OpenAI去职员工自曝：干了一年就润了！007压力逼到极限，AGI成宗教

新智元报道

编辑：英智

【新智元导读】OpenAI怎样以自下而上的文化和行动导向，推动大模子突破？从零到上线仅用7周，Calvin带你走进OpenAI编程智能体Codex的降生历程，体验高强度冲刺的魔力

。

外界关于OpenAI众说纷纭，很少有人从内部视角形貌它的真实文化

。

三周前，在推出Codex后，Calvin French-Owen脱离了OpenAI

。

在2024年5月，他加入了OpenAI，全程见证了OpenAI编程智能体Codex的降生

。

现在，Calvin French-Owen想一气呵成，效仿Nabeel Quereshi的《对Palantir的反思》，揭秘OpenAI的奇异之处

。

没有任何商业神秘，更多的是他对当下历史性时刻的思索——在目今阶段，关于这个史上最迷人组织之一所泛起的样貌

。

首先澄清：脱离OpenAI并非由于小我私家矛盾，现实上他对这个决议很是纠结

。

从创业公司首创人，转变为一家3000人规模企业的员工，这个角色转变并禁止易

。

现在，他盼愿一个全新的最先

。

但这份优质的事情完全有可能再次吸引他回来

。

构建AGI是无与伦比的使命，LLM无疑是这十年最主要的手艺突破

。

他很幸运能亲眼见证一些手艺希望，并加入了Codex的宣布

。

虽然，这些仅为小我私家看法，不代表公司态度

。OpenAI天南地北，这只是管中窥豹的一瞥

。

深度揭秘OpenAI文化

首先，要相识的是OpenAI的生长速率之快

。

2024年5月，他加入时，OpenAI约莫有1000多人

。

一年后，员工数暴增至3000多人，他的工龄竟然排在前30%

。

险些所有向导层现在认真的事情，都与他们两三年前的截然不同

。

云云快速的扩张导致许多机制泛起问题：内部相同、组织架构、产品宣布流程、职员治理和招聘系统等，都在一直调解

。

差别团队的文化差别显著：有的团队全力冲刺，有的认真大型盘算使命，有的则节奏更平稳

。

因此，OpenAI的体验因团队而异，研究、应用和市场团队的事情节奏完全差别

。

Slack驱动一切

OpenAI的奇异之处在于，所有事情——没错就是指所有事情——都依赖Slack运转

。

险些所有事情都在Slack上完成，没有电子邮件

。

若是不善于信息治理，这种模式会让你分神到瓦解；但若是全心妄想频道和通知设置，这套系统着实相当高效

。

OpenAI的文化很是「自下而上」，尤其是在研究领域

。

刚加入时询问下一季度的蹊径图，他获得的回覆是：「没有蹊径图」（现在有了）

。

好的想法可以来自任何地方，很难提前展望哪个想法会乐成

。

相比弘大的总体妄想，OpenAI的希望靠一直试错和研究突破推动

。

得益于这种文化，OpenAI也极为推许「实力至上」

。

公司向导者的提升主要基于他们提出好点子并付诸实践的能力

。

许多优异向导并不善于演讲或办公室政治，但在OpenAI，这不是重点

。

真正的好想法往往能脱颖而出

。

行动导向！

公司勉励直接行动

。差别团队常不约而同地探索类似想法

。

刚加入时，他加入了一个与ChatGPT Connectors类似的内部项目

。

Codex宣布前，内部有3-4个差别的原型项目，通常由几小我私家自觉启动，无需特殊审批

。

一旦展现出潜力，团队便会迅速围绕它们集结起来

。

Codex认真人Andrey曾说，研究员就像自力的小高管，自力探索项目

。

优异的研究司理和项目司理（PM）影响力重大，同时也极为稀缺

。

最顶尖的司理能将众多差别的研究项目串起来，推动更大规模的模子训练

。

他相助的ChatGPT工程司理很是沉稳，他们大多松手治理，但善于招聘优异人才，并起劲为他们创立乐成的条件

。

OpenAI能快速调解战略偏向，决议调解很是迅速

。

这是创业时就很看重的：凭证新信息做准确的事，远比恪守妄想主要

。

令人惊讶的是，OpenAI这样的至公司仍坚持这种无邪性，谷歌显然做不到

。

一旦决议某个偏向，公司会全力以赴

。

OpenAI备受外界关注

。内部尚未宣布的新闻常被媒体提前曝光

。甚至有X用户用剧本监控OpenAI的新功效宣布

。

因此，公司内部很是注重保密，无法详细透露事情内容

。

Slack事情空间有差别权限，收入和支出数据更是严酷保密

。

OpenAI也比你想象的要严肃，这里的危害和机缘都太大了

。

一方面，公司追求AGI，责任重大；另一方面，产品效劳数亿用户，涵盖医疗建议到心理咨询等场景

。

只管OpenAI常被媒体品评，他遇到的每个同事都在起劲做准确的事

。

作为最受关注的AI实验室，OpenAI容易招致品评

。

不应该将OpenAI视为简单的整体

。

它最初是一群科学家和手艺喜欢者，配合探索科学的前沿

。

这个整体无意间催生了历史上最具病毒撒播效应的消耗级应用

。随后，它又萌生了向政府和企业销售产品的雄心

。

因此，差别时期加入、身处差别部分的员工，其目的和视角也截然不同

。

待得越久，就越可能倾向于从「研究实验室」或「非营利组织」的视角看待公司

。

起劲分享效果

最浏览的一点是，公司在分享AI效果方面，是真正地说到做到

。

顶尖模子没有被限制在高价企业套餐中，任何人都能免费使用ChatGPT获取谜底

。

API向首创公司开放，最先进的模子通常很快接入API

。

这一点OpenAI值得高度赞扬，也是公司文化的焦点

。

OpenAI对清静的重视凌驾外界推测

。

许多人在开发清静系统，重点关注现实危害（如恼恨言论、滥用、政治私见、生物武器、自我危险、提醒注入等），而非理论危害（如智能爆炸）

。

清静方面的事情大多未果真，OpenAI应更起劲分享这方面效果

。

纪念品稀缺：不像其他公司放纵发放纪念品，OpenAI的纪念品限量分发

。第一次投放需求太大，Shopify市肆直接瓦解

。内部还撒播了怎样用JSON绕过限制的教程

。

GPU本钱惊人：相比GPU开支，其他本钱险些微缺乏道

。好比，Codex一个功效？榈腉PU本钱，就相当于我们整个Segment基础设施的开支

。

雄心壮志：OpenAI可能是最有野心的组织

。不但知足于顶级消耗级应用，还想在API、深度研究、硬件、代码署理、图像天生等多个领域竞争

。这里是实现想法的沃土

。

X驱动：公司很关注X

。病毒式撒播的OpenAI相关内容常被内部注重到

。朋侪开顽笑说：这家公司靠X气氛驱动

。

团队流动性：团队协作很是无邪

。Codex宣布时，需要ChatGPT工程师支持，第二天就来了两位能手加入，没有繁琐的审批流程

。

高管加入度高：向导层很是投入，gdb、sama、kw、mark、dane等人常在Slack上讲话，没有甩手掌柜式的向导

。

代码与手艺栈

OpenAI使用一个重大的简单代码库（monorepo），以Python为主，但也加入了Rust（用于部分效劳）和Golang（用于网络署理等）

。

由于Python的无邪性，代码气概差别很大：既有谷歌十年迈兵设计的可扩展库，也有刚结业的博士写的暂时Jupyter条记本

。

API开发主要依赖FastAPI，数据验证用Pydantic，但公司没有统一的代码气概规范

。

OpenAI的所有基础设施运行在Azure上，只有三项效劳被以为是可靠的：

AzureKubernetes Service：用于容器治理

。

CosmosDB：Azure的文档存储

。

BlobStore：用于工具存储

。

OpenAI较少依赖自动扩展单位，权限治理（IAM）功效也比AWS更受限

。公司倾向于「自研优先」

。

在工程团队中，有大宗从Meta（包括Instagram）跳槽到OpenAI的人才

。

OpenAI在许多方面类似早期Meta：拥有征象级消耗应用、基础设施尚在生长、追求快速行动

。

这些Meta配景的工程师为OpenAI带来了强盛的基础设施履历，也导致OpenAI的基础设施有些Meta的影子，好比：

自研了类似Meta TAO的系统（用于图数据库）

。

在网络边沿整合身份认证的实验

。

代码为王（Code wins）

OpenAI没有中央架构或妄想委员会，决议通常由执行事情的团队做出，这带来强烈的行动导向，但也导致代码库中保存大宗重复功效

。

例如，至少有六种行列治理和署理循环的库

。

值得赞美的是，内部团队正投入大宗精神来改善这一状态

。

消耗级品牌的运作

OpenAI以「专业订阅」（pro subs）为焦点权衡指标

。

纵然是Codex这样的产品，也主要思量小我私家用户而非团队使用

。这关于B2B/企业配景的人来说有点倾覆认知

。

产品上线第一天就能吸引大宗流量，令人震撼

。

大模子训练

训练历程介于「实验」和「工程」之间：

初期是小规模实验，调解焦点算法和数据组合，仔细剖析效果

。

若是实验效果有潜力，会被纳入更大规模的训练

。

大规模训练类似漫衍式系统工程，会遇到种种意外情形，需要一直调试

。

Codex宣布

已往三个月，他加入了Codex的宣布，这无疑是职业生涯的亮点之一

。

2024年11月，OpenAI定下2025年推出编程智能体的目的

。

到2025年2月，内部已有几个工具效果不错，市场对编程智能体的需求日益明确，模子在编程使命上已很是适用

。

他提前竣事陪产假，加入Codex宣布事情

。

回归一周后，两支团队合并，最先了猖獗冲刺

。

从第一行代码到产品上线，仅用了7周！

Codex的开发是近十年来最艰辛的事情

。

天天事情到深夜11点或破晓，早上5:30被新生儿吵醒，7点到办公室，周末也险些都在事情

。

整个团队全力以赴，每一周都至关主要，感受像回到了Y Combinator的创业节奏

。

这种速率令人叹为观止

。从未见过任何组织（无论大

。┠茉谠圃贫痰氖奔淠诖酉敕ǖ矫夥焉舷叩耐暾

。

Codex构建了容器运行时、优化了代码库下载、微调了代码编辑模子、支持了种种Git操作、引入了全新功效界面、启用了网络会见

。

最终打造了一款让用户用起来驾轻就熟、体验极佳的产品

。

OpenAI依然保有那种全力以赴、快速宣布产品的冲劲

。

对的人聚在一起，真的能创立事业

。

团队有8名资深工程师、4名研究员、2名设计师、2名市场职员和1名项目司理

。

若是有时机与Codex团队的成员共事，他们每一小我私家都很是精彩

。

宣布之夜

宣布前夜，五小我私家一直熬到破晓4点，安排重大的单体效劳（一个耗时数小时的流程）

。

早上8点，他们回到办公室举行宣布直播，翻开功效开关后，流量迅速涌入

。

他从未见过一个产品仅靠泛起在ChatGPT侧边栏就连忙获得云云大的流量——这就是ChatGPT的实力

。

Codex接纳完全异步的形式

。

与其时的Cursor或Claude Code差别，团队希望用户能像与同事相助一样使用编程智能体：发送使命，署理在自力情形中运行，完成后返回拉取请求（PR）

。

这是一个大胆的实验

。目今模子虽好，但还不敷完善，能运行几分钟但无法一连几小时

。

用户对模子能力的信任度千差万别，甚至不清晰模子的真正的上限在那里

。

Codex在处置惩罚大型代码库时体现优异，能很好地明确和导航代码结构

。

与其他工具相比，它最大的优势是能同时启动多个使命，并较量它们的输出效果

。

果真数据显示，Codex自宣布以来天生了63万个PR，平均每个工程师在53天内孝顺了约7.8万个果真PR（私有PR的数目可能更多）

。

这可能是他职业生涯中最具影响力的项目

。

坦率说，最初加入OpenAI时有些犹豫

。

放弃创业者的自由、接受治理、成为大机械中的小齿轮，他不确定能否顺应

。

若是创业者感应障碍不前，可以：

深入反思怎样能举行更多、更大胆的实验；

加入一家顶级的AI实验室

。现在是投身创立的绝佳时机，也是窥探未来的绝佳时机

。

现在，通向AGI的竞争三足鼎峙：OpenAI、Anthropic和Google

。

公司路径因其DNA差别（消耗级产品 vs. 企业级效劳 vs. 坚如磐石的基础设施+数据），在其中任何一家事情，都将是大开眼界的履历

。

参考资料：

https://calv.info/openai-reflections

https://techcrunch.com/2025/07/15/a-former-openai-engineer-describes-what-its-really-like-to-work-there/

相关推荐：被两个老头又曰又添 久久国产精品99久久久久久 美杜莎被到爽被爆视频