OpenAI高管Mark Chen揭秘：硅谷送汤挖人战与AGI未来

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硅谷人才争夺战：从高薪对标到“亲手送汤”

在此次访谈中，最充满戏剧性的情节莫过于Meta与OpenAI之间的“抢人大战”。据Mark Chen透露，这场竞争早已超越了单纯的薪资博弈，上升到了情感攻势和个人关怀的层面。

Mark Chen证实，扎克伯格为了挖角OpenAI的核心研究员，采取了极其激进且具个性化的策略——亲自送汤。这种看似“奇怪”的举动，实则在心理层面极具杀伤力。面对一年拥有100亿美元预算用于挖人的Meta，OpenAI采取了截然不同的应对策略。

OpenAI并没有选择与Meta进行无休止的薪资倍数对标，而是强调“使命感”与“技术信仰”。Mark Chen指出，尽管Meta开出了远高于OpenAI的报价，但他麾下的直接下属全部拒绝了Meta的橄榄枝。这背后的核心逻辑在于，顶级人才更看重谁能率先实现AGI。OpenAI的研究员们坚信公司的技术路线是通往未来的正确道路，这种对技术愿景的共识构成了OpenAI最坚固的护城河。

当然，为了回应这种竞争，OpenAI内部也掀起了一股“送汤文化”，甚至计划开展烹饪团建，这种幽默的反击方式也体现了团队在极高压力下的韧性与活力。

500人团队与300个项目：算力分配的艺术

外界往往对OpenAI的内部运作充满好奇。Mark Chen在访谈中披露了一个惊人的数据：OpenAI的核心研究团队规模约为500人，但同时进行的在研项目却多达300个。

在一个资源（特别是GPU算力）有限的环境中，如何管理如此庞大的项目组合？Mark Chen和首席科学家Jakub Pachocki制定了一套严格的优先级评估流程。每1-2个月，他们会重新梳理所有项目，决定算力的流向。

OpenAI与其他科技巨头最大的不同在于其“探索性研究”的权重。公司不仅关注如何训练出当前最好的模型，更投入了甚至比训练最终产物还要多的算力去探索“下一代范式”。这种敢于在未知领域下重注的策略，正是OpenAI能够持续引领AI日报头条、不断突破大模型能力上限的关键。对于那些无法进入第一优先级的项目，管理者必须展现出决断力，明确告知团队资源的倾斜方向，这是确保组织高效运转的必要手段。

直面Gemini 3：拒绝被动，押注推理模型

谈及竞争对手Google发布的Gemini 3，Mark Chen表现得非常淡定。他承认Gemini 3是一个不错的模型，但同时也自信地表示，OpenAI内部早已拥有性能相当甚至更强的模型储备。

在Mark Chen看来，陷入“发布小更新以领先对手几周”的短视竞争是不可持续的。OpenAI的目标是定义整个领域的演化方向。早在两年前，当行业还在沉迷于预训练和后训练（Post-training）的红利时，OpenAI就力排众议，押注了“思考（Reasoning）”方向。

如今，具备深度思考能力的语言模型已成为行业共识。Mark Chen透露，过去半年团队一直专注于预训练核心能力的提升，有信心在下一代模型中轻松应对来自Gemini系列的挑战。他还提到了一个有趣的“42问题”——一个关于模数为42的随机数生成器的谜题，至今尚无任何公开模型能完美解决，这成为了他个人测试新模型智力上限的一把标尺。

从扑克到代码：数学与概率的博弈

访谈中还触及了研究员们的背景与业余生活。Mark Chen、Scott Gray等核心成员经常围坐打扑克。但这并非简单的娱乐，而被视为一场关于“概率与期望值”的数学博弈。

这与大模型（LLM）的本质不谋而合。语言模型看似在进行极其人性化的语言生成，实则是一台精密的数学机器，通过概率计算来预测下一个token。Mark Chen指出，随着GPT-5 Pro等前沿模型的出现，AI在数学、物理、编程竞赛中的表现已经超越了人类专家的直觉。

特别是当模型在国际顶级编程竞赛中从世界排名第100飙升至第5时，这标志着AI不仅仅是在做模式识别，更是在解决真正的智力难题。这种技术拐点预示着，未来的科学发现将越来越多地依赖于AI的辅助，而人类与AI的协作将创造出前所未有的奇迹。

结语

Mark Chen的这次访谈，不仅让我们窥见了OpenAI应对外部竞争的从容与内部管理的智慧，更让我们对AGI的未来充满了期待。从扎克伯格的“送汤”到OpenAI的“推理模型”押注，这场科技变革的背后，是无数顶尖头脑对真理的执着追求。

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