OpenAI 组织内部，到底是如何运作的？

主要观点总结

本文讲述了前OpenAI工程师Calvin对OpenAI内部运作的观察和体验，包括其文化、技术架构、产品形态等方面的细节。文章还提到了OpenAI在AI领域的竞争地位以及内部项目的情况。

关键观点总结

关键观点1: OpenAI的文化和内部运作

OpenAI的文化是既混乱又高效，既集中又分散，工程师和研究者可以自下而上推动项目。公司依赖工程师和研究者提出好的想法并落地，非常任人为贤。公司具有行动偏好，可以直接行动让想法落地。同时，公司在快速扩张时也存在工程坑的问题。

关键观点2: OpenAI的技术架构和项目

OpenAI的核心代码托管在一个巨大的monorepo中，以Python为主，近年来Rust服务的比重逐渐增加。基础设施方面，OpenAI的一切都跑在Azure上，公司倾向于自研系统，能自己写的尽量自己写。决策架构的过程体现了行动偏好，谁做谁决定架构。Calvin参与了Codex的落地与发布，这是他职业生涯的一大亮点。

关键观点3: Calvin的收获和对未来的看法

Calvin在OpenAI的一年里学到了很多，刷新了对大品牌的认知。他通过参与Codex项目了解了大规模模型训练的过程，也看到了ToC和ToB产品之间的差异。他认为加入顶级实验室见证未来构建的过程是一次眼界大开的经历。对于中国的团队，他认为采用类似的方法进行运作是可行的。

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