当一家前沿科技实验室的创新潜力逐渐触及天花板，人才与技术的外流往往成为难以阻挡的趋势。在人工智能领域，OpenAI正经历着类似硅谷“PayPal帮”的蜕变过程——从2022年至2025年，至少25名核心成员选择离开，其中9人创立了8家AI企业，即便排除三家未公开估值的公司，剩余企业的累计估值已逼近700亿美元。另有16人加入meta、xAI等科技巨头，形成一股席卷行业的“OpenAI系”浪潮。
这些离巢者几乎覆盖了OpenAI的技术命脉：从模型架构设计到训练系统优化，从安全对齐机制到产品工程化落地。他们不仅是GPT系列的核心构建者，更亲历了技术从实验室原型到服务数亿用户的完整周期。这种“组织穿透式”的人才流动，正在以另一种形式延续OpenAI的影响力——通过创业公司将技术路径与组织经验扩散至更广泛的产业领域。
在创业方向上，安全、智能体与垂直场景迁移成为三大主流赛道。2024年5月，OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever创立的SSI公司，聚焦“监管即服务”理念，为全球AI开发者提供风险评估与可解释性框架。其团队包括前对齐研究负责人Paul Christiano，成立仅数月便获得红杉资本与Founders Fund超5亿美元投资，估值跃居全球AI安全领域前列。另一家由前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab，则试图重建“科研即平台”的基础设施，复用OpenAI工具链理念，强调数据治理与模型复现，今年7月完成20亿美元种子轮融资，估值达200亿美元。
智能体与人机交互领域同样涌现出多家明星企业。由前工程副总裁David Luan创立的Adept AI，主打“能操作电脑的AI助手”，其团队曾主导GPT-2与GPT-3训练体系，成立后迅速获得超4亿美元融资。Inflection AI则由DeepMind联合创始人Suleyman与前OpenAI战略顾问Simonyan联合创办，35人核心团队中包含多位GPT项目工程师，其产品Pi以“最具人格温度”的对话体验著称，目前估值近40亿美元。Perplexity AI的创始人Aravind Srinivas曾负责OpenAI推理系统与多模态搜索，带领工具链小组出身的团队完成15亿美元融资，估值超200亿，其“对话式搜索+引用溯源”模式被视为AI搜索的关键突破。
除创业潮外，OpenAI正成为全球AI产业的重要人才蓄水池。据统计，自2022年以来，至少16名核心成员加入其他科技公司，其中meta的“挖角”动作最为激进。2025年6月至7月，一支由11人组成的OpenAI研究团队集体迁入meta新组建的“Superintelligence Labs”，涵盖多模态、模型对齐、训练优化等关键领域。例如，Shengjia Zhao成为meta首席科学家，主导模型对齐与视觉Transformer再训练；Jason Wei接手模型科学工作，专注多任务泛化；Allan Jabri与Jiahui Yu延续DALL·E图像生成研究，将多模态技术嫁接到Llama体系。这支“纯血OpenAI班底”正在帮助meta复刻并升级其AGI研究体系。
xAI与DeepMind同样从这场人才流动中获益。2023年，Kyle Kosic从OpenAI跳槽至xAI担任基础设施负责人，主导模型开发工作，帮助马斯克团队快速搭建推理框架，但于2024年5月重返OpenAI。在DeepMind，前开发者生态负责人Logan Kilpatrick接任Gemini开发者与社区负责人，延续其在GPT API生态建设中的经验，强化产品接口与商业化反馈机制。
OpenAI系人才受追捧的背后，是其独特的组织机制与产品哲学。这些成员亲历了GPT-4、Sora等模型从训练到上线的全流程，具备将前沿算法转化为商业系统的稀缺能力。OpenAI的扁平化结构进一步放大了这种优势——研究团队与工程团队高度耦合，研究员可直接参与产品决策，开发者亦能反向影响模型验证。这种“微型创业单位”模式催生出既懂底层算法又具备工程思维的复合型人才。
在用人标准上，OpenAI打破传统科研机构的框架：不唯学历论，核心研究员中不乏本科背景者，如DALL·E作者Aditya Ramesh仅拥有纽约大学学士学位；不拘泥资历，常让新人挑大梁，例如Sora项目负责人Bill Peebles2023年博士毕业，加入不到一年便开始带队。这种机制塑造出的人才兼具跨学科知识结构与强落地导向，能够将使命驱动的研究精神与可交付的产品标准融合——而这，正是下一代AI公司最需要的核心竞争力。
