## 579｜周日荐文：OpenAI员工万字离职信，透露6个反常识管理经验

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上个月，我在网上刷到一篇万字长文，是一位OpenAI员工的离职信，随手存在我的Get笔记里，放了一个月了。说实话，我本来以为又是一篇“大厂吐槽文”，当时只是匆匆看了几段就忘记了。但这周，当我问助手一个问题时，它把这篇文章给我调了出来，我仔细看完后有非常多的收获，今天拿出来跟大家分享一下。

提到离职长文，相信你能立刻想起国内常火的那种：打工人郁郁不得志，无奈离开，恨公司埋没人才，在内网上大发牢骚。

不过，这封离职信的作者叫Calvin French-Owen，他可不是普通的打工人。他是客户数据平台Segment的联合创始人兼首席技术官，还在MIT读书的时候就开始创业了。2020年，他的公司被Twilio以32亿美元收购，这可是一次相当成功的创业退出。这个背景非常重要，意味着早已经财务自由的他，后面加入OpenAI纯粹是对要做的工作感兴趣。

Calvin在公司被收购后曾在Y Combinator工作，2024年5月加入OpenAI担任工程师，参与Codex项目从0到1的开发。Codex推出一年后，他选择离职。这个项目其实就是OpenAI的AI编程产品。

关键是，他的离职原因特别有意思。他在信中明确说：“从自己当老板到成为3000人公司的一员，这种转变确实不小。”他强调，离职并非因为任何“内部矛盾”，而是希望“重新踏上创业之路”。

换句话说，这不是一个被开除的员工在发牢骚，而是一个成功的连续创业者，在体验了一年大公司生活后的深度复盘。这个视角，让他的观察格外有价值。

说实话，看完这篇离职信，我最大的感受就是，OpenAI的很多管理做法，完全不符合我们对现代企业管理的认知，可以说是跟很多知名商学院里教的东西背道而驰。

你想想，一家3000人的公司，按常理说应该已经是层级森严、流程复杂的大企业了。但这位员工笔下的OpenAI，居然还保持着初创公司的灵活性和决策速度。更神奇的是，他们的很多管理方式，看起来完全“反常识”，但效果却出奇的好。

今天我就从这篇离职信里，提炼出6个最颠覆认知的团队管理经验。它们特别适合那些想要打造高效精英团队的同学参考，而且我觉得里面的很多细节，才真正体现了一家AI时代公司应有的模样。

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第一条反常识的经验：OpenAI内部几乎不用邮件，一切都在Slack上。

Slack就类似我们常用的企微、钉钉或者飞书。说实话，在我的固有认知里，还是认为欧美企业主要都靠“邮件文化”。但是Calvin提到的一个细节让我震惊：他在OpenAI工作的整整一年里，只收到了大约10封邮件。

对，你没听错，是10封，不是10000封。

说实话，这个数字让我想起自己的工作状态。我每天早上打开电脑，先看邮件，再看飞书工作群，然后还要看钉钉、企业微信、微信，一天到晚在各个群里找消息，光是切换就能把人累死。当然，这是因为我需要在不同的地方有不同的沟通，例如要跟阿里的同学沟通，就只好用钉钉。不过我们得到内部，大部分还是都放在飞书上。

OpenAI几乎完全抛弃了邮件沟通，所有工作交流都通过Slack进行。从日常工作交流，到重要决策讨论，再到项目进度汇报，全部在Slack上完成。其实，OpenAI的逻辑很简单：与其让员工在多个平台之间疲于奔命，不如集中到一个工具上，把沟通效率最大化。

当然，Calvin也提到，这种做法也有挑战。如果你不会精心策划Slack的频道和通知设置，很容易被信息淹没。但一旦掌握了技巧，工作效率会有质的提升。

对我们小团队来说，这个做法完全可以借鉴。如果你的团队在10-50人之间，不妨试试“单一沟通工具”策略。选择一个主要平台，可能是微信群、钉钉或者飞书，然后把所有工作沟通都集中到这里。关键是要制定清晰的使用规则，比如什么事情发群里，什么事情私聊，什么时候@所有人。

在我们得到刚开始使用飞书的时候，曾经发现大家更多的会选择私聊，这就导致内部产生了很多信息差。后来我们要求，除非特别私人的事情，例如调换会议室之类的，绝大部分工作上的沟通都要放在群里，实现全面的透明化。

当然，任何一个策略都会有负面效应，例如我们这样的做法，就给不少和这件事情无关的人造成了信息负担。但是相比之下，我们更无法承受的是内部变成一个个的信息孤岛。发展到现在，我们默认，只要是能在公司内部说的内容，就能和用户说，不存在绝对的信息保密。所以大家能看到，我们每周二下午的例会都会进行直播，所有用户都可以观看。

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第二条反常识经验：没有产品路线图，自下而上做研发。

当Calvin询问下季度的产品路线图时，得到的回答是：这不存在。

没错，OpenAI这家3000人的公司，居然没有传统意义上的产品路线图。也就是说，没有领导高瞻远瞩地规划大家接下来该做什么。

他们的研发模式是完全“自下而上”的：好想法可以来自任何地方，进展是迭代式的，随着新研究成果的出现而逐步明确方向。研究人员就像“迷你CEO”一样工作，有强烈的行动倾向，无需申请批准就能直接启动项目。

这就像海底捞的后厨：每个师傅都可以根据客人的要求和当天的食材，临时创造新菜品。没有人规定今天必须做什么菜，但端出来的都是精品。

Calvin提到，类似的项目经常会有3-4个原型并行推进。这听起来似乎很混乱？但实际效果是，最好的想法总能胜出，创新速度极快。这种模式的核心就是信任。信任每个研究人员的判断力，信任他们能找到正确的方向。

当然，这可能也就是GPT-5出来之前，ChatGPT里出现了各种模型：从GPT-4o到o1，再到GPT-4.5、GPT-4.1、o3、o4-mini的原因。这一堆模型从定位到命名看起来都挺混乱的。但从组织层面来说，这反而降低了风险：多支小分队同时突围，不管最后谁能拿下阵地，其实都是整个组织的胜利。

那我们小团队能学到什么呢？如果你的团队都是经验丰富的专家，可以尝试“主题式自由研发”模式。你可以设定一个大方向，比如“提升用户体验”，让团队成员自主选择具体的切入点，定期分享进展，让好想法自然浮现。关键是要建立“快速试错”的文化，允许失败，鼓励实验。特别是在AI时代，人数本身已经没有太大的意义，人太多反而可能会抑制创新，精干的小团队，确保每个人都是自驱型人才，反而更加重要。

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第三条反常识经验：3000人公司还能闪电决策。

按常理说，公司规模越大，决策速度越慢。这几乎是所有大公司的通病：层层汇报、反复讨论，最后拖成马拉松。我曾经见过不少大厂，把一个好创意硬生生地拖死在内部的讨论流程里。

但OpenAI彻底打破了这个规律。离职信里特别强调：OpenAI能够在获取新信息时立即调整方向，即使是3000人的大公司，也依然保持了这种敏捷性。

这是什么概念呢？就像一支3000人的军队，但指挥起来却像一个10人的特种小队一样灵活。一旦决定追求某个方向，全公司就能立刻调头，全力以赴。

这位员工还把这种能力和Google等传统大公司做了对比，差距非常明显。Google内部要推动一个新项目，可能需要几个月的内部协调；而OpenAI可能几天就能做出决定并着手执行。

这背后的秘密是什么？我认为有两点：

这就像开车：传统大公司的决策过程，就像每次变道都要开家庭会议，讨论半天才敢打转向灯；而OpenAI更像是经验丰富的老司机，看到机会立刻变道，动作干净利落。

这给我们的启发是：保持决策权的集中和清晰。确定谁是最终决策者，避免陷入“集体决策”的陷阱，培养“边做边调整”的文化，不要追求完美的计划，而要追求快速的执行。当然，这个最终决策者尽量也不要都是创始人或者高管，因为有很多任务，一线同学看得比创始人清晰多了。

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第四条反常识经验：在管理上充分放手。

离职信里特别提到了ChatGPT的几位工程经理，Akshay、Rizzo、Sulman，他们的岗位其实相当于我们的技术总监。Calvin 称这些经理是他见过最冷静的技术管理者，感觉他们“已经见过一切”。

什么叫“见过一切”？就是无论遇到什么突发状况、技术难题，或者用户投诉，这些经理都能保持淡定，不会大惊小怪。

更有意思的是，这些经理的管理风格是“相对放手”。他们不会事无巨细地盯着每个细节，而是专注于雇用优秀的人才，然后确保这些人具备成功所需的条件。

这就像什么呢？就像经验丰富的足球教练。他们不会在场上指挥每一脚传球，而是在赛前做好战术布置，选对球员，然后在场边观察，只在关键时刻给出指导。

为什么能做到这样？因为他们真的“见过一切”。ChatGPT从发布到现在，经历了多少次服务器崩溃、用户暴增、舆论风波？要知道，ChatGPT近期的每周活跃用户已经超过7亿，这些技术负责人都亲身经历过，因而练就了强大的心理素质。

这种“见多识广的放手管理”，其实是在高压环境下的成熟管理风格：不是不管，而是知道什么时候该管、什么时候该放手。

那咱们普通团队怎么学习这种管理方式呢？

这个不必强求自己能找到这么厉害的人，但是我们可以在招人的时候更加慎重一些，选择那些会自驱成长的人；在他们入职后，充分放手，提供必要帮助，但不指指点点。可能这样前期培养成本会高一些，但是团队的整体实力会提升得很快。

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第五条反常识经验：让GPU成本压倒一切。

这个细节特别有意思。作者提到，在OpenAI，几乎所有事情的成本都换算成了GPU成本。这是什么概念呢？Codex产品的一个小功能的GPU成本，就相当于作者当年整个Segment创业公司的基础设施成本。这个对比简直让人震惊。

传统公司的成本控制逻辑是什么？精打细算，能省则省。办公用品要比价，差旅费要审批，连打印纸、饮用水的用量都要控制。

但在OpenAI，这套逻辑完全被颠覆了，他们不是不看成本，而是用了一整套统一的逻辑来衡量。GPU成本如此巨大，以至于其他所有开支都显得微不足道。这就像什么呢？就像你买了一套价值千万的豪宅，却还在纠结要不要买一个50块钱的垃圾桶。

这种极端的成本结构，重新定义了资源配置的优先级：所有的技术决策，都必须首先考虑计算效率。能用更少的GPU算力完成同样任务的方案，就是最好的方案，哪怕其他方面稍显复杂一些。

这给我们什么启发呢？每个行业、每个团队都有自己的“GPU成本”，也就是那个占据绝大部分资源的核心要素。它可能是人力成本，可能是时间成本，也可能是获客成本。关键是要识别出你的“GPU成本”是什么，然后围绕它来优化整个运营体系。不要在小钱上斤斤计较，而要在大钱上精打细算。比如，如果你的核心成本是优秀程序员的薪资，那就不要为了省几千块的办公设备费用，而影响他们的工作效率。

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最后一个反常识做法，可能是最颠覆的：用兴趣来分配工作。

Calvin提到，OpenAI的大多数研究工作，是通过“诱导研究人员对特定问题产生兴趣”来完成的。如果某个问题被认为无聊或者“已解决”，可能就不会有人去做。这听起来很不靠谱，对吧？传统的工作分配方式是什么？老板分配任务，员工执行，不管你个人喜不喜欢。

但OpenAI的逻辑是：顶尖的研究人员只有在真正感兴趣的领域，才能发挥最大价值。与其强迫他们做不感兴趣的工作，不如想办法让他们对重要的问题产生兴趣。当然，这种机制也有风险：重要但不够有趣的工作，可能会被忽视。但对于创新型团队来说，激发内在动机比施加外在压力更有效。

这给我们什么启发呢？如果你的团队成员都是专业能力很强的人，不妨试试“兴趣导向”的工作分配。了解每个人的兴趣点和专长，然后想办法把重要的工作包装成他们感兴趣的挑战。

比如，如果某个程序员对性能优化特别感兴趣，那就让他负责系统性能相关的模块；如果某个设计师对用户体验很有热情，就让他主导产品的交互设计。关键是要学会“包装问题”，让重要的工作看起来更有挑战性和吸引力，真正有本事的管理者，应该擅长利用员工的兴趣，画上工作目标的饼，激发他们的热情、价值感与成就感。

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看完这6个反常识的管理经验，你可能会说，我们又不是OpenAI，没有这些全球顶尖人才，还有什么值得学习的呢？

说实话，对咱们这些普通团队来说，这些反常识做法千万不要全盘照搬，要不然我们团队很可能会全面失控。我们更应该做的，是要理解背后的逻辑：信任专业的人，给他们足够的自由度，同时专注于最重要的事情。

我给同学三个具体建议：

第一，如果你的团队少于20人，不妨先试试“优化沟通”的策略。选定一个在线协作平台即可，制定清晰的使用规则，能线上沟通的，就不要开全员会议。开会的时候，规模越小越好；会议上不发言的人，下次就不要邀请了。

第二，建立“48小时决策机制”。重要决定必须在48小时内做出，不允许无限期拖延。同时要明确谁是最终决策者，避免陷入“集体决策”的陷阱里，没有人愿意承担责任。

第三，每周花30分钟了解团队成员的兴趣点和专长，试着把重要但枯燥的工作，包装成有挑战性的项目。记住，激发内在动机比施加外在压力更有效。如果你暂时没有团队要管，那其实更能用这种方式，把自己当做要管理的对象，想想自己的兴趣是什么，把自己的兴趣和AI结合，看看能迸发出什么样的创造力。

其实，OpenAI这些经验最大的价值，不是让我们去仰望大神，而是提醒我们：很多我们习以为常的管理方式或者是工作方法，可能并不是最优解。在这个 AI 时代，完全值得推倒重来一次。

最后，在AI时代，如果你发现自己的工作或者生活中，有哪些可以推倒重来、发生改变的，欢迎随时分享给我、分享给同学们。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 离职信链接：https://calv.info/openai-reflections

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