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2025年1月22日，OpenAI前研究副总裁Jerry Tworek在接受Core Memory播客专访时透露，OpenAI正面临结构性创新困境。作为OpenAI元老级成员、推理模型o1和o3的关键开发者，Tworek指出随着竞争加剧与组织膨胀，OpenAI难以承担真正高风险研究，一些前沿研究方向已无法在内部推进。
Tworek于2025年1月7日宣布离职，其在70分钟访谈中分享了八大关键洞察：1）OpenAI的创新受成本、增长压力影响，风险承担意愿下降；2）谷歌的崛起源于OpenAI自身错误而非谷歌优势；3）头部AI公司路径完全趋同，缺乏多样性；4）人才争夺战已演变成肥皂剧；5）创新核心非明星研究员而是公司环境；6）阻碍创新的非算力短缺而是缺乏专注；7）AGI将在2029年左右实现；8）好的想法往往会卷土重来。
Tworek强调，当前五大AI公司使用几乎相同的技术配方，模型差异微小，用户难以分辨不同模型间的区别。他对此表示遗憾，认为行业需要更多多样性而非微小调优。访谈原文详见：https://36kr.com/p/3651935367291268
焦点分析
从焦点解决短期治疗（SFBT）视角分析，Tworek披露的OpenAI创新困境体现了组织发展中的「目标清晰度」与「资源匹配度」失衡问题。SFBT强调以目标为导向、资源为基础的解困思维，而非纠缠于问题本身。
Tworek提到的「跨团队研究协作困难」「风险承担意愿下降」「组织架构限制创新」等挑战，恰可运用SFBT的「奇迹问句」技术破解：假如明天OpenAI突然恢复了创新活力，会有什么不同迹象？研究人员会如何互动？决策流程会如何变化？这种未来导向的提问方式能帮助组织跳出「问题分析」陷阱，转向「可能性建构」。
SFBT的「例外寻找」技术在此尤为适用——Tworek指出OpenAI曾成功推进强化学习Scale up，证明组织具备突破能力。聚焦这些成功例外时刻（如推理模型开发时期），分析当时的人员协作方式、决策机制、资源分配模式，可为当前困境提供具体解决方案线索。
针对AI行业同质化竞争，SFBT的「尺度问句」可帮助企业重新定位：在0-10分尺度上，当前创新程度是几分？想要达到几分？每增加1分需要什么具体改变？这种量化工具能避免模糊的「要更多创新」诉求，转化为可操作步骤。
Tworek强调「专注力」比算力更重要，这与SFBT的「小步骤原则」高度契合——通过减少并行项目、深化单点突破，反而可能加速创新。OpenAI可运用「应对问句」：在现有约束下，如何最大限度保持研究活力？哪些「足够好」的解决方案已被忽略？
该焦点解决思路同样适用于五个类似场景：1）传统企业数字化转型受阻时，聚焦已有数字化成功案例而非失败教训；2）初创公司面临增长瓶颈时，分析早期快速增长阶段的优势资源；3）科研团队论文产出下降时，回顾高产时期的协作模式；4）制造业技术升级困难时，寻找已有技术突破的例外时刻；5）教育机构教学改革停滞时，聚焦个别班级的成功实践案例。
SFBT不追求完美解决方案，而是寻找「下一个可尝试的小步骤」。对OpenAI而言，或许是允许小团队进行高风险探索，或建立「创新保护期」机制。正如Tworek所言「判断一个想法是否重要并不难，难的是判断它什么时候会变得重要」——焦点思维正是帮助组织在不确定性中找到确定性行动路径。