在人工智能（AI）领域，OpenAI无疑是焦点。它不仅仅是一家公司，更像是一个现代版的洛斯阿拉莫斯实验室，不断探索着AI的边界。本文旨在深入剖析OpenAI的组织文化、技术架构及其在AI浪潮中的角色，力求揭示这家创新公司成功的内在逻辑。
OpenAI的组织文化：混乱与高效并存
在OpenAI工作是一种独特的体验。员工人数从1000迅速增长到3000，组织结构也在不断调整。这种快速扩张带来了挑战，但也激发了创新。不同的团队文化迥异，有的像创业公司一样充满活力，有的则更注重流程和规范。无论哪种文化，工程师和研究人员都扮演着关键角色，他们的想法和创新是推动项目前进的动力。
OpenAI的沟通方式也独树一帜。Slack是主要的沟通工具，几乎所有的内部交流、项目协调和技术讨论都在这个平台上进行。这种开放的沟通方式促进了信息的流动，但也需要员工具备快速筛选和处理信息的能力。
此外，OpenAI推崇“自下而上”的创新模式。好的想法可以来自任何地方，项目的进展不是预先规划好的，而是通过不断迭代实现的。这种文化鼓励员工积极参与，提出自己的想法，并将其转化为实际成果。OpenAI还非常注重行动，鼓励员工直接行动，推动想法落地，而不是等待上级的批准。
快速调整策略：OpenAI的另一大特点
即使已经是一家庞大的公司，OpenAI仍然保持着快速调整策略的能力。一旦确定了某个方向，就会全力投入，毫不含糊。与一些大型科技公司相比，OpenAI的反应速度更快，更灵活。
OpenAI的雄心壮志也令人印象深刻。除了ChatGPT之外，公司还在同时推进多个项目，包括API、基础研究、硬件、代码智能体、图像生成等。这种多元化的发展战略为OpenAI的未来发展奠定了基础。
在团队协作方面，OpenAI也展现出了高度的灵活性。不同团队之间的合作非常顺畅，可以快速调动资源，共同完成任务。这种高效的协作机制为OpenAI的快速发展提供了保障。
OpenAI的领导层也非常活跃，经常在Slack上与员工互动，直接参与讨论。这种开放的沟通方式拉近了领导层与员工之间的距离，增强了团队的凝聚力。
严格的保密机制
由于OpenAI所处的行业地位和影响力，公司内部的保密机制异常严格。为了避免信息外泄，公司对信息的访问权限进行了分级管理。核心数据，如财务数据、收入和GPU成本，都受到严密保护。尽管外界经常用“神秘”和“封闭”来形容OpenAI，但这实际上是对责任的回应。
OpenAI的员工都意识到自己所从事的工作的重要性。一方面，他们正在追求AGI，这可能会对全人类产生深远的影响；另一方面，他们的产品已经被数亿用户使用，为他们提供医学建议、心理支持和学习帮助。在这种压力下，OpenAI的员工都在尽力做“对的事情”。
OpenAI的组织结构并非铁板一块。不同部门和员工对OpenAI的理解也各不相同。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。尽管存在差异，但OpenAI在AI红利的分配上始终坚持公平原则，确保普通用户也能免费使用ChatGPT，并向开发者开放API。
技术架构的细节
从技术架构层面来看，OpenAI的核心代码托管在一个巨大的monorepo中，主要使用Python。近年来，Rust服务的比重逐渐增加，此外还有一些Golang项目，通常用于处理系统级任务。这种庞杂的代码库带来了风格不统一的问题，既有经验丰富的工程师编写的大规模系统设计的库，也有刚入职的博士生编写的临时Jupyter笔记本。
在基础设施方面，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，而是更倾向于自主研发系统。这种对自研系统的偏好反映了OpenAI对技术自主性的追求。
OpenAI的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。这也使得OpenAI在某种程度上有点像早期的Meta，拥有一款现象级的消费级应用，但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。如果在开发中忽视这些设计，后果可能很麻烦。
在决策架构的过程中，OpenAI也秉持着“行动偏好”的原则，即谁做，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。这种模式虽然能够加速创新，但也容易导致重复造轮子的情况。
参与Codex的落地与发布
在OpenAI工作期间，参与Codex的落地与发布是Calvin职业生涯中的一大亮点。2024年11月，OpenAI正式确定了2025年的产品目标，即推出一款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。在外部竞争的压力下，团队进入了一种几近狂奔的节奏。从第一行代码写下到产品上线，只用了7周时间。
Codex的发布给OpenAI带来了巨大的流量。Calvin表示，他从未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。这充分展示了ChatGPT的力量。
从怀疑到收获
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。但他也为自己设下了三个在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，哪怕是面向开发者的Codex，也主要以个人用户为导向，而非团队。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，调数据、盯指标、调边缘案例，样样都得自己动手。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，Calvin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，去亲眼见证未来是怎么被构建的。
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。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。
