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Greg Brockman 當前是 OpenAI 的聯合創始人&董事長&總裁，更早之前他也擔任 OpenAI 以及 Stripe 兩家公司的 CTO。本文作者總結了他在創立 Stripe，再到創立 OpenAI的創業經歷，一起來看一下吧。

這是 OpenAI 系列的 第 3 篇專題內容，前 2 篇分別是《OpenAI 商業脈絡全梳理，微軟這次偷谷歌老家會成功么？》以及《OpenAI第二彈｜揭曉OpenAI創投基金&加速器，以及出手的4個項目案例！》本期和大家分享OpenAI 真正的話事人 Greg Brockman 創業歷程，從早年與來自愛爾蘭的 Collison 兄弟一同創立 Stripe，再到創立 OpenAI ，以及 Brockman 個人隱秘的投資版圖，全文共分為三個部分：

1）Stripe 從 0 到 10

1. 愛爾蘭兄弟與 Stripe 前傳
2. Stripe 早期創業的細節
3. 搭建硅谷頂級工程師團隊
4. Stripe 與 OpenAI 的異同

2）OpenAI 從 0 到 1

1. 組局人 Sam Altman
2. 踏足數字貨幣 Stellar
3. OpenAI 真正的話事人
4. 談通用人工智能 AGI

3）隱秘的投資版圖

1. A 面創業者，B 面投資人
2. 生成式 AI 投資版圖

01 Stripe 從 0 到 1

Greg Brockman 當前是 OpenAI 的聯合創始人&董事長&總裁，更早之前他也擔任 OpenAI 以及 Stripe 兩家公司的 CTO（Stripe 4 號員工），幫助兩家公司構建了硅谷頂級的工程師文化與團隊。

Brockman 在美國北達科他州的一個農場長大，從小就表現出對 STEM 相關項目的興趣。2006年，還在讀高中的他就代表美國隊在韓國舉行的國際化學奧林匹克競賽中獲得銀牌。

2007 年，他進入了全國大學預科科學競賽 Regeneron Science Talent Search 的決賽。2008 年，Brockman 進入哈佛攻讀數學和計算機科學雙學位，但僅僅待了一年便退學。

2010 年，Brockman 轉至 MIT 就讀計算機專業，隨后又在幾個月內再次退學，并搬到了舊金山，加入的第一家公司不是什么大廠，而是名叫「/dev/payments」的公司，它便是如今大名鼎鼎的支付巨頭 Stripe 前身。

1. 愛爾蘭兄弟與 Stripe 前傳

談到 Stripe，離不開這對來自愛爾蘭的 Collison 兄弟。2009 年，哥哥 Patrick Collison（現 Stripe 創始人&CEO） 早于 Brockman 一年從 MIT 退學，在此之前 Patrick Collison 已經積累了一段比較成功的創業經歷，以下延伸展開一下哥哥 Patrick 的背景。

Patrick 早年堪稱天才少年，繼承了微生物科學家母親的基因，17 歲便基于 MIT 開發的編程語言 Lisp 獲得第 41 屆愛爾蘭全國在校學生科學競賽，作為獲勝者進一步晉級參加歐盟青年科學家競賽，Patrick 拿到了第二名，第一名是 Silvana Konermann（現斯坦福大學生物化學副教授），你可能對他們倆都沒什么印象，但去年刷爆全網的“33 歲硅谷支付巨頭 CEO 豪擲 5 億美元為斯坦福女友捐建科研機構”的爽文其實說的就是這倆人。

扯遠了……回到正題，2007 年，當時 19 歲的 Patrick Collison 和 17 歲的弟弟 John Collison 在愛爾蘭創立了一家名為 Shuppa（愛爾蘭語“商店”）的軟件公司，后來受到 YC 孵化器的支持而都搬到了加州，并和 YC 2007 年冬季營的項目 Automatic 合并，Automatic 的聯合創始人還有 Harj Taggar（現 YC 合伙人）和 Kulveer Taggar（現 Zeus CEO）這對牛津大學畢業生兄弟。

此外，Automatic 早期天使投資人還包括 Chris Sacca（Twitter早期天使投資人）以及 Paul Buchheit（Google 第 23 名員工& Gmail 創始人，現 YC 管理合伙人） ，Automatic 當時的業務是為 eBay 和 Amazon 等電商平臺上 C 端賣家提供拍賣和業務管理系統。

2008 年 3 月，Automatic 以 500 萬美元的價格被一家加拿大企業 Live Current Media 收購，Collison 兩兄弟賺到了人生第一桶金；同年 5 月，哥哥 Partrick 順利成為這家公司在溫哥華的產品工程總監，而弟弟于次年秋入讀哈佛大學。

2. Stripe 解決了什么問題

2010 年初，Partrick Collison 與弟弟 John Collison 創立了一家新公司名為“ /dev/payments”，早期 Collison 哥倆也是當作副業在搞，直到他們之間因為網絡支付問題展開了爭論，為了簡化支付這件事，倆兄弟最終在 2010 年秋決定全職投入。

Brockman 就是在那段時間作為第 4 號員工加入進來，當時每個人各司其職，也沒有正式的任務，每個人盡可能的發揮，Collison 兄弟倆專注產品，Darragh Buckley 專注業務，Brockman 專注技術。

在公司取名這件事上，也有一段小插曲。Stripe 在叫 Stripe 之前，除了“ /dev/payments”這樣的名字，其實還有一堆不靠譜的名字，比如 Stack、Paydemon以及 Paydaemon，這還是 Brockman 自己在 8 年前的 Quora 上爆料的，當時決定改名主要出于三個方面的因素：

1）“/dev/payments”這個短語不適合公司注冊，特拉華州不允許名字里帶斜杠，所以當時公司名注冊的時候變成了 “SLASHDEVSLASHFINANCE”；

2）這樣一個公司名字在正式場合會比較荒謬，比如和銀行溝通的時候，你告訴對方你在 “Slash Dev Slash Finance”工作，無論是公司還是個人，這都很影響信任的建立；

3）亞馬遜當時也有一款支付產品，叫作 Amazon DevPay ，這倆看起來很像，不僅是用戶混淆，更不用說潛在的商標問題了。

2011 年，Collison 倆兄弟獲得 YC 和 Paul Graham 的支持，并一同拿到了 Elon Musk、Peter Thiel、Michael Moritz、Sequoia、A16Z 以及 SV Angel 總計 200 萬美元的投資。那么，Stripe 解決了什么問題呢？要知道在 Stripe 出現之前，商品收費和在線支付的用戶體驗很差，企業需要花費數天到數周的時間來建立商家賬戶，處理法規、合規性和支付卡發行機構，并驗證試圖從他們那里購買的人的身份——這種復雜性和困難反映在消費者方面。

相比之下，Stripe 將收集卡支付詳細信息、安全存儲它們以及使用它們向客戶收取產品費用的所有邏輯封裝在一個優雅、直接的 Javascript 庫和一個為開發人員設計的 API 中。

關于業務場景的敘述， Stripe 首席商務官 Billy Alvarado 曾描述道：“我們已經構建了一些非常復雜且不太容易訪問的東西，特別是從互聯網的角度來看不太容易訪問”，在舊金山 Stripe 辦公室里，Alvarado 在白板上繪制了一張復雜的圖表，描繪了信用卡支付環環相扣的關系圖，然后他在這些東西周圍畫了一個大圈并表示這就是 —— Stripe。

Stripe 的手續費為 2.9%（加上每筆交易 0.30 美元），它不是最便宜的解決方案，但商戶如果把月費、安裝費、網關費、PCI 費、國際信用卡費和其他費用加起來時，Stripe 的方案是最便宜的。

根據 Patrick Collison 的說法，Stripe 真正的 PMF（產品市場契合度）來自于 Stripe 團隊在最初的 API 之上構建的產品，如 Stripe Connect，它的構建幫助了 Instacart、Uber、Lyft 等市場、Postmates 和 Shyp 促進了這些平臺上的交易。今天，Stripe Connect 可能是 Stripe 收入的最大貢獻者之一，例如 Shopify 、Lyft 和 Uber 等大型平臺的交易額就達到約 1080 億美元。

3. 搭建硅谷頂級工程師團隊

Brockman 加入 Stripe 以后，早期主要從后端工作開始著手，除了寫代碼 Brockman 在這段時間也做了許多其它的工作。2013 年初，Brockman 正式開始擔任 Stripe CTO 一職，可以說 Brockman 幫助 Stripe 構建了一支硅谷頂級的工程師團隊，那幾年也推動他從一名早期職能型創業成員向管理者進行轉變。

在一次 First Round Capital CTO 峰會上，Brockman 分享了 Stripe 是如何進行招聘的，即雇主需要衡量每個招聘渠道的表現，在驗證了最成功的地方加碼投入。

在 Stripe 成立早期，團隊成員可以自行決定他們想要完成的任務以及如何完成，在早期松散的管理是優勢，而當下松散的管理結構將會成為公司發展的阻礙，當時的 Stripe 已經發展成一家接近 100 人規模的公司，估值數十億美元，但作為管理層的 Brockman 表示很難與近 100 號人的群體產生共鳴，因此需要通過專門的招聘部門和策略來吸收新的人才。

以下是 Brockman 分享內容：

1）Referrals 推薦人

推薦人往往是一個非常好的帶人方式，應該是雇主首先要做的。如果雇主利用的前 10 名員工的人脈網絡，有可能會遇到一些同樣優秀的候選人；如果做得好，內部和外部推薦可以相當有效地擴大公司；坐下來，讓你的工程師列出他們曾經共事過的最好和最聰明的人，然后瘋狂地追求他們；作為額外的獎勵，推薦的候選人可能更容易成交，因為朋友的推薦有很大的作用；

2）The Career Fair Circuit 招聘會現場

這是雇主“應該去看”的地方，但除非你已經做好準備通過這種漏斗模型篩人，并且需要招納新的畢業生，否則早期最好跳過這種形式；

3）Outbound 對外

如果雇主正在創建一個以開發人員為中心的產品，你可能會雇用你每天都在互動的人，一定要為這個社區創造刺激性的活動，因為這將幫助你確定最有前途的人；

4）Inbound 對內

這些人是在訪問你的職業頁面后向你發送電子郵件的人，Stripe在這個渠道上花費了大量的時間和精力，但它并沒有帶來相應的有效回報；

5）Contingency Recruiters 緊急招人

盡管招聘人員的工作是“為雇主找人”，但對 Stripe 來講這是不成功的，因為招聘人員不可避免地會送來很多簡歷，雖然這是免費的來源，但這類渠道往往不是雇用 A+ 級伙伴的方式；

對于雇主來說，招聘就像是一場營銷。一旦你找到優秀的人才，你如何說服他們加入你的公司？最優秀的人總是有需求的，特別是在當前的人才市場上，作為雇主可以參考市場營銷策略來對待招聘工作，每個人的最終目標都是使你的公司看起來更有吸引力，因此作為雇主你必須建立一個品牌。

設計優秀的招聘郵件。在撰寫郵件時，讓更多人參與，以收集不同的觀點。一個不顯眼的地方是你的拒絕電話和電子郵件，你最終會拒絕那些非常有才華但不太適合的人，但很可能他們有一些朋友是合適的。

與工程師接觸時，始終意識到與你交談的人。如果你發帖說你需要那些愿意為這家公司奉獻一生的人，那么你基本上只能吸引20多歲的人，這將貫穿整個面試過程，并一直延伸到你真正發出邀請時。

透明度是傳達企業文化的另一個好方法，特別是在談 offer 的階段；做一些非常規的事情，比如提出在周末與候選人見面，考慮讓高級團隊成員來進行面試；如果你和你的員工愿意抽出時間，這表明你對你所建立的公司有多么關心。候選人應該知道：

1. 你的公司正在建立一個大的東西
2. 他們會非常高興

招聘重質量而非數量。即使一個渠道帶來了數以百計的優秀候選人，另一個導致較少聘用但需要較少努力的渠道將更有效地利用你的時間，這就是 Stripe 的招聘渠道的表現。

不要把間接證據當作權威性證據。不要覺得某個人在 Google 工作過，就一定對分布式系統有廣泛了解，像 Google 這樣規模的公司通常有預先建立的基礎設施，工程師不需要知道如何建立它就可以使用它，每次 Stripe 對某人的能力做出假設，結果都是錯誤的，從與他們合作過的人那里尋求個人推薦。

在面試中應該專注于區分“好”和“優秀”。Stripe 在這點上會通過一些黑客項目，通常是事先策劃好的，以確保它們很適合某個人的興趣和技能組合，如果一個候選人沒有意愿去加入，那就不要招這樣的人了。

周日測試。Stripe 拒絕雇傭不適合團隊文化的候選人，即使 Ta 們具有杰出工程才能。在 Stripe 每個候選人都必須通過 “周日測試”，如果候選人周日獨自在辦公室，你是否愿意在這一天與 Ta 一起工作？如果答案不是明確的 “是”，那么就不要招募了，有時候雇用幾個壞蛋可能會影響公司未來進一步吸引頂尖人才的能力；在短期內，你可能會錯過真正優秀的人才，但就像招聘一樣，這是一場長期游戲。

一個新角色或部門的第一個成員非常重要的。無論何時，在為一個特定的角色或部門招聘第一個人時，一定要抓住掌握了所有子項目的人，這個人定義了部門的發展軌跡，并可能會負責建立這個團隊，他們需要激勵其他有才能的人愿意和他們一起工作；另一方面，采取這種方式可能會很痛苦，因為必須等待更長的時間才能采用這種招聘策略，找到一個既能出去向客戶銷售，又能對哪弄清向誰銷售的高層次戰略的人，真的不容易。

雇傭人而不是雇傭角色。對 Stripe 來說，有一件事做得很好，那就是聘用那些在組織中沒有明顯角色的人，如果你能想到這個人可以做的一件事，那么可能還有 10 件你沒有想到的，且 Ta 在兩個月后可以做的事。通過招聘一個有特定技能的人來填補一個角色，更有可能犧牲招聘的質量。

相信你的直覺。事實證明，當你認為某人不好的時候，你幾乎總是對的。

4. Stripe 與 OpenAI 的異同

去年 10 月， Greg Brockman 做客 Scale AI ，與創始人 Alexandr Wang 就 AI 話題進行了討論， Alexandr Wang 問 Brockman —— 作為先后在近十年兩家硅谷有代表性的獨角獸 Stripe 和 OpenAI 都擔任過 CTO 的他，兩者之間有沒有什么異同？Greg Brockman 表示 ：

在 Stripe 推出不久后，某次發布會現場，一名投資人詢問 Brockman 關于 Stripe 成功的秘訣，Brockman 回答了一句正確的廢話 —— 把付款做得非常好，投資人又追問并讓 Brockman 不要賣關子，Brockman 回答道這就是成功的秘密，Stripe 從頭到尾重新思考了他們所做的每一件事，從第一性原理出發，而不受限于當前的方式方法，例如團隊成員會問，某個東西它應該是怎樣的？痛點在哪里？它是否需要存在？

在 OpenAI 其實也一樣，團隊都做著一樣的事，用初學者的眼光看待正在進入的領域，而不是受限于當前其它人的看法，并且在這些事情完成后一步步成為該領域的專家。

關于不同點，顯然兩者是不一樣的公司，對于 Stripe 來講基本是運行一套傳統創業公司的游戲規則，你有很棒的想法，然后將這些想法落地，Stripe 的故事是團隊最初將第一個 API 賣給了一名信用卡商戶，商戶的需求是想要快點拿到錢，而 Stripe 當時就是把這個落實了。

在 OpenAI，團隊有許多研究要做，關于用戶在哪里？解這個問題實際上花了 5 年，OpenAI 從 2015 年 12 月成立，直到 2020 年才推出第一個產品，對于創業者來講，搞清楚自己朝哪個方向用力？手頭的工作做得好不好？每天感覺怎么樣？這些在 Brockman 看來都是來自組織內部的，而不是外部。

02 OpenAI 從 0 到 1

1. 組局人 Sam Altman

在決定正式離開 Stripe 前，作為 Stripe CEO 的 Partrick Collison 曾建議 Brockman 和時任 YC 總裁 Sam Altman 聊一聊，因為 Sam Altman 能提供很好的局外人視角建議，在和 Altman 短短交流了 5 分鐘，Altman 便斷言 Brockman 已經做好準備接下來干嘛了，就像自己當時回答的那樣，人工智能 AI 是自己的首選，Brockman 在高中畢業的 Gapyear 期間便開始認真學編程，當時也讀過圖靈的《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，當年就想寫一個聊天機器人，這可能就是 ChatGPT 誕生的萌芽。

Sam Altman 當時的回答便是 YC 當時考慮籌建一個人工智能實驗室，希望與 Brockman 保持聯系。2015 年 5 月 7 日，Brockman 正式官宣離開 Stripe，并開始研究 AI ，當時一邊刷 Hacker News 上的帖子，一邊發現周圍人都在討論 AI，越來越多的人興奮起來，而 Brockman 自己也只想弄清楚深度學習（Machine Learning）是什么？后來在朋友的建議下，Brockman 一邊讀書一邊在 Kaggle 上練習新技能，并和大學期間的好友重新交流起來，在上一波 AI 浪潮中語音識別和圖像分類還是非常性感的技術。

2015 年 6 月，Sam Altman 聯系了 Brockman，想了解一下 Brockman 對下一步的想法，并告知計劃明年開一家 AI 公司，也就是后來 Sam Altman、Elon Musk 以及 Brockman 一起成立的 OpenAI，而當時的 Brockman 也問道這個項目是干嘛的？Altman 的回答是“建立安全的人類級 AI”。

2015 年 7 月，Sam Altman 邀請了除 Paul Graham 和 Elon Musk 外，Dario Amodei（ex Google，現 Anthropic 創始人& CEO）、Chris Clark（Altman 的Loopt 舊部，最早的 OpenAI COO）、Ilya Sutskever（ex Google，現 OpenAI 聯合創始人&首席科學家）和其它一些人在 Menlo Park 舉辦了一場晚宴，當晚他們討論了 AI 的現狀、與人類的差距、縮小差距的因素等等，當然那時對于這個項目的建立是以非營利性為核心的，以研究為目的，并需要世界上最好的 AI 研究人員，而對于當時的 Brockman 來說，這也是他第一次見 Elon Musk 和 Ilya Sutskever，這場晚宴的 5 個月后的 12 月，OpenAI 在舊金山正式成立，實際上晚宴上的人并不是都加入到這個項目，有躬身入局的，也有財務支持的。

OpenAI 的總部位于舊金山的 “先驅大廈 Pioneer Building”，有趣的是這座大樓也是早前 Stripe 的辦公室，Neural Link 的辦公點也在這棟建筑里。

2. 踏足數字貨幣 Stellar

Stellar 于 2014 年推出，是一個去中心化系統，以透明和高效的方式交易，到如今已經處理了超過 650 萬個個人賬戶，進行超過 20 億次操作，不同規模的企業都能選擇 Stellar 來轉移資金和進入新市場。

2014 年 7 月，Brockman 公開支持 Stripe 對加密貨幣非營利組織 Stellar 的投資。在 OpenAI 創立以前，Brockman 也同時為 Stellar 提供建議并加入了該組織的董事會。

Stellar 基礎技術的持續開發得到 Stellar Development Foundation 的指導和支持，這是一家位于美國的非營利性公司，該基金會幫助維護 Stellar 的代碼庫，支持 Stellar 周圍的工程和商業社區，并且是監管機構的代言伙伴和機構?；饡]有股東，這也為 Brockman 參與 OpenAI 非盈利項目提供了經驗。

3. OpenAI 真正的話事人

在第一彈的文章中提到，Sam Altman 是在 2019 年 3 月卸任 YC 總裁轉為董事長，出任 OpenAI 的 CEO，并在 Altman 的推動下 OpenAI 轉型成一家“利潤上限”的組織，而在 Sam Altman 全職投入前，Greg Brockman 一直是組織的話事人，特別是自 2015 年 12 月成立以來。

在 OpenAI 成立的初期，組織的首批員工也是由 Brockman 組建的。根據 Wired 報道，Brockman 當時會見了深度學習的大牛 Yoshua Bengio ，并擬定了一份“深度學習最佳研究人員”的名單，并在 OpenAI 成立的當月聘請了其中 9 人作為第一批員工，這里面就包括現在 OpenAI 的首席科學家 Ilya Sutskever，ex Google Brain 研究科學家，他在 OpenAI 成立當年離開 Google 加入彼時的 OpenAI 擔任總監。

當前，Greg Brockman 是 OpenAI 的聯合創始人&董事長&總裁，Sam Altman 的職務則是聯合創始人& CEO，至于 Elon Musk ，他是 OpenAI 早期的發起人、董事會成員和財務投資者，目前已經劃清界限并沒有任何 OpenAI 股份了。

一般來說，董事長主要負責監督公司董事會的工作，并提供公司的戰略方向和管理決策的建議，而總裁通常負責公司的整個業務運營，包括銷售、營銷、生產、研發、人力資源等方面，CEO 則通常更專注于公司的戰略規劃和決策，包括制定公司的長期發展戰略和利益相關者關系的管理，因此從行政層面 Greg Brockman 承擔的責任與權限是大于 Sam Altman 的。

那為什么是 Sam Altman 擔任 CEO？在科技投資領域，公司聲譽和產品管理技能通常比技術背景更受重視，Sam Altman 是能讓投資者們信任的那種人，在 YC 期間他幫助創立了許多成功的公司，包括 Airbnb 和 Dropbox，因此 CEO 職位對于 Altman 來說更加適合。

4. 談通用人工智能 AGI

在 2018 年的一次媒體訪談中，記者詢問了 Brockman 關于通用人工智能（AGI）的看法，5 個核心問題摘要如下：

Q1：一些研究人員的話，他們認為如果我們想要達到人類水平的智能，就必須超越深度學習。您認為我們離它還有多遠，您認為它可以用現有的方法來完成嗎？

A1：我認為這個框架不太正確，為人工智能系統提供動力的三樣東西分別是：數據、算力和算法。我們生活在一個標記數據集稀少的世界中，現在我們開始看到 OpenAI 能夠使用未標記數據，該模型讀了幾千本書，不需要你去小心地貼標簽，最后它可以提供一個可以閱讀互聯網和這些海量語料庫的系統。在數據方面，當時的 Dota2 對戰，AI 每天都與自己進行 180 年的對戰，這是通過算力生成數據的例子，目前最大的 AI 訓練每 3.5 月翻一倍。

Q2：AGI 的概念讓人擔憂，在人們擁有不可預測的智能系統之前，需要建立什么？需要什么樣的框架？

A2：我認為一切都歸結為一個核心思想，AGI 有可能引起迅速的變化，期間政策機制以及社會規范很難跟上，政府在政策層最重要的事情是開發衡量它的防范，未來很難預測，部分原因是人們對現在了解也很少。

Q3：如何看待限制 AI，例如有爭議的領域？

A3：沒有一個簡單答案，我不認為我一個人或者 OpenAI 的其它人能給出正確答案，OpenAI 在章程上花費了很多精力，總共花了 2 年研究它的制度，主要是弄清楚什么是安全和負責的 AI 開發，以及它的意義。

Q4：你認為 OpenAI 有責任制定 AI 使用的政策么？還是必須與政府共同制定？

A4：一項技術影響到每個人，你就需要進行公開對話，核心之一是 AI 創造了許多好處，所以不應該被鎖定在任何一個實體中，它應該是共享并廣泛分發的東西，這也是舉行政府聽證會以及公開對話的重要原因之一，現在很難將信號和噪音區分，即使是對于在這個領域的人來說；另外，我們需要深入了解正在發生的事情、推動進步的因素以及未來將發生的事情，這是一個挑戰，但我認為通過正確的數據進行真實對話，我們有機會做好。

Q5：AI 的偏見是經常討論的問題，AI 也會使原本就是黑匣子的問題更糟糕，OpenAI 如何考慮解決這個問題？

A5：這當中存在一系列問題，不管是今天存在于系統的問題，還是明天的，即使數據很好，如果這些系統建立在錯誤的方式上，例如被賦予了錯誤的目標，最終可能會發生意外，如何確保 AI 按照我們的意圖操作而不帶偏見，這些都是非常重要的開放問題。另一個層面，建立 AI 安全領域非常重要，好的是 OpenAI 有很大的動力去做這一點，但是目前而言還沒有做到，提前解決比追趕這些問題更加重要。

03 隱秘的投資版圖

1. A 面創業者，B 面投資人

Brockman 除了是一位創業者，本身也在從事天使投資活動，除了 OpenAI，還包括 HuggingFace、Scale.ai 以及 Replit 等 AIGC 領域代表項目，項目 Map 如下：

2. 生成式 AI 投資版圖

主理人近期還梳理的一份 AIGC 初創公司融資數據庫，基于「飛書多維表格」，覆蓋全球 500+ AIGC 領域初創項目，數據維度包括項目名稱、官網信息、創立時間、主干賽道、細分領域、總部以及投資方等，希望后期能以動態的方式持續更新，了解更多科技 & 商業發展趨勢。

數據收集與梳理不易，當前瀏覽方式分為兩部分：

Reference：

• 《The Internet Needs a Better Way to Handle Money. This Startup Has the Key》，WIRED；
• 《How did Stripe come up with its name?》，Quora；
• 《The Collison Brothers and Story Behind The Founding Of Stripe》，Startupgrind；
• 《One of the first employees of $3.5 billion startup Stripe is leaving to form his own company》，Business Insider；
• 《The messy, secretive reality behind OpenAI’s bid to save the world》，MIT Technology Review；
• 《Ivy League Dropout Greg Brockman Is Leading the AI Revolution》，Csuite Spotlight
• 《How Stripe Builds Software, with Greg Brockman》，Airbrake
• 《How Stripe Built One of Silicon Valley’s Best Engineering Teams》，First Round Review；
• 《OpenAI cofounder Greg Brockman on the transformative potential of artificial general intelligence》，Venture Beat；
• 《OpenAI’s Greg Brockman: The Future of Large Language (LLMs) and Generative Models》，Scale AI；
• 《OpenAI and the Path toward Safe AGI》，Greg Brockman Blog；
• 《Greg Brockman: OpenAI and AGI 》，Lex Fridman；
• https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI
• https://stellar.org/learn/intro-to-stellar
• https://blog.gregbrockman.com/leaving-stripe
• https://blog.gregbrockman.com/my-path-to-openai
• https://blog.gregbrockman.com/the-openai-mission；
• https://openai.com/blog/authors/greg/
• https://www.inforum.com/business/nd-native-offers-advice-for-startup-companies-at-mobile-summit-in-fargo
• https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Collison

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