OpenAI 正在加速构建其产品与工程体系。继8月任命前 Instacart CEO Fidji Simo 为 Applications(应用)业务负责人后,该公司近日宣布新一轮高管调整,并确认以 11亿美元 收购产品分析公司 Statsig,将其创始人 Vijaye Raji 纳入C级管理层,担任新设立的 Applications 首席技术官(CTO)。

这一系列动作标志着 OpenAI 正从“研究驱动”向“产品与商业化并重”的组织模式持续演进。
新架构:应用层独立成军,Simo 全面掌舵
自 Fidji Simo 正式加入以来,OpenAI 已明确将“应用”作为独立战略单元进行建设。此次调整进一步强化了这一方向。
新设 Applications CTO,由 Statsig 创始人出任
Statsig 是一家专注于 A/B 测试、功能发布控制与产品数据分析的初创公司,其平台帮助企业在真实用户环境中快速验证产品改动。OpenAI 收购 Statsig,不仅是为了技术整合,更是为了引入其在数据驱动产品迭代方面的成熟方法论。
Vijaye Raji 将出任 Applications 首席技术官,直接向 Fidji Simo 汇报,负责领导 ChatGPT 和 Codex 的产品工程团队,职责范围包括:
- 核心产品系统开发
- 基础设施优化
- Integrity(内容安全与合规)体系建设
“收购完成后,Statsig 员工将成为 OpenAI 员工。”OpenAI 在官方博客中表示,“Statsig 将继续独立运营,从西雅图办公室为现有客户提供服务,未来整合将审慎推进。”
此举既保障了客户连续性,也为 OpenAI 在西雅图建立工程支点提供了人才与组织基础。
其他高管调整:职责更聚焦,B2B 与科研线同步强化
除应用层重组外,OpenAI 还对其他高管职责进行了明确划分:
Srinivas Narayanan 晋升为 B2B Applications CTO
原工程负责人 Srinivas Narayanan 被任命为 B2B Applications 首席技术官,专注于企业级产品线的工程落地,包括:
- 面向初创公司、企业和政府的定制化部署
- API 生态优化
- 安全与合规架构支持
他将直接向首席运营官 Brad Lightcap 汇报,形成与“消费者应用”并行的双轨工程体系。
Kevin Weil 转向 AI for Science,专注前沿研发
原首席产品官 Kevin Weil 将转向公司内部的科研侧,出任 AI for Science 副总裁,与首席研究官 Mark Chen 紧密合作,探索 AI 在科学发现领域的应用潜力。
作为调整的一部分,Weil 原管理的产品团队——包括 ChatGPT 负责人 Nick Turley——现已划归 Fidji Simo 直接领导,进一步统一应用层的产品与工程指挥链。
战略解读:三重信号
这次组织调整与收购,释放出三个关键信号:
1. 产品迭代进入“精细化运营”阶段
过去,OpenAI 的产品更新多依赖直觉与快速试错。而 Statsig 的加入,意味着公司将引入标准化的 A/B 测试框架 和 功能发布控制系统,实现:
- 更科学地评估功能影响
- 更安全地灰度发布新特性
- 更高效地优化用户体验
这正是 ChatGPT 用户量突破数亿后,必须建立的能力。
2. 应用与研究开始“双向解耦”
Kevin Weil 从产品转向科研,反映出 OpenAI 正在将“应用落地”与“前沿探索”两条路径逐步分离:
- 一边是面向市场的产品团队,追求稳定性与可扩展性;
- 一边是面向未来的科研团队,探索 AI 在生物学、物理学等领域的突破可能。
这种结构类似 DeepMind 的“产品线”与“研究组”并行模式,有助于避免研发资源错配。
3. B2B 与消费者业务双线并进
通过设立 B2B Applications CTO 与 Applications CTO 两个职位,OpenAI 明确划分了两类客户的技术支持体系:
| 维度 | 消费者/开发者应用 | 企业/政府客户 |
|---|---|---|
| 负责人 | Vijaye Raji(向 Simo 汇报) | Srinivas Narayanan(向 Lightcap 汇报) |
| 关注点 | 用户体验、功能迭代 | 安全、合规、定制化部署 |
| 技术重点 | 快速迭代、A/B 测试 | 稳定性、私有化支持 |
这种分治结构,有助于在保持创新速度的同时,满足企业客户的严苛要求。
从实验室到产品体系的全面进化
OpenAI 已不再是那个纯粹由研究员主导的AI实验室。
从引入职业经理人,到收购工程工具公司,再到细化产品与科研分工,它正在构建一个现代科技公司应有的组织骨架。
11亿美元收购 Statsig,买的不只是一个A/B测试平台,更是一套已被验证的数据驱动产品文化。而高管职责的重新划分,则表明 OpenAI 清楚地意识到:当用户规模达到临界点后,光有强大模型远远不够,还必须有强大的产品工程体系支撑。
未来的竞争,不仅是模型能力的竞争,更是产品力、组织力与商业化能力的综合较量。















