本篇文章更新時間：2026/02/08
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內容目錄
我為何加入 OpenAI：一位效能工程專家的轉折、洞見與信念
編輯前言：這篇筆記整理自 Brendan Gregg 的文章 Why I joined OpenAI。作為業界最知名的效能工程專家之一，他的轉職理由揭示了「AI 時代真正的挑戰」：不是模型，不是 GPU，而是前所未有的資料中心能耗與效能優化難題。
核心觀點 (Key Takeaways)
- AI 資料中心的能耗與成本激增，使效能工程不只是省錢，更關乎永續性。
- ChatGPT 已滲透到日常生活，從髮型師到會計師、養蜂人都依賴它，這改變了作者對 AI 的觀感。
- OpenAI 之所以吸引他，不僅因為產品知名度，更因為人才密度、工程自由度與巨大的改善空間。
深入解析
Brendan Gregg 在原文一開始就拋出一句話，讓我印象非常深刻：
"It's not just about saving costs – it's about saving the planet."
他看到的是 AI 基礎設施背後的龐大能耗，而效能優化在這個時代的重要性前所未有。換句話說，AI 越快發展，效能工程越不是配角，而是核心命題。
而促使他真正下決定加入 OpenAI 的，有一個意想不到的推手：他的髮型師 Mia。
他在面試週期中因為剪髮與 Mia 聊到工作，沒想到她對 ChatGPT 的使用比他想像得更深入、更日常。從跨時區關心朋友的城市生活，到利用記憶功能建立連續對話，這些都是他從未想到的情境。這也成了他真正意識到「AI 已進入全民生活」的瞬間。
作者還分享他與其他普通用戶的對話：房仲、會計師、養蜂人，全都熱情地談起他們如何依賴 ChatGPT 來解決工作與生活中的小麻煩。這些真實聲音讓他的疑慮逐漸瓦解。
OpenAI 的工程文化與人才密度
Gregg 在求職期間面談了 26 場，深入觀察了 AI 巨頭的技術環境。讓他印象最深的包括：
- 巨量規模與快速迭代
- 工程師高度自主，能直接帶來巨大影響
- 不只是 GPU，而是整個計算堆疊的挑戰
而在這之中，OpenAI 不僅有最多他熟悉的優秀工程師，也是一個「什麼都能改、什麼都能試」的地方。對於一位追求大幅效能突破的工程師而言，這是最好的土壤。
童年的 AI 夢：Orac 的回歸
文章中有一段很個人的分享，我覺得非常動人。
他從小迷英國科幻影集 Blake's 7，其中的超級電腦 Orac 能以自然語言對話、連接所有電腦、委派任務，甚至控制設備。在 1978 年那幾乎是幻想。
沒想到多年後，他把 ChatGPT 設定成 Orac，結果 AI 還原角色得「非常到位」。彷彿童年願望突然被實現。
這段故事讓這篇職涯文章多了溫度，也點出他真正被打動的理由：加入 OpenAI，不只是職業選擇，更像是追逐兒時夢的一環。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最大的感受是：
AI 的革命不是始於模型突破，而是始於人真正用它做事的瞬間。
作者原本對 AI 的普及性持保留態度，但髮型師 Mia 的使用經驗成了最關鍵的「最後一哩」。我非常認同這點——一項科技真正成熟的指標，不是它在技術社群有多被討論，而是它能否融入那些不會自稱「科技人」的大眾生活。
另外，Gregg 反覆強調效能工程的重要性，也讓我反思：
- 當 AI 變得無處不在，背後的基礎設施效率將決定它是否永續。
- 效能優化不是技術細節，而是 AI 發展的瓶頸與加速器。
- 這是一場工程與地球環境的賽跑。
最後，我最喜歡文章結尾的那句小插曲：在數個月後再次剪髮時，他問 Mia 是否還在用 ChatGPT。Mia 的回答是——
"twenty-four seven!"
從這句話，我大概能理解他為何會說：「加入 OpenAI 是我職涯最大的機會」。
這篇文章不只是一段轉職故事，而是科技浪潮下，一位工程師重新找到使命感的歷程。