“推理之父”离职，OpenAI实际性能面临风险
硅谷迎来又一波震动，OpenAI的“推理之父”Jerry Tworek离职了。入职近七年的技术骨干、OpenAI研究副总裁Jerry Tworek宣布离职，他表示得离开这里，才能做那些在OpenAI难以开展的研究。
Jerry Twore作为后训练和推理路线的关键推动者，他是将逻辑能力注入GPT神经网络的核心人物。2021年，他主导Codex开发，这是GPT代码能力的起点；2024年起，他领导o1及o3模型研发，在Scaling Laws边际递减时，确立了“System 2”思维链范式。
如果说2024年Ilya Sutskever的离职带走了OpenAI的创新精神，那么2026年Jerry Tworek的离开，则削弱了公司在推理技术上的核心竞争力 —— OpenAI的推理模型迭代可能放缓，实际性能面临风险。
当「大力出奇迹」不再适用
消耗数十亿美元后，OpenAI的旗舰项目「Orion」未带来预期指数跃升，最终被Altman降级为GPT-4.5，标志纯预训练扩展路径失败。不难看出，Scaling Law面临撞墙：单纯堆算力的方法在物理极限前失效，因此，当预训练数据红利耗尽，后训练成为主要出路。
Tworek正是这条路线的关键贡献者。Ashlee Vance在Core Memory播客访谈中指出，Tworek离职反映大实验室不愿冒险，转向保守策略。当AGI公司系统性排斥硬核研究，其创新活力已受损，剩余部分可能仅剩一家API提供商。
这也暴露出隐藏的矛盾：预训练模型快而廉价，深度推理虽接近AGI，却延迟高、成本大。在2026年强调季度盈利的环境下，管理层对高成本研究的容忍度下降。
OpenAI从研究前沿转向商业导向
Tworek的“Hard to do at OpenAI”并非技术难度，而是制度摩擦。探索不依赖RLHF的路径？若短期无法集成API，可能被阻。当科学探索的边界由公关、法务决定，而非科学规律时，像Tworek这样的研究者只能出走。在Tworek离职前，OpenAI的科研小组就已经承受着产品压力。管理层强调o系列需降低延迟、压缩成本，并快速落地Copilot等商业场景 —— o1/o3的核心是「用时间换智能」，旨在深入思考；但在OpenAI，这被简化为成本与延迟权衡。
说得再多，预算削减也只是表象，科研环境的商业化才是根本问题。Jerry Tworek不是个例，而是一个信号：OpenAI从研究前沿转向商业导向。
顶尖大脑因方向冲突和资源倾斜而出走，它或许只剩下一个名字，而非一家真正的AGI实验室。名为Open的公司，以安全为由加强封闭，将科学家导向产品。OpenAI或许能赢得这次商业战役，却很可能输掉不远的未来。
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