公司核心定位与战略 - 公司本质上仍是一家纯AI研究公司，核心使命是构建AGI[27][28][29] - 公司核心研究团队规模约500人，内部同时进行约300个项目[20][21] - 研究策略强调探索下一代范式而非复现竞争对手成果，在探索性研究上投入的算力超过训练最终产物本身[21][22][23] 人才竞争与组织文化 - 行业人才争夺激烈，Meta等公司采取激进挖角策略如高管亲自送汤，但公司在保护核心人才方面表现突出，半数被挖直接下属全部拒绝邀请[10][11][14] - 公司通过高人才密度和明确优先级管理保持竞争力，研究团队门槛极高，近期甚至故意不开放新招聘名额以维持组织精干[161][162][163] - 公司坚持对研究成果公开署名的政策，尽管可能增加人才被挖风险，但认为认可个人贡献对创新文化至关重要[164][166][167] 技术进展与竞争态势 - 公司内部已有性能达到Gemini 3的模型，并即将发布表现更好的下一代模型，在预训练方面有信心与Gemini 3正面对决[34][38][119] - 过去半年重点投入预训练领域，认为该领域仍有巨大潜力，完全不同意"规模扩展已死"的观点[38][116][118][119] - 模型在竞赛中表现突飞猛进，一年内从世界第100名跃升至前5名，在数学和科学领域展现出超人类水平能力[47][129][135] 研发资源管理 - 算力需求极其旺盛，若有10倍算力增加可在几周内全部用满，看不到需求放缓迹象[143][144] - GPU资源分配通过每1-2个月系统梳理300个项目优先级来决定，算力分配直接传达组织核心优先事项[20][21][24] - 研究领导层需具备极强技术判断力，持续做出正确技术决策是维持研究员尊重的关键[125][126] 未来研究方向 - 设立明确目标：一年内让AI成为研究助手，2.5年内实现端到端研究流程自动化[140][141] - 重点关注预训练、强化学习及系统整合方向，已有多个具突破潜力的核心想法准备规模化[154][155] - 对齐研究是核心挑战，通过不监督思考过程保留观察窗口，深入研究模型意图识别与价值对齐[167][170][171][173] 产品与生态布局 - 与Jony Ive合作开发硬件设备，探索更自然的AI交互方式，让模型具备持续学习用户偏好的能力[148][149] - 推出OpenAI for Science计划，目标赋能科学家群体而非自身获诺贝尔奖，推动科研范式变革[131][132][136] - 面对开源模型竞争保持既定研究节奏，强调持续创新而非被动回应市场热点[159][160]