TL;DR：
OpenAI首席研究员Mark Chen，以其敏锐的数学心智和对长期研究的非凡执着，在激烈的AI人才战、核心技术突破及公司内部剧变中展现出沉着而果敢的领导力。他坚信预训练蕴藏的巨大潜力，致力于将AI赋能科学发现，同时深耕AI伦理与对齐，正以其独特视角与魄力定义着AGI时代的研发边界。
硅谷的科技江湖向来不乏传奇，但当OpenAI首席研究员Mark Chen轻描淡写地提及一场围绕“汤”展开的人才争夺战时，空气中仍弥漫着一丝荒诞又真实的硝烟味。Meta首席执行官马克·扎克伯格亲自下厨，将热气腾腾的汤送到OpenAI研究员的嘴边，试图挖角。而OpenAI，作为反击，也端着“米其林级别”的汤，奔赴Meta的阵营。这并非一出喜剧，而是AI时代顶级人才争夺战波谲云诡的缩影，而Mark Chen，正是这场战役的亲历者与操盘手之一。
汤与算法：AI人才战的波谲云诡
“我觉得人生就是冒险嘛，我也乐得顺势玩玩这个梗。”1 Mark Chen带着一丝玩味地谈及这场“送汤大战”，但其背后，是顶尖AI实验室对稀缺人才的白热化竞争。他承认，Meta的策略“以某种奇怪的方式，其实是有效的”。然而，OpenAI的韧性也让他充满信心：“即使Meta的报价远高于我们，人们仍然愿意留在OpenAI，这让我非常有信心。他们真的相信这里的未来，相信我们能做成。”1 这份信念，超越了金钱的诱惑，触及了对AGI愿景的深层认同。
Mark Chen在人才战略上有着清晰的洞察：“目标不是留住组织里‘每一个人’，而是相信我们的人才培养体系，并弄清楚我们必须留下的是哪一类关键人物，然后确保他们留下。”1 他并非只追求数量，更看重核心人才的质量与凝聚力。这种对“人才密度”的极致追求，成为OpenAI在狂潮中稳固基石的关键。
探索的哲学：OpenAI的研发心跳
作为OpenAI的首席研究员，Mark Chen与首席科学家Jakub Pachocki共同塑造着OpenAI的研究方向，并决定着算力的分配。这被资深科技记者Ashlee Vance形容为“噩梦级别”的工作，因为“大家为了从你那里弄到GPU会用尽各种手段。”1 然而，Mark Chen对此却有着清晰的章法。
他每月与Jakub一起梳理大约300个项目，深入理解并排定优先级。他强调，OpenAI与其他大型实验室最大的不同，在于从一开始就将探索性研究置于核心。“我们并不是那种去复现别的实验室成果、去追赶别人benchmark的公司，那不是我们的核心能力。我们一直在尝试找出下一种范式是什么。”1 令人惊讶的是，OpenAI在“探索下一代范式”上投入的算力，比训练最终产物本身还要多。这是一种深谋远虑的投资，赌注在于未来，而非眼前的短期回报。
面对谷歌Gemini 3的发布，Mark Chen展现出一种超越短期竞争的格局。他承认竞争激烈，但更强调“不要被竞争动态困住”，因为真正的突破在于“突破下一代范式”，那将“决定整个领域的演化”。1 他自信地透露：“我们内部已经有性能达到Gemini 3的模型，而且我们相当确定很快就会发布这些模型，并且能发布表现更好的下一代模型。”1 这份从容，源于他们过去半年在**预训练（pre-training）**领域的深耕。他坚定地认为，很多人认为“Scaling已经死了”的观点是错误的，预训练仍有“巨量空间”可挖。
Mark Chen对“算力需求”的回应更是令人震惊：“如果今天多3倍算力，我可以立刻有效用完。如果今天多10倍算力，我可能几周内就能全部用满。”1 这揭示了顶级AI实验室对计算资源永无止境的渴求，也印证了AGI之路的算力投入仍处于指数级增长的阶段。
从竞技场到AGI：数学宅的奇幻漂流
Mark Chen的才华根植于他从小对数学的热爱与沉迷。他坦言自己“很晚才开始写代码”，是大学室友将他带入编程世界。彼时的他，是一个“满怀自负的数学人，觉得数学才是最纯粹、最困难的科学”。1 这种对纯粹智力竞技的追求，也体现在他对一个至今未被任何语言模型完全攻克的“42问题”的执着，这是一个关于随机数生成器构建的谜题，他笑称如果公开讲述，“它可能以后就被训练进去。”1
他将扑克牌视为“概率与期望值的博弈”，而非单纯的读心术或诈唬。“当你从数学角度判断出诈唬是正确选择时，做这件事就变得易如反掌了，你不会紧张，因为你知道这是对的。”1 这句话不仅揭示了他对扑克游戏的理性拆解，更透露了他处事哲学中冷静、计算的一面。
AI的崛起也让他曾经的竞技精神得到了某种“复仇”。当他看到模型在编程竞赛中的表现超越自己，甚至超越了Jakub Pachocki时，他经历了一种“震惊”与“感慨”。“它在一年内从世界第100名，跳到了世界前5。”1 他相信，未来的面试、考试都将被AI彻底打破，并构想了让候选人与“特殊版本”ChatGPT对话的新评估方式，以判断其真实能力。
华尔街的转身：从盈利到意义的追寻
Mark Chen的职业生涯并非一开始就与AI结缘。从MIT毕业后，他曾是华尔街的一名量化分析师，从事高频交易。那是一个“唯才是举的体系”，能力直接反映为金钱回报。然而，那里的文化却让他感到“难受”。“如果你发现了什么突破、什么窍门，你的第一反应是尽可能别让别人知道。”1 这种封闭和不信任，最终让他觉醒。
“有一天醒来突然意识到，我们还是在和完全相同的一群玩家竞争，大家都变快了一点，但世界有因此而变得更好吗？答案是：没有。”1 这个顿悟成为他职业生涯的转折点。AlphaGo与李世石的围棋对决，成为点燃他转向AI的火花。他被机器所展现的创造力深深吸引，并立志复现DQN（能够在Atari游戏上打出超人水平的深度网络）的结果。他白天在华尔街工作，晚上回家则疯狂钻研AI，完成了从金融精英到AI研究者的华丽转身。
他鼓励那些对AI感到畏惧的人：“它很浅。花三到六个月，选一个项目（比如复现DQN），你就能非常快地走到前沿。”1 他认为AI是一个可以“一直做下去的领域”，虽然年轻人的优势在于没有“先入为主”的观念，但经验同样宝贵。
混沌中的定海神针：OpenAI“宫斗”与团队凝聚
2018年，Mark Chen以Residency（常驻研究员）的身份加入OpenAI，彼时公司仅有约20人，远非今日巨头。他早期的工作包括ImageGPT和Codex，后者证明了Transformer模型在非语言领域的强大表示能力，并推动了语言模型在代码生成上的突破。从IC（个人研究员）到管理者的转变，他一度犹豫，但最终接受了挑战，并认为管理更多是经验的积累，而非天赋。
在OpenAI历史上最为动荡的“宫斗”时期，Mark Chen展现出了他温和外表下坚韧的领导力。在那段“不确定性中”，他感受到一种强烈的责任感：“狼就在门口了。”1 他和同事们开启自己的家，让研究员们有一个可以倾诉焦虑、保持联系的地方，最终促成了那封要求Sam Altman回归的请愿信。“研究组超过90%的人已经签名。大家互相给朋友打电话‘你赞成还是不赞成？你要不要签？’最终，大概近100人签了那个请愿信。”1
那是一个艰难的时刻，Ilya Sutskever曾是他的导师，而Sam Altman又重返团队，但他没有选择回避，而是站出来为自己相信的愿景发声，重新团结了队伍。他认为部分故事被“严重误解了”，并表示：“不是尴尬，是困难。”1 这份直面冲突、坚定信念的勇气，让他在OpenAI内部树立了极高的声望。
超越人类：AI与科学发现的未来
Mark Chen对AI改变科学发现的能力充满信心。他最近与一位物理学家的会面让他深受启发，这位物理学家在GPT-5 Pro的帮助下，短短30分钟就解决了自己最新论文中的一个问题，这让他联想到李世石面对AlphaGo第37手时的震惊表情。他坚信，这种突破将在数学、科学、生物、材料科学等领域变得越来越常见，并提出了一个宏大的愿景——“OpenAI for Science”。
“我们想让所有科学家都有能力做出诺贝尔奖级的发现，而不是让OpenAI自己去得诺贝尔奖。”1 他相信，通过构建工具与框架，可以加速全世界的科学进步。为此，OpenAI内部设定了两个明确目标：一年内让AI成为“研究实习生”，提高科研效率；2.5年内实现AI的“端到端研究”，即AI能从头到尾执行研究流程。
谈及与Jony Ive合作开发AI设备时，Mark Chen表现出一种对未来交互模式的深刻思考。他认为当前的ChatGPT交互方式“很笨”，没有记忆，不会因之前的提问而变得更聪明。他设想的未来设备，将拥有更强的记忆能力，能够理解用户意图，进行深层学习。“它会思考你为什么问这个问题，它会联想到相关的问题，然后下一次你来，它会变得更聪明。”1 这不仅仅是硬件创新，更是对AI核心能力和人机交互范式的重塑。他谦逊地表示，OpenAI不需要自己有“品味”，Jony Ive正是他们在这方面的鉴别者，而设计团队与研究团队的工作方式有着“非常深的相似性”，都是大量探索、假设与试错。
坚守与远望：一个研究者的使命
Mark Chen认为，外界对OpenAI最大的误解在于，它本质上是一家“研究为中心的公司”，其核心目标就是构建AGI，产品是研究的自然产物。他34岁，即将35岁，过去两周每天工作到凌晨一两点，甚至曾睡在办公室，但这对他而言是一种“享受”，是“把握这个黄金时刻”的投入。
面对DeepSeek等开源模型崛起带来的质疑，Mark Chen坚定不移地强调“我们必须死死守住自己的研究节奏”，而非被外界的噪音所干扰。“我们当时做的，完全是正确的选择。我们只是更加扎实地按照自己的研究路线往前走。”1 他相信，OpenAI的关注点在于“持续创新”。
他极度看重“人才密度”，甚至会通过“不开放新的headcount”来促使团队审视现有人员的贡献，确保研究组织始终保持高水平。而在项目署名和功劳归属问题上，他与Jakub Pachocki的立场是：即使冒着人才被挖的风险，也要“给该给的人足够的功劳”，“继续成为创造AI超级明星的地方。”1 这份坦荡与自信，是OpenAI开放文化的重要体现。
最后，Mark Chen将目光投向了AI发展的核心伦理问题——安全与对齐。他现在管理OpenAI的对齐团队，认为这是未来一两年“最宏大、最关键的挑战之一”。他担忧模型可能通过“扭曲的内在路径”得出人类想要的“正确答案”，从而掩盖其真实的意图与思考。他自豪地提到OpenAI在模型“思考过程”监督上的独特设计，不强迫模型写“好看”的推理过程，以保留一个观察窗口，真实地看到模型如何思考。“我真的担心有一天会出现这样一个世界。模型说的每句话都极其有说服力，但我们完全无法判断它是否真正站在我们这边，是否真的与我们的价值对齐。”1 他的这份担忧，以及对机制可解释性的投入，展现了一位顶级研究者对AGI未来负责任的深刻思索。
从华尔街的利润搏杀到OpenAI的AGI探索，从少年时期的数学竞技到今天对AI伦理的深层关切，Mark Chen的职业轨迹是时代巨变的缩影，亦是人类智力与技术潜能的无限延伸。他在这场史诗般的变革中，扮演着掌舵者、守护者与探路者的多重角色，以其冷静的智识与炽热的信念，锚定着AGI的未来航向。