在OpenAI的技术团队中，有位被称为“Bob”的神秘工程师，因其编写的CUDA注意力内核性能卓越，成为公司内部公认的“关键先生”。据知情人士透露，这款内核每日在数十万张GPU上运行万亿次，对模型推理效率的提升至关重要。一旦出现故障，不仅需要回滚训练checkpoint，还会造成巨大的算力浪费，因此团队对其稳定性要求极高。
前OpenAI员工在社交平台分享了一个细节：某次团队花费一周时间未能解决的性能问题，Bob仅用几分钟便完成修复。这种“巫师级”的技术能力，让同事们自发在公司内部Slack频道创建了“Bob magic”表情包，用以表达对他的敬意。甚至有员工调侃，若Bob突然休假一周，整个公司的研发进度可能陷入停滞。
这款被戏称为“Bob内核”的技术，其核心在于对GPU注意力机制的深度优化。业内人士指出，全球能编写高性能训练用CUDA内核的专家不足百人，而OpenAI仅靠Bob一人便支撑起如此庞大的计算需求。这种技术壁垒，让Bob成为硅谷科技公司竞相争夺的对象。
近期，meta首席执行官扎克伯格被传已将“挖角Bob”列为招聘会议的首要议题。有消息称，扎克伯格对OpenAI此前多位核心研究员跳槽meta仍不满足，此次甚至因未提前获知Bob的存在而“大动肝火”。知情人士透露，meta每年为某些技术专家开出的薪资高达1400万美元，但像Bob这样能直接影响模型推理效率的人才，其价值已难以用金钱衡量。
随着讨论的深入，一个名为Scott Gray的技术专家逐渐进入公众视野。公开资料显示，Scott毕业于美国伊利诺伊大学香槟分校，主修物理与计算机科学，2016年加入OpenAI后专注GPU内核优化。他参与撰写的51篇机器学习论文被引用超过8万次，其中不乏《GPT-4 Technical Report》等重量级研究。
Scott的技术背景与“Bob内核”高度契合。2017年，他作为第一作者在OpenAI官方博客发布《Block-sparse GPU kernels》，提出一种针对块稀疏权重设计的高性能GPU内核。该技术通过优化全连接和卷积层，在特定稀疏度设置下可实现数倍加速，远超传统cuBLAS或cuSPARSE方案。这与“Bob内核”在海量GPU推理场景中的表现如出一辙。
更耐人寻味的是，Scott曾在Reddit上详细披露自己在OpenAI的CUDA内核开发过程。他提到，这些内核是“两个月前悄悄完成并发布”的，涉及FP16/FP32计算优化和P100/P102 GPU适配等核心技术。这种时间节点与技术特征的吻合，让Scott成为“Bob”身份的最有力候选人。
硅谷的人才争夺战从未停歇。此前，meta已从OpenAI挖走赵晟佳、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov等多位核心研究员，对OpenAI造成不小冲击。此次Bob身份的曝光，再次凸显了顶尖技术人才在AI领域的战略价值。有分析认为，随着模型规模不断扩大，底层计算优化的重要性将愈发突出，类似Bob这样的专家将成为决定公司竞争力的关键因素。
目前，OpenAI尚未对Bob的真实身份作出回应，而meta的招聘动作也未得到官方证实。但可以确定的是，在这场没有硝烟的人才战争中，任何一位“Bob”级别的技术专家，都可能改变AI行业的竞争格局。
参考链接： [1] https://x.com/khoomeik/status/1968136500807340291 [2] https://openai.com/index/block-sparse-gpu-kernels/ [3] https://www.linkedin.com/in/scott-gray-569704/ [4] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/5izkux/comment/dbctqo3/?context=3
