當一家頂級實驗室的創新紅利接近上限，人才與理念的外溢幾乎成為自然規律。
就像硅谷當年的“PayPal幫”一樣，自ChatGPT爆發以來，OpenAI正在成為AI世界的“黃埔軍校”。
據烏鴉君不完全統計，2022至2025年間，共有25人離開OpenAI。其中，9人選擇創業，創辦了8家AI公司，即使不計入尚未披露估值的三家公司，其余6家的累計估值已接近700億美元。此外，另有16人加入了Meta等其他AI公司。
這些人幾乎覆蓋了OpenAI的所有關鍵崗位：模型研發、訓練系統、對齊與安全、產品工程與工具鏈。他們不僅是GPT系列的構建者，也親歷了從研究原型到億級用戶產品的全過程。
這是一輪極具組織穿透力的人才外溢。
在商業世界里，他們沒有選擇“復制OpenAI”，而是試圖重構某個曾經只存在于OpenAI內部的系統邏輯：有人強調安全為先，有人重做工具鏈，有人直接落地智能體應用；有的公司成立三個月，估值已達50億美元，有的還未有產品，就完成了上億美元融資。
某種程度上，這些人的離開，并沒有切斷OpenAI的影響力，反而讓它的技術路徑與組織經驗，借由新的公司被擴散到了更廣泛的產業層面。
OpenAI系創業者，撐起700億
當一家頂級實驗室的創新紅利接近上限，人才與理念的外溢幾乎成為自然規律。
就像硅谷當年的“PayPal幫”一樣，2022年至2025年間的OpenAI，也正在成為AI世界的“黃埔軍校”。
據烏鴉君不完全統計，這三年間，已有9名核心成員離開OpenAI，創辦了8家AI公司，即使不算兩家未披露估值的公司，累計估值已經在700億美元左右。
他們并非普通工程師，大多在離職前擔任研究負責人、首席科學家或團隊核心人員，主導的方向涵蓋模型結構、訓練體系、安全機制與產品部署，幾乎覆蓋OpenAI的技術中樞。
從他們創業方向看，主要集中在AI安全、智能體以及AI應用。
首先，是圍繞“AI?安全”的創業潮。
2024?年5?月，OpenAI?聯合創始人、長期擔任首席科學家的?Ilya?Sutskever?選擇離開，成立?Safe?Superintelligence?（SSI）。這是一家純研究導向的公司，主張將“監管即服務”作為超級智能的前提，為全球?AI?開發者提供能力評估、風險建模與可解釋性框架。
SSI?的創始團隊包括前?Alignment?負責人?Paul?Christiano?與策略研究員?Daniel?Kokotajlo，成立數月即獲紅杉資本與?Founders?Fund?聯合投資，首輪融資超?5?億美元，成為全球估值最高的?AI?安全公司之一。
與此同時，前?CTO?Mira?Murati?與?OpenAI?聯合創始人?John?Schulman?共同創立了?Thinking?Machines?Lab，試圖重建“科研即平臺”的基礎設施，面向高校和企業。
這家公司復用了?OpenAI?工具鏈的理念，強調數據治理、模型復現與?AI?責任追蹤。今年?7?月完成?20?億美元?seed?輪融資，10?月估值已達?200?億美元。
第二類，是圍繞“智能體”與人機交互的創業。
Adept AI由前工程副總裁David Luan創立，主攻“能操作電腦的AI助手”。他曾主導GPT-2與GPT-3的訓練體系，離職后迅速組建團隊并獲得超4億美元融資。
Inflection AI則由DeepMind聯合創始人Suleyman和前OpenAI戰略顧問Simonyan創辦，35人核心團隊中包含多位GPT項目的工程師。該公司強調“對話即智能體”，其產品Pi被認為是“最具人格溫度”的AI助手，目前估值近40億美元。
Perplexity AI的創始人Aravind Srinivas曾在OpenAI負責推理系統與多模態搜索。他帶領的團隊大多來自OpenAI工具鏈小組，目前已完成15億美元融資，估值超過200億。其“對話式搜索+引用溯源”的模式，被視為AI搜索的關鍵轉折點。
第三條，是將通用模型能力遷移至垂直場景。
Eureka Labs由Karpathy創辦，專注AI教育與自適應學習系統，打造自動生成課程、反饋與評測的教學平臺。團隊多為OpenAI工具鏈出身，首輪融資達4億美元，估值超過50億。
Covariant由Pieter Abbeel創辦，主打通用機器人操作系統；Periodic Labs聚焦材料科學與實驗室AI自動化，2025年完成A輪融資，估值達8億美元。
相比其他創業公司，從OpenAI走出的創業者更容易在短時間內獲得高估值。
Ilya Sutskever的SSI，沒有產品、沒有用戶，僅用三個月時間，就完成了10億美元融資，估值達50億美元；
前CTO Mira Murati成立的Thinking Machines Lab，在創業5個月后就拿到了20億美元的種子輪融資；
前OpenAI研究副總裁Liam Fedus創辦的Periodic Labs，僅成立3個月，就獲得了a16z領投的2億美元融資。
這些公司的共同點是：尚無明確產品路徑，但創始人來自OpenAI的核心管理團隊。他們還未開始構建收入模型，估值已經被推到了數十億美元。
這是一種罕見的市場信號。在資本看來，只要出發點夠接近OpenAI，就足夠值得押注一輪。
從Meta到xAI，OpenAI何以成為全球AI人才庫？
除了創業之外，OpenAI正在悄然成為整個AI產業最重要的人才“蓄水池”。據烏鴉君不完全統計，自2022年以來，已有至少16位核心成員離開OpenAI，加入其他AI公司。
不少企業已將OpenAI視為頂尖技術能力的“供應源”，而過去半年，動作最激進的，是Meta。
6月至7月，一支成建制的隊伍從OpenAI蘇黎世與舊金山研究團隊集體遷往Meta——這并非個人行為，而是一次成建制、成團隊的集體遷移。
據統計，OpenAI有多達11人加入Meta新組建的“Superintelligence Labs”，其中包括Shengjia Zhao、Jason Wei、Lu Liu、Shuchao Bi、Allan Jabri、Alexander Kolesnikov、Xiaohua Zhai、Jiahui Yu、Lucas Beyer、Hongyu Ren等人。
他們幾乎覆蓋了OpenAI在多模態、模型對齊、訓練優化與底層系統等關鍵能力：
Shengjia Zhao成為Meta的首席科學家，重建團隊的核心研究路線——從模型對齊、推理框架到視覺Transformer的再訓練；
Jason Wei接手模型科學工作，專注多任務泛化與推理一致性；
Allan Jabri與Jiahui Yu延續DALL·E圖像生成與視覺-語言融合的研究，把OpenAI的多模態積累嫁接到Llama體系上。
蘇黎世出身的Xiaohua Zhai與Lucas Beyer，在PyTorch的FSDP/DTensor等分布式能力上深調優，使Meta在分布式訓練和數據分片上追上OpenAI內部架構。
這是一支“純血OpenAI班底”，Meta正在用它復刻并升級自己的AGI研究體系。
而Meta并不是唯一的“受益方”。
Kyle Kosic作為xAI的首批創始成員，2023年從OpenAI跳槽至xAI并擔任基礎設施負責人，主導相關模型開發工作。他幫助馬斯克的團隊在短時間內搭建出與OpenAI相似的推理框架，不過在2024年5月，他選擇重返OpenAI。
在DeepMind，前OpenAI開發者生態負責人Logan Kilpatrick接任Gemini的開發者與社區負責人。他曾主導GPT API的生態建設，如今延續類似路徑，強化Gemini產品的開發者接口與商業化反饋機制。
OpenAI系出身者為何成為市場上最搶手的一批人？
答案并不復雜。他們是少數親歷過GPT-4、GPT-4.5、GPT-5、Sora等模型從訓練、評估、安全對齊到全球上線全過程的人。他們知道如何將前沿算法轉化為面向億級用戶的商業系統，這種能力稀缺且不可快速復制。
更關鍵的是，OpenAI極其扁平的組織結構，給了他們一個高度復合的實踐場。
在OpenAI內部，分為兩條主干：研究團隊和工程團隊。其中，研究團隊負責模型原型、安全策略與對齊機制，工程團隊構建穩定的上線系統。
兩者中間沒有明顯割裂，研究員可以直接影響產品決策，開發者也參與模型驗證。團隊以“小組制”運作，每組幾乎具備端到端從研究到部署的全流程權限，類似微型創業單位。
這種高自由度、高耦合度的研發體系，催生出一批“雜而深”的人才：他們既熟悉底層算法，也具備工程實現與產品化思維。
為了找到這樣的人，OpenAI的用人標準與主流研究機構明顯不同。它有兩條明確的“不看”：
一是不看學歷。博士學位并不是進入門檻，很多核心研究員甚至只有本科背景。比如DALL·E作者Aditya Ramesh，僅有紐約大學的學士學位。
二是不看資歷。OpenAI習慣讓新人挑大梁。Sora項目負責人Bill Peebles是2023年剛剛畢業的博士，加入不到一年就開始帶隊。
這種機制鍛造出一批具備跨學科知識結構、強落地導向、愿意對最終產品負責的人。他們熟悉前沿技術，也懂如何把技術推向規模化產品。
對Meta、xAI以及更多新興公司來說，他們爭搶的，從來不只是技術履歷本身，而是OpenAI那套組織機制與產品哲學下沉淀出的關鍵人才。
這些人能將使命驅動的研究精神，與可交付的產品標準融合在一起。而這，正是構建下一代AI公司最需要的能力。
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