格瑞特月神学院【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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