本文是OpenAI离职员工Calvin French-Owen在OpenAI工作一年的回忆与反思感悟
作者从OpenAI的企业文化，技术栈揭秘，以及在OpenAI用7天时间打造编程代理code x 的故事，让我们首次得以窥见OpenAI内部，非常值得一看
我在OpenAI一年的反思与感悟
作者：Calvin French-Owen
日期：2025年7月15日
三周前，我离开了OpenAI。时光飞逝，距离我2024年5月加入这家公司，已经过去了一年多。
之所以想写下这些文字，是因为外界关于OpenAI的讨论充满了喧嚣与迷雾，但很少有人能从内部视角，分享在这里工作的真实感受。这篇文章不会泄露任何商业机密，更多的是我个人在一段极其有趣的时间里，对这个星球上最引人瞩目的组织之一的一些观察和思考。
首先要说明的是，我的离开没有任何戏剧性的个人恩怨。恰恰相反，我为此纠结了很久。但对于一个曾经的创始人来说，从零到一打造自己的事业，再到成为一个3000人组织里的员工，这种身份的转变是艰难的。现在的我，渴望一个新的开始。
当然，在OpenAI工作的质量和影响力是无与伦比的，或许有一天它会再次吸引我回去。毕竟，很难想象还有什么比构建AGI（通用人工智能）更具冲击力的事情了。我很庆幸能亲身见证了部分技术发展，并有幸参与了Codex的发布。
以下是我的个人观察，不代表公司观点。OpenAI是一个庞大的地方，这只是我管中窥豹看到的一小部分。
独特的企业文化：在混乱中狂奔
1. 惊人的增长速度，一切都在被重塑
我加入时，公司刚过1000人。一年后，这个数字超过了3000。按司龄算，我已经是前30%的“老员工”了。几乎所有领导层如今扮演的角色，都与两三年前截然不同。当公司以如此迅猛的速度扩张时，所有东西都会“被打破”：沟通方式、汇报结构、产品发布流程、人员管理等等。不同团队的文化也大相径庭，有的在全力冲刺，有的在平稳推进。研究（research）、应用（applied）和市场（GTM）团队，更是工作在完全不同的时间维度上。
2. 万物皆在Slack上运行
这是OpenAI一个非常独特的点：所有事情，我是说所有事情，都通过Slack沟通。这里没有邮件文化，我在职期间可能总共就收了10封邮件。如果你不善于组织和管理信息，你会觉得这里无比混乱；但如果你能精心管理你的频道和通知，它其实相当高效。
3. 自下而上，精英主义
OpenAI的文化，尤其在研究侧，是极度“自下而上”的。我刚来时问下一季度的路线图是什么，得到的回答是：“那东西不存在”（虽然现在有了）。好的想法可以来自任何地方，你永远无法提前预知哪个会开花结果。因此，这里没有宏大的“总体规划”，进步是迭代式的，随着新研究的成果而不断浮现。这也造就了精英主义的文化，领导者往往因为能提出好点子并成功执行而被提拔，而不是因为擅长在全体会议上演讲或搞办公室政治。在这里，最好的想法总能胜出。
4. 强烈的行动偏好
在这里，你可以“Just do it”。不同团队同时在研究相似的想法是很常见的事。团队会围绕有潜力的想法迅速自发形成。研究员更像是“迷你CEO”，他们有强烈的动力去主导自己的项目并看着它发展。这也意味着，如果一个问题被认为是“无聊”或“已解决”的，那它很可能就没人去碰了。
5. 快速转向，说变就变
OpenAI能在一瞬间改变方向。这非常了不起，因为像谷歌这样的大公司显然已经做不到了。一旦确定了新的方向，公司会毫不犹豫地“All in”。
6. 极度保密，也承受着巨大的外界审视
由于备受瞩目，公司的一举一动都暴露在聚光灯下。我经常在媒体上看到比公司内部通告还早的新闻。这导致了OpenAI成为一个高度保密的地方，我无法向任何人透露我工作的具体细节。
7. 严肃的使命感和高昂的赌注
这里比你想象的要严肃得多，因为赌注太高了。一方面，是构建AGI的宏大目标；另一方面，是服务数亿用户的产品，从医疗建议到心理治疗；更不用说，公司正与Meta、谷歌、Anthropic等巨头在世纪竞技场上展开搏斗。我遇到的每一个人，都在努力做“正确的事”。
8. “言行合一”的普惠精神
我最欣赏的一点，是OpenAI在“分享AI益处”方面的言行合一。最前沿的模型并不会被锁在某个昂贵的企业级套餐里。全世界任何人都可以访问ChatGPT，API也向所有开发者开放。这塑造了我们今天所处的AI生态，OpenAI功不可没。
9. 安全问题远比你想象的更受重视
与外界猜测不同，OpenAI内部有大量人员致力于开发安全系统。重心更多地放在实际风险上（如仇恨言论、滥用、生物武器制造等），而不是理论风险（如智能爆炸）。
技术栈揭秘：Python、Azure与Meta基因
1. 巨大的Python单体代码库（Monorepo）
OpenAI使用一个巨大的单体代码库，绝大部分是Python，夹杂着一些用于网络代理的Rust和Go。代码风格五花八门，既有谷歌十年经验老兵写的工业级库，也有博士生刚出炉的Jupyter Notebook throwaway代码。
2. 万物皆在Azure上运行
所有服务都跑在微软Azure上。有趣的是，我们内部真正信赖的Azure服务只有三个：AKS（Kubernetes服务）、CosmosDB（文档存储）和BlobStore。这里没有像AWS DynamoDB或Spanner那样成熟的对等服务，所以团队有强烈的自研倾向。
3. Meta -> OpenAI 的人才管道
工程团队有大量来自Meta的优秀人才。这使得OpenAI在很多方面都像是早期的Meta：拥有爆款消费级应用，基础设施尚在建设，以及极度渴望快速行动。许多核心基础设施，如内部版的TAO（Meta的数据访问层），都有Meta的影子。
4. “对话”是代码库的深层基因
自ChatGPT大获成功后，“对话”和“消息”成了代码库最核心的抽象概念。这些基础设定已经根深蒂固，你在开发时最好不要违背它们。
高光时刻：7周打造Codex传奇
我职业生涯的最高光时刻之一，无疑是在OpenAI的最后三个月里参与发布Codex。
2024年11月，公司定下了在2025年推出一款编码助手（Coding Agent）的目标。到了2025年2月，我们感到压力越来越大。模型的能力已经达到了实用的地步，市场上也涌现出各种新兴的编码工具。
我刚休完陪产假回来，就一头扎进了Codex的发布冲刺。两个团队合并，开始了疯狂的冲刺。从写下第一行代码到产品完整上线，我们只用了短短7周。
那是我近十年来工作最拼命的一段时间。几乎每晚都工作到11点或午夜，早上5:30又要被新生儿唤醒，7点赶到办公室，周末也常常在工作。那种节奏让我想起了在YC创业的日子。
我们团队不大，大约8名工程师、4名研究员、2名设计师、2名GTM和1名PM，但都是精兵强将。大家无需太多指令，但需要高效的协同。发布前夜，我们五个人在办公室一直待到凌晨4点，部署那个巨大的单体应用。早上8点，我们又回到办公室，参加发布直播。当我们在后台打开功能开关，看到流量如潮水般涌入时，那种感觉无与伦比。我从未见过一个产品仅仅因为出现在ChatGPT的侧边栏，就能获得如此巨大的初始流量。
Codex的产品形态是完全异步的。我们希望用户像对待一个同事一样与它协作：你发给它一个任务，它在自己的环境中工作一段时间，然后带着一个PR（代码合并请求）回来。这在当时是一个赌注，因为模型的能力处于“好，但不够完美”的阶段。
发布至今的53天里，Codex已经生成了63万个公开的PR。我从未参与过如此有影响力的项目。
临别赠言
坦白说，加入OpenAI前我曾非常犹豫。我不确定放弃创始人的自由，成为一个庞大机器里的小螺丝钉会是怎样的体验。
但现在回想起来，这是我做过的最好的决定之一。我在这里实现了我的三个目标：
-
• 为模型训练和其能力边界建立直觉。 -
• 与一群了不起的人共事并向他们学习。 -
• 发布一款伟大的产品。
如果你是一个创业者，感觉自己的项目停滞不前，我强烈建议你：要么重新评估如何能获得更多尝试的机会，要么就去加入一家顶级的AI实验室。现在是投身建设的绝佳时机，也是一窥未来的绝佳窗口。
在我看来，通往AGI的道路是一场三马竞赛：OpenAI、Anthropic和Google。它们各自的DNA（消费 vs. 商业 vs. 坚实基建+数据）决定了它们会走上不同的道路。在其中任何一家工作，都将是一次大开眼界的经历。
参考：
https://calv.info/openai-reflections
（文：AI寒武纪）