前 OpenAI 工程師的 425 天實錄：你想進的 AI 神殿，內部是這樣運作的。
前 OpenAI 工程師的 425 天實錄：你想進的 AI 神殿，內部是這樣運作的。
InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜這不是爆料，是一場冷靜的公開內省
「這不是一篇爆料文，也沒有任何內幕糾紛，只是一段個人工作經驗的記錄與思考。」
這句話出自前 OpenAI 工程師 Calvin French‑Owen 的部落格文章。他於 2024 年 5 月加入 OpenAI，2025 年 6 月離職，總共在那裡工作 425 天。這段經歷剛好涵蓋了 OpenAI 產品節奏最密集、組織擴張最劇烈的一段時間。
他曾是知名新創 Segment 的共同創辦人，後來選擇放下 CEO 光環，加入全球最前線的 AI 實驗場。這樣的轉換，讓他的觀察更具穿透力。他的文章沒有過度情緒、沒有道聽塗說，而是以第一人稱角度，勾勒出一幅高強度、高密度的 AI 工程師生活肖像。
這不是「夢想打碎」，也不是「英雄崩壞」，而是把 OpenAI 邁向 AGI 路上的真實代價呈現在你眼前。
01｜從創業者到工程師，他為什麼選擇 OpenAI？
French‑Owen 在 30 多歲這個年紀，選擇回到工程第一線。他說他對「人工智慧改變世界」這件事，抱持深度信念，而 OpenAI 正是最貼近這個目標的地方。
他加入的團隊負責開發 OpenAI Codex， 一個自然語言生成程式碼的模型，也可視為 GitHub Copilot 的前身與基底。他的加入時點，正好搭上 Codex 的開發高峰期。
在短短 7 週內，這支僅由 8 位工程師與 4 位研究員組成的團隊，從 proposal、模型微調、UI 設計、測試到上線完成部署，成功把產品推向市場，並在兩個月內吸引 63 萬名用戶註冊使用。
這種節奏與效率，遠超一般新創或大企業團隊的 SOP 範式。他形容這段時間「極度專注」，每天早上 7 點到晚上 11 點都在工作，連週末也不例外。但他也坦承，那種緊張與高壓，會在長期消耗下慢慢浮現問題。
02｜Slack 不是工具，而是 OpenAI 的神經網絡
他觀察到 OpenAI 的文化與他過去在創業公司截然不同，最明顯的是：Slack 是公司的運作中樞。
French‑Owen 說他在 14 個月的任職期間只收過約 10 封 email，因為幾乎所有內部溝通、資訊同步、任務追蹤、會議記錄，甚至是研發紀錄，全都發生在 Slack。
而這並不是即時通訊式的「即聊即回」，更像是「非同步、透明的工作日誌」。每位員工都會在每天固定時間上傳自己的工作摘要與進度，其他人透過追蹤頻道就能掌握狀況，極少需要會議。
這種運作方式讓組織能夠橫跨時區運作，也讓新加入者能快速補齊資訊。然而，它也對「自我驅動」的工作模式要求極高，沒有明確任務者容易迷失。
這也是他認為 OpenAI 能夠支撐高密度專案同時運作的基礎結構之一。
03｜組織擴張的陣痛——從 1,000 到 3,000 人
French‑Owen 加入時 OpenAI 只有約 1,000 位員工，但短短一年後，這個數字翻倍至超過 3,000 人。這種等級的擴張，幾乎是科技公司少見的速度。
他提到這樣的增長帶來了組織的「結構重工（rework）」。因為原本為百人設計的制度、溝通流程與知識架構，根本無法應付千人規模的複雜度。結果就是：
報告線重疊
任務界線模糊
專案進度不斷被打斷重做
新進人員不了解背景脈絡、做出錯誤決策
團隊之間互相覆蓋，缺乏協調層級
在這段期間，他觀察到「小團隊」依然是 OpenAI 的基本組織單位，但彼此協作與上下層的管理體系，明顯開始吃緊。
04｜加班文化與超人信仰的兩難
OpenAI 並未明文要求加班，但實際運作中，「自願性投入」幾乎成為默契。
他以 Codex 專案為例，每位工程師每天工作 12-14 小時已是常態，甚至週末也持續開工。這並非來自主管要求，而是來自一種強烈的「責任感」，因為團隊規模小，每個人不做就沒人能接手。
他提到許多團隊成員會在 Slack 上線到凌晨 1 點還在 debug，也因此有些資深員工因為長期疲勞而選擇轉調或離職。
有趣的是，OpenAI 的管理層也察覺這種超時工時會造成燃燒殆盡，於是安排過一次「全公司一週休假」，作為集體復原期。
但 French‑Owen 認為，這種暫時性的修補，無法根治背後的結構性壓力。
05｜封閉式知識隔離，是效率還是危險？
OpenAI 長期以來因 AGI 競賽與技術敏感性，採取高度保密制度。French‑Owen 表示，即使是內部工程師，往往也無法得知其他團隊的專案內容。
這種做法確保了保密性，也讓團隊能「快速前進、不需對外溝通」，但代價是：
不同團隊容易重複造輪子
缺乏全局產品觀
組織整體效率其實降低
無法從他人專案中學習與互補
這也是他認為「開放協作」與「機密封閉」兩種文化的衝突縮影：在 AGI 這種高風險賽局下，OpenAI 選擇後者，但未來若無組織性治理介入，可能會演變成知識孤島。
06｜Meta 挖角戰：工程師成為百萬美元單位的資產
這篇文章另一個引人注目的細節，是他提到「Meta → OpenAI → Meta」的人才流。
French‑Owen 指出，許多 Meta AI 團隊的研究員與工程師跳槽到 OpenAI，然後又有不少人在一年內選擇「被挖回去」。
為什麼？因為 Meta 開出的條件實在太優渥，據傳最高可達上億台幣的挖角獎金。
OpenAI 原本的內部報酬制度設計偏向「理念導向」，但這樣的設計在面對公開市場的人才競爭下，開始出現裂痕。French‑Owen 認為這不是個別企業的問題，而是整個 AI 賽局開始進入「人力資本化」的新階段。
07｜這段旅程的總結，不是後悔，而是敬意
French‑Owen 的文章最特別之處，在於他即便揭示了許多問題與挑戰，卻從未將這段經歷視為負面。他甚至表示，如果未來條件成熟，他會考慮回到 OpenAI。
他這麼寫道：「我在 OpenAI 所經歷的一切，都是真實的挑戰，也是真正能影響世界的工作。這裡沒有官僚，有的是一群人日以繼夜在思考『如何創造智慧體』這件事。」
08｜三個面向的思考啟發
1. 對工程師：夢幻公司不是天堂，而是修羅場
如果你對 AGI 興趣強烈、擅長自我驅動、能承受高壓，那麼 OpenAI 類型的組織或許會是你的舞台。但若你追求的是穩定節奏與明確分工，那這樣的環境可能不適合你。
2. 對企業經營者：組織擴張需同步升級流程
從 1,000 到 3,000 人，看似成功，但內部流程如果沒有跟上，會導致效率下滑、人才流失、重工成常態。企業規模越大，治理機制就越關鍵。
3. 對政策與教育界：AI 人才養成不能只教技術
OpenAI 的工程師除了技術力，還要有跨領域思考、時間管理、自我管理與資訊結構化的能力。這也反映出台灣的 AI 教育不能只停留在模型訓練，必須導入「團隊實作、工具協作、組織理解」的訓練模組。
09｜如果你今天是一位新創創辦人
這篇文章有一個隱藏的訊息：快速推出 MVP 的能力，決定你能否參與 AI 時代的舞台。
Codex 團隊 7 週就上線產品的節奏，是對所有 AI 新創的警鐘，即使你沒像 OpenAI 那樣的算力或品牌，你也必須練習快速整合模型、打造使用者界面、上線驗證市場。從 OpenAI 的流程中你可以學到的重點有：
模型訓練與產品化同步進行
小團隊配備完整角色（工程、研究、PM）
使用 Slack / Notion / GitHub 等工具無縫協作
內部不依賴長會議，而是高頻非同步更新
測試快速、大膽部署、觀察使用者行為後立即回調
10｜你看到的，不只是 OpenAI，也是一面產業照妖鏡
Calvin French‑Owen 的文章為我們揭示了一個真實、立體的 OpenAI，也讓我們看到在 AI 競賽全面加速的現在，「人」仍是最珍貴、最難調和的變數。
這篇文章所談的不只是關於一家公司的故事，它更像是一面產業照妖鏡，映照出技術、制度、文化、人性之間的張力。最後要問一句話，你準備好在這樣的環境中工作了嗎？
參考資料：
https://www.entrepreneur.com/business-news/former-openai-engineer-details-what-its-like-to-work-there/494711
https://www.businessinsider.com/what-working-at-openai-is-like-former-employee-2025-7
https://endroid.com/2025/a-former-openai-engineer-describes-what-its-really-like-to-work-there
https://www.windowscentral.com/artificial-intelligence/openai-chatgpt/inside-openais-slack-driven-evolution-engineer-reveals-secrets-behind-its-meteoric-rise-and-chaotic-brilliance
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