OpenAI
有一个最基本的事实：
OpenAI已经成立9年了。就像Deepmind一样，随着时间的推移，人才流动事件会不断累积增多。而且我们发现，如今人才流动变得越发频繁了。
马云曾谈及人才离职的原因，一是钱没给够，二是受委屈了。我认为
OpenAI的情况主要是钱没给够，其次是受委屈了。
OpenAI的很多联合创始人当初都是怀着理想而来的，当时他们追求的是安全可控的AGI，他们期望借助
OpenAI的基础设施来开展自己感兴趣的研究，这在某种意义上就如同他们所看重的钱。然而，资源毕竟是有限的。特别是
ChatGPT开始提供推理服务后，仅有的几台
服务器都不堪重负，资源变得极度匮乏。这时候你会发现自己的研究无法推进了，必须等待算力窗口，甚至可能要一直等下去。在有限的资源下，一边是商业发展的时间表，另一边是仍处于早期阶段的
AI研究，两边都面临着巨大的压力。问题究竟出在哪里？
ChatGPT突然爆火，热度远超他们预计的商业模型。去年
微软股价大幅上涨，这让
OpenAI看到了独立发展壮大的希望，于是坚定了通过免费服务来扩大用户群的道路。而
OpenAI的独立意愿，也使得他们将
ChatGPT牢牢掌控在自己手中，自己付费购买
微软的算力，而不是按照成本定价法把模型卖给
微软。如果只进行模型研发，投入是可控的，不管是1亿、10亿还是100亿逐步增加，只要
微软愿意支持继续研发，就能够一直以可控的模式运行下去。可是一旦加入推理环节，就很难在商业推理和研发资源之间找到平衡了。Sam Altman作为创业导师，他的商业本能被激发出来了。他的目标或许是创建一个世界级的
公司，能够和萨蒂亚·纳德拉轻松交流，这是作为商人的一种满足感，而非研究员的满足感。Sam的目标是很明显的，现阶段的
AI还赚不到大钱，甚至还需要投入资金，只有利用火热的
AI概念尽早进行IPO，从而获得极具想象力的估值。他必须让更多人接触
ChatGPT，让人们形成使用习惯，进而构建起以习惯为商业壁垒的模式。如此一来，更多的算力被分配到了推理方面，
ChatGPT压力巨大，就连
微软都快难以承受了。这种商业和研究之间的矛盾，让
计算机理论研究员感到自己的理想似乎在逐渐破灭。John Schulman就是一个典型的例子，他依然渴望从事一线研究，重视学术声誉，他渴望有资源（钱）来推进理论研究，Anthropic满足了他的需求，所以他就离开了
OpenAI。
