新智元报道

编辑：定慧 好困

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。

OpenAI今天又搞了个大新闻。

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。

Statsig的CEO Vijaye Raji直接空降，成了OpenAI应用部门的新CTO。

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空降OpenAI应用CTO

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 。

他还积极参与社区，支持教育与公益，比如志愿教授儿童计算机科学课程

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。

12岁爱上编程的印度天才

Vijaye出生在印度本地治里，12岁那年，他对编程萌生了浓厚的兴趣。

由于家里的经济条件买不起电脑，他便在当地图书馆的电脑上学习编程。

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。

尽管对科技充满热情，但拉吉始终不忍远离家人。

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。

两年后，Vijaye收到了来自西雅图微软的录用信。

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。

来到微软后，Vijaye投入了近十年的心血，打造了众多杰出产品，包括Windows Application Framework、SQL Server Modeling Language/Runtime、Visual Studio Editor等。

后来，Vijaye又去了Meta，并主导创建了Windows版Messenger、Facebook Marketplace和Groups Commerce等项目。

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。

Vijaye绝不会主动提到他是领导和员工眼中那个既得力又可靠的伙伴。

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。

工作之余，他喜欢陪伴家人，并以志愿者身份去小学教授计算机科学。

至于户外活动，他则是能躲就躲。

OpenAI为何要收购Statsig

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。

和Anthropic相比，OpenAI现在更需要补足哪个环节？

同时，Anthropic今天宣布了新一轮融资，估值火箭般上升。

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。

而这正是Statsig擅长的赛道。

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。

OpenAI for Science

与此同时，OpenAI CPO Kevin Weil也在公司内部启动了一个全新的项目——OpenAI for Science。

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。

这支小团队将由顶尖学者组成，他们都：

在自己的领域达到世界一流水平；

对AI的力量深信不疑；

是杰出的科学传播者。

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。

GPT-5显然是一个新的里程碑。

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。

1. GPT-5 Pro仅用17分钟思考，就将Sebastien Bubeck一篇关于凸优化论文中的一个界限提升了 50%。

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。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.21276v1

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。

参考资料：

https://openai.com/index/vijaye-raji-to-become-cto-of-applications-with-acquisition-of-statsig/

https://www.statsig.com/blog/openai-acquisition

https://www.sequoiacap.com/article/vijaye-raji-spotlight/