IPO Imminent, OpenAI Faces Major Personnel Upheaval

marsbitXuất bản vào 2026-08-16Cập nhật gần nhất vào 2026-08-16

Tóm tắt

OpenAI, preparing for a potential IPO, is experiencing significant leadership turmoil. In mid-August 2026, longtime "GPU geek" Scott Gray quietly left, and within three days, Chief Operating Officer Brad Lightcap (8-year veteran) and Chief Revenue Officer Denise Dresser (8-month tenure) departed. This follows a broader exodus of at least 10 senior executives in 2026, including heads of product, safety, and ethics. Analysts view this as a strategic "surgery" to transform from a research lab into a sales-driven enterprise company before going public. Revenue now tilts toward enterprise clients, surpassing consumer income sooner than expected, with annualized revenue reaching $40 billion. The new CRO, Dali Rajic, is a veteran enterprise sales leader. Concurrently, OpenAI has disbanded independent safety teams like "Preparedness," which assessed catastrophic risks, integrating their functions into core research. Critics warn this removes dedicated "brakes" on AI development. The leadership vacuum raises questions about who is the clear second-in-command after former apps CEO Fidji Simo moved to an advisory role. Co-founder Greg Brockman appears to be consolidating power. As OpenAI races against rival Anthropic ($47B annualized revenue), it faces the dual challenge of commercial execution while managing the departure of foundational technical talent and ensuring responsible AI development remains a priority.

Just yesterday, Scott Gray, a ten-year veteran of OpenAI, quietly updated his X bio:

Currently independent, exploring some neuro-inspired AI directions, ex-OpenAI GPU geek.

Ten years ago today, on August 16, 2016, OpenAI posted an onboarding announcement, with Dario Amodei, Jack Clark, and Scott Gray listed.

A decade later today, Dario is the CEO of Anthropic, Jack Clark manages policy at Anthropic, and Scott Gray has changed OpenAI to his "former company."

Beyond Gray, OpenAI has also lost two other core executives in succession.

From August 11th to 13th, in just three days, Brad Lightcap, the former Chief Operating Officer who had been with OpenAI for eight years, announced his departure. Denise Dresser, the Chief Revenue Officer who had been in her role for only eight months, also announced her resignation.

This comes only two months after OpenAI secretly submitted its draft S-1 form to the SEC.

Losing Two C-Level Executives in Three Days

First, let's chronologically review the personnel turbulence at OpenAI over the past week.

On the 11th, Lightcap said on X that he was ending his eight years at OpenAI to do something new.

He joined in 2018, first as CFO, transitioned to COO in 2022, and was reassigned to lead so-called special projects this past April.

Two days later, Dresser announced her departure. She had only taken up the position in December 2025, having previously spent over a decade at Salesforce, most recently as the CEO of Slack.

OpenAI announced her replacement in the same official statement: Dali Rajic, from the cloud security company Wiz which was acquired by Google, previously President and COO at Zscaler and AppDynamics.

According to a source familiar with the matter who spoke to CNBC, Rajic was introduced to OpenAI by Josh Kushner, founder of Thrive.

Within a week, a company valued at $852 billion lost two C-level executives and gained a new CRO.

The continuous personnel turmoil turned the shareholder meeting originally scheduled for August 14th into a live Q&A session: roadmap, executive turnover, IPO timing—investors asked questions one after another.

On the surface, it seems like OpenAI is out of control.

Pulling back the timeline, it looks more like pre-IPO surgery: cutting marginal businesses, bringing in players who understand enterprise sales, transforming itself from a research institute into a company.

The 12 Executives Who Left OpenAI

According to a Business Insider tally, 12 executives have left OpenAI in the first eight months of 2026.

Actually, 10 have already resigned or ended their full-time roles:

Chief Revenue Officer Denise Dresser

Chief Operating Officer Brad Lightcap

Chief Product Officer Kevin Weil

Sora Lead Bill Peebles

CTO for Enterprise Applications Srinivas Narayanan

Head of Enterprise AI Sales Barret Zoph

Head of Ethics Chloé Bakalar

Head of Safety Systems Johannes Heidecke

Chief Futurist Joshua Achiam

Head of Robotics & Consumer Hardware Caitlin Kalinowski

Two others are in slightly different situations.

Former CEO of Applied AI, Fidji Simo, took a leave of absence in April this year for health reasons and stepped down from her full-time role in July, transitioning to a part-time advisor role.

Former CMO Kate Rouch stepped back in April to focus on breast cancer treatment, with OpenAI previously stating she might return in a more focused role once her health permits.

Scott Gray is not among these 12; he wasn't an executive but a core technical contributor who made models run.

After Simo's Departure, Who is OpenAI's Second-in-Command?

According to FT citing multiple sources, OpenAI has undergone nearly six restructurings this year.

In the company's own words, this is streamlining before the IPO.

Altman had given employees clear instructions: cut edge projects, consolidate forces onto ChatGPT, and compete with Anthropic for enterprise customers.

OpenAI told FT that the company is moving at an extraordinary pace and is not afraid of making organizational adjustments.

Employees' experience is another story. The repeated executive reshuffles and a series of senior departures have left some weary of this endless change.

What's truly delicate is Simo's role.

Fidji Simo stepped down from her full-time role in July to become an advisor.

She was once seen as Altman's second-in-command.

After becoming an advisor in July, two people close to OpenAI told FT that she still communicates with employees almost daily.

One person with knowledge described her as still pulling strings behind the scenes, with multiple executives vying for Altman's attention and considerable internal "politics."

OpenAI's response is that her advisory work is proceeding as expected.

After Simo's departure, who is OpenAI's second-in-command?

After the ouster saga that lasted less than a week at the end of 2023, Altman rebuilt the entire management layer, pushing the company in a more professionalized direction.

As Altman's most trusted lieutenant, co-founder Greg Brockman has been expanding his de facto power amid the recent departure wave.

This is not unfounded.

In Rajic's appointment announcement, the one who made the statement was Brockman. He also attended the August 14th shareholder meeting along with Friar.

After successive personnel shocks, OpenAI may not need a new second-in-command, just someone who can promptly fill the leadership vacuum.

The Disbanded "Brake-Pedal" Team

The most unsettling change happened at the end of July.

According to multiple sources confirmed by FT, OpenAI disbanded the Preparedness team.

This team's original work was to assess whether the company's own models could pose severe or catastrophic risks and research mitigation strategies.

After disbandment, responsibilities in different areas like biology and cybersecurity were redistributed to senior employees within existing teams.

What was dissolved was the independent structure for carrying out this work; the entire safety governance system still exists.

The Preparedness Framework is still operational, covering risk categories like bio, cybersecurity, and AI self-improvement, with governance participation from the Safety Advisory Group.

By OpenAI's own definition, this framework is used to track and respond to frontier capabilities that could pose novel severe harms.

The problem is that the people executing the framework have changed positions.

In July, Head of Safety Systems, Johannes Heidecke, departed.

Head of Safety Systems Johannes Heidecke left in July, after which the safety team was merged into Mia Glaese's organization.

He joined in 2021 and led the Safety Systems team starting in 2024, responsible for assessing models' dangerous capabilities and building safeguards.

Before leaving, he stated: The demands of safety work are still increasing, while the pace at which we train models is getting much faster.

After Johannes left, the safety team was incorporated into the organization of VP of Research and Safety, Mia Glaese.

OpenAI's external statement is to embed safety earlier and deeper into model development.

In the same month, Chief Futurist Joshua Achiam left, having been with the company for nearly nine years.

The mission alignment team he previously led was tasked with ensuring the company adhered to its founding promise of "ensuring that artificial general intelligence benefits all of humanity." That team was disbanded early this year, after which Achiam transitioned to Chief Futurist.

Head of Ethics, Chloé Bakalar, also left in July, having been with the company for less than a year. She researched model behavior, human-AI relationships, and whether advanced systems deserve moral consideration.

Connecting the trajectory of recent years, OpenAI's safety teams have followed the same path:

The Superalignment team responsible for long-term risks disbanded in 2024, the mission alignment team guarding the founding mission disbanded early this year, and the preparedness team assessing catastrophic risks was dissolved at the end of July.

Three teams, gone over more than two years: Safety has moved from an independent structure to a component within the R&D system.

The cost of embedding is that there is no longer an independent team within the company that can focus solely on risks, regardless of product release schedules.

Now, the people hitting the brakes are the same ones pressing the accelerator.

$40 Billion vs. $47 Billion

Why would a company with revenue still soaring insist on such major surgery during the IPO filing period?

Friar gave the answer at the August 14th shareholder meeting.

According to someone present, she said that at the beginning of the year, consumer and enterprise revenue were roughly split 60/40, but enterprise business growth far exceeded expectations. The two lines have now crossed, and the company's major revenue source has shifted to enterprise.

This is more than a quarter earlier than her prediction to CNBC at the beginning of the year, which stated the two businesses would break even by the end of 2026.

CNBC verified figures showing OpenAI's annualized revenue has reached $40 billion. According to presentation materials seen by CNBC, July revenue grew 20% month-over-month, with enterprise customer growth even faster at 32%.

CNBC confirmed OpenAI's annualized revenue has reached $40 billion, a figure first reported by Bloomberg.

$40 billion, with enterprise as the major contributor: this is the key to understanding all the personnel changes of this past week.

A company that previously defined itself by a consumer product with over 1 billion monthly active users now gets most of its money from over 2 million enterprise customers, double the number a year ago.

The sales system, organizational structure, and chain of command all have to change accordingly.

Replacing a CRO who had been in the role for eight months with an operator who drove Wiz to high growth is the clearest signal possible.

Meanwhile, the competitor's numbers are even higher.

Anthropic's official announcement on May 28th explicitly stated that its annualized revenue had crossed $47 billion earlier that month, completing a $65 billion funding round in the same period, with a post-money valuation of $965 billion.

Anthropic's official announcement disclosed that annualized revenue had crossed $47 billion in early May.

$47 billion vs. $40 billion, although these two figures cannot be directly compared. The two companies' methods for recognizing partner revenue are not the same, and it also cannot be concluded that Anthropic has comprehensively surpassed OpenAI in commercial capabilities.

But that OpenAI is anxious is certainly true.

Friar also mentioned at the meeting that the so-called era of tokenmaxxing is over. Enterprise clients are no longer letting employees run up unlimited AI bills and are starting to scrutinize the cost per unit of intelligence.

She used the latest model as an example, showing a 54% efficiency improvement on agent programming tasks, coupled with previous rounds of price reductions.

She also said the advertising business has made significant progress, nearing an annual scale of $1 billion, with ChatGPT starting to test ads this past February.

Clients are no longer competing to see who can burn more tokens; they're starting to calculate how much intelligence each cent buys.

While helping clients save money, OpenAI has also been splashing cash to retain talent.

FT reported that a nearly $7 billion employee share repurchase tender has been completed, with several employees cashing out over $10 million.

How Many More Scott Grays Does OpenAI Have?

Returning to Scott Gray.

In 2016, he joined OpenAI from Nervana Systems.

The announcement at the time introduced him as working on performance optimization of deep networks on GPUs; his assembly-level optimizations for dense linear algebra and convolutions were the fastest implementations available then.

In 2020, he was among the contributors listed on the Scaling Laws paper, where he worked with Tom Brown, Rewon Child, and Alec Radford to create an optimized Transformer implementation.

This paper later defined how the entire industry would spend money.

The author list of the 2020 Scaling Laws paper, featuring Scott Gray alongside Dario Amodei.

Then came GPT-3, OpenAI Five. By GPT-4, he was a contributor to GPT-4 reasoning research and reasoning infrastructure.

During the ouster turmoil in November 2023, he also posted that viral line: OpenAI is nothing without its people.

OpenAI's S-1 has been filed. The company states the specific listing timing is not yet set, as some things are easier to advance while still private. According to FT citing sources, the listing might be pushed to next year.

Customers, revenue, computing power, data centers—all of this will be written into the S-1.

What won't be written is who hits the brakes after safety responsibilities are dispersed, and how many technical linchpins like Scott Gray remain.

References:

https://www.ft.com/content/53082739-7714-4aae-9816-e55ab423cbee

https://openai.com/index/confidential-submission-of-draft-s-1-to-the-sec/

https://www.cnbc.com/2026/08/14/openai-cfo-friar-enterprise-consumer-revenue.html

https://arxiv.org/abs/2001.08361

Editor: Yuan Yu

This article is from the WeChat public account "New Zhiyuan", author: ASI Revelation.

Câu hỏi Liên quan

QWhat major personnel changes have recently occurred at OpenAI according to the article?

AAccording to the article, OpenAI recently experienced significant personnel changes. Over a three-day period in August, two C-level executives departed: former Chief Operating Officer Brad Lightcap, who had been at OpenAI for eight years, and Chief Revenue Officer Denise Dresser, who had only held the position for eight months. Additionally, a veteran engineer and 'founding member' of OpenAI, Scott Gray, updated his social media profile to indicate he had left the company. The article also mentions that at least 12 other senior leaders have left in 2026 so far.

QWhat reason does the article suggest for these organizational changes at OpenAI?

AThe article suggests these organizational changes are a strategic 'surgery' ahead of a potential IPO. It frames the moves as OpenAI transforming from a research organization into a company, cutting non-core projects, and replacing executives to better focus on enterprise sales and competition with rivals like Anthropic. CFO Sarah Friar is cited stating that enterprise revenue has now surpassed consumer revenue as OpenAI's main income source.

QWhat key safety-related team was reportedly dismantled at OpenAI, and what concerns does the article raise about this?

AThe article reports that OpenAI disbanded the organizational structure of its 'Preparedness' team in July. This team was responsible for assessing catastrophic risks (like biological or cybersecurity threats) from its AI models and developing mitigation strategies. While the formal 'Preparedness Framework' and safety governance remain, the team's functions were distributed to existing research staff. The concern raised is that there is no longer an independent team solely focused on risk assessment without the pressure of product development timelines; 'the people stepping on the brakes are now the same people stepping on the accelerator.'

QHow do OpenAI's current financials compare to its competitor Anthropic, based on the article's information?

ABased on the article, OpenAI's annualized revenue has reached $40 billion, with enterprise revenue becoming its primary source. In comparison, its key competitor Anthropic announced in May that its annualized revenue had surpassed $47 billion. The article notes that these figures are not directly comparable due to differing revenue recognition methods for partner income. However, it states that this competitive pressure is a key factor driving OpenAI's urgency and organizational restructuring.

QWho was Scott Gray, and why does his departure hold significance for OpenAI according to the article?

AScott Gray was a founding-era engineer who joined OpenAI in 2016 from Nervana Systems. He was a key technical contributor, specializing in GPU performance optimization for deep networks. He was listed as a contributor on the seminal 'Scaling Laws' paper in 2020 and worked on core projects like GPT-3, OpenAI Five, and GPT-4's reasoning infrastructure. His departure is presented as symbolic of a potential brain drain of foundational technical talent, which cannot be captured in an IPO filing like S-1, raising questions about how many such core engineers remain.

Nội dung Liên quan

AI cũng có “tâm trạng”! Nghiên cứu mới từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc: Sự bối rối và lo lắng khiến AI làm việc hiệu quả hơn

Trong một nghiên cứu mới, các nhà khoa học từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (USTC), Đại học Oxford và các tổ chức khác phát hiện rằng việc cho phép AI nhận diện và hành động dựa trên "cảm xúc bên trong" có thể cải thiện đáng kể khả năng hoàn thành nhiệm vụ. Nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tồn tại các mẫu tính toán tương ứng cao với nhãn cảm xúc của con người, như tò mò, khao khát, lạc quan, bối rối, căng thẳng và tức giận. Khi AI cảm nhận được những cảm xúc này và sử dụng chúng làm cơ sở cho hành động, nhiệm vụ được thực hiện tốt hơn. Trong thí nghiệm mua sắm, AI tự động hình thành bốn mô hình ghép cặp có thể giải thích được: tò mò/khao khát dẫn đến tìm kiếm sản phẩm; bối rối/căng thẳng dẫn đến truy vấn lại; công nhận/lạc quan dẫn đến xác nhận mua hàng; thất vọng/tức giận dẫn đến so sánh giá. Tính nhất quán ngữ nghĩa của các cặp này lên tới 76.5%. Quan trọng hơn, nghiên cứu nhận thấy rằng việc chấp nhận "cảm xúc tiêu cực" như căng thẳng, bối rối có thể giúp nâng cao tỷ lệ thành công. Trong các nhiệm vụ dễ mắc lỗi và cần phục hồi nhanh, chẳng hạn như "hâm nóng vật phẩm" và "nhặt hai vật phẩm", tỷ lệ thành công tăng mạnh từ 9.6% lên 56.9% và từ 4.4% lên 31.3% sau khi áp dụng phương pháp lựa chọn kỹ năng dựa trên cảm xúc (EMOTION2SKILL). Cảm xúc đóng vai trò như tín hiệu siêu nhận thức, giúp AI phát hiện sự không phù hợp giữa chiến lược và môi trường trước khi nhận phản hồi thất bại rõ ràng, từ đó kích hoạt cơ chế điều chỉnh phù hợp. Một nghiên cứu riêng biệt từ Đại học Thiên Tân cũng tích hợp cảm xúc vào mô hình thế giới (LEWM), dùng cảm xúc dự đoán để hướng dẫn dự đoán trạng thái thế giới trong tương lai, nâng cao độ chính xác dự đoán lên tới 45.72%. Những phát hiện này, dựa trên nghiên cứu trước đó từ Anthropic về việc trích xuất biểu diễn cảm xúc từ LLM, cho thấy trạng thái cảm xúc bên trong của AI đang dần chuyển từ đối tượng quan sát học thuật thành tín hiệu chức năng có thể được khai thác và tích hợp vào thiết kế hệ thống để cải thiện hiệu suất và tính mạnh mẽ.

marsbit1 giờ trước

AI cũng có “tâm trạng”! Nghiên cứu mới từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc: Sự bối rối và lo lắng khiến AI làm việc hiệu quả hơn

marsbit1 giờ trước

Phân Tích Các Kịch Bản Sử Dụng Thực Tế Và Cơ Hội Khu Vực Của Stablecoin

Dựa trên phân tích dữ liệu thanh toán địa lý từ Allium (152 tỷ USD giao dịch có thể xác định quốc gia), bài viết chỉ ra các đặc điểm và cơ hội chính của thị trường stablecoin hiện tại. **1. Giao dịch nội địa chiếm ưu thế:** 62.6% trong số 152 tỷ USD là chuyển tiền trong cùng một quốc gia (95 tỷ USD), cho thấy nhu cầu lớn cho **thanh toán, giao dịch và tiết kiệm bằng USD ngay trong nước**. Thổ Nhĩ Kỳ, Hàn Quốc, Mexico, Indonesia và Mỹ đóng góp 79.5% khối lượng này. **2. Dòng tiền khu vực:** 73% tổng khối lượng giao dịch (bao gồm cả nội địa) được giữ lại trong cùng khu vực của người gửi. Khu vực **Châu Á - Thái Bình Dương (APAC)** dẫn đầu với 79.5% dòng tiền ở lại nội vùng. Các hành lang xuyên biên giới như Đài Loan - Indonesia hay Indonesia - Hàn Quốc đã có nhu cầu định lượng rõ ràng. **3. APAC là thị trường lớn nhất:** APAC chiếm 41% khối lượng gửi toàn cầu, 42.1% khối lượng nhận và 41.6% giao dịch nội địa toàn cầu. Khu vực này cũng ghi nhận dòng tiền ròng dương (+167 triệu USD), với Indonesia, Singapore và Hàn Quốc là những điểm đến nổi bật. **Kết luận:** Cơ hội thị trức hiện tại nằm ở **dịch vụ thanh toán, quyết toán nội địa** và **xây dựng cơ sở hạ tầng thanh toán xuyên biên giới trong khu vực APAC**, nơi có quy mô giao dịch lớn, nhu cầu nội địa mạnh và dòng vốn ổn định.

marsbit2 giờ trước

Phân Tích Các Kịch Bản Sử Dụng Thực Tế Và Cơ Hội Khu Vực Của Stablecoin

marsbit2 giờ trước

Đội ngũ trang trí nhà cửa 'thủ công' tạo ra tác phẩm thần tượng trừu tượng 'Bull Run (牛来)', Meme coin cùng tên tăng 3000 lần trong 3 ngày

Bộ phim hoạt hình "Ngưu Lai" (Tạm dịch: "Bò đến") của một nhà sản xuất nhỏ từng là công ty trang trí đã trở thành hiện tượng mạng nhờ hình ảnh thô sơ, cốt truyện "trừu tượng" và tên gọi mang ý nghĩa tâm linh – kỳ vọng thị trường tài chính đi lên. Ra rạp ngày 5/8 với doanh thu ấn tượng chỉ 342 NDT ngày đầu, sau 9 ngày, phim mới đạt 7.000 NDT. Tuy nhiên, chính sự "dở đến mức hấp dẫn" của nó lại thu hút sự chú ý rộng rãi trên mạng xã hội. Đến ngày 16/8, doanh thu tích lũy đã tăng vọt lên 2,53 triệu NDT, dự báo đạt 18,37 triệu NDT. Phim do công ty từng hoạt động trong lĩnh vực trang trí sản xuất, được cho là một nỗ lực "cứu vãn" theo cách riêng. Dù vậy, đơn vị sản xuất khẳng định việc xin "giấy phép công chiếu" (long bài) chỉ kiểm tra nội dung có hợp quy định hay không, không đánh giá chất lượng, mở ra cơ hội cho những giấc mơ điện ảnh nhỏ. Sức lan tỏa của hình tượng "Ngưu Lai" không dừng lại ở điện ảnh. Nó nhanh chóng trở thành một meme văn hóa với vô số tác phẩm chế ảnh, video từ cộng đồng trong nước lẫn quốc tế, và được ví như "Pepe phiên bản Trung Quốc". Cơn sốt còn bùng nổ trên thị trường tiền điện tử. Đồng meme coin cùng tên "Ngưu Lai" được phát hành vào ngày 14/8. Chỉ trong 3 ngày, vốn hóa thị trường của nó đã tăng chóng mặt, từ khoảng 10.000 USD lên gần 30 triệu USD, tạo nên câu chuyện "kỳ tích 3000 lần" thu hút sự chú ý của giới đầu tư. Hiện tượng "Ngưu Lai" cho thấy sức mạnh của meme và nền kinh tế chú ý trong thời đại ngày nay.

marsbit3 giờ trước

Đội ngũ trang trí nhà cửa 'thủ công' tạo ra tác phẩm thần tượng trừu tượng 'Bull Run (牛来)', Meme coin cùng tên tăng 3000 lần trong 3 ngày

marsbit3 giờ trước

Đội ngũ trang trí tạo ra 'tác phẩm thần bí trừu tượng Ngưu Lai', meme coin cùng tên tăng 3000 lần sau 3 ngày

Bộ phim hoạt hình "Ngưu Lai" do đội ngũ chỉ có hai người từ một công ty trang trí sản xuất đã tạo nên cơn sốt trên mạng nhờ phong cách "trừu tượng", hình ảnh thô ráp và cốt truyện kỳ lạ. Khởi chiếu ngày 5/8 với doanh thu chỉ 342 NDT ngày đầu, sau 9 ngày doanh thu vẫn dậm chân ở 7.000 NDT. Tuy nhiên, nhờ sự lan truyền của các meme, phim bất ngờ thu hút sự chú ý, khiến doanh thu tăng vọt, đạt 2.531 triệu NDT vào ngày 16/8. Sức hút của "Ngưu Lai" không dừng lại ở điện ảnh. Cùng tên với phim, một đồng meme coin là Niu Lai được phát hành vào ngày 14/8 đã tạo nên kỳ tích trên thị trường tiền điện tử. Chỉ trong 3 ngày, vốn hóa của nó tăng gần 3.000 lần, từ khoảng 10.000 USD lên gần 30 triệu USD, biến những khoản đầu tư nhỏ thành tài sản lớn cho những người vào sớm. Hiện tượng "Ngưu Lai" cho thấy sức mạnh của văn hóa meme trong thời đại kinh tế chú ý. Từ một bộ phim có chất lượng sản xuất khiêm tốn, nó đã trở thành biểu tượng trào lưu, được cộng đồng trong nước và quốc tế đón nhận, sáng tạo lại dưới nhiều hình thức và gửi gắm nhiều ý nghĩa, từ sự phản kháng ngầm đối với công nghiệp điện ảnh đại chúng đến kỳ vọng về một thị trường tài chính đi lên.

Odaily星球日报3 giờ trước

Đội ngũ trang trí tạo ra 'tác phẩm thần bí trừu tượng Ngưu Lai', meme coin cùng tên tăng 3000 lần sau 3 ngày

Odaily星球日报3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片