OpenAI 招募特朗普政府官员扩大，Anthropic 也在组建自己的华盛顿团队

OpenAI 在 2026 年已聘请至少三名前特朗普政府官员，Anthropic 则至少引入了两人。OpenAI 招募特朗普政府官员的行动现已覆盖政策战略、国家安全、网络安全、工程、算力规划和公司治理。

与两家公司庞大的技术团队相比，这一人数并不多。但这些任命的位置异常接近那些决定前沿模型如何进入政府机构、海外客户、关键基础设施和国防用户的决策环节。

这些招聘也揭示了人工智能公司与华盛顿关系的逆转。前沿实验室过去主要将政府关系视为政策职能。如今，它们需要了解行政机构如何运用采购、出口管制、安全审查和供应链认定的人才。

OpenAI 带着与白宫相对富有成效的关系进入这场竞争。Anthropic 则在 2026 年的大部分时间里修复一段更为紧张的关系。两家公司都在寻求同一种工具：从内部了解政府运作的官员。

核心问题不在于前官员能否安排会面，而在于他们的制度性知识能否帮助 AI 实验室在一个将先进模型视为国家安全基础设施的政府体系下运营。

两家 AI 实验室目前共有五名前官员任职

据报道，这一招聘模式至少涉及五人，但他们的职责差异足以表明，其战略不止于传统游说。

Anthropic 于 2 月 13 日任命 Chris Liddell 为董事会成员。Liddell 曾在唐纳德·特朗普总统第一个任期内担任白宫副幕僚长。他此前还曾在 Microsoft 和 General Motors 担任首席财务官等企业职务。

Anthropic 将 Liddell 描述为兼具科技、公共服务和治理经验的高管。其董事会公告尤其强调了他管理复杂机构的履历。

董事会任命与公共政策岗位的意义不同。董事负责监督企业领导层和重大战略决策。因此，Liddell 为 Anthropic 带来了大型科技组织经验，以及特朗普白宫的运作文化经验。

Anthropic 在 9 月又引入了一名前官员。据报道，此前担任白宫科技政策办公室人工智能与新兴技术高级政策顾问的 Sihao Huang，出任前沿算力战略负责人。

前沿算力是指用于训练和运行最强大 AI 模型的芯片、数据中心、能源及配套系统。政策决定能够影响这一整套技术栈中每一个环节的获取条件。

出口管制决定哪些先进芯片能够进入特定国家。能源政策影响数据中心建设。安全规则则可能限制谁能获得新模型，或实验室如何与外部评估者共享模型。

因此，Huang 据报道所担任的角色同时贴近政策与基础设施规划。这表明 Anthropic 希望将政府专业知识嵌入算力容量决策中，而非将其孤立在传播部门。

据报道，OpenAI 的三项招聘覆盖的范围更广。Dean Ball 在担任白宫科技政策办公室高级 AI 政策顾问后，于 7 月加入 OpenAI，出任战略未来负责人。

Ball 曾协助制定政府的 AI 行动计划。他的新团队研究先进 AI 如何影响制度权力、个人自主性、政策和内部治理。

OpenAI 通过 8 月推出的 Strategic Futures 博客确认了该团队的存在。Ball 表示，该小组专注于在变革性 AI 改变社会之际维护权利和自主性。

据有关这些任命的报道，Thomas Lind 于 10 月初加入 OpenAI。Lind 曾负责国家网络总监办公室的 AI 政策工作。据报道，他在 OpenAI 的职责是在公司国家安全政策团队内负责网络与战略风险。

据报道，曾任卫生与公众服务部首席 AI 官的 Peter Bowman-Davis 于 3 月加入 OpenAI。他的工作重点是模型训练和硬件工程，而非政治事务。

这一技术岗位值得关注。政府 AI 官员往往了解从机构外部难以理解的运营约束，包括安全认证、采购系统、数据限制，以及模型在受监管场景中面临的要求。

这五项任命在数月间陆续完成，而非作为一项统一的政治行动公布。10 月 9 日发布的一篇招聘汇总报道将它们联系起来，视为共同华盛顿战略的证据。

最有力的结论是有限但重要的：OpenAI 和 Anthropic 都在招聘能够在模型开发与联邦权力之间进行转换的人才。这一模式并不能证明这些前官员将确保获得有利决定。

但它表明，两家实验室如今都认为政府事务能力足够重要，值得将其配置在战略、工程、网络安全、算力规划和董事会监督之中。

为何 OpenAI 招募特朗普政府官员如今至关重要

华盛顿不再仅通过拟议立法影响前沿 AI，因为行政机构已经掌握了能够改变实验室运营的商业关键节点。

联邦政府采购软件和云服务。它管控先进半导体的出口。它评估国家安全和关键基础设施风险。它还可以限制那些被政府机构认定对供应链构成危险的承包商。

这些权力在 2026 年对 Anthropic 变得具体可感。其与五角大楼的争端升级为供应链风险认定，带来的声誉和商业后果超出了普通政策分歧的范围。

据有关最新招聘的报道，联邦上诉法院于 9 月维持了这一认定。该裁决强化了整个行业的一项教训：AI 实验室与行政部门的关系可能演变为运营风险。

Anthropic 的经历解释了为何不能将 OpenAI 招募特朗普政府官员视为例行的政治社交。高管们已经看到，政府运用既有权力针对一家前沿实验室。

政府的影响力也不止于惩罚。联邦合同可以让模型成为国防、情报、医疗、网络安全或行政系统的一部分。成功部署能够增强实验室在受监管企业中的可信度。

前官员能够帮助企业理解这些决策如何在机构间推进。他们知道哪些关切属于政治任命官员，哪些属于职业公务员，以及哪些需要技术证据。

这种区分在安全事件中尤为重要。实验室可能将某项漏洞视为边界明确的工程问题，而政府机构可能将同一问题视作对政府网络、军事行动或公共安全的威胁。

Anthropic 了解到，这类差异可以多么迅速地政治化。有关其早期冲突的报道描述了围绕模型安全保障、网络安全能力、外国访问和军事用途的争论。

随着能力日益增强的系统带来新的网络风险，OpenAI 也面临类似压力。特朗普政府还开始推动对某些先进模型进行政府审查，并加强对访问者资格的审查。

底层政策环境的变化速度已经超过国会。前沿 AI 的大量实际治理如今通过行政命令、采购决定、自愿测试安排和安全限制展开。

这种环境有利于了解机构程序的人才。它也让那些能在问题传到总统、内阁部长或引发公开冲突之前识别问题的组织占据优势。

Ball 的任命显示了 OpenAI 在战略层面如何应对这一问题。他曾协助起草政府政策，随后转入一个审视先进 AI 长期制度性影响的岗位。

这一变动早于 10 月的招聘报道公布。一则任命公告称，Ball 将于 7 月 6 日开始任职，并继续与 Foundation for American Innovation 保持关联。

Lind 带来了另一类经验。国家网络总监办公室负责协调跨机构及与私营行业之间的联邦网络安全政策。这种背景契合当前的局面：前沿模型既能发现软件弱点，也可能帮助攻击者加以利用。

Bowman-Davis 则带来了处理敏感医疗项目和受监管数据部门的经验。他转入训练和硬件工作表明，即使新岗位不被标为政策职位，OpenAI 仍然重视政府经验。

总体而言，这些任命将前官员置于正式政府接触之前的决策附近。他们可以影响公司如何预判政策、评估风险、设计控制措施，并解释自身选择。

时机也反映了对稀缺专业人才的竞争。直接在联邦政府内部从事前沿 AI 政策工作的人寥寥无几。既了解技术系统又了解政府政治优先事项的人则更少。

随着政府决策愈发深入地影响产品发布，这类人才的价值不断提高。对 AI 实验室而言，华盛顿不再是接收既定政策立场的外部受众，而是产品设计与分发环境的一部分。

OpenAI 与 Anthropic 正以不同路径走向同一座白宫

这场核心竞争发生在 OpenAI 的合作策略与 Anthropic 在修复受损联邦关系的同时维护政策独立性的努力之间。

OpenAI 总体上一直在与特朗普政府建立密切的工作关系。其领导层强调与官员沟通、重大基础设施建设、国家安全应用，以及美国在 AI 领域的领导地位。

Anthropic 则采取了更具争辩性的路线。该公司支持联邦政府在 AI 治理中发挥更大作用，包括模型透明度和对先进芯片的管控。它也一直为其认为出于安全所必需的限制措施辩护。

当 Anthropic 与政府就军事用途和网络安全发生冲突时，这种差异付出了高昂代价。官员的公开声明将一场技术与合同争议转变为对政治一致性的考验。

Dean Ball 在加入 OpenAI 前曾批评五角大楼对 Anthropic 的处理方式。他称最初的供应链行动是过度反应。此后，他也认为 Anthropic 需要采取更具政治意识的方式来化解冲突。

他加盟 OpenAI 说明了这类任命的复杂性。前政府官员并不一定会以毫无质疑的姿态为政府辩护。他们可能将分歧、政策理念和独立声誉带入新公司。

这种独立性或许很有价值。一名只会重复高管想听内容的顾问，无法可靠地解读敌对的监管机构或持怀疑态度的政府部门。真正有价值的能力，是在争议发展到不可逆转之前，理解官员将如何回应。

OpenAI 的优势在于，它已经建立了更牢固的政治关系。它将与政府沟通视为一项持续性的高管职责，而非危机发生后的应对。

Anthropic 面临的挑战更为艰巨。它必须改善沟通，同时避免其安全立场看起来会在政治压力升高时随时变得可以谈判。

该公司已经扩大了其在机构层面的布局。3 月，Anthropic 宣布计划将其政策团队规模扩大至三倍，并在华盛顿设立永久办公室。其 D.C. expansion 包括来自两个政党的员工。

这种两党兼顾的设计能够提升其跨越选举周期的韧性。它也承认了一个现实：AI 政策正通过多个权力中心塑造，包括白宫、国会、联邦机构、法院和州政府。

Liddell 的董事席位可以帮助 Anthropic 尤其应对特朗普政府。然而，随着公司准备就治理、融资、合作伙伴关系和公共问责作出决策，他的企业背景可能同样重要。

Huang 负责算力的角色则解决了另一项脆弱性。政府政策可能影响芯片供应、数据中心选址、能源获取以及与海外客户的关系。

OpenAI 新组建的团队似乎更侧重于战略预判。Ball 研究机构未来，Lind 聚焦网络与国家安全风险，而 Bowman-Davis 的工作则更贴近技术基础设施。

这些差异反映了两家公司的近期经历。随着政府监管不断加强，OpenAI 正试图保持准入渠道和影响力。Anthropic 则在意识到政策冲突可能多么迅速地威胁分发渠道后，试图重建信任。

两种策略都无法消除双方的竞争。政府批准、国防业务、评估准入和出口政策，都可能影响哪家公司更早触达客户。

如果政府要求实验室推迟发布、限制海外访问，或采用特定保障措施，就可能改变竞争节奏。当竞争产品具备相似能力时，即使短暂延迟也很重要。

Google 和 Microsoft 凭借既有的联邦关系、庞大的合规团队以及长期的政府承包历史加入这场竞争。OpenAI 和 Anthropic 则是较年轻的机构，必须在其技术受到格外严格审查的同时，建立相当的能力。

这种压力使前政府官员颇具吸引力。他们可以缩短企业在联邦采购和国家安全政策方面的学习曲线。

不过，这两家实验室不应被视为政治立场完全相同。OpenAI 的姿态更倾向于合作与尽早协调。Anthropic 仍在倡导一些有时与政府偏好更快部署相冲突的规则。

因此，共同的人才招聘方式掩盖了战略分歧。OpenAI 希望维持其靠近联邦决策核心的位置。Anthropic 则希望获得足够的信誉和准入，以便在表达异议时不再引发另一场制度性破裂。

政治准入无法化解最棘手的 AI 争议

前政府官员可以改善判断和沟通，但无法消除围绕监控、自主武器、模型访问或公共安全的真实冲突。

最明显的风险，是将接近权力误认为政策控制力。了解政府运作方式的人可以解释其运行逻辑，但无法保证获得有利结果。

总统会改变优先事项。不同机构之间会存在分歧。法院可能介入。安全事件可以在数小时内压倒精心建立的关系。

Anthropic 的冲突表明，技术证据与政治信任相互作用。实验室可能认为其保障措施符合适当标准，而官员可能认定剩余风险不可接受。

聘用前政府人员并不能解决这一技术问题。它或许能帮助公司更有效地呈交证据，或识别正确的审查流程。

这些任命也引发了有关政府与行业间“旋转门”的问题。官员可能从制定规则转而为受这些规则影响的公司工作。

这种流动在国防、金融、医疗保健和电信等受监管行业中很常见。它可以将宝贵专业知识带入必须遵守复杂政府要求的公司。

但它也可能造成利益冲突的观感。公众可能会怀疑，政策是否是在考虑未来就业机会的情况下制定，或者私营雇主是否在购买特权准入。

没有现有证据表明，据报道获任的五人存在不当行为。他们的职位和过往经历本身并不能证明存在偏袒。

尽管如此，政策专长集中于少数领先实验室内部，仍值得审视。这些公司本就拥有罕见的技术知识、资本、算力资源以及对模型部署的影响力。

引入前政府官员可能进一步扩大前沿实验室与较小竞争对手之间的信息差。一家初创公司或许了解自己的产品，却没有资源维持覆盖政策、网络安全、采购和政府事务的团队。

如果合规变得依赖非正式准入而不是明确规则，这种失衡就十分重要。公司不应需要依靠私人关系，才能了解政府要求哪些模型评估或安全控制措施。

政府也面临一个对应的问题。当私营实验室能够提供更多资源，并让人直接参与高影响力决策时，政府难以留住具备 AI 专长的人才。

正如 CNBC 在 10 月招聘报道中援引新美国安全中心的 Michelle Nie Duncan 所说，官员越来越将实验室视为 AI 治理决策实际发生的地方。

这一观察解释了职业吸引力，也凸显了公共能力的弱点。如果政府将最了解情况的员工流失给其监管的公司，机构可能会更加依赖行业自身的说法。

这种动态形成了一项政策权衡。部门间流动能够传播专业知识，但过度流动可能削弱政府评估聘用其前员工公司的能力。

最新职位的范围不止于游说，这降低了简单贴上“旋转门”标签的解释力。Bowman-Davis 从事工程和硬件工作。报道称 Huang 聚焦算力战略。Liddell 则担任董事。

Ball 和 Lind 所处职位更接近政策形成，但即便这些工作也涉及内部治理和网络安全风险。他们的影响将取决于公司领导层如何使用其建议。

另一个不确定因素是内部异议。AI 实验室雇用的研究人员对安全、军事用途和政治立场持有强烈观点。若员工认为商业准入正在凌驾于技术关切之上，与白宫更密切的关系可能制造紧张。

因此，高管必须管理两种形式的正当性。他们需要获得可能限制其业务的政府官员的信任，也需要赢得专业知识难以替代的研究人员的信任。

OpenAI 和 Anthropic 无法仅靠政治人才配置来满足这两个群体。他们需要决策流程来展示，如何权衡证据、安全边界、客户访问和政府要求。

在涉及国家安全的领域，透明度仍将有限。不过，公司仍可以披露治理结构、广泛的政策原则，以及用于审查敏感部署的机制。

近期招聘应以结果而非准入来衡量。有益的结果包括更清晰的安全标准、更少的临时性对抗，以及技术评估人员与政策制定者之间更好的协调。

较不具建设性的结果，则是政策通过私人关系协商，而公众几乎得不到解释。这种做法可能减少短期摩擦，却会加深围绕前沿 AI 的不信任。

三个信号将显示华盛顿战略是否奏效

下一个考验是，这些任命能否带来稳定规则、可信保障和持久关系，而非短暂的政治休战。

第一个信号是即将发布的前沿模型将如何被对待。OpenAI 和 Anthropic 目前都处在一个政府寻求更早了解先进系统的环境中。

应关注审查是否遵循成文流程。关键问题包括：谁测试模型、适用哪些安全门槛，以及公司是否保留对发布时间的最终决定权。

可预测的流程将支持这样一种观点：前政府官员正在帮助将政治压力转化为可行的治理。另一项临时性限制则会削弱这种解读。

当模型展现出先进网络安全能力时，这一问题尤其重要。能够识别漏洞的系统可以支持防御者，但类似能力也可能帮助攻击者。

政府审查人员和实验室团队需要就不可接受的风险形成共同定义。否则，每一次发布都可能变成政治谈判。

第二个信号是 Anthropic 在 2026 年对抗之后的联邦地位。该公司聘用了特朗普时期的专业人士，扩大了华盛顿团队，并增加了与官员的直接接触。

这些行动最终应产生可观察的结果。相关证据可能包括恢复获得联邦机会、供应链问题得到更明确解决，或参与政府评估项目。

仅仅举行私人会面，并不能证明关系已经改善。更有力的证据将是能够在个别官员更替后依然延续的制度性决定。

Anthropic 还必须表明，和解不会抹去其已声明的安全界限。若它在政治压力后立即放弃核心立场，批评者将把这场招聘行动视为屈服。

如果它在恢复有效政府关系的同时坚持这些立场，公司就将证明一种更持久的影响力形式。

第三个信号是，联邦 AI 政策是否会对 OpenAI 和 Anthropic 之外的公司变得更加清晰。围绕两家主导实验室之间对话制定的规则，无法支撑一个有竞争力的市场。

较小的开发者需要看到关于安全测试、政府采购、海外访问和事件报告的已发布预期。云服务提供商和企业客户同样需要这种清晰度。

政府不断演变的做法，已经使 AI 更接近国家安全体系。关于预期任命一名新 AI 顾问的报道描述了一个日益聚焦网络威胁和高级智能体的政府。

这种 national-security shift 将提升了解情报和网络安全的官员的价值，同时也会增加封闭式决策的风险。

OpenAI 和 Anthropic 都有理由支持明确的标准。可预测的要求能降低一次发布陷入政治争端、进退两难的风险。

但占据主导地位的公司同样可能从复杂的合规义务中获益，因为较小的竞争对手往往难以满足这些要求。政策制定者应当区分必要的安全管控与巩固既有巨头地位的规则。

对开发者和企业采购方而言，这些华盛顿任命之所以重要，是因为政府决策可能在几乎没有预警的情况下改变模型的可用性。一次受限发布可能打乱产品规划、评估时间表，或影响国际团队的访问权限。

采购方不应只关注基准测试表现。他们应询问供应商：政府审查将如何影响可用性、不同地点的访问权限是否存在差异，以及模型受限时有哪些应急方案。

知识工作者面临的影响更为微妙。政治决策正日益决定哪些 AI 系统能够处理敏感文件、支持网络安全工作，或服务与政府相关的组织。

因此，这些公司的华盛顿策略将在大多数用户遇到正式监管之前，就影响产品访问权限。采购条款和安全认证可能会通过云平台及企业政策层层传导。

理解 OpenAI Trump officials hiring，最恰当的方式是将其视为对这一环境的准备。Anthropic 的任命表明，即便是一家愿意挑战政府的公司，也认识到需要熟悉政府运作机制的内部人士。

只有当这些知识能带来更清晰的决策，而非取代技术判断或公共规则时，这一策略才会成功。接下来应关注下一次模型审查、Anthropic 的联邦地位，以及新安全要求的透明度。

这三个信号将揭示：这些前官员究竟是在华盛顿与前沿 AI 之间搭建一座可行的桥梁，还是仅仅帮助两家公司在一个不稳定的体系中周旋。