man schneller an Meetings teilnimmt.
      YC investiert mehr in Menschen als in Ideen. Daher haben die Leute zumindest in vielen Fällen einen guten Hintergrund und für ihr Alter außergewöhnliche Fähigkeiten; sie arbeiten nur gerade an einer dummen Idee, sind aber auf dem Arbeitsmarkt durchaus konkurrenzfähig. Es mag weitere Faktoren geben, aber es gibt gute Gründe, warum jemand, der gut genug für YC ist, auch einen guten Job bekommen kann; das ist nicht dasselbe wie ein zufällig von der Straße ausgewählter Gründer.
    • Gründer aus der oberen YC-Riege sind tatsächlich ziemlich kompetent, und auch wenn es nicht um Deep Infrastructure oder Forschung geht, sind starke Umsetzungskraft und unternehmerische Fähigkeiten in solchen Unternehmen sehr hilfreich.
    • Die eigentliche KI-Technologie von KI-Startups läuft ständig Gefahr, zur Commodity zu werden. Das Überleben eines Unternehmens hängt davon ab, Kunden zu gewinnen und sie durch Bindung an das eigene Produkt daran zu hindern, zur Konkurrenz zu wechseln.
      Wer schon einmal ein Startup ohne Verteidigungsgraben betrieben hat, verfügt wahrscheinlich über Fähigkeiten, die in diesem Bereich relevant sind.
    • Diese Unternehmen stellen auch HPC-Experten ein. Die Community ist nur klein und außerhalb nicht besonders bekannt.
      Diese 100 Personen machen nur einen sehr kleinen Teil der gesamten Belegschaft der Forschungslabore aus, und viele Mitarbeitende in den Laboren bauen Produkte auf den Modellen auf, statt die Modelle selbst zu entwickeln.
    • Ich habe Erfahrung mit den genannten Technologien sowie mit traditionellem Deep Learning und Machine Learning und frage mich, ob es sich noch lohnt, jetzt in den Wettbewerb einzusteigen. Außerdem frage ich mich, ob in der Praxis nur gut vernetzte Insider aus dem lokalen Netzwerk eingestellt werden.

  • Ich hoffe, dass es weiterhin Menschen gibt, die Dienste bauen, die ich täglich häufiger nutze als LLMs. Am Ende scheinen die meisten Gründer jedoch dorthin zu gehen, wo das Geld hinfließt.

    • Wenn man den üblichen Übernahmeankündigungen glaubt, sind sie die altruistischen, verborgenen Helden unserer Zeit, die ausschließlich übernommen werden, um Kunden besser zu unterstützen.

  • Wenn die Zielgruppe mit einer Abfrage wie der folgenden ausgewählt wurde, scheint mir das Selection Bias zu sein.
    SELECT * FROM yc_founders WHERE employer IN ('OpenAI', 'Anthropic');
    Wenn es 7.000 YC-Gründer gibt, zeigt die Grafik nur 1,5 % davon: https://www.ycombinator.com/investors

  • Ich frage mich, ob sie als Engineers oder als Führungskräfte dazukommen. Bei Anthropic gibt es nur die Rolle Member of Technical Staff; wenn Leute, die VP oder höher waren, als Engineers einsteigen, würde ich gern wissen, woran sie intern arbeiten.

  • YC hat in mehr als 5.000 Unternehmen investiert, und diese Seite behandelt nur 100 Gründer. Daher sollte im Titel nicht der Ausdruck „die meisten“ verwendet werden.

    • Für die Zahl von mehr als 5.000 braucht es einen Quellenlink.