OpenAI首席研究员Mark Chen以其独特的数学天赋和对AGI的坚定信念，在OpenAI的崛起与挑战中扮演了关键角色。他不仅在激烈的AI人才战中智勇双全，更在技术上深耕预训练，推动AI在科学发现上的突破，同时在公司内部动荡时期展现出非凡的领导力与凝聚团队的决心。Mark Chen的经历揭示了他从华尔街转型到AI的深层动机，以及他对AI安全与对齐的深刻思考，是一位兼具技术深度、战略眼光和人文关怀的行业先锋。

OpenAI首席研究官马克·陈的专访，全面披露了公司在AGI愿景、核心技术与商业战略上的深层考量。文章洞察了OpenAI以“AI for Science”为核心的AGI路线图，提出AI将在两年半内实现端到端自主研究；并分析了其通过愿景凝聚人才、以探索性研究主导算力分配、重拾预训练强化模型能力的战略定力，以及与Jony Ive合作开发具身化AI硬件的未来布局，预示着AI正从工具迈向自主智能和科学伙伴的新范式。

OpenAI在核心预训练环节遭遇两年半的技术停滞，导致GPT-5被指是GPT-4o的“换皮”升级，未能实现预期中的代际飞跃。与此同时，谷歌凭借TPUv7在预训练领域取得显著突破，正重塑AI算力与模型研发的竞争格局。面对挑战，OpenAI正战略性地将重心转向推理、强化学习、模型专业化和AI Agent开发，以期在新的技术范式和企业级应用市场中重夺领先地位，预示着AI领域将进入一个多元竞争、软硬件深度整合的新纪元。

随着高质量训练数据枯竭，大模型发展面临“规模壁垒”。前苹果AI负责人庞若鸣参与的“合成自举预训练（SBP）”新范式，通过识别并利用现有数据中的跨文档关联来生成高质量合成数据，有效提升了模型性能。这项技术有望缓解AI的数据瓶颈，降低训练成本，并促使AI从单纯的数据规模竞赛转向更注重数据智慧和高效利用的新阶段，同时引发对未来AI自我改进和伦理风险的深层思考。