谁在杀死OpenAI?7年元老出走,Sora沦为弃子,理想主义崩塌

摘要:

当OpenAI亲手放弃“仰望星空”,一家誓言用AGI造福全人类的AI圣殿,正在经历一场理想主义的倒退。5000亿估值、处于“资本结构”悬崖边缘的OpenAI,正在经历一场理想主义的倒退!是的,为了对抗Anthropic和Google,奥特曼决定不再“浪漫”。

这家曾经坚持“为全人类造福”理想主义的AI实验室,不得不亲手扼杀曾经引以为傲的“仰望星空”文化。

最新消息显示,奥特曼已将公司核心资源从探索性的长线研究(Blue-sky research)全面倾斜至旗舰产品ChatGPT的工程化改进。

这一战略调整,导致包括前研究副总裁Jerry Tworek在内的多位核心元老因理念分歧而心寒出走。

非核心大模型项目面临资源枯竭,Sora团队被边缘化,基础研究沦为“二等公民”……

这一系列变化让一些元老研究员感叹:这里已容不下仰望星空!

如今,OpenAI这种急功近利的转型,已导致了内部工程师叛逃和市场的残酷反噬。


OpenAI拉响“红色警报”,并没有影响Claude在AI编程工具领域“曲棍球棒式”的增长曲线!

前ThoughtWorks首席数字官Marcelo De Santis在LinkedIn发帖说道。


Claude的爆发式增长揭开一个冷酷真相:工程师没有忠诚度,他们只会用脚投票。




前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever曾在去年年底的一次访谈中谈到,AI的“扩展时代”已走向尽头,现在进入“研究时代”:

单纯的预训练+大规模模型+单次训练模式已遇瓶颈,要实现AGI(人工通用智能),需要通过迭代学习、真实环境部署和价值对齐等基础研究来构建更接近人类智能的系统。

OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman此前也曾表示,由于用户需求高涨,OpenAI不得不将大量计算资源从研究中重新分配出去。

这些变化,在网友看来,并不是什么好兆头。

他们原本最大的优势就是研究上的领先,但现在可能只剩下品牌优势了:人们曾把“ChatGPT”等同于“AI”。

01

开发者没有忠诚度

只看谁的工具“更锋利”

就在OpenAI内部进入全员战备的“红色警报”状态时,Marcelo敏锐地捕捉到Claude在AI编程工具领域,爆出了一条典型的“曲棍球棒式”增长曲线。

在代码的世界里,好用即正义。

因此,工程师也许是这个世界上最现实、最没有“品牌滤镜”的群体。

一时激增的下载量并不代表忠诚,它只代表此时此刻,你比别人好用。

这一点就像Marcelo说的,工程师非常看重选择权:

当Claude能帮他们更快地写完代码、更少地修Bug时,谁还会死守着ChatGPT不放?

这也揭示了一个更深层的逻辑:无论OpenAI,还是其它AI实验室,他们引以为傲的品牌护城河,在实打实的生产力提升面前,脆弱得不堪一击。

被竞争对手的爆发式增长吸走用户,对于OpenAI来说,还不是最让它头疼的。

更为“釜底抽薪”的变化,是OpenAI的战略调整,动摇了曾经重视研究的文化,致使一些核心研究员的流失,损害了企业未来的根基。

02

只有ChatGPT才是亲儿子

其余皆是“二等公民”

“红色警报”拉响之后,OpenAI内部也爆发了一场“资源内战”。

当奥特曼将所有核心资源,都毫无保留地倾向ChatGPT后,在OpenAI这个庞大的商业帝国里,ChatGPT成了唯一的“亲儿子”,它几乎吸干了一切核心资源。

据多位内部知情人士透露,为了与Google和Anthropic进行这场“割喉式”的军备竞赛,OpenAI内部所有的顶级资源:算力、数据、最聪明的算法工程师,全都被强制向ChatGPT倾斜。

一位知情人士直言:“OpenAI现在把语言模型完全当作一个工程问题。即通过不断扩大算力、堆算法、喂数据,从中榨取哪怕一丁点的性能提升。”

那些曾经让OpenAI熠熠生辉的基础研究,以及不直接赚钱的探索性研究(Blue-sky research)全都靠边站了。

如果你所在的团队不是搞大语言模型的,基本上是拿不到太多算力额度预算的。

比如负责Sora(视频生成)和DALL-E(图像生成)的团队正面临被忽视、资源枯竭的窘迫现状。

原因很简单:它们被认为与ChatGPT的核心战略“关联不大”。

一位内部员工无奈地感叹:

如果你想做真正前沿、探索性的研究,在现在的OpenAI会非常困难。一旦你不在核心团队里,事情就会变得极其政治化。

不搞ChatGPT,你就是“二等公民”。

这种急功近利的“单一化”,虽然可能在短期内保住市场份额,但它正在杀死OpenAI的灵魂。

那个曾经充满了好奇心、愿意为未知买单的AI实验室,正在变成一家平庸的、只为KPI奔命的硅谷大厂。

03

七年功勋元老心寒出走

这里已不容“仰望星空”

这种资源大转移和基础研究边缘化,最先破碎的是一些元老研究员的心。

今年1月,OpenAI研究副总裁Jerry Tworek宣布离职。

这可不是普通的跳槽。

Tworek已在OpenAI待了整整七年。

他见证了这家公司从默默无闻到火爆全球的全过程,是负责ChatGPT“推理”研究的核心人物。

他的离去,最重要的一个原因是“基础研究”信仰的崩塌。

Tworek想做的是“持续学习”(Continuous Learning),让模型在吸收新数据的同时,还能保留既有的知识。

这是通往通用人工智能(AGI)的一条重要路径,但这条路似乎有些太慢了,不太符合OpenAI现在的赚钱节奏。

知情人士透露,Tworek多次向管理层申请更多的算力和人员支持无果,最后的导火索,是他与首席科学家Jakub Pachocki的冲突。

Pachocki更看好现有的、能快速见效的大语言模型架构。公司需要的是能马上落地的产品,而不是不知何年何月才能跑通的理论。

这是两种价值观的决裂,并没有严格的对错。

一种是“仰望星空”,愿意为了科学的未知去冒险;另一种是“低头捡六便士”,为了商业胜利和竞争对手厮杀。

Tworek的离开,被视作OpenAI理想主义的一种倒退。

不仅是他,负责模型政策研究的Andrea Vallone也跳槽去了Anthropic。

她之前的研究方向是如何应对用户对ChatGPT产生“情感依赖”后的心理健康问题,在公司疯狂追求增长的当下,这种伦理研究显然显得格格不入。

还有经济学家Tom Cunningham也选择了离开。

他暗示OpenAI正在偏离中立的研究立场,转而去做那些更有利于公司公关形象的工作。

一位前高级员工道出了其中无奈:

理论上,公司说愿意支持各种研究。但实际上,资源分配极其势利。你会真切地感觉到,相对于核心项目,自己就是个弃子。

比人才流失更可怕的是,留下来的人都只想着怎么把ChatGPT的性能再提升0.1%,而不再关注其它。

OpenAI在官方博客中表示,企业使命是为了“确保AGI造福全人类”。


2019年OpenAI在成立OpenAI LP时公开解释过:

他们希望“成功后创造的大部分价值能惠及所有人”,并设计了投资回报封顶(早期投资者回报封顶100x,未来轮次预期更低)。

这至少是一个很典型的“理想主义”的制度化设计。

但在AI军备竞赛的大环境下,这些理想主义最多只能停留在官方博客的宣传栏里。

目前OpenAI呈现出的,更多是在理想和现实之间高度矛盾的一种状态:

它既推动安全叙事,也在强商业化道路上快速前进,并引发过内部与外部的多次争议。

04

关乎3000万开发者命运的“范式大转移”

看完了巨头厮杀和高管离职,我们将视线收回到普通人身上。

在Marcelo看来,软件工程正在经历一场从“逐行代码”到“并行编排智能体”的彻底重构,也将全球3000万开发者带到了一个十字路口。

以前,开发者的核心竞争力是写代码的能力,但在AI编程助手已经能将生产力提升20%,甚至翻倍的今天,单纯的“写代码”已经不再是核心竞争力了。

开发者的工作范式变了:未来他们将不再是代码的搬运工,而成了AI智能体的“指挥官”。

他们需要做的是并行编排多个AI Agent(智能体),让它们去构建、去测试、去交付产品。

这时需要的是更高层次的判断力、经验和系统性思维。

比如,Andrej Karpathy就曾表示自己的编程工作流,已经从“80%手写代码+ 20%AI生成代码”变成“20%手写代码+ 80% AI生成代码”。

OpenClaw(Clawdbot)开发者Peter Steinberger,认为现在的开发已从“Vibe Coding”(氛围编程)进化为“代理工程”。

他不再阅读代码,而是“观察”代码流,通过5-10个Agent并行工作完成任务。


网友评价Steinberger是个指挥家,GPT和Claude就是他的乐团,“一人即成一支军队”。

如今,Steinberger已成为“Vibe Coding”的重度用户,甚至在外出社交时他也会在手机上“vibe coding”(氛围编程),他认为AI让自己重新找回了编程的乐趣。

而最近大火的Moltbook,也被曝出大量依赖 “vibe coding”构建。

Moltbook的创始人Matt Schlicht更是表示自己一行代码都没写过:

我只是对技术架构有个构想,而AI让它变成了现实。


这些编程大神们的案例,印证了Marcelo口中所说的,全球3000万开发者正在面临一场编程范式的大转移。

而在这场大转移中,无论Codex,还是Claude,这些大模型只是你的工具,好比租来的“雇佣兵”,开发者应当思考的是如何掌握系统性思维,学会如何指挥AI军团。

未来,只有能驾驭AI的人才不会被AI淘汰。


有意思的是,Steinberger信任的AI工具是OpenAI的Codex,他认为Claude的Opus模型bug太多,而Codex可以更好地驾驭大型代码库。

近日,奥特曼也曝出自家的Codex太好用,“我感到有些无用,这让我很难过”。他还曝出接下来一个月会陆续推出一系列Codex相关的激动人心的产品。


无论OpenAI和Claude如何打得头破血流,普通开发者只关心哪个工具更好用。

开发者这种不站队的“中立姿态”,给了OpenAI反击Anthropic“曲棍球”式增长的一次机会。

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