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算力就是权力,GPU就是选票。
在OpenAI这样的顶级AI实验室里,谁掌控了“算力分配表”,谁就握住了通往未来的钥匙。
而坐在那张表格背后的人,不是Sam Altman,也不是Ilya Sutskever,而是华人科学家——Mark Chen(陈马克)。
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今天,咱们就来扒一扒这位低调却手握重权的OpenAI首席研究官,看看他如何用300个项目、500名研究员和海量GPU,下注“下一个范式”。
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说句实在话,在AI圈子里,模型发布只是冰山一角,真正的战场藏在后台——谁能拿到GPU,谁就能把想法变成现实。
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Mark Chen作为OpenAI首席研究官,和Jakub Pachocki每1-2个月就要对全公司约300个研究项目进行“生死排序”。
这不是简单的资源调配,而是一场关于方向、信念和长期主义的战略博弈。
周叔注意到,Mark反复强调:OpenAI不做“追榜式研究”。
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别人发个新模型,他们不会立刻跟风复现;榜单涨跌、竞品节奏,统统不构成决策依据。
为什么?因为短期领先靠微调,长期统治靠范式。
比如两年前,当行业还在优化RLHF时,OpenAI已押注自研大语言模型架构,如今回头看,这步棋直接改写了整个行业的技术路线。
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更惊人的是,Mark透露:探索性研究消耗的算力,甚至超过实际模型训练。
这意味着OpenAI愿意为“可能失败”的前沿想法烧钱——这种底气,来自其非营利初心与对AGI的极致信仰。
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Mark的成长轨迹本身就充满传奇色彩。
他并非科班出身的AI专家,大学才接触编程,却凭借数学天赋闯入顶尖竞赛圈,后来成为美国信息学奥赛教练。
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直到2016年Alpha Go横空出世,他毅然转行AI,加入当时仅20人的OpenAI。
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即便在2023年底那场震惊业界的“政变风波”中,他也是核心稳定力量,组织百名研究员联名请愿,力保Sam与Ilya回归,被内部称为“狼来了也不退”的守护者。
如今34岁的他,每天工作到凌晨两点,办公室常备睡袋。
“如果我们正处在工业革命级别的变革中,为什么要浪费黄金时刻?”
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这句话,道尽了他对使命的执念。
而就在2024年底,OpenAI内部正全力推进两大目标:一年内让AI成为“研究实习生”(人类提想法,AI写代码调bug);两年半内实现端到端自主科研。
Mark坚信,当AI开始产出新科学知识——比如解决未证明的数学猜想、设计全新分子结构,才是AGI真正逼近的信号。
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很多人以为OpenAI的成功靠天才灵光一现,但Mark揭示的真相是:长期主义必须被“制度化”。
通过算力分配、优先级排序、人才密度控制(他甚至一度冻结招聘,要求“进一人,出一人”),OpenAI把抽象愿景转化为可执行的日常机制。
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面对Gemini 3等竞品发布,Mark的回应很淡定:“我们内部已有同级模型,很快会推出更强版本。”
但他更警惕的是组织被外部节奏带偏。
“预训练就像肌肉,不练就会钝化。”过去半年,他和Jako重建预训练团队,确保OpenAI在基础能力上持续领先。
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值得一提的是,2024年12月,OpenAI已开始测试新一代科学AI系统。
据内部人士透露,GPT-5 Pro在物理、数学问题上的表现已让顶尖学者震撼。
有理论物理学家用它半小时解决了自己卡壳数月的推导。
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这不再是“智能助手”,而是“科研合伙人”。
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Mark Chen的故事告诉我们,真正的技术领导力,不在于站在聚光灯下宣布产品,而在于黑暗中默默决定把火把递给谁。
在AI军备竞赛白热化的今天,OpenAI选择了一条更难但更远的路:不追逐风口,只播种未来。
当全世界都在比谁跑得快时,他们却在问:我们是否正在通往新大陆的航线上?
这份清醒与定力,或许才是中国科技界最该深思的“硬核实力”。
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