文章核心观点 - OpenAI在激烈的人才争夺战中，凭借其AGI愿景和研究文化，成功保留核心人才，而非依赖高薪竞价 [3][5] - OpenAI坚持长期主义研究哲学，专注于探索下一个范式，而非被动应对竞争对手的短期产品发布 [14] - 公司认为预训练仍有巨大提升空间，规模化并未过时，并通过技术突破使模型性能实现质的飞跃 [6][69] - AI（特别是GPT-5 Pro）在数学、科学等前沿研究领域已展现出超越人类直觉的解题能力，科学发现自动化进程显著 [33][34][89] - OpenAI设定了明确的研究自动化目标：1年内利用AI实习生助力研究，2.5年内实现AI端到端独立研究 [6][78] 人才战略与文化 - 人才争夺现状：Meta等竞争对手以激进策略（如每年约100亿美元资金）争夺AI人才，甚至采用送亲手熬的汤等个性化方式，但OpenAI在保护核心人才方面做得相当不错 [3] - 留任核心逻辑：OpenAI不与Meta进行逐美元竞价，提供的待遇远低于对方，但核心人才因坚信公司的发展潜力和AGI愿景而选择留下 [5][6] - 人才观与归属感：公司认为过度关注研究功劳会阻碍进步，但认可人才价值至关重要，因此坚持公开项目归属，旨在成为培养AI超级明星的摇篮 [6][97][99] - 内部凝聚力：在公司经历“动荡期”时，研究人员展现出高度团结，超过90%的研究人员（约100人）签署请愿书以应对外部不确定性 [60] 研究管理与优先级 - 研究管理架构：OpenAI的研究方向由首席研究官与Jako共同塑造，并负责决定算力分配 [11] - 项目优先级管理：公司每1到2个月会对所有研究项目进行一次梳理，整理出约300个项目的大表格并进行排名，以确保拥有约500人的研究团队明确核心优先级 [11] - 资源分配原则：用于探索性研究的算力比用于训练实际模型的算力还要多，公司聚焦于寻找下一个范式，而非重复他人成果或在基准测试上追赶 [12] - 决策挑战：确定优先级最难的部分在于拒绝一些项目，需要明确传达核心重点以推动研究进展 [13] 技术路线与竞争底气 - 预训练的突破：过去六个月，公司重点恢复了在预训练及其他功能上的能力，认为预训练还有很大发展空间，并已训练出性能更强的模型 [69] - 规模化信念：公司认为规模化并未过时，对算力的需求没有放缓迹象，如果算力增加10倍，可以在几周内充分利用并产生实际价值 [69][79] - 应对竞争：面对Gemini 3等竞争对手的产品，OpenAI内部已有性能相当的模型，并即将发布，后续会有更优秀的迭代产品，公司更注重长期的技术积累而非短期测试 [19][23][24] - 算法优势：公司在数据效率等方面拥有非常强大的算法，认为竞争对手在此仍有很大提升空间 [80] AGI愿景与科学赋能 - AGI进程看法：对AGI的定义因人而异，但公司认为正处于实现AGI的过程中，最重要的指标是能否产生新的科学知识并推动科学前沿 [74] - 科学发现自动化：自今年夏天以来，AI在推动科学前沿方面已发生巨大转变，例如GPT-5 Pro曾用30分钟解决物理学家论文中的难题 [33][74] - 赋能目标：公司的目标不仅是自己赢得诺贝尔奖，更是构建工具和框架，让所有科学家都能利用AI加速研究，共同推动整个领域发展 [75] - 具体进展：在数学和科学领域已有具体成果，例如针对开放式凸优化问题的GPT-5论文，表明AI正在解决核心的机器学习问题 [76] 公司运营与未来方向 - 公司本质：OpenAI本质上仍然是一家纯粹的AI研究公司，其核心精神是不惜一切代价安全地推进AGI研究，坚信创造最佳研究后，盈利会随之而来 [15] - 研究自动化路线图：目标是在一年内改变研究方式，让人类负责提出想法（外层循环），模型负责实现和调试；在2.5年内实现AI端到端独立研究 [78] - 硬件合作：公司正与Jony Ive合作开发设备，核心理念是改进ChatGPT的记忆功能，使其能通过持续互动变得更智能 [82] - 对齐与安全：对齐是未来一两年最大的挑战之一，公司在对齐研究上做了大量工作，并持续探索如何确保模型的思考过程与人类价值观一致 [100][101]