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方面作用巨大。類似地，頂尖的產品經理也是推動力的核心。例如 ChatGPT 的 EM 團隊（Akshay、Rizzo、Sulman）給人留下了深刻印象，展現出卓越的判斷力和領導能力。

OpenAI 仍保持了“快速轉向”的能力。在面對新信息時優先調整方向，而非固守原計劃。這種精神從小型初創公司 Segment 沿襲而來，令人驚訝的是，在 OpenAI 如此規模的企業中依然存在。這一點與 Google 等大型企業形成鮮明對比。

外部輿論與保密

作為備受關注的公司，OpenAI 經常在新聞發布前就被媒體披露內部信息。在公共討論中，“OpenAI”這個名字已自帶評價，許多用戶早已形成觀點。還有 Twitter 用戶建立了自動化工具，監控是否即將推出新功能。

因此，公司非常重視保密。員工往往無法詳細透露工作內容，Slack 工作區權限分級明顯。營收與支出數據嚴格保密。

工作氛圍比外界想象中更為嚴肅，原因之一是責任重大。一方面，公司致力于構建 AGI（通用人工智能），任務艱巨；另一方面，產品已被全球數億用戶用于醫療、心理咨詢等敏感場景；此外，公司正身處全球科技競爭核心，Meta、Google、Anthropic 等對手緊密關注彼此動態，同時全球各國政府也密切注視 AI 發展。

雖然外界對 OpenAI 有諸多批評，但內部員工普遍秉持正念。作為一家面向消費者的大型實驗室，曝光度高，導致爭議也多。

應將 OpenAI 視為一個由多重目標和文化組成的復合體。最初，這家公司更像洛斯阿拉莫斯實驗室：一群科學家和技術愛好者探索最前沿的技術，后來意外創造出全球最火的消費級應用（ChatGPT），隨后轉向政府和企業市場。不同團隊、不同資歷員工對公司目標的理解和認知各不相同。

普惠與安全

OpenAI 在 AI 惠及大眾方面值得高度肯定。頂尖模型并未局限于企業用戶，而是開放給全球公眾使用。即便未登錄賬戶，也可通過 ChatGPT 獲取答案，API 同樣迅速對接初創公司。相比可能出現的封閉運營模式，OpenAI 的開放策略仍被視為其核心價值。

關于安全問題，OpenAI 的重視程度高于一些批評聲音的估計。公司內有專門團隊應對仇恨言論、政治偏見、制造生化武器、自殘等現實風險。雖然也有研究人員關注更長期的風險（如智能爆炸、權力傾向等），但整體關注重心在可見的實際威脅。由于大部分研究未公開發布，公司在這方面仍有提升空間。

技術棧與開發實踐

公司采用巨型 monorepo，主要使用 Python（同時逐漸引入 Rust 與部分 Golang）。代碼風格迥異，既有資深工程師構建的可擴展庫，也有博士新手寫的 Jupyter Notebook。API 通常基于 FastAPI，數據驗證用 Pydantic，但缺乏統一風格指導。

OpenAI 基于 Azure 運行一切。主要依賴 Azure Kubernetes Service、CosmosDB 和 BlobStore。與 AWS 相比，Azure 缺乏類似 Dynamo、Spanner、BigQuery 等產品，因此許多基礎設施傾向自建。

工程團隊中有大量來自 Meta 的人才，OpenAI 在結構上頗似早期 Facebook：火爆的消費者產品、尚未成熟的基礎架構、快速迭代的工作節奏。代碼結構深受聊天邏輯影響，ChatGPT 的設計思維在整個系統中根深蒂固。

決策權集中于實際執行團隊，強調“寫代碼即是投票”。缺乏中央架構委員會，常見代碼重復現象。測試基礎設施仍在完善，CI 效率較低，運行完整測試需時 30 分鐘以上。

Codex 項目回顧

過去三個月，該工程師主導了 Codex 產品的發布，是其職業生涯的高光時刻。2025 年初，公司設定推出編程智能體的目標，到了 2 月，多個內部工具開始初現成效，促使團隊加快發布進度。

盡管當時正值育兒假期，這位工程師仍選擇提前返崗參與沖刺開發。團隊在七周內完成產品從零到上線的全過程，包括容器運行環境、模型微調、Git 操作、網絡訪問支持等多個重大技術模塊。

發布前夜，團隊五人奮戰至凌晨 4 點部署系統，第二天早上 8 點即上線。Codex 的使用量在 ChatGPT 左側欄推出后迅速飆升。該產品采用異步模型，目標是讓用戶像與同事協作一樣使用智能體，并最終形成 PR 反饋。

盡管模型尚未完美，但其在大型代碼庫中的表現遠超其他工具，尤其擅長并行處理多個任務。公開數據顯示，Codex 已生成超過 63 萬個公共 PR，相當于每位工程師平均生成 7.8 萬個。影響力非凡。

告別感悟

起初加入 OpenAI 時，作者曾對放棄自由、成為大型企業一員有所顧慮。但一年后回望，這一決定堪稱生涯最值得的選擇之一。他在此不僅深入理解了大模型的訓練方式，也結識了出色的同事，并成功推出了一款有影響力的產品。

對于仍在掙扎中的創業者，這位工程師建議要么大膽試錯、加大嘗試頻率，要么考慮加入 OpenAI、Anthropic 或 Google 等頂尖實驗室。當前正是構建未來的最佳時機。

在他眼中，通用人工智能（AGI）之路如今已形成“三足鼎立”：OpenAI（側重消費者）、Anthropic（專注安全）與 Google（技術基礎扎實）。每家機構的路徑不同，但都將提供寶貴的視角與經驗。