在OpenAI的技術團隊中，有位被稱為“Bob”的神秘工程師，因其編寫的CUDA注意力內核性能卓越，成為公司內部公認的“關鍵先生”。據知情人士透露，這款內核每日在數十萬張GPU上運行萬億次，對模型推理效率的提升至關重要。一旦出現故障，不僅需要回滾訓練checkpoint，還會造成巨大的算力浪費，因此團隊對其穩定性要求極高。

前OpenAI員工在社交平臺分享了一個細節：某次團隊花費一周時間未能解決的性能問題，Bob僅用幾分鐘便完成修復。這種“巫師級”的技術能力，讓同事們自發在公司內部Slack頻道創建了“Bob magic”表情包，用以表達對他的敬意。甚至有員工調侃，若Bob突然休假一周，整個公司的研發進度可能陷入停滯。

這款被戲稱為“Bob內核”的技術，其核心在于對GPU注意力機制的深度優化。業內人士指出，全球能編寫高性能訓練用CUDA內核的專家不足百人，而OpenAI僅靠Bob一人便支撐起如此龐大的計算需求。這種技術壁壘，讓Bob成為硅谷科技公司競相爭奪的對象。

近期，meta首席執行官扎克伯格被傳已將“挖角Bob”列為招聘會議的首要議題。有消息稱，扎克伯格對OpenAI此前多位核心研究員跳槽meta仍不滿足，此次甚至因未提前獲知Bob的存在而“大動肝火”。知情人士透露，meta每年為某些技術專家開出的薪資高達1400萬美元，但像Bob這樣能直接影響模型推理效率的人才，其價值已難以用金錢衡量。

隨著討論的深入，一個名為Scott Gray的技術專家逐漸進入公眾視野。公開資料顯示，Scott畢業于美國伊利諾伊大學香檳分校，主修物理與計算機科學，2016年加入OpenAI后專注GPU內核優化。他參與撰寫的51篇機器學習論文被引用超過8萬次，其中不乏《GPT-4 Technical Report》等重量級研究。

Scott的技術背景與“Bob內核”高度契合。2017年，他作為第一作者在OpenAI官方博客發布《Block-sparse GPU kernels》，提出一種針對塊稀疏權重設計的高性能GPU內核。該技術通過優化全連接和卷積層，在特定稀疏度設置下可實現數倍加速，遠超傳統cuBLAS或cuSPARSE方案。這與“Bob內核”在海量GPU推理場景中的表現如出一轍。

更耐人尋味的是，Scott曾在Reddit上詳細披露自己在OpenAI的CUDA內核開發過程。他提到，這些內核是“兩個月前悄悄完成并發布”的，涉及FP16/FP32計算優化和P100/P102 GPU適配等核心技術。這種時間節點與技術特征的吻合，讓Scott成為“Bob”身份的最有力候選人。

硅谷的人才爭奪戰從未停歇。此前，meta已從OpenAI挖走趙晟佳、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov等多位核心研究員，對OpenAI造成不小沖擊。此次Bob身份的曝光，再次凸顯了頂尖技術人才在AI領域的戰略價值。有分析認為，隨著模型規模不斷擴大，底層計算優化的重要性將愈發突出，類似Bob這樣的專家將成為決定公司競爭力的關鍵因素。

目前，OpenAI尚未對Bob的真實身份作出回應，而meta的招聘動作也未得到官方證實。但可以確定的是，在這場沒有硝煙的人才戰爭中，任何一位“Bob”級別的技術專家，都可能改變AI行業的競爭格局。

參考鏈接： [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