科技媒體TechCrunch近日?qǐng)?bào)道了一篇引人注目的博客文章，作者是三周前剛從OpenAI離職的工程師Calvin French-Owen。這位曾參與開(kāi)發(fā)OpenAI最具前景新產(chǎn)品之一的工程師，在公司工作一年后選擇離開(kāi)，并公開(kāi)分享了他在這家AI巨頭內(nèi)部的真實(shí)工作體驗(yàn)。
French-Owen曾是客戶(hù)數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司Segment的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司在2020年被Twilio以32億美元收購(gòu)。三周前，這位參與開(kāi)發(fā)OpenAI最具前景新產(chǎn)品之一的工程師選擇從公司離職，隨后在個(gè)人博客上分享了他在OpenAI工作一年的深度觀察。
他強(qiáng)調(diào)自己離開(kāi)OpenAI并非因?yàn)槿魏?戲劇性事件"，而是希望重新回到創(chuàng)業(yè)者的角色。他在博客中坦言，選擇離開(kāi)是為了追求自己的創(chuàng)業(yè)夢(mèng)想，而非對(duì)公司文化的不滿(mǎn)。
這篇博客文章揭露了許多OpenAI內(nèi)部運(yùn)作的細(xì)節(jié)，從瘋狂的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)節(jié)奏到公司文化的獨(dú)特之處。French-Owen特別詳細(xì)描述了團(tuán)隊(duì)如何在七周內(nèi)從零開(kāi)始構(gòu)建并發(fā)布代碼助手Codex的經(jīng)歷，這款產(chǎn)品直接與Cursor和Anthropic的Claude Code等工具競(jìng)爭(zhēng)
他的觀察既證實(shí)了外界對(duì)OpenAI的一些認(rèn)知，也糾正了不少誤解。從公司的快速擴(kuò)張到內(nèi)部管理挑戰(zhàn)，從產(chǎn)品發(fā)布的魔力時(shí)刻到外界監(jiān)督的壓力，F(xiàn)rench-Owen的分享為外界提供了難得的內(nèi)部視角。
瘋狂擴(kuò)張：從千人到三千人的蛻變
OpenAI的增長(zhǎng)速度可以用"瘋狂"來(lái)形容。French-Owen透露，在他工作的一年時(shí)間里，"OpenAI從1000人增長(zhǎng)到了3000人"。這樣的擴(kuò)張速度在科技行業(yè)也屬罕見(jiàn)。
這種快速擴(kuò)張并非沒(méi)有原因。ChatGPT被公認(rèn)為史上增長(zhǎng)最快的消費(fèi)產(chǎn)品，今年3月公司宣布其月活躍用戶(hù)已超過(guò)5億，并且還在快速攀升。面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，各大AI公司都在加速招聘優(yōu)秀人才，OpenAI自然不能落后。
然而，如此快速的人員增長(zhǎng)也帶來(lái)了顯而易見(jiàn)的挑戰(zhàn)。正如French-Owen所觀察到的，當(dāng)公司規(guī)模迅速擴(kuò)大時(shí)，原有的管理體系往往跟不上節(jié)奏，各種問(wèn)題開(kāi)始暴露出來(lái)。
成長(zhǎng)的煩惱：混亂中尋找秩序
快速擴(kuò)張的代價(jià)很快顯現(xiàn)出來(lái)。French-Owen直言不諱地指出：
"當(dāng)你擴(kuò)張得如此之快時(shí)，一切都會(huì)出問(wèn)題：公司內(nèi)部如何溝通、匯報(bào)結(jié)構(gòu)、如何發(fā)布產(chǎn)品、如何管理和組織人員、招聘流程等等。"
在這種環(huán)境下，OpenAI仍然保持著小型初創(chuàng)公司的文化特色——員工可以相對(duì)自由地實(shí)施自己的想法，幾乎沒(méi)有繁文縟節(jié)的束縛。但這種自由也帶來(lái)了負(fù)面效應(yīng)，多個(gè)團(tuán)隊(duì)經(jīng)常在做重復(fù)性工作。French-Owen舉例說(shuō)："我見(jiàn)過(guò)至少六個(gè)用于隊(duì)列管理或代理循環(huán)的代碼庫(kù)。"
技術(shù)層面的挑戰(zhàn)同樣明顯。公司內(nèi)部的編程水平參差不齊，既有來(lái)自谷歌的資深工程師，他們能編寫(xiě)支持十億用戶(hù)的代碼，也有剛畢業(yè)的博士生，缺乏實(shí)際編程經(jīng)驗(yàn)。再加上Python語(yǔ)言的靈活性，導(dǎo)致公司的核心代碼庫(kù)"有點(diǎn)像個(gè)垃圾場(chǎng)"。French-Owen坦承，系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)故障或運(yùn)行緩慢，不過(guò)高級(jí)工程管理層已經(jīng)意識(shí)到這些問(wèn)題，正在積極尋求改進(jìn)方案。
創(chuàng)業(yè)精神：七周打造Codex的奇跡
盡管面臨各種挑戰(zhàn)，OpenAI仍然保持著濃厚的創(chuàng)業(yè)氛圍。French-Owen觀察到，這家公司"似乎還沒(méi)有意識(shí)到自己已經(jīng)是一家巨型公司"，從完全依賴(lài)Slack進(jìn)行溝通就能看出這一點(diǎn)。他將公司的文化比作早期Facebook時(shí)代的Meta，充滿(mǎn)了"快速行動(dòng)，打破常規(guī)"的精神。
這種創(chuàng)業(yè)精神的最佳體現(xiàn)，就是Codex項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)過(guò)程。這款與Cursor和Anthropic's Claude Code競(jìng)爭(zhēng)的編碼工具，竟然只用了七周時(shí)間就從構(gòu)思走向發(fā)布。
French-Owen回憶說(shuō)，他的高級(jí)團(tuán)隊(duì)包括大約8名工程師、4名研究人員、2名設(shè)計(jì)師、2名市場(chǎng)推廣人員和1名產(chǎn)品經(jīng)理，整個(gè)團(tuán)隊(duì)幾乎沒(méi)怎么睡覺(jué)就完成了這個(gè)項(xiàng)目。
產(chǎn)品上線(xiàn)后的表現(xiàn)更是令人驚喜。French-Owen感慨道：
"我從未見(jiàn)過(guò)一個(gè)產(chǎn)品僅僅因?yàn)槌霈F(xiàn)在左側(cè)邊欄就能獲得如此多的用戶(hù)，但這就是ChatGPT的力量。"
這種即時(shí)的用戶(hù)增長(zhǎng)，讓團(tuán)隊(duì)的辛苦付出得到了最好的回報(bào)。
透明與保密的矛盾：在聚光燈下工作
作為全球最受關(guān)注的AI公司，OpenAI處在一個(gè)相當(dāng)特殊的位置。一方面，公司高度重視保密工作，試圖控制信息泄露；另一方面，外界對(duì)公司的一舉一動(dòng)都極為關(guān)注。
French-Owen描述了這種"玻璃屋"效應(yīng)："ChatGPT是一家備受審視的公司。這導(dǎo)致了一種保密文化，試圖控制向公眾的信息泄露。"
同時(shí)，公司也密切關(guān)注社交媒體上的動(dòng)態(tài)，特別是X平臺(tái)。如果某個(gè)帖子在那里走紅，OpenAI會(huì)看到并可能做出回應(yīng)。正如French-Owen引用朋友的話(huà)："這家公司靠Twitter情緒運(yùn)營(yíng)。"
這種對(duì)社交媒體動(dòng)態(tài)的高度關(guān)注，反映了公司對(duì)公眾輿論的重視程度。這種外界壓力不僅來(lái)自普通用戶(hù)和媒體，還包括政府和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的密切關(guān)注。
各國(guó)政府都在監(jiān)督OpenAI的發(fā)展，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也在密切觀察其動(dòng)向，而OpenAI同樣在觀察競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。French-Owen總結(jié)道："感覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)真的很高。"
這種矛盾的狀態(tài)反映了OpenAI面臨的獨(dú)特挑戰(zhàn)——既要保持技術(shù)領(lǐng)先地位，又要應(yīng)對(duì)公眾監(jiān)督；既要快速創(chuàng)新，又要承擔(dān)相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任。
在這樣的環(huán)境下工作，員工們不僅要面對(duì)技術(shù)挑戰(zhàn)，還要適應(yīng)高度透明的工作環(huán)境。
安全爭(zhēng)議：理論與實(shí)踐的平衡
外界對(duì)OpenAI最大的爭(zhēng)議之一就是其在AI安全方面的態(tài)度。許多AI安全專(zhuān)家，包括一些前OpenAI員工，都批評(píng)過(guò)公司的安全流程。對(duì)此，F(xiàn)rench-Owen提供了內(nèi)部視角的澄清。
他指出，外界對(duì)OpenAI"不夠重視安全"的看法是最大的誤解。雖然確實(shí)有"末日論者"在擔(dān)心理論上的人類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)，但公司內(nèi)部更多關(guān)注的是實(shí)際安全問(wèn)題，"比如仇恨言論、濫用、操縱政治偏見(jiàn)、制造生物武器、自我傷害、提示注入"等具體威脅。
French-Owen強(qiáng)調(diào)，OpenAI并沒(méi)有忽視長(zhǎng)期潛在影響。公司有研究人員專(zhuān)門(mén)研究這些問(wèn)題，并且清楚地意識(shí)到數(shù)億人正在使用其大語(yǔ)言模型尋求從醫(yī)療建議到心理治療的各種幫助。
未來(lái)展望：在變革中尋找方向
從French-Owen的描述來(lái)看，OpenAI正處在一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。公司需要在保持創(chuàng)新速度和初創(chuàng)精神的同時(shí)，解決快速擴(kuò)張帶來(lái)的管理和技術(shù)債務(wù)問(wèn)題。如何在數(shù)千名員工的規(guī)模下仍能保持高效決策和產(chǎn)品迭代，將是公司面臨的核心挑戰(zhàn)。
技術(shù)層面的改進(jìn)已經(jīng)在進(jìn)行中。French-Owen提到，頂級(jí)工程管理層已經(jīng)意識(shí)到代碼質(zhì)量和系統(tǒng)穩(wěn)定性問(wèn)題，正在著手改善。但這種改進(jìn)需要時(shí)間，也需要在不影響創(chuàng)新速度的前提下進(jìn)行。
以下為AI翻譯的前OpenAI工程師Calvin French-Owen博客全文：
關(guān)于在OpenAI工作的思考
我在三周前離開(kāi)了OpenAI。我是在2024年5月加入這家公司的。
我想分享我的思考，因?yàn)榇蠹覍?duì)OpenAI做了很多猜測(cè)，但很少有人有在那里的第一手文化體驗(yàn)。
Nabeel Quereshi有一篇很棒的文章，叫《對(duì)Palantir的反思》，他回顧了是什么讓Palantir如此特別。我也想做同樣的事，趁記憶還新，為OpenAI留個(gè)注記。這里沒(méi)有任何商業(yè)機(jī)密，只是對(duì)當(dāng)下這家最具吸引力的組織之一，在極具意義時(shí)刻，工作體驗(yàn)的個(gè)人觀察。
首先要說(shuō)的是：我離職并非因任何人事糾紛，恰好我對(duì)離開(kāi)感到深深矛盾。從創(chuàng)立自己的組織，變成一家有三千名員工公司的職員，這種身份的轉(zhuǎn)換很難�，F(xiàn)在我渴望一次全新的開(kāi)始。
我也許會(huì)被那里的工作所吸引，回去也說(shuō)不定。畢竟想象一下有機(jī)會(huì)參與AGI的建設(shè)是不現(xiàn)實(shí)的，而大語(yǔ)言模型無(wú)疑是近十年以來(lái)的技術(shù)創(chuàng)新。我很慶幸能親眼見(jiàn)證一些發(fā)展，同時(shí)也參與了Codex的發(fā)布。
顯然，這些并非公司的官方立場(chǎng)——只是我個(gè)人的觀察。OpenAI是一個(gè)大機(jī)構(gòu)，我只能從我的“小窗口”提供這些見(jiàn)聞。
首先要知道的是，OpenAI擴(kuò)展得極快。我加入時(shí)，公司剛剛超過(guò)1000人。但一年后已經(jīng)超過(guò)3000人，而我在員工任職時(shí)間排名位列前30%。幾乎所有領(lǐng)導(dǎo)層在2–3年前都還不是在做現(xiàn)在這份工作。
顯然，快速擴(kuò)張會(huì)帶來(lái)問(wèn)題：如何在公司層面溝通，組織架構(gòu)如何設(shè)定，如何推進(jìn)產(chǎn)品發(fā)布，如何管理和組織人力，以及如何招聘等。不同團(tuán)隊(duì)的文化情況也差別巨大：有些團(tuán)隊(duì)持續(xù)高壓快跑，有些在監(jiān)控已有項(xiàng)目，有些保持更穩(wěn)定的節(jié)奏。沒(méi)有所謂的“OpenAI體驗(yàn)”，研究團(tuán)隊(duì)、應(yīng)用團(tuán)隊(duì)、GTM（市場(chǎng)/銷(xiāo)售）節(jié)奏都完全不同。
OpenAI有個(gè)特殊之處——一切都通過(guò) Slack（一個(gè)用于工作溝通交流的平臺(tái)） 運(yùn)行，沒(méi)有電子郵件。我整個(gè)任期或許只收到過(guò)10封郵件左右。如果你不善于整理，很容易被這些渠道淹沒(méi)，但如果你管理好渠道和通知，也能做得井然有序。
OpenAI鼓勵(lì)“自下而上”，尤其在研究領(lǐng)域尤為明顯。我剛加入時(shí)，問(wèn)第一季度的路線(xiàn)圖在哪，得到的回答是：“不存在�！保ú贿^(guò)現(xiàn)在已經(jīng)有了。）好主意可能來(lái)源任何人，通常我們并不清楚哪些想法會(huì)提前證明是最有成效的；公司不靠宏大的“總體計(jì)劃”，進(jìn)展往往迭代并在新的研究結(jié)果基礎(chǔ)上逐步展開(kāi)。
這種自下而上的文化也讓OpenAI極具“重績(jī)效主義（meritocratic）”性質(zhì)。歷史上，公司里的領(lǐng)導(dǎo)者大多是因擁有好點(diǎn)子并能執(zhí)行而晉升。許多非常優(yōu)秀的人，不擅長(zhǎng)全體大會(huì)發(fā)言或政治運(yùn)作，但在OpenAI他們一樣能脫穎而出。好點(diǎn)子通�？梢詣俪觥�
OpenAI的文化喜歡快速行動(dòng)（bias to action）。在類(lèi)似方向有多個(gè)團(tuán)隊(duì)同時(shí)試點(diǎn)并不少見(jiàn)。我剛加入時(shí)曾同時(shí)見(jiàn)到大概3–4種Codex相關(guān)原型，最后才決定上線(xiàn)。它們通常由少數(shù)人自發(fā)發(fā)起，不需要特別審批；當(dāng)看到希望時(shí)，團(tuán)隊(duì)就自發(fā)聚攏。
Codex 負(fù)責(zé)人Andrey曾說(shuō)，你應(yīng)該將研究員視為“迷你董事會(huì)”。在那里，你可以全盤(pán)推進(jìn)自己的方向，看它能走多遠(yuǎn)。相應(yīng)地，如果某個(gè)問(wèn)題被認(rèn)為“無(wú)意思”或者“已解決”，它可能根本不會(huì)有人去關(guān)注。
優(yōu)秀的研究經(jīng)理作用極大，但也都有限。他們擅長(zhǎng)將不同方向的研究串聯(lián)起來(lái)，將其匯聚到大規(guī)模模型訓(xùn)練里。同樣，出色的產(chǎn)品經(jīng)理也能串起價(jià)值點(diǎn)，將力量聚合。
我合作過(guò)的ChatGPT的工程經(jīng)理（EM）Akshay、Rizzo、Sulman，是我見(jiàn)過(guò)最Cool的“客戶(hù)”。他們經(jīng)驗(yàn)非常豐富。他們多為管理型角色，主要職責(zé)是招聘優(yōu)秀人才并為他們提供成功支持。
OpenAI會(huì)瞬間調(diào)整方向。這點(diǎn)我們?cè)赟egment（原公司）也很喜歡——有新情況就改變方向，比為了“計(jì)劃”一直推進(jìn)要好得多。令人驚奇的是，OpenAI這么大的公司還保留著這種思維方式——Google顯然不是這樣。公司決策快速，一旦決定了努力的方向，就全力奔跑。
媒體上對(duì)OpenAI有很多抨擊。我來(lái)自B2B企業(yè)背景，對(duì)此很震驚：內(nèi)部還未宣布的功能，新聞稿已經(jīng)播出；我告訴別人我在OpenAI工作，往往就聽(tīng)到對(duì)它的既有偏見(jiàn)。有一些 Twitter 賬號(hào)用自動(dòng)化機(jī)器人監(jiān)測(cè)功能上線(xiàn)情況。
因此，OpenAI非常保密。我無(wú)法詳細(xì)告訴任何人我在做什么。公司內(nèi)部有不同的工作空間和不同權(quán)限。營(yíng)收、燒錢(qián)數(shù)據(jù)都高度保密。
OpenAI也比你想象中更“嚴(yán)肅”，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)非常高。一方面要構(gòu)建 AGI，需要把一切都做對(duì)；另一方面產(chǎn)品已有數(shù)以?xún)|計(jì)用戶(hù)在用于醫(yī)療建議、心理療愈等敏感場(chǎng)景；再者，OpenAI處在與 Meta、Google、Anthropic 的激烈競(jìng)爭(zhēng)中，甚至全球政府都密切關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。
盡管媒體有抨擊，但我見(jiàn)的每個(gè)人都是真心“想把事情做好”。作為一家消費(fèi)者導(dǎo)向的公司，曝光最大，也最易成為輿論焦點(diǎn)。
當(dāng)然，不應(yīng)把 OpenAI 視作一個(gè)整體統(tǒng)一的“單一實(shí)體”。我更像把它當(dāng)成“洛斯阿拉莫斯”式的組織——一群科學(xué)家在探索最前沿。巧合的是，他們也造出了歷史上最火爆的消費(fèi)者 App。之后開(kāi)始擴(kuò)展到政府和 企業(yè)服務(wù)。公司里人來(lái)的時(shí)間不同、所處團(tuán)隊(duì)不同，目標(biāo)也不同——想法迥異。時(shí)間越久的人，越會(huì)帶著“研究實(shí)驗(yàn)室”或“公益非營(yíng)利”視角去看。
我最欣賞的一點(diǎn)是公司“說(shuō)到做到”地讓 AI 利益大眾化。最先進(jìn)的模型沒(méi)有鎖定在某個(gè)企業(yè)合同中。世界上任何人都可以訪問(wèn) ChatGPT，哪怕未登錄。可以注冊(cè) API 使用 —— 大多數(shù)模型（即使是 SOTA 或?qū)Ｓ心Ｐ停⿻?huì)迅速加入 API 服務(wù)，讓創(chuàng)業(yè)公司、開(kāi)發(fā)者都用得上。你可以猜測(cè)會(huì)有截然不同的企業(yè)版本策略，但 OpenAI 并沒(méi)有走那條路，值得贊賞，這一點(diǎn)仍是公司文化核心。
安全問(wèn)題的關(guān)注比你在 Zvi 或 LessWrong （社區(qū)論壇，專(zhuān)注于討論認(rèn)知偏見(jiàn)等）里看到的還要多。公司有大量人手致力開(kāi)發(fā)安全系統(tǒng)。但現(xiàn)實(shí)中更關(guān)注的是實(shí)用風(fēng)險(xiǎn)——仇恨言論濫用、政治操縱、研發(fā)生物武器、自我傷害誘導(dǎo)、及時(shí)藥物注入等——遠(yuǎn)比理論上爆炸性風(fēng)險(xiǎn)更受關(guān)注。當(dāng)然仍有人研究理論風(fēng)險(xiǎn)，那也是存在的。但在我看來(lái)，實(shí)用安全才是主流，很多安全內(nèi)容不公開(kāi)發(fā)表，OpenAI 其實(shí)還應(yīng)該更多公開(kāi)這一部分成果。
與很多公司在招聘會(huì)發(fā)大量 周邊不同，OpenAI 不大送周邊（新員工也基本沒(méi)桌牌之類(lèi)）。取而代之的是會(huì)不定期發(fā)“drops”，員工可以訂購(gòu)庫(kù)存。第一次 drop 店鋪就被刷爆了，連 Shopify 都掛了。有一個(gè)內(nèi)部的帖子流傳如何POST正確的json（基于JavaScript語(yǔ)言的輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，即JavaScript Object Notation）有效負(fù)載和規(guī)避這一點(diǎn)。
所有事情與 GPU 成本相比都太小。舉例：Codex 中一個(gè)細(xì)小功能的 GPU 資源消耗，就相當(dāng)于我們整個(gè) Segment 基礎(chǔ)設(shè)施的費(fèi)用（雖然 ChatGPT 規(guī)模更大，但平臺(tái)體量也大）。
OpenAI 是我見(jiàn)過(guò)的最雄心勃勃的組織。你大概會(huì)以為擁有一個(gè)全球頭部 App 就夠了，但他們志在多場(chǎng)戰(zhàn)役：API 產(chǎn)品、深度研究、硬件、編程代理、圖像生成等等（還有很多未公開(kāi)項(xiàng)目）。這里是個(gè)讓點(diǎn)子落地彈射的平臺(tái)。
公司非常關(guān)注 Twitter上的氛圍。如果你發(fā)的一條與 OpenAI 相關(guān)的 tweet 爆火，很可能有人會(huì)看到并重視。一位朋友曾說(shuō)：“這家公司靠 Twitter情緒運(yùn)行。”對(duì)于一個(gè)消費(fèi)級(jí)公司來(lái)說(shuō)，這點(diǎn)也沒(méi)毛病。當(dāng)然他們也有用戶(hù)增長(zhǎng)、留存等分析，但情緒倒也很重要。
OpenAI 里的團(tuán)隊(duì)比很多地方更 fluid、更靈活。在 Codex 發(fā)布時(shí)，我們需要幾個(gè) ChatGPT 的工程師來(lái)趕進(jìn)度。于是我們找 ChatGPT 的 產(chǎn)品經(jīng)理提需求，第二天就來(lái)了兩位牛人，不需要等季度計(jì)劃或重新分配資源。動(dòng)作快得驚人。
高層領(lǐng)導(dǎo)很活躍，好像沒(méi)一位是“掛名”——gdb（Greg Brockman）、sama（Sam Altman）、kw（Wojciech Zaremba）、Mark、Dane 等經(jīng)常在 Slack 上互動(dòng)。
代碼與基礎(chǔ)設(shè)施
OpenAI 使用巨大的 monorepo（單一代碼倉(cāng)庫(kù)：一種將多個(gè)項(xiàng)目或代碼庫(kù)存儲(chǔ)在同一個(gè)版本控制系統(tǒng)中的策略，以便于跨項(xiàng)目協(xié)作和代碼共享），以 Python 為主（但也有 Rust 服務(wù)，和少量 Golang 用于網(wǎng)絡(luò)代理等）。這導(dǎo)致代碼風(fēng)格多樣：既有來(lái)自 Google 資深工程師設(shè)計(jì)的大型庫(kù)，也有博士剛畢業(yè)寫(xiě)的 Jupyter notebook。所有后端基本都是 FastAPI + Pydantic 構(gòu)建 API，而且沒(méi)有統(tǒng)一強(qiáng)制的風(fēng)格指南。
OpenAI 完全在 Azure 上運(yùn)行。好玩的是，能真正信任的只有三項(xiàng)服務(wù)：Azure Kubernetes Service、CosmosDB、BlobStore。沒(méi)有 Dynamo、Spanner、BigQuery、Kinesis 等 AWS 工具，也少有自動(dòng)擴(kuò)展設(shè)計(jì)。IAM 機(jī)制也較弱，于是很多機(jī)制選擇自研。
從工程人才看，有大量來(lái)自 Meta → OpenAI 的背景。在很多方面，OpenAI 早期就像 Meta：一款轟動(dòng)一時(shí)的消費(fèi)者應(yīng)用軟件、新興的基礎(chǔ)設(shè)施、行動(dòng)快。大多基礎(chǔ)設(shè)施人才來(lái)自 Meta+Instagram，水準(zhǔn)很強(qiáng)。
把這些東西放在一起，你會(huì)看到很多基礎(chǔ)設(shè)施的核心部分讓人想起Meta，你會(huì)看到很多 Meta 風(fēng)格的設(shè)計(jì)：內(nèi)部重寫(xiě)的 TAO、邊緣統(tǒng)一身份認(rèn)證等等。我相信還有很多我不知道的。
聊天功能深入系統(tǒng)。從 ChatGPT 起，許多代碼庫(kù)都是圍繞聊天消息和對(duì)話(huà)的思想構(gòu)建的。這些源語(yǔ)內(nèi)嵌得很深，不注意就會(huì)踩坑。Codex 雖有些變體（基于響應(yīng)式 API），但仍復(fù)用很多原先框架。
OpenAI 強(qiáng)調(diào)實(shí)干：沒(méi)有架構(gòu)委員會(huì)決策，通常誰(shuí)做誰(shuí)決定。這帶來(lái)行動(dòng)快的優(yōu)勢(shì)，但也常導(dǎo)致代碼庫(kù)里存在多個(gè)類(lèi)似功能庫(kù)。我見(jiàn)過(guò)很多庫(kù)，比如隊(duì)列管理或代理循環(huán)。
在缺乏工具支持的快速擴(kuò)張團(tuán)隊(duì)里，問(wèn)題也會(huì)產(chǎn)生：比如Sa-server（后端整體）有點(diǎn)像垃圾場(chǎng)。在master上，CI崩潰的頻率比您想象的要高得多。即使是并行運(yùn)行的測(cè)試用例，考慮依賴(lài)關(guān)系的子集，在gpu上運(yùn)行也需要大約30分鐘的時(shí)間。這些并不是無(wú)法解決的問(wèn)題，但它提醒我們，這類(lèi)問(wèn)題無(wú)處不在，而且當(dāng)你快速擴(kuò)展時(shí)，它們可能會(huì)變得更糟。好在內(nèi)部已有大量精力投入改進(jìn)。
其他經(jīng)驗(yàn)
了解什么叫“大消費(fèi)者品牌”。Codex 推出時(shí)我才意識(shí)到這一點(diǎn)。這里的 KPI 是“專(zhuān)業(yè)用戶(hù)”；即便是 Codex，會(huì)側(cè)重用戶(hù)個(gè)人使用情況上指標(biāo)，而非團(tuán)隊(duì)協(xié)作。對(duì)于我這種 B2B 背景的人來(lái)說(shuō)，這種風(fēng)格很不一樣：你轉(zhuǎn)動(dòng)個(gè)開(kāi)關(guān)，流量就來(lái)了。
大型模型訓(xùn)練機(jī)制（高層次）。這種流程從“實(shí)驗(yàn)小型原型”到“擴(kuò)容實(shí)跑”再到“疑難調(diào)試”一直延續(xù)。實(shí)驗(yàn)時(shí)不僅調(diào)模型結(jié)構(gòu)，也會(huì)調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)混合；訓(xùn)練變大后更像分布式系統(tǒng)工程，需要調(diào)邊緣案例（僅在極端（最大或最小）操作參數(shù)或其他異常操作條件下發(fā)生的問(wèn)題或情況）。
GPU 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。作為Codex發(fā)布的一部分，我們必須預(yù)測(cè)負(fù)載能力需求，這是我第一次真正對(duì)gpu進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。要從延遲、token 數(shù)、time-to-first-token著手往下推硬件能力，而不是簡(jiǎn)單問(wèn) GPU能跑多少 FLOPS 。每個(gè)模型版本的性能負(fù)載差異很大，需要重測(cè)。
在大型 Python 代碼庫(kù)中協(xié)作。Segment是兩個(gè)微服務(wù)的組合，主要是Golang和Typescript，我們沒(méi)有OpenAI那樣的代碼廣度。而在 OpenAI，我學(xué)到了很多關(guān)于如何根據(jù)貢獻(xiàn)代碼的開(kāi)發(fā)人員的數(shù)量來(lái)擴(kuò)展代碼庫(kù)的知識(shí)。你必須設(shè)置更多的護(hù)欄，比如“默認(rèn)工作”、“保持主界面清潔”和“難以誤用”。
發(fā)布 Codex
過(guò)去三個(gè)月里，我參與的最大項(xiàng)目是 Codex 的發(fā)布。毫無(wú)疑問(wèn)是我職業(yè)生涯中的亮點(diǎn)。
說(shuō)下背景：在2024年11月，公司設(shè)下目標(biāo)——2025年推出編程助手。到2025年2月，我們已有數(shù)個(gè)內(nèi)部工具使用模型效果不錯(cuò)。壓力來(lái)了——確實(shí)模型對(duì)編碼已具生產(chǎn)力（你看到市場(chǎng)上大量生成 vibe-code 工具）。
我提前休完陪產(chǎn)假回來(lái)，幫助這次發(fā)布。一周后，我們混并了兩個(gè)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)啟加速?zèng)_刺。從寫(xiě)第一行代碼到上線(xiàn)，僅用了7周。
Codex 沖刺是我十年職業(yè)生涯中最拼的一次。幾乎每晚工作到11點(diǎn)或更晚。早上5:30被新生兒叫醒，7點(diǎn)去辦公室，幾個(gè)周末也在辦公室。大家周周爭(zhēng)分奪秒，很像當(dāng)年YC創(chuàng)業(yè)節(jié)奏。
這種節(jié)奏真難形容。我從沒(méi)見(jiàn)過(guò)哪家只花7周就從想法到完全發(fā)布并開(kāi)放給所有人的產(chǎn)品。我們構(gòu)建了一個(gè)容器運(yùn)行時(shí)，對(duì)repo下載進(jìn)行了優(yōu)化，對(duì)自定義模型進(jìn)行了微調(diào)以處理代碼編輯，處理了各種git操作，引入了一個(gè)全新的界面，啟用了Internet訪問(wèn)，最終得到了一個(gè)使用起來(lái)令人愉悅的產(chǎn)品。那感覺(jué)，真心太爽了。
無(wú)論別人怎么說(shuō)，OpenAI 依然保有那種創(chuàng)業(yè)精神（launch spirit）。
幸運(yùn)的是，只要給對(duì)的人，就能創(chuàng)造奇跡。我們是一個(gè)由8名工程師，4名研究人員，2名設(shè)計(jì)師，2名市場(chǎng)推廣和1名產(chǎn)品經(jīng)理組成的高級(jí)團(tuán)隊(duì)。如果我們沒(méi)有這個(gè)團(tuán)隊(duì)，我想我們會(huì)失敗的。沒(méi)有人需要太多的指導(dǎo)，但我們確實(shí)需要相當(dāng)數(shù)量的協(xié)調(diào)。如果有機(jī)會(huì)和Codex團(tuán)隊(duì)合作，你就知道他們有多強(qiáng)。
發(fā)布前夜，五個(gè)人熬夜到凌晨4點(diǎn)布署主單體（部署耗時(shí)數(shù)小時(shí)）；然后回到辦公室，參加8點(diǎn)的發(fā)布會(huì)和直播。打開(kāi)功能開(kāi)關(guān)，瞬間流量來(lái)了。我從沒(méi)見(jiàn)過(guò)哪個(gè)產(chǎn)品上線(xiàn)后憑借側(cè)邊欄（Sidebar）就有這么爆發(fā)式流量——ChatGPT的力量非常顯著。
在產(chǎn)品形態(tài)上，我們選擇了全異步形式。與當(dāng)時(shí)的 Cursor（現(xiàn)在也支持后端異步模式）或 Claude Code 不同，我們希望用戶(hù)把任務(wù)發(fā)給代理，就像給同事發(fā)PR（拉取請(qǐng)求）；它會(huì)自動(dòng)執(zhí)行，完成后返回PR。
這是個(gè)賭注：當(dāng)時(shí)模型仍“好但不完美”。它能工作幾分鐘，但還做不了幾個(gè)小時(shí)。用戶(hù)對(duì)模型能力信任度參差不齊。而且到底模型真正能力在哪也還不很明朗。
我相信從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，大多數(shù)編程會(huì)更像 Codex 這種形式。但與此同時(shí)，等著看各種產(chǎn)品如何演化會(huì)很有趣。
Codex 在大型代碼庫(kù)中導(dǎo)航、任務(wù)管理能力特別突出。相比其它工具，我見(jiàn)過(guò)最大區(qū)別是它能并行觸發(fā)多個(gè) task，然后比對(duì)他們輸出。
我最近看到公共數(shù)據(jù)顯示不同大模型代理制作 PR 的數(shù)據(jù)量。Codex 已生成 63 萬(wàn)個(gè) PR。53 天內(nèi)，對(duì)外公開(kāi)的 PR 達(dá) 7.8 萬(wàn)個(gè)/工程師；私有 PR 多則更多。我人生都沒(méi)做過(guò)這么有影響力的事情。
告別感言
坦白說(shuō)，我最初對(duì)加入OpenAI很擔(dān)憂(yōu)。不確定放棄自由、擁有老板、融入大廠是否合適。我低調(diào)告訴朋友我加入了OpenAI，生怕不適合就尷尬了。
我希望這次經(jīng)歷能讓我：
構(gòu)建對(duì)模型訓(xùn)練機(jī)制及未來(lái)能力變化的直覺(jué)
與優(yōu)秀的同事一起工作并學(xué)習(xí)
推出一個(gè)偉大的產(chǎn)品
回顧這一年，我覺(jué)得這可能是我做過(guò)的最正確的選擇。難以想象哪能比這里學(xué)得更多。
如果你是創(chuàng)始人，覺(jué)得自己創(chuàng)業(yè)沒(méi)前景了，該深度評(píng)估是不是放棄機(jī)會(huì)打多幾次仗，要么去加入大實(shí)驗(yàn)室�，F(xiàn)在是創(chuàng)造的黃金時(shí)刻，也是窺見(jiàn)未來(lái)方向的絕佳窗口。
我認(rèn)為 AGI 的競(jìng)爭(zhēng)有三匹馬：OpenAI、Anthropic 和 Google。他們會(huì)根據(jù)各自 DNA（消費(fèi)導(dǎo)向 vs 商業(yè)優(yōu)先 vs 基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)）走出不同路徑。在其中工作將是開(kāi)眼界。
感謝 Leah 在深夜支持我，承擔(dān)大部分育兒任務(wù)。感謝 PW、GDB、Rizzo 給我機(jī)會(huì)。感謝 SA teammates 教會(huì)我很多：Andrew, Anup, Bill, Kwaz, Ming, Simon, Tony, Val。感謝 Codex 核心團(tuán)隊(duì)：Albin, AE, Andrey, Bryan, Channing, DavidK, Gabe, Gladstone, Hanson, Joey, Josh, Katy, KevinT, Max, Sabrina, SQ, Tibo, TZ, Will。這趟旅程我永生難忘。
