【量子位 2026年2月5日讯】全球AI巨头OpenAI正遭遇成立以来最严峻的人才危机。继2023年管理层震荡后，近期公司元老级高管集中出走，包括GPT-4/Codex核心贡献者、原研究副总裁Jerry Tworek，模型策略团队负责人Andrea Vallone等6名核心高管先后离职。据《金融时报》等多方信源，离职导火索指向OpenAI战略重心从“基础研究”向“ChatGPT商业化”的激进转向——非LLM（大语言模型）相关研究资源被大幅削减，甚至Sora、DALL-E等明星项目也因“与核心业务关联度低”面临资源短缺。面对质疑，OpenAI首席研究官Mark Chen紧急回应称“基础研究仍是核心”，但内部员工与离职高管的爆料，却揭开了公司“商业优先”与“科研理想”的深层矛盾，叠加算力短缺、外部竞争加剧，OpenAI正陷入“内忧外患”的双重困境。
一、离职潮真相：从“科研圣地”到“商业机器”的撕裂
此次离职的高管均为OpenAI“元老级”人物，他们的离开并非偶然，而是公司战略转向后科研团队被边缘化的集中爆发。
1. 离职高管：科研诉求被拒，被迫“另寻出路”
多位离职高管的经历，折射出OpenAI内部科研生态的变化：
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Jerry Tworek：7年元老因算力之争出走作为OpenAI推理研究第一人、o3/o1模型负责人，Jerry Tworek在公司任职近7年，曾主导GPT-4、Codex等核心模型的研发。据其亲信透露，Tworek此前多次申请增加“持续学习”方向的算力与人力支持（该研究旨在让模型实时吸收新数据且不遗忘旧知识），但管理层以“资源需向ChatGPT倾斜”为由驳回，甚至与首席科学家Jakub Pachocki爆发激烈分歧——后者认为现有大语言模型架构更具前景，Tworek的研究路径“不切实际”。最终，Tworek在离职信中直言“希望探索在OpenAI难以开展的研究领域”，间接证实矛盾；
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Andrea Vallone：背负“不可能的任务”离开原模型策略团队负责人Vallone的离职更具戏剧性。据知情人士透露，OpenAI曾要求她“保护对ChatGPT产生情感依赖的用户心理健康”，这一任务既无明确执行标准，也未配备相应团队与资源，被业内评价为“不可能完成的任务”。最终Vallone选择加盟竞争对手Anthropic，临走前未公开批评公司，但内部人士称其“对商业优先的战略彻底失望”；
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Tom Cunningham：不满研究“偏离客观”负责经济预测与商业规划的Tom Cunningham，则在离职时指出OpenAI“正偏离客观公正的研究，转而专注于有利公司发展的工作”。据其透露，公司已关停多个与LLM无关的长期研究项目，部分数据研究因“可能影响ChatGPT商业形象”被要求调整结论，这与他“用AI推动客观经济分析”的初衷相悖。
2. 内部生态：非LLM团队被边缘化，资源申请“屡遭拒”
离职潮背后，是OpenAI内部资源分配的严重倾斜。多名现任员工爆料，自2025年底公司将ChatGPT优先级调至最高后，非核心团队的生存空间被大幅挤压：
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算力申请“区别对待”：研究人员需向高管申请“计算积分”才能推进项目，但近3个月来，非LLM相关申请的通过率不足10%，即便获批，额度也仅能满足“验证单一假设”，无法支撑完整研究；
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项目关停与团队重组：过去一年，OpenAI关停了“AI安全伦理研究”“多模态基础理论”等10余个非核心项目，同时对Sora（视频生成）、DALL-E（图像生成）团队进行重组，部分成员被强制调至ChatGPT优化组；
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“政治化”氛围加剧：一名不愿具名的研究员表示，“现在判断研究价值的标准不是‘是否有创新’，而是‘是否能给ChatGPT带来收益’，不在核心团队的人，连参加技术会议的资格都可能被取消”。
二、Mark Chen回应遭质疑：“基础研究优先”难掩商业现实
面对愈演愈烈的争议，OpenAI首席研究官Mark Chen于2月4日在社交平台发文紧急回应，否认“放弃基础研究”的说法，但回应内容被业内指出“避重就轻”，未能解答核心质疑。
1. 官方表态：强调“数百个研究项目在推进”
Mark Chen在回应中称：“长期基础研究一直是OpenAI的核心，我们仍投入大量资金和算力，确保内部上百个探索项目顺利开展。”他同时强调，公司“不会追逐所有研究路线，只会重点投入某些方向”，并将战略转向解释为“产品化能带来更大算力、更丰富反馈，反哺研究”。
为佐证观点，Chen提到OpenAI仍在推进“自动化研究员”等长期项目，声称该方向“旨在让AI自主完成科研流程，目前进展超预期”。但他未提及具体项目的资源投入比例，也未回应“非LLM团队资源被砍”的爆料。
2. 业内反驳：“商业优先”已成事实，回应缺乏说服力
Mark Chen的回应并未平息争议，反而引发更多质疑：
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离职高管打脸：Jerry Tworek的亲信公开表示，“如果基础研究真的受重视，Tworek不会连基础算力都申请不到”；
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数据对比悬殊：据OpenAI内部泄露的2026年Q1预算，ChatGPT相关研发占比达78%，而基础研究（含AI安全、多模态理论）仅占9%，其余13%分配给行政与市场；
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专家评价客观：工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林指出，“OpenAI的回应更像公关话术，从资源分配、项目调整来看，商业目标已明显优先于科研理想，这是初创公司在资本压力下的常见选择，但不应回避现实”。
三、内忧外患：算力短缺+外部竞争，OpenAI陷入两难
OpenAI的战略转向，并非单纯的“重商业轻科研”，而是受限于“算力短缺”与“外部竞争”的双重压力，不得不采取“集中资源保核心”的无奈之举。
1. 算力困境：烧钱速度超收入，英伟达合作遇阻
作为AI行业“算力消耗大户”，OpenAI的算力需求与成本始终是难题：
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烧算力与收入的“恶性循环”：OpenAI 2025年财报显示，公司全年算力投入超150亿美元，而年收入约200亿美元，净利润率仅12%。为维持ChatGPT的迭代速度（平均每3个月推出一次大版本更新），公司不得不将80%以上的算力集中于LLM，否则“模型性能可能被谷歌、Anthropic超越”；
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与英伟达合作“卡壳”：为缓解算力压力，OpenAI曾计划与英伟达达成1000万美元合作，采购定制化GPU集群，但据《华尔街日报》爆料，双方谈判陷入停滞——英伟达CEO黄仁勋私下吐槽OpenAI“商业打法缺乏纪律、节奏混乱”，虽未公开否定合作，但投资金额与时间表迟迟未敲定。目前OpenAI仍依赖微软Azure的算力支持，难以满足长期需求。
2. 外部竞争：谷歌、Anthropic步步紧逼，用户护城河动摇
OpenAI的“资源集中”策略，很大程度上是被竞争对手倒逼：
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谷歌Gemini 3 Pro施压：2025年底谷歌发布的Gemini 3 Pro，在多个权威基准测试中超越GPT-4o，尤其在多模态理解、代码生成领域优势明显，迫使OpenAI紧急启动ChatGPT 5的研发，资源进一步向LLM倾斜；
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Anthropic挖角+用户争夺：Anthropic不仅挖走Andrea Vallone等高管，其Claude 4模型还凭借“更长上下文窗口”吸引了摩根大通、亚马逊等大客户，2025年市场份额从12%提升至27%；
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用户信任危机：近期“GPT-4o将被淘汰”的传言在用户群体中发酵，尽管OpenAI官方辟谣，但仍导致部分企业客户暂停续约，进一步加剧公司“必须靠ChatGPT稳定收入”的压力。
四、行业反思：AI巨头的“成长烦恼”，科研与商业如何平衡？
OpenAI的困境，并非个例，而是AI行业从“技术爆发期”进入“商业化成熟期”的典型矛盾。此次离职潮也引发业内对“科研与商业平衡”的深度讨论。
1. 初创公司的必然选择？还是短视之举？
支持者认为，OpenAI作为估值5000亿美元的初创公司，必须向投资人证明盈利能力，“集中资源保核心”是生存所需。Leonis Capital合伙人、前OpenAI研究员Jenny Xiao表示：“OpenAI的护城河已从研究能力转向8亿ChatGPT用户的行为数据，短期牺牲部分基础研究，换取商业稳定，是理性选择。”
但反对者指出，放弃基础研究将丧失长期竞争力。浙江传媒学院互联网与社会研究院院长方兴东认为：“AI行业的突破往往来自非核心领域的探索，如ChatGPT最初也只是‘研究预览’产品。OpenAI现在的做法，可能会错过下一个‘ChatGPT级’的创新机会。”
2. 人才流失的连锁反应：OpenAI成“AI黄埔军校”
值得关注的是，此次离职潮并非孤立事件。据行业统计，截至2026年2月，OpenAI已有近75名核心员工离职，创立了约30家AI初创公司，其中Anthropic、xAI（马斯克创立）等已成为行业重要玩家。有网友调侃OpenAI成了“AI黄埔军校”，但也有担忧认为，持续人才流失将导致公司“技术传承断裂”，尤其基础研究团队的削弱，可能影响长期创新能力。
结语：OpenAI的“十字路口”，平衡才是破局关键
从“非营利性科研实验室”到“估值5000亿美元的商业公司”，OpenAI的转型必然伴随阵痛。此次元老离职潮，暴露的不仅是战略转向的争议，更是AI行业普遍面临的“科研理想与商业现实”的冲突。
对OpenAI而言，短期靠ChatGPT稳住市场、争取算力资源无可厚非，但长期来看，若不能为基础研究保留生存空间，可能会丧失技术领先的根基。正如北京邮电大学刘伟教授所言：“AI公司需要‘两条腿走路’，一条腿踩稳商业落地，一条腿扎根基础研究，缺了任何一条，都走不远。”
目前，OpenAI尚未公布针对离职潮的具体应对措施，但其2026年“推出首款AI硬件设备”“扩大算力基础设施”的计划已提上日程。如何在商业扩张与科研投入之间找到平衡点，如何留住核心人才、重建团队信心，将是OpenAI接下来必须解决的难题。而这场风波的走向，也将为全球AI公司的发展，提供重要的参考样本。
