2 月 3 日消息，据英国《金融时报》报道，在谷歌、Anthropic 等竞争对手的激烈竞争下，估值 5000 亿美元（注：现汇率约合 3.48 万亿元人民币）的 OpenAI 正调整发展策略，优先推进 ChatGPT 的迭代优化，而非长期研究项目，这一调整已引发多名核心高管离职。
据 10 名现任及前任员工透露，这家总部位于旧金山的初创企业已重新调配原本用于实验性研究的资源，转而投入到支撑其 ChatGPT 聊天机器人的大语言模型升级工作中。
近几个月因该战略转型离开 OpenAI 的人员包括：研究副总裁杰里・特沃雷克、模型政策研究员安德里亚・瓦洛内，以及经济学家汤姆・坎宁安。
OpenAI 的此次调整，对这家企业而言是一次重大战略转向。2022 年，ChatGPT 以研究预览版的形式面世，随后引爆了生成式人工智能的发展热潮。
在首席执行官萨姆・奥尔特曼的带领下，该公司正从一家研究实验室，转型为硅谷体量最大的企业之一。这意味着其必须向投资者证明，自身能够创造出匹配 5000 亿美元估值的营收。
一名了解该公司研究规划的人士表示：“OpenAI 如今正试图将语言模型视为一个工程问题，他们在扩大计算规模、改进算法和增加数据量，并且通过这些方式取得了巨大的进步。但如果你想从事原创性的前沿探索研究，处境就会相当艰难。如果你不在核心团队之列，公司内部的政治氛围会愈发浓厚。”
不过，OpenAI 首席研究官马克・陈（Mark Chen）否认了这一说法，他表示：“长期基础性研究仍是 OpenAI 的核心工作，目前依旧占据公司算力与研发投入的主要部分，公司有数百个自下而上的项目，在探索超越单一产品范畴的长远研究课题。”
马克・陈补充道：“将这类研究与实际落地应用相结合，能加快反馈速度、完善学习闭环并提升研究严谨性，进而强化我们的科研实力。对于通往自动化研究员的长期研究路线图，我们比以往任何时候都更有信心。”
和其他大型科技公司一样，OpenAI 的研究员需要向高管申请算力“额度”与技术权限，才能启动自身的研究项目。
多名与该公司关系密切的人士称，近几个月来，非大语言模型方向的研究员提交的申请，大多被驳回，即便获批，所获资源也不足以验证研究成果。
知情人士透露，负责视频与图像生成模型 Sora 和 DALL-E 的团队感到被忽视、资源严重不足，因为公司认为这些项目与 ChatGPT 的关联度较低。
另有人士表示，过去一年里，多项与语言模型无关的项目已被逐步关停。还有消息称，公司已进行团队重组，围绕优化这款拥有 8 亿用户的热门聊天机器人精简组织架构。
去年 12 月，谷歌推出 Gemini 3 模型，该模型在独立评测中表现优于 OpenAI 的产品，同时 Anthropic 的 Claude 模型在代码生成领域也取得重大突破。在此背景下，奥尔特曼就 ChatGPT 的升级问题发布“红色警报”。
一名前员工坦言：“现实来看，公司面临着巨大的竞争压力，尤其是对于那些希望每个季度都推出最优模型的扩张型企业而言，这是一场疯狂、残酷的白热化竞赛。企业为这场竞赛投入了巨额资金，这往往要求企业集中资源，专注做自身最擅长的事，并期待能取得成效。”
另一名前资深员工补充道：“理论上，公司并非完全不愿开展其他类型的研究，但要为这些项目调配资源难如登天，在核心业务面前，非重点项目的团队永远感觉自己是二等公民。”
今年 1 月，主导人工智能模型“推理能力”研发工作的特沃雷克，在任职七年后离开 OpenAI。他表示，自己希望探索“在 OpenAI 难以开展的研究类型”，其研究方向为持续学习，即模型在保留已有知识的同时，从新数据中持续学习的能力。
接近特沃雷克的人士称，他曾多次申请增加算力、人员等研发资源，但均被管理层拒绝，最终与首席科学家雅各布・帕乔茨基产生激烈对峙。
了解此次分歧的人士表示，帕乔茨基既不认同特沃雷克具体的科研思路，也认为 OpenAI 现有的大语言模型人工智能架构更具发展前景。
上月，负责 OpenAI 模型政策研究的瓦洛内跳槽至竞争对手 Anthropic。两名知情其离职原因的人士透露，公司交给她一项“不可能完成”的任务：保护对 ChatGPT 产生情感依赖的用户的心理健康。截至目前，瓦洛内未就相关置评请求作出回应。
坎宁安于去年离开经济研究团队，他认为 OpenAI 正偏离中立研究的初衷，转而聚焦能为公司宣传造势的工作。
一名前员工评价：“公司仍在取得技术进步，但它与谷歌、Anthropic 陷入了胶着的竞争，后两者的模型普遍被认为性能更优，因此 OpenAI 没有放慢脚步的资本，一旦松懈就会被竞争对手反超。”
许多投资者并不担心 OpenAI 在研发高端前沿模型与产品的竞赛中落后于对手。莱奥尼斯资本合伙人、前 OpenAI 研究员肖珍妮认为，该公司的核心优势是数亿级的 ChatGPT 用户群体。她表示：“所有人都执着于纠结 OpenAI 是否拥有最优模型，这个问题本身就是错的。他们正在把技术领先优势转化为平台用户粘性。行业的核心壁垒已经从科研能力转向用户行为，而用户粘性是更难被替代的优势。”
