关于 OpenAI 的反思

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方面作用巨大。类似地，顶尖的产品经理也是推动力的核心。例如 ChatGPT 的 EM 团队（Akshay、Rizzo、Sulman）给人留下了深刻印象，展现出卓越的判断力和领导能力。

OpenAI 仍保持了“快速转向”的能力。在面对新信息时优先调整方向，而非固守原计划。这种精神从小型初创公司 Segment 沿袭而来，令人惊讶的是，在 OpenAI 如此规模的企业中依然存在。这一点与 Google 等大型企业形成鲜明对比。

外部舆论与保密

作为备受关注的公司，OpenAI 经常在新闻发布前就被媒体披露内部信息。在公共讨论中，“OpenAI”这个名字已自带评价，许多用户早已形成观点。还有 Twitter 用户建立了自动化工具，监控是否即将推出新功能。

因此，公司非常重视保密。员工往往无法详细透露工作内容，Slack 工作区权限分级明显。营收与支出数据严格保密。

工作氛围比外界想象中更为严肃，原因之一是责任重大。一方面，公司致力于构建 AGI（通用人工智能），任务艰巨；另一方面，产品已被全球数亿用户用于医疗、心理咨询等敏感场景；此外，公司正身处全球科技竞争核心，Meta、Google、Anthropic 等对手紧密关注彼此动态，同时全球各国政府也密切注视 AI 发展。

虽然外界对 OpenAI 有诸多批评，但内部员工普遍秉持正念。作为一家面向消费者的大型实验室，曝光度高，导致争议也多。

应将 OpenAI 视为一个由多重目标和文化组成的复合体。最初，这家公司更像洛斯阿拉莫斯实验室：一群科学家和技术爱好者探索最前沿的技术，后来意外创造出全球最火的消费级应用（ChatGPT），随后转向政府和企业市场。不同团队、不同资历员工对公司目标的理解和认知各不相同。

普惠与安全

OpenAI 在 AI 惠及大众方面值得高度肯定。顶尖模型并未局限于企业用户，而是开放给全球公众使用。即便未登录账户，也可通过 ChatGPT 获取答案，API 同样迅速对接初创公司。相比可能出现的封闭运营模式，OpenAI 的开放策略仍被视为其核心价值。

关于安全问题，OpenAI 的重视程度高于一些批评声音的估计。公司内有专门团队应对仇恨言论、政治偏见、制造生化武器、自残等现实风险。虽然也有研究人员关注更长期的风险（如智能爆炸、权力倾向等），但整体关注重心在可见的实际威胁。由于大部分研究未公开发布，公司在这方面仍有提升空间。

技术栈与开发实践

公司采用巨型 monorepo，主要使用 Python（同时逐渐引入 Rust 与部分 Golang）。代码风格迥异，既有资深工程师构建的可扩展库，也有博士新手写的 Jupyter Notebook。API 通常基于 FastAPI，数据验证用 Pydantic，但缺乏统一风格指导。

OpenAI 基于 Azure 运行一切。主要依赖 Azure Kubernetes Service、CosmosDB 和 BlobStore。与 AWS 相比，Azure 缺乏类似 Dynamo、Spanner、BigQuery 等产品，因此许多基础设施倾向自建。

工程团队中有大量来自 Meta 的人才，OpenAI 在结构上颇似早期 Facebook：火爆的消费者产品、尚未成熟的基础架构、快速迭代的工作节奏。代码结构深受聊天逻辑影响，ChatGPT 的设计思维在整个系统中根深蒂固。

决策权集中于实际执行团队，强调“写代码即是投票”。缺乏中央架构委员会，常见代码重复现象。测试基础设施仍在完善，CI 效率较低，运行完整测试需时 30 分钟以上。

Codex 项目回顾

过去三个月，该工程师主导了 Codex 产品的发布，是其职业生涯的高光时刻。2025 年初，公司设定推出编程智能体的目标，到了 2 月，多个内部工具开始初现成效，促使团队加快发布进度。

尽管当时正值育儿假期，这位工程师仍选择提前返岗参与冲刺开发。团队在七周内完成产品从零到上线的全过程，包括容器运行环境、模型微调、Git 操作、网络访问支持等多个重大技术模块。

发布前夜，团队五人奋战至凌晨 4 点部署系统，第二天早上 8 点即上线。Codex 的使用量在 ChatGPT 左侧栏推出后迅速飙升。该产品采用异步模型，目标是让用户像与同事协作一样使用智能体，并最终形成 PR 反馈。

尽管模型尚未完美，但其在大型代码库中的表现远超其他工具，尤其擅长并行处理多个任务。公开数据显示，Codex 已生成超过 63 万个公共 PR，相当于每位工程师平均生成 7.8 万个。影响力非凡。

告别感悟

起初加入 OpenAI 时，作者曾对放弃自由、成为大型企业一员有所顾虑。但一年后回望，这一决定堪称生涯最值得的选择之一。他在此不仅深入理解了大模型的训练方式，也结识了出色的同事，并成功推出了一款有影响力的产品。

对于仍在挣扎中的创业者，这位工程师建议要么大胆试错、加大尝试频率，要么考虑加入 OpenAI、Anthropic 或 Google 等顶尖实验室。当前正是构建未来的最佳时机。

在他眼中，通用人工智能（AGI）之路如今已形成“三足鼎立”：OpenAI（侧重消费者）、Anthropic（专注安全）与 Google（技术基础扎实）。每家机构的路径不同，但都将提供宝贵的视角与经验。