想象你正在 OpenAI 做项目，卡在了一个跨部门审批流程上。API 额度批不下来，IT 设备没人管，停车位每天抢半小时。你该怎么做？发邮件给直属领导然后等两周？还是直接抄送 Sam Altman？
在 OpenAI，答案是第三种。而且公司为这条路专门修了一扇门，一个叫 friction 的内部邮箱。
一封邮件直达 Sam Altman
2026 年 8 月 11 日，《财富》杂志披露了 OpenAI 内部一个名为 friction 的专用邮箱机制。员工可以随时向 friction@openai.com 发送邮件，报告任何阻碍他们工作的流程障碍。从技术系统故障、审批流程冗长，到办公区 IT 自动售货机不够用，全都可以纳入这个渠道。一旦邮件发出，OpenAI 领导层会对问题进行分类分诊，如果被认为值得解决，这些邮件可能直接到达 CEO 萨姆·奥尔特曼或总裁格雷格·布罗克曼的桌面。
这一机制并非 OpenAI 的灵光一现。它早在西莫 2025 年秋季加入 OpenAI 担任应用部门 CEO 之前就已存在，但真正被系统化运营，是从她开始的。西莫上任后做的第一件事，是一场为期三个月的倾听之旅。她走遍公司，了解员工认为什么在拖慢他们的工作节奏。结果发现，随着公司扩张，如何保持速度是贯穿所有对话的核心焦虑。
公司很少会突然变得官僚化。它是一次不必要的会议、一次多余的审批、一次小小的挫败感累积起来的。每一次只让你多花 1% 或 2% 的精力去完成工作，这就是为什么它们容易被忽略。但这些摩擦会叠加。
西莫把 friction 邮箱变成了一个正式系统。她指派战略与运营副总裁伊琳娜·科夫曼负责监控收件箱，确保选定问题得到解决。她还建立了一个每月一次的全公司 Slack 更新机制，向员工通报进度，以此信号传递领导层确实在认真对待这些反馈。
这一机制的实际效果已经显现。员工通过 friction 邮箱反映停车位不够用，公司启动了试点项目，优先为通勤距离较长的员工分配车位。另一个案例是 API 额度发放流程。员工反馈现有流程不够可靠且难以规模化，领导层推动了改进。这些看似琐碎的问题，正是西莫所说的“1% 或 2% 的摩擦”的具象化。
但 friction 邮箱并非只有赞美声。一位曾在 OpenAI 担任团队负责人的前员工告诉《财富》，他在公司工作的几年里收到过几十封 friction 邮件，认为这套系统往往是破坏性的，反而制造了低效。
报告问题的人可能认为这是最重要的事，但对于像我们这样一直处于水下、资源不足、超负荷运转的团队来说，这是你能做的最具破坏性的事。
从 770 到 8000：一家公司的青春期阵痛
理解 friction 邮箱的真正意义，需要先看一组数字。
2023 年 11 月，OpenAI 大约有 770 名员工。那一年，Sam Altman 被董事会解雇又复职的政变闹剧震惊了整个科技界，738 名员工签署公开信威胁辞职追随 Altman 去微软。到 2024 年底，员工规模已膨胀到约 4,467 人。2025 年末，OpenAI 基金会报告称员工总数达到约 7,850 人，同比增长 54.9%。《金融时报》在 2026 年 3 月报道，OpenAI 计划在年底前将员工规模扩大到 8,000 人。
从 770 到 8,000，三年膨胀超过 10 倍。
这样爆裂的扩张速度，必然带来一个经典的组织问题。当一家公司从研究实验室成长为商业巨头，如何防止官僚化吞噬创新速度？这并非 OpenAI 独有。谷歌在 2010 年代后期遭遇了类似的中层膨胀困境，Facebook 在用户突破 10 亿后也经历了从“move fast and break things”到“move fast with stable infra”的文化转型。但 OpenAI 的情况有些特殊。它是一家在 2026 年 3 月完成 1,220 亿美元融资、估值 8,520 亿美元的公司，2025 年 ARR（年化经常性收入）突破 200 亿美元，到 2026 年 2 月年化营收已达到约 250 亿美元。同时，它还在宣称自己是一家非营利使命驱动的组织。这种身份张力让它的内部管理问题比任何一家纯商业公司都更复杂。
反官僚的“外科手术”
西莫的洞察中有两个关键点值得注意。
她指出官僚化是一次 1% 或 2% 的累积。这实质上是一种“微摩擦”理论。问题不在于某一个审批流程有多糟糕，而在于几十个微小的低效环节叠加后，整体效率被大幅削弱。每一个环节单独来看都不值得专门解决，但它们的乘积效应足以让一家 8,000 人的公司变得寸步难行。
friction 邮箱的设计本质上是一种“越级反馈”机制。它打破了科层制的信息过滤。传统组织中，一线员工的问题在到达 CEO 之前，通常已经经过了三到五层管理者的过滤和定性，到最终决策者手里时，问题往往已经被重新定义甚至被稀释。friction 邮箱让最原始的问题描述直接到达最高决策层，避免了汇报链中的信息损耗。
这一设计并非 OpenAI 原创。它的灵感来源颇为明确，亚马逊创始人杰夫·贝佐斯的“Jeff B 升级”系统。贝佐斯曾公开自己的邮箱，客户可以直接给他发邮件抱怨。如果贝佐斯认为某个问题需要关注，他会把邮件转发给相关团队，仅附上一个问号。这个问号在亚马逊内部被视为最高优先级信号，相关团队必须在数小时内解决。OpenAI 的 friction 邮箱，本质上就是 OpenAI 版的“Jeff B 升级”。
轻与重的两面
但 friction 系统并非完美无缺。前员工的两极评价揭示了它内在的张力。
正面评价来自一位前 OpenAI 员工（非管理层），他称赞 friction 系统是领导层获取一线反馈的有效方式，帮助团队保持前进，在问题发酵前就加以解决。
这是一件好事。任何人都可以直接向 Sam 抱怨大公司的破事，他们可以采取行动。如果你想毫不留情地砍掉官僚主义，你就得毫不留情。
负面评价来自一位前团队负责人。他收到的几十封 friction 邮件，本质上是上层接到举报后直接压下来的任务，而这些任务往往是紧急但不重要的。对于已经超负荷运转的团队来说，这种越级派单制造了额外的压力。
如果 Sam 和 Greg 认为某件事值得解决，那就相当于一个紧急命令，团队必须放下手中的一切去处理。
这揭示了一个深刻的管理悖论。反官僚的机制本身，也可能制造新的官僚化。当“向 CEO 告状”成为常态，中层管理者会被边缘化，团队优先级会被频繁打乱，而“谁能把问题捅到 CEO 那里”可能演变成一种新的政治游戏。
西莫的遗产
2026 年 7 月，西莫因健康原因（被诊断为体位性心动过速综合征 POTS）离开了全职岗位，转为兼职顾问。她创立的慢性病管理初创公司 Chroniclebio 成为她的新重心。但 friction 邮箱和每月全公司 Slack 更新在她离开后仍在继续。
这引出了一个问题：当推动系统化运营的关键人物离开后，friction 机制能否持续有效？
西莫在 OpenAI 只待了不到一年（2025 年秋到 2026 年夏），但她留下的影响不可忽视。她将 friction 从一个非正式渠道变成了一个可追踪、可量化、有问责机制的系统。而科夫曼的持续运营和每月 Slack 通报，为这个机制提供了制度化的保障。
但 friction 系统真正的生命力，取决于它能否嵌入 OpenAI 的组织文化，而非依赖某个高管的个人推动。如果它变成了一种找 Sam 告状的捷径，而忽略了中层在组织中的枢纽作用，它的长期效果可能适得其反。
一封邮件背后的一万亿赌注
OpenAI 的 friction 邮箱，表面上是“一封邮件解决工作阻碍”的简单工具，实际上是一场关于高速增长的组织如何对抗官僚化的微观实验。它揭示了科技公司规模化过程中一个永恒的悖论，你越是急于消灭效率的敌人，你越需要警惕反效率的手段本身会变成新的敌人。
对于 OpenAI 来说，这个故事的意义不止于内部管理。一家正在准备 IPO、估值逼近万亿的公司，其组织能力正成为投资者越来越关注的核心指标。friction 邮箱本身不是答案，但它代表了一种意识。OpenAI 的领导层清楚地知道，当公司从 770 人膨胀到 8,000 人，真正危险的从来不是竞争对手，而是自己体内滋生的官僚主义。
打败 OpenAI 的可能不是 DeepSeek，不是谷歌，不是 Anthropic，而是 OpenAI 自己内部那封永远没人回复的邮件。
快报