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刚刚OpenAI任命新印裔CTO!11亿美金连公司打包收购接管ChatGPT产品核心
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2025/10/12 23:15:57 | 【字体:

  【新智元导读】OpenAI近期动作频频。首先斥巨资收购实验平台Statsig,并任命创始人Vijaye Raji为应用部门新CTO。同时还启动了「OpenAI for Science」项目,致力于打造AI驱动的科学发现平台,以加速基础科学突破。

  斥资11亿美金,收购了一家全新的公司Statsig,不光买公司,还顺便「买」了人。

  他将直接向CEO Fidji Simo汇报。 (奥特曼估计正专心搞算力,修他的超算中心呢。)

  Statsig估计很多人都没有听说过,这是一个帮助软件团队「更聪明、更安全、更快」上线新功能的实验和分析平台,比如常说的A/B测试、功能开关、产品分析。

  它不是帮OpenAI写代码,而是帮助判断「代码写好之后,要不要上线、怎么上线、上线后有没有带来好结果」。

  从Statsig的官网Demo可以看出,它提供多种工具以支持数据分析和实验设计。

  用户可以通过平台获取每日活跃用户(DAU)和购买事件(DPE)等核心指标的实时数据,同时利用仪表盘和警报功能,监控项目进展和团队协作。

  Vijaye Raji这位空降CTO看起来就是一个「编程猛男」,并且他的履历也极其的精彩。

  下面是他的Github主页,从绿色方框贡献图来看,他真的太爱编程了,几乎全年无休的写代码。

  Vijaye Raji曾在微软干过约十年,加入Facebook(Meta)后领导大规模消费者工程长达十年。

  2021年,他离开Meta创办 Statsig,立志让外部的产品团队也能使用Meta内部级别的实验和数据工具。

  Statsig的使命正是降低产品试错成本,让工程师和产品团队能以数据驱动方式更快迭代 。

  OpenAI官宣Vijaye Raji将负责领导ChatGPT和Codex的产品工程,其职责将横跨核心系统和产品线,包括基础设施和Integrity团队。

  有一次,为了能通宵达旦地写代码,他甚至说服图书管理员在闭馆后将他一个人锁在了馆内。

  因此,当面临大学择校时,他没有选择那些培养了众多硅谷印度裔工程师的顶尖信息技术学府,而是就近入读了本地治里大学。

  毕业后不久,他便被印度外包巨头Wipro选中,并派到了芬兰去为诺基亚工作。

  当时Wipro给他的年薪是2600美元,在那个年代的印度,这已经算是很好的待遇了。

  而微软在录用信上承诺的是——年薪72000美元!如此之高的薪酬,一度让他认为肯定是公司印错了。

  他从一名软件工程师开始,一路晋升,先后担任副总裁、游戏业务主管、西雅图办公室负责人,直至最终成为娱乐业务的副总裁兼总负责人。

  然而,有一件事Vijaye从不愿承认,那就是他究竟有多么深受现任及前任团队成员的爱戴。

  对于那些曾在Meta西雅图旧办公室里流传的、印有他形象的巨型人形抱枕,更是会避而不谈。

  如果你问起,他大概只会耸耸肩一笑置之,然后分享一则关于「影响力源于信任」的轶事。

  综合此前奥特曼「卸任」OpenAI CEO而将权力转交给Vijaye Raji来看,OpenAI的下一步是在产品上发力。

  根据外媒报道,这一系列举动清晰地表明,OpenAI的战略重心,正从纯粹的底层模型研发,向打造世界级、数据驱动的终端用户产品,进行重大转移。

  此轮F轮融资13亿美元、投后估值约1830亿美元,Anthropic手里握着更大的「长期主义预算」,其对外叙事也强调可靠性、安全性与企业就绪度(包括强劲的代码能力)。

  在这样的对比下,OpenAI最需要加强的不是「再多一个大模型」,而是把研究成果稳定、持续地转化成可复用的产品工程体系:更快试验、更稳上线、更清晰地量化「是否真的更好」。

  OpenAI收购Statsig此举就是为了把「模型能力→用户价值」的最后一公里产品工程中台补齐并做厚。

  把实验、灰度发布、实时指标与因果评估变成「默认动作」,让ChatGPT、Codex 等应用能更快、更可控地从想法走到规模化上线。

  Statsig这套平台:A/B 实验、功能开关(feature flags)、实时决策,其实早已被OpenAI等团队采用,换言之,OpenAI把一套「产品实验中台」直接纳入应用线的地基。

  目标是打造下一代伟大的科学仪器:一个由AI驱动、用于加速科学发现的平台。

  同时,他们还将与一组研究员配对,希望以此证明,AI模型已准备好加速基础科学的进步,并推动全球各地的研究进程。

  科学发现能改善我们生活中的方方面面,从日常起居质量到国家安全,再到全球GDP。在改善人类生活方面,鲜有哪个领域能像科学一样带来如此巨大的希望。

  以下是近期的四个例子,此外还有更多,更不用说谷歌DeepMind开发的AlphaFold等杰出成果。

  2. GPT-5为近期一篇关于量子场论的hep-th论文勾勒出证明思路,并提出了相关的扩展方向。

  3. 在OpenAI最近与Retro Biosciences的合作中,一个定制模型设计出了诺贝尔奖级别蛋白质(与干细胞相关)的显著改进变体。

  4. Derya Unutmaz源源不断地提供了AI加速其生物学研究的案例。

  Kevin Weil表示,自己读研本是为了成为一名高能物理研究员,却和许多人一样,半路被有趣的技术难题吸引,一头扎进了创业圈。

  如今,他将作为一名AI研究员,开始与Sebastien Bubeck及OpenAI的合成数据团队共事,学习这门技艺。

  之所以能投身于此,是因为OpenAI拥有卓越的产品和设计领导者,而随着Fidji Simo出任应用CEO,团队更是如虎添翼。

  未来几个月,他还将分享更多关于OpenAI for Science的信息。

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