OpenAI的组织运作模式探秘：文化、技术与创新
OpenAI，作为当前人工智能浪潮中最引人瞩目的创新企业之一，一直以来都备受关注。其所推出的ChatGPT等产品，已在全球范围内拥有数亿用户。然而，这家公司的内部运作机制却始终笼罩着一层神秘的面纱。本文将深入剖析OpenAI的组织文化、技术架构以及创新实践，力求揭示其成功的内在逻辑。
OpenAI的文化：混乱中的高效，集中下的分散
OpenAI的文化独具特色，既有混乱的一面，又展现出极高的效率；既强调集中管理，又鼓励分散创新。一位曾在OpenAI工作过的工程师Calvin，分享了他过去一年在这家公司的所见所感。他于2024年5月加入OpenAI，于今年6月底离职。Calvin的离职并非源于任何冲突或理念不合，而是因为他认为自己更适合从零开始构建系统，而非在大公司中做一个螺丝钉。
在Calvin看来，OpenAI的极速扩张也带来了一系列典型的大公司问题：组织结构频繁变动、沟通成本显著上升、团队间的协作方式呈现多样化。他观察到，不同的团队文化之间存在巨大差异，有的团队像创业公司一样充满活力，日夜冲刺；而有的团队则更像传统企业，遵循既定的流程稳步推进。Calvin所在的Codex团队更倾向于前者，节奏极快，方向灵活，强调“先做再说”。
更令人意想不到的是，OpenAI几乎所有的事项都通过Slack进行沟通，包括内部交流、项目协调、技术问题讨论以及领导层的实时对话。Calvin入职一年多，收到的工作邮件不超过10封。这种高度依赖协作软件的沟通方式，极大地提高了信息传递的效率。
OpenAI非常依赖工程师和研究者“从下到上”推动项目。Calvin指出，“好主意可以来自任何地方，进展不是规划的，而是迭代的。”得益于这种自下而上的文化，OpenAI非常任人唯贤。从公司发展历程来看，OpenAI领导班子的晋升主要基于谁有能力提出好主意，并且能够将想法落地。“最好的想法在OpenAI确实会获胜。”
OpenAI的公司文化还鲜明地偏爱行动（action-bias）：员工可以直接行动让想法落地，不必等待上级批准。Codex负责人Andrey曾告诉Calvin，OpenAI的研究员应该被视为“自己的小执行官（mini-executive）”，大家各自探索不同的方向，最终看能产生什么样的成果。
另一个显著特征是OpenAI能够根据新信息及时调整策略。Calvin指出，即使公司规模已经非常庞大，OpenAI依然保留了快速转向的能力。一旦OpenAI决定要推进某个方向，通常会全力投入、毫不含糊。他还对比了Google，认为相比之下，Google显得迟缓许多。
Calvin评价OpenAI是他见过的最具雄心壮志的公司之一。即使已经拥有全球最成功的消费级AI应用，OpenAI依然在同时推进十几个方向：API、基础研究、硬件、代码智能体、图像生成，以及一些尚未公开的项目。不同团队之间的协作也非常灵活。Codex在推出前，急需几位经验丰富的ChatGPT工程师支援，与对方团队沟通后，第二天就有两位高手直接加入，没有层层审批，也不等季度规划，人才来了“即插即用”。
OpenAI的领导层也非常活跃，高层几乎每天都在Slack上露面，直接参与群聊讨论，而不是那种“遥不可及”的管理者。这种内部开放的氛围，促进了信息的自由流动和观点的碰撞。
与内部开放形成对比的是，OpenAI对外则显得非常保守。刚入职时，最让Calvin震惊的是OpenAI所处的“聚光灯中心”。当时的OpenAI是媒体报道、政策讨论、公众争议的焦点。很多新闻在公司内部还没听说，就已经被媒体抢先报道。因此，为了避免信息外泄，公司内部的保密机制异常严格。Calvin在任职期间，几乎无法与外人谈论自己具体在做什么。公司的Slack上有多个权限分级的分组，不同级别的员工能看到的信息差别很大。公司的财务数据、收入、GPU成本等核心数字都受到严密保护。
尽管外界经常用“神秘”、“封闭”来形容OpenAI，但Calvin更愿意将这种状态理解为一种对责任的回应。这种回应塑造了OpenAI内部严肃和紧绷的气息：一方面，团队在追求AGI，最终目标可能会影响全人类；另一方面，产品已经被数亿用户用来获取医学建议、心理支持，甚至学习和工作协助。与此同时，OpenAI还在当下最火热的行业里，与Google、Meta、Anthropic等大公司竞争。作为行业领头羊，OpenAI还要面对媒体的审视，还要小心翼翼地把握人类对AI开发和掌握的边界。
对于这种压力，Calvin表示，他在公司内部遇到的每一个人都在尽力做“对的事情”。但他同时强调，大众不应将OpenAI想象成一个统一的意志体。他认为OpenAI更像是“洛斯阿拉莫斯实验室”（Los Alamos，美国研究出原子弹的实验室）的现代版本：最初，一群科学家和工程师在边缘地带探索前沿技术，结果一不小心孵化出了史上最火的消费级应用ChatGPT。此后，公司又逐渐拓展为一个同时面向政府、企业和消费者的庞然大物，并且大众尚不可知研究成果是好是坏。
在AI安全问题上，Calvin的观察是：OpenAI比许多人想象中更认真。他看到有不少团队专门负责构建安全系统，聚焦的也多是现实风险，例如仇恨言论、滥用内容、政治操控、生物武器设计等等。遗憾的是，多数成果未对外发表，Calvin觉得OpenAI在这方面可以更透明一些。“不统一的意志体”还体现在不同部门和员工对OpenAI的理解完全不同。有些人仍然将其视为一个“为公益而设立的研究实验室”，而另一些人则更多地从商业、产品或政策角度出发。
无论如何，Calvin最欣赏的一点是公司在“AI红利的分配”上说到做到。最先进的模型从不会只留给企业级大客户，任何普通用户都能免费使用ChatGPT。大多数模型的API也对开发者开放。在Calvin看来，OpenAI的文化是一种奇特的混合体：既高度去中心化、强调个人驱动，又在某些关键问题上异常克制和谨慎；既像一家科研机构，鼓励想法和理论思考，又像创业公司，保持着惊人的速度和执行力。这种文化，塑造了OpenAI的产品形态，也决定了它的代码风格。
技术细节：monorepo、Python与Chat架构
在技术架构层面，Calvin透露OpenAI的核心代码托管在一个巨大的monorepo中，主要以Python为主。近年来，Rust服务的比重逐渐增加，此外也有一些Golang项目，通常用于处理诸如网络代理这类系统级任务。这个庞杂的代码库带来一个直观的感受就是：风格极不统一。在这里，既会看到由Google十年老兵写出的、面向大规模系统设计的库，也会碰到刚刚入职的博士生丢进来的临时Jupyter笔记本。
基础设施方面，OpenAI的一切都运行在Azure上。然而，OpenAI很少依赖Azure的自动伸缩服务或IAM权限系统。相反，公司对自研系统的偏好非常强烈，能自己写的，尽量自己写。
人员背景方面，Calvin观察到一个显著趋势：工程团队中有不少成员来自Meta，尤其是Meta和Instagram的基础架构部门。这也让OpenAI在某种程度上，有点像早期的Meta：一款现象级的消费级应用，配套基础设施还在建设中，团队渴望快速迭代。
另一个非常核心的架构特征是：“Chat架构深入骨髓”。自从ChatGPT爆红以来，大量代码围绕“聊天消息”与“对话”这两个概念进行组织，这些设计已经成为不可忽视的原语（primitives，不能分解为更小语言单位的基本编程元素）。Calvin提醒说：如果在开发中忽视这些设计，后果可能很麻烦。
决策架构的过程也体现了OpenAI一贯的“行动偏好”：谁做，谁决定架构。这里没有架构委员会，也不太讲“自上而下”的计划，多数技术方案是哪个团队想做、就直接开干。结果代码库里常常会出现多个“重复造轮子”的场景，光是排队系统、Agent运行框架，Calvin至少看到了五六种不同的方法造出类似的结果。这种快速增长也不是没有代价。有些系统因此变得混乱，所以即使是最顶级的AI公司，在快速扩张时也会遇到最常见的工程问题。
在技术架构的框架之上，Calvin最重要的项目是参与Codex的落地与发布。在他离职前的最后三个月里，Codex的冲刺无疑是他职业生涯中的一大亮点。时间回到2024年11月，那时OpenAI正式定下了一个2025年的产品目标：推出一款coding agent。到2025年2月，内部已经出现了一些使用模型进行编程任务的工具，效果相当不错。但与此同时，越来越多的agent工具问世后，OpenAI内部感受到了外部压力，团队进入一种近乎狂奔的节奏。从第一行代码写下到产品上线，只用了7周时间。
Calvin回忆说，那段时间几乎每天都加班到深夜十一二点，凌晨五点半被刚出生的孩子叫醒，七点又准时出现在办公室，周末也不例外。整个团队拼尽全力，Calvin说得直接：“这家公司，还有那股冲劲儿。”在短短七周时间内，他们8位资深工程师、4位研究员、2位设计师、2位市场与销售成员以及1位产品经理，共同打造出了一个可发布、可上线、可直接使用的AI编程Agent。
发布前夜，五个人熬到凌晨四点部署主服务，紧接着清晨八点又准时回到办公室，准备直播和公告上线。当时功能开关一打开，流量瞬间涌入。Calvin说，他从没见过一个产品仅仅是出现在ChatGPT左侧边栏，就能瞬间引发如此大量的用量，他称“这就是ChatGPT的力量”。
从怀疑到收获：OpenAI的价值与启示
在回顾这一年时，Calvin承认，最初加入OpenAI时他其实是犹豫的。他不确定自己是否适合进入这样一家AI巨头，甚至为了预留退路，他在刚加入时对外保持了相当低调。但他为自己设定了三个在OpenAI想要完成的目标：一是建立对模型训练与能力边界的直觉；二是和一群优秀的人共事并从中学习；三是发布一个真正打动人心的产品。现在回看，这一年无疑是他职业生涯中最重要的一段经历之一。他说，很难想象还有哪里能学到这么多。
这段经历也刷新了他对“大品牌”的理解。在参与Codex时，他意识到OpenAI所有的产品设计几乎都是围绕“Pro用户”展开的，即使是面向开发者的Codex，也主要以个人用户为导向，而非团队。这对来自B2B世界的他来说完全是另一种思维方式：ToC的开关一旦打开，流量立刻涌入，不像ToB的传统企业产品，还需要漫长的客户开发周期。
他也第一次站在一线，了解大模型是如何训练的。实验不只是算法问题，调整数据、盯紧指标、处理边缘案例，样样都得亲自动手。而到了大规模训练时，每一次都像一场不可预知的系统挑战。对于其他创业者来说，他也给出了两点建议：如果你感到自己创业的项目停滞不前，不妨认真考虑两个方向：要么更激进地出击、增加试错次数；要么加入顶级实验室，去亲眼见证未来是如何被构建的。在他看来，通向AGI的竞赛已经进入三国演义：OpenAI、Anthropic和Google各自代表着不同的技术与文化路径：消费产品、企业服务、工程硬核。Calvin相信，进入其中任何一家，都会是一段眼界大开的经历，正如过去一年他的亲身经历。
通过对OpenAI的深入剖析，我们可以看到，其独特的组织文化、灵活的技术架构以及对创新不懈的追求，是其成功的关键因素。OpenAI的实践经验，对于其他企业，尤其是科技创新型企业，具有重要的借鉴意义。
