在人工智能领域，一场没有硝烟的“人才争夺战”正愈演愈烈，而OpenAI在这场竞争中展现出独特的吸引力，令行业侧目。科技巨头meta的掌门人扎克伯格，为招揽OpenAI的核心人才，竟亲自下厨煲汤送到候选人家中，这一举动被外界视为“诚意爆棚”。然而，OpenAI首席研究官Mark Chen不仅未被这种攻势动摇，反而以同样的方式回敬，给meta看中的人才送汤，甚至计划带领核心团队学习烹饪，将这场人才争夺演变成了一场别开生面的“厨艺较量”。
meta对OpenAI核心团队的觊觎由来已久，每年投入上百亿美元的招募预算，目标直指OpenAI的顶尖人才。媒体也频繁渲染“OpenAI面临人才流失危机”的氛围，但现实却与预期大相径庭。Mark Chen透露，meta曾试图挖走他一半的直接下属，结果全部碰壁。这些顶尖人才对高薪诱惑不为所动，他们更看重的是在OpenAI实现通用人工智能（AGI）的信念。对他们而言，能够投身于自己热爱的技术理想，远比金钱更具吸引力。
在这场人才争夺的背后，是AI公司战略方向的深刻差异。当前，许多AI企业陷入了一种“跑分竞赛”的怪圈，每当有公司推出新模型并在某些测试中领先，其他企业便纷纷效仿追赶。例如，Google发布Gemini3在部分测试中取得优势后，众多企业便将其视为追赶目标，生怕落后一步。
然而，OpenAI却走出了一条截然不同的道路，堪称行业中的“反内卷先锋”。公司内部拥有300多个研究项目，每隔一两个月，Mark Chen与联合创始人Jakub Pachocki便会对着一张大表格，对每个项目进行严格审核，决定哪些项目能够获得稀缺的GPU资源，哪些项目则必须终止。他们的核心原则十分明确：不与竞争对手进行短期的缠斗，而是专注于寻找下一个技术突破口。
Mark Chen会用一套私藏的“42问题”来测试新模型，以此了解竞争对手的进展，但他绝不会将核心资源投入到“一个月内反超Gemini3”这类短期目标上。两年多前，当行业主流认为预训练模型已足够完善，只需后期微调即可时，OpenAI却毅然选择挑战“推理模型”这一难题。当时，这一决策并不被外界看好，但OpenAI凭借坚定的信念和不懈的努力，最终取得了成功。
如今，当全行业都在集中精力卷RLHF（基于人类反馈的强化学习）时，OpenAI又果断转向“超级预训练”，试图从根本上提升模型的“智商”。公司认为，“规模化定律”并未失效，只是过去的应用方向出现了偏差。这种不随波逐流、坚持长期战略的定力，在当今浮躁的AI圈中显得尤为珍贵。
OpenAI能够留住人才、走出独特技术路线，其根源在于公司内部独特的文化氛围。去年11月，OpenAI内部经历变动时，Mark Chen便强调，公司的核心目标并非保护某个具体模型或技术，而是保护那种敢于探索未知领域的信念，以及为顶尖人才创造一个能够放弃高薪、共同创造历史的环境。
这种文化的影响力早已超越了AI行业本身。GPT-4o发布仅三天后，Mark Chen偶遇一位物理学家朋友。这位朋友此前一直认为AI不过是“有趣的玩具”，缺乏科研价值。Mark Chen邀请他用新模型分析自己的论文，结果模型经过30分钟的思考后给出的见解，让这位物理学家大为震惊，其震撼程度不亚于当年李世石看到AlphaGo下出第37手时的反应。
如今，AI在凸优化等数学领域已经能够解决公开难题，不再仅仅是简单整合信息，而是能够真正产出新知识。OpenAI还制定了两个极具挑战性的目标：一年内让AI成为研究员的“实习生”，协助实现想法、进行编码调试；两年半内让AI独立完成整个研究流程。这些目标并非空想，而是明确写入了公司的路线图。公司推出的“OpenAI for Science”计划，也并非为了自身争夺荣誉，而是旨在开发一套工具，帮助全球科学家加速研究进程。
