OpenAI 产品观
敢发布，快迭代，抠效率

◆ DeepMind 前成员 Tibo 深度对话实录

从 Google DeepMind 到 OpenAI，Tibo 见证了大模型从实验室走向大众的全过程。这场对话揭示了 OpenAI 如何建立“快速发布、极致效率、用户为先”的产品文化，为技术创业者提供了一套可复用的方法论。

01 从 Google 到 OpenAI

被“拦下”的 LM Chat

早在 ChatGPT 发布前一年，DeepMind 已构建了内部聊天工具 LM Chat。但 Google 因为担心颠覆搜索业务，选择按兵不动。

OpenAI 的破局

Tibo 认为 OpenAI 与 DeepMind 最大的不同：研究团队与产品团队高度协同，共同设计、共同迭代。“我们有很大的发布偏好，也强烈希望让更多人用上产品。”

自我颠覆的必要性

大公司最难的并非做出创新，而是愿不愿放下现有优势，主动向新方向投入资源。

02 产品文化：赋能与克制

自下而上的创新引擎

OpenAI 鼓励员工提出新想法，快速组队并上线。“人们提出各种想法，走到一起，非常迅速地推出东西。”

防止“一团乱麻”

自由之下必须有方向。“不要做成各种功能的杂糅” —— 保持简洁，对产品品质感到骄傲。ChatGPT iOS 应用正是这种理念的代表。

和用户深度共修

从用户反馈迭代产品，关注体验、性能、效率和简洁性。“每天都花更多时间与 AI 对话”——新语音模式让交互更自然。

03 效率革命与算力布局

-80%

Luna 推理成本

+60%

3个月吞吐速度

14×

Ultra Fast 加速

Luna 的成本直降 80%，速度提升 60%（三个月内）。这背后是两年前的超前算力投资，以及用 AI 优化底层基础设施的递归自我改进。

递归自我改进落地

用最先进的模型去优化 Kernel、算力调度和产品形态，再让这一切反哺模型效率 —— 这是“基础设施层面的递归优化”。

算力投资兑现

两年前，OpenAI 在算力上的超前投入曾受质疑。如今，伴随效率优化，算力成为规模和成本的护城河。

04 竞争观：专注独特价值

“我不太看竞争对手。我们关注的是：自己有什么独特之处？价值观是什么？如何最大速度地朝目标推进？”

Tibo 认为，OpenAI 的强大之处在于与社区共同成长，真诚回应开发者与用户，而且愿意用行动证明（例如主动重置使用额度、回馈用户）。

05 给世界的回应

AI 会越来越普惠。Luna这样的“前前沿”模型已进入免费层级，六个月前它还是前沿模型。技术成本将持续下降，智能将无处不在。

效率驱动经济性。“技术有办法随时间变得非常高效”——推理成本降低，意味着更多人能用上更强大、更便宜的 AI。

以实际效用建立信心。ChatGPT 已在健康、财务、写作、日常咨询等领域服务用户，这些真实用例让“AI 帮助世界”不只是一句口号。

✦ 金句摘选

“技术有办法随着时间变得非常、非常高效。”

“不要只顾着看对手，要专注自己能做到特别好的事。”

“与其让人类适应技术，不如让技术完美地适应人类。”

✓ 行动建议

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