周末讀物 | Agentic AI時代，「老大」OpenAI成了「老登」？

ChatGPT的發佈讓OpenAI一戰封神，所有人都覺得這家AI公司會一直贏下去。然而在AI編程這條賽道上，佔據先機的卻並非OpenAI。

2025年2月份，競爭對手Anthropic低調發布了Claude Code。這款能夠直接操作計算機、自主完成編程任務的AI智能體，在短短几個月內為Anthropic帶來了超過25億美元的年化收入。

與之相比，OpenAI的同類產品Codex，同期年化收入約為10億美元。雙方的差距不止一倍。

更令OpenAI尷尬的是，Anthropic的核心創始團隊，正是幾年前從OpenAI離開的那批人。

OpenAI位於舊金山Mission Bay的新總部大樓是一棟現代化的玻璃幕牆建築。接待處擺放着介紹公司發展歷程的宣傳資料，樓梯間的牆壁上掛滿了一系列里程碑事件的紀念海報：GPT系列、DALL·E、ChatGPT——每一幅都記錄着這家公司過去幾年的高光時刻。

但其中沒有AI編程。

01 從Codex到Copilot，OpenAI錯失的先發優勢

OpenAI其實很早就開始了AI編程方向的探索。

2021年，奧特曼和OpenAI聯合創始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）還在舊金山Mission區的老辦公室，向《連線》雜誌記者展示了一個叫Codex的項目。它是GPT-3的一個分支版本，在GitHub的數十億行開源代碼上訓練而成。用户輸入一句自然語言描述，它就能生成一段相應的代碼。

「它可以代表你在計算機世界里執行操作，」布羅克曼當時説，「你擁有一個可以執行命令的系統。」

但這個早期的技術積累，最終沒有轉化為產品層面的持續投入。

Codex被微軟看中了。這家軟件公司當時正在開發一個叫GitHub Copilot的產品，這是一款能嵌入程序員編輯器、提供代碼補全功能的工具。一位早期加入OpenAI的員工回憶，當時的Codex「除了自動補全之外做不了太多事情」，但微軟已經將其視為未來產品的重要方向。

2022年6月，GitHub Copilot正式發佈，幾個月內就吸引了數十萬用户。

正常情況下，OpenAI應該會加大對這一方向的投入。但接下來發生的事情，讓后來負責Codex產品的團隊感到遺憾。

最初的Codex團隊被解散了。一部分成員轉去做DALL·E 2圖像生成項目，一部分去參與GPT-4的訓練。當時公司的首要目標是實現AGI，AI編程沒有被視為需要獨立投入的領域。

一位前團隊成員説，之后的幾年里，OpenAI沒有專門的團隊在開發AI編程產品。「當時的感覺是，這個領域已經被GitHub Copilot覆蓋了，」畢竟微軟會繼續使用OpenAI的模型來迭代這個產品，不需要OpenAI自己操心。

幾個月后，ChatGPT上線，兩個月內用户數突破1億。OpenAI完全被這次成功轉移了注意力。

接下來的2023年和2024年，OpenAI把主要資源投入到多模態模型的研發上，致力於讓AI理解圖像、視頻、音頻，像人一樣操作光標和鍵盤。當時Midjourney等產品正在興起，行業普遍認為大語言模型需要具備處理多模態信息的能力，才能邁向更高層次的智能。

這個方向的選擇本身沒有問題。只是在這段時間里，AI編程這條賽道正在悄然生長，而OpenAI的注意力並不在這里。

02 競爭對手Anthropic突圍Coding賽道

Anthropic選擇了另一條發展路徑。

這家公司也做多模態模型和聊天機器人，但有一個方向始終沒有放松：編程能力。

布羅克曼后來在一個播客節目里談到，Anthropic「從早期就非常專注在編程上」。他們不僅用算法競賽題目訓練模型，還往訓練數據里加入了真實項目中那些結構混亂的代碼，就像普通開發者日常面對的那種。「這是我們沒有及時意識到重要性的地方，」他説。

2024年6月，Anthropic發佈Claude Sonnet 3.5。很多開發者試用后發現，這個模型的編程能力確實突出。

一家叫Cursor的初創公司最先受益於此。幾個二十多歲的年輕人做了一款產品：在代碼編輯器里用自然語言提需求，AI直接幫忙修改代碼。他們接入Sonnet 3.5后，用户量開始快速增長。據熟悉Cursor的人士透露，幾個月內，Anthropic就開始內部測試自己的獨立版本了，也就是后來的Claude Code。

Cursor火起來之后，OpenAI曾試圖收購這家公司，但遭到拒絕。對方認為編程賽道潛力巨大，希望保持獨立。

收購未能達成，OpenAI內部也開始有團隊嘗試AI編程方向。2024年底，幾個小型團隊陸續啟動。

一個是安德烈·米申科（Andrey Mishchenko）和蒂博·索蒂奧（Thibault Sottiaux）帶領的團隊，這兩人分別是Codex的研究負責人和前谷歌DeepMind研究員。他們最初的動機比較務實：用AI編程來加速AI研究，讓AI自動管理訓練任務、監控GPU集羣，研究員就能騰出時間做更有創造性的工作。

另一個是亞歷山大·恩比里科斯（Alexander Embiricos）帶領的團隊，他之前負責多模態智能體的研發。他做了一個叫Jam的演示項目，在公司內部引起了不少關注。

Jam和2021年的Codex有本質區別。Codex是輸出代碼讓人來執行，Jam則可以直接進入命令行，自己運行代碼。恩比里科斯看着電腦屏幕上那個跟蹤Jam操作的自建頁面一遍遍自動更新，感到有些不可思議。

「我以前一直以為多模態交互可能是實現AGI的路徑，也許我們以后就是整天和AI共享屏幕，」他説，「但后來逐漸意識到，讓模型以編程方式直接訪問計算機，可能是更有效的方向。」

這幾個團隊磨合了幾個月后合併在一起。等OpenAI在2025年初完成o3（比o1更針對編程任務優化的模型）的訓練，他們終於有了構建產品的技術基礎。

但這時，Claude Code已經準備公開發布了。

03 收購受阻與內部衝刺，OpenAI的雙線應對

2025年2月，Claude Code以「有限研究預覽」的形式首次亮相。5月，全面開放使用。

這個產品和之前流行的「氛圍編碼」模式不同。氛圍編碼是人主導、AI輔助的編程模式，由人做決策，AI執行具體操作。而Claude Code可以直接在命令行工作，訪問用户的所有文件和應用程序，開發者可以把部分工作真正交給AI來完成。

OpenAI也開始加快節奏。

索蒂奧在3月組建了一個「衝刺團隊」，把內部幾個小組整合在一起，計劃在幾周內推出競品。與此同時，奧特曼開始尋找收購目標，他們看上了一家叫Windsurf的AI編程初創公司，報價30億美元。如果收購完成，產品、團隊、企業客户都能快速補齊。

但這筆交易被微軟擱置了數月。

據《華爾街日報》報道，微軟希望獲得Windsurf的知識產權。這家雲巨頭從2021年起就用OpenAI的模型支撐着GitHub Copilot，每次財報電話會都會提及這個產品。但Cursor、Windsurf、Claude Code陸續出現后，GitHub Copilot的產品形態顯得有些過氣。此時OpenAI再推一個新的編碼產品，微軟的態度自然變得複雜。

Windsurf的交易正趕上OpenAI和微軟重新談判合作協議。OpenAI希望從微軟那里爭取更多自主權，不希望產品和算力資源被過度控制。這筆收購成了雙方博弈過程中的犧牲品。到7月，交易正式告吹。后來谷歌招攬了Windsurf的創始人，剩余團隊則被另一家編碼初創公司Cognition收入麾下。

「我本來挺希望做成這筆交易的，」奧特曼説，「但不是每一筆交易都能控制。」

不過他提到，Codex團隊的表現讓他有些意外。談判那幾個月，索蒂奧和恩比里科斯一直在迭代產品，沒有停下來。到8月，OpenAI開始加速推進自己的產品。

04 從5%到40%：Codex猛追市場份額

布羅克曼有一個自己設計的測試方法，叫「反向圖靈測試」。他多年前親自編寫了這套程序，規則是這樣的：兩臺電腦前各坐一個人，每人屏幕上有兩個聊天窗口，一個連接着對面的人，一個連接着AI。目標是判斷哪個窗口是AI，同時還得讓對方以為你纔是AI。

去年大部分時間，OpenAI最好的模型要完成這個遊戲的代碼編寫，需要好幾個小時，中間還得有人一步步引導。到12月，Codex用GPT-5.2做引擎，一個結構清晰的提示詞輸入后，就能直接生成一個可運行的遊戲。

感受到變化的不僅僅是布羅克曼。開發者社區里開始頻繁討論AI編程智能體的能力提升，話題從硅谷擴散到更廣的範圍。一些沒有編程背景的人，也開始嘗試用這些工具做些簡單的軟件項目。

Anthropic和OpenAI都在爭搶用户。有開發者表示，自己每月支付200美元的Codex或Claude Code訂閲費，實際能用到價值1000多美元的服務。兩家公司都在用慷慨的用量限制把用户往工作流里引導，等人用習慣了，再按實際用量收費。

從數據上看，OpenAI確實在縮小差距。

2025年9月，Codex的使用量大約是Claude Code的5%。到2026年1月，這個比例上升到接近40%。

Notion的聯合創始人西蒙·拉斯特（Simon Last）説，他和團隊在GPT-5.2發佈后從Claude Code切換到了Codex，主要原因是后者更穩定。「我發現Claude Code有時候會給出不準確的信息，」他説，「它説自己正在處理任務，實際上並沒有進展。」

在OpenAI負責Codex行為研究的凱蒂·施（Katy Shi）説，有些用户覺得Codex的迴應風格偏「干」，但越來越多人開始接受這種不刻意迎合的特點。「工程領域的工作，本來就需要能夠接受批評性反饋，不能因為表達方式直接就覺得被冒犯。」

企業客户也在逐步進入。OpenAI應用部門的CEO菲吉·西莫（Fidji Simo）稱：「ChatGPT已經成為AI領域的代表性產品，這在B2B市場是一個明顯優勢，多數企業傾向於使用員工已經熟悉的技術。」OpenAI銷售Codex的策略，主要是將其打包進ChatGPT的企業套件中一併提供。

思科的總裁傑圖·帕特爾（Jeetu Patel）告訴員工，不用太在意使用Codex產生的費用，關鍵是要熟悉這個工具。有員工問他用了之后會不會失業，他的回答是：「不會，但不用一定會失業。不熟悉這些工具的人，慢慢會失去競爭力。」

有開發者認為，OpenAI在B端市場的渠道優勢正在發揮作用。不少公司已經採購了ChatGPT的企業版，在此基礎上增加一個Codex功能，決策成本並不高。

也有分析指出，Codex最近的能力提升與GPT-5.2的推理能力優化直接相關。o系列模型採用的訓練方法，即讓模型在結果可驗證的編程任務中不斷試錯、獲得反饋，這對代碼生成的質量有明顯幫助。編程本身就是一個反饋信號明確的領域，代碼要麼能運行要麼不能，這種特性對模型迭代很有利。

05 奧特曼的難題：既要速度，又怕失控

AI編程智能體的影響已經不限於開發者社區。

《華爾街日報》上個月將科技股1萬億美元的拋售部分歸因於Claude Code，因為投資者擔心軟件本身的價值可能被壓縮。之后Anthropic宣佈，Claude Code可以對IBM那些運行COBOL語言的老系統進行現代化改造，IBM的股票遭遇了25年來最大單日跌幅。

OpenAI也在加大投入。今年的超級碗廣告，他們投放的是Codex，而不是ChatGPT。

在OpenAI總部，Codex的使用已經相當普遍。多位工程師提到，他們現在很少手寫代碼，每天的工作主要是和Codex交互。

一位參與了內部黑客馬拉松的工程師描述説，現場大約100人，用四小時時間通過Codex搭建一個可用的演示項目。不少項目既是用Codex開發的，目標也是爲了讓工程師更好使用Codex。有的團隊做了個工具，把Slack消息自動匯總成周報，有的團隊用AI生成了一個內部服務的百科式指南。以前這些事情可能需要幾天才能完成，現在一個下午就能跑通流程。

凱文·維爾（Kevin Weil）是前Instagram高管，目前負責OpenAI for Science部門，為研究人員開發AI產品。他説Codex現在會在夜間幫他處理一些項目，早上到公司檢查進度就行。這種做法已經成了他和幾百名同事的日常工作方式。OpenAI 2026年的目標之一是開發一個能夠自主進行AI研究的AI實習生。

西莫表示，Codex最終會整合進ChatGPT和所有產品線，不僅是用來編程，而是協助處理各種任務。

奧特曼説他想發佈一個通用版本的Codex，但對安全性還有些顧慮。1月底，他一個非技術背景的朋友請他幫忙安裝OpenClaw，但他沒有答應，認為「現在還不是時候」，那個智能體可能會誤刪重要文件。但這件事過去幾周后，OpenAI就把OpenClaw的創作者招進了公司。

不少開發者認為，Codex和Claude Code之間的差距確實在縮小，但也有機構對OpenAI的進度表示擔憂。一個叫Midas Project的非營利組織發佈報告稱，OpenAI在GPT-5.3-Codex上沒有完整披露網絡安全風險，安全承諾的落實情況不夠透明。OpenAI的對齊負責人阿米莉亞·格拉澤（Amelia Glaese）否認爲了推進Codex而犧牲安全，表示Midas對公司的承諾存在誤解。

布羅克曼對AGI的進展保持樂觀，認為「項目正在按計劃推進」。但在不少硅谷工程師的印象里，他一直是那種產品發佈前夜還在檢查代碼庫細節的負責人。

現在的狀況不太一樣了。布羅克曼面對的是幾十萬個AI智能體，在執行具體的任務和項目。他説這種新的工作方式「讓人感覺輕松了一些，因為以前確實需要記住很多細節」。但有時候，「你不太清楚那些事情具體是怎麼被解決的」。

他説，這種變化會讓你「感覺對問題的感知不像以前那麼敏鋭了」。

風險提示: 投資涉及風險，證券價格可升亦可跌，更可變得毫無價值。投資未必一定能夠賺取利潤，反而可能會招致損失。過往業績並不代表將來的表現。在作出任何投資決定之前，投資者須評估本身的財政狀況、投資目標、經驗、承受風險的能力及瞭解有關產品之性質及風險。個別投資產品的性質及風險詳情，請細閲相關銷售文件，以瞭解更多資料。倘有任何疑問，應徵詢獨立的專業意見。