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日期: 2026-03-12 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
文｜曉靜
編輯｜徐青陽
ChatGPT的發布讓OpenAI壹戰封神，所有人都覺得這家AI公司會壹直贏下去。然而在AI編程這條賽道上，占據先機的卻並非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，在短短幾個月內為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。雙方的差距不止壹倍。
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的新總部大樓是壹棟現代化的玻璃幕牆建築。接待處擺放著介紹公司發展歷程的宣傳資料，樓梯間的牆壁上掛滿了壹系列裡程碑事件的紀念海報：GPT系列、DALL·E、ChatGPT——每壹幅都記錄著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》雜志記者展示了壹個叫Codex的項目。它是GPT-3的壹個分支版本，在GitHub的數拾億行開源代碼上訓練而成。用戶輸入壹句自然語言描述，它就能生成壹段相應的代碼。
“它可以代表你在計算機世界裡執行操作，”布羅克曼當時說，“你擁有壹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壹個叫GitHub Copilot的產品，這是壹款能嵌入程序員編輯器、提供代碼補全功能的工具。壹位早期加入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正式發布，幾個月內就吸引了數拾萬用戶。
正常情況下，OpenAI應該會加大對這壹方向的投入。但接下來發生的事情，讓後來負責Codex產品的團隊感到遺憾。
最初的Codex團隊被解散了。壹部分成員轉去做DALL·E 2圖像生成項目，壹部分去參與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。
壹位前團隊成員說，之後的幾年裡，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。
幾個月後，ChatGPT上線，兩個月內用戶數突破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，像人壹樣操作光標和鍵盤。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。只是在這段時間裡，AI編程這條賽道正在悄然生長，而OpenAI的注意力並不在這裡。
02 專注編程賽道：Anthropic的差異化突圍
Anthropic選擇了另壹條發展路徑。
這家公司也做多模態模型和聊天機器人，但有壹個方向始終沒有放松：編程能力。
布羅克曼後來在壹個播客節目裡談到，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，還往訓練數據裡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，”他說。
2024年6月，Anthropic發布Claude Sonnet 3.5。很多開發者試用後發現，這個模型的編程能力確實突出。
壹家叫Cursor的初創公司最先受益於此。幾個贰拾多歲的年輕人做了壹款產品：在代碼編輯器裡用自然語言提需求，AI直接幫忙修改代碼。他們接入Sonnet 3.5後，用戶量開始快速增長。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，也就是後來的Claude Code。
Cursor火起來之後，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。
壹個是安德烈·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集群，研究員就能騰出時間做更有創造性的工作。
另壹個是亞歷山大·恩比裡科斯（Alexander Embiricos）帶領的團隊，他之前負責多模態智能體的研發。他做了壹個叫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。恩比裡科斯看著電腦屏幕上那個跟蹤Jam操作的自建頁面壹遍遍自動更新，感到有些不可思議。
“我以前壹直以為多模態交互可能是實現AGI的路徑，也許我們以後就是整天和AI共享屏幕，”他說，“但後來逐漸意識到，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後合並在壹起。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已經准備公開發布了。
03 收購受阻與內部沖刺：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，訪問用戶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月組建了壹個“沖刺團隊”，把內部幾個小組整合在壹起，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，他們看上了壹家叫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、企業客戶都能快速補齊。
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的模型支撐著GitHub Copilot，每次財報電話會都會提及這個產品。但Cursor、Windsurf、Claude Code陸續出現後，GitHub Copilot的產品形態顯得有些過氣。此時OpenAI再推壹個新的編碼產品，微軟的態度自然變得復雜。
Windsurf的交易正趕上OpenAI和微軟重新談判合作協議。OpenAI希望從微軟那裡爭取更多自主權，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。後來谷歌招攬了Windsurf的創始人，剩余團隊則被另壹家編碼初創公司Cognition收入麾下。
“我本來挺希望做成這筆交易的，”奧特曼說，“但不是每壹筆交易都能控制。”
不過他提到，Codex團隊的表現讓他有些意外。談判那幾個月，索蒂奧和恩比裡科斯壹直在迭代產品，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市場份額猛追
布羅克曼有壹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：兩台電腦前各坐壹個人，每人屏幕上有兩個聊天窗口，壹個連接著對面的人，壹個連接著AI。目標是判斷哪個窗口是AI，同時還得讓對方以為你才是AI。
去年大部分時間，OpenAI最好的模型要完成這個游戲的代碼編寫，需要好幾個小時，中間還得有人壹步步引導。到12月，Codex用GPT-5.2做引擎，壹個結構清晰的提示詞輸入後，就能直接生成壹個可運行的游戲。
感受到變化的不僅僅是布羅克曼。開發者社區裡開始頻繁討論AI編程智能體的能力提升，話題從硅谷擴散到更廣的范圍。壹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都在爭搶用戶。有開發者表示，自己每月支付200美元的Codex或Claude Code訂閱費，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戶往工作流裡引導，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）說，他和團隊在GPT-5.2發布後從Claude Code切換到了Codex，主要原因是後者更穩定。“我發現Claude Code有時候會給出不准確的信息，”他說，“它說自己正在處理任務，實際上並沒有進展。”
在OpenAI負責Codex行為研究的凱蒂·施（Katy Shi）說，有些用戶覺得Codex的回應風格偏“幹”，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。”
企業客戶也在逐步進入。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市場是壹個明顯優勢，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的企業套件中壹並提供。
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。有員工問他用了之後會不會失業，他的回答是：“不會，但不用壹定會失業。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。不少公司已經采購了ChatGPT的企業版，在此基礎上增加壹個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系列模型采用的訓練方法，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。編程本身就是壹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。之後Anthropic宣布，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。
壹位參與了內部黑客馬拉松的工程師描述說，現場大約100人，用肆小時時間通過Codex搭建壹個可用的演示項目。不少項目既是用Codex開發的，目標也是為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生成了壹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，現在壹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。他說Codex現在會在夜間幫他處理壹些項目，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年的目標之壹是開發壹個能夠自主進行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。
奧特曼說他想發布壹個通用版本的Codex，但對安全性還有些顧慮。1月底，他壹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。但這件事過去幾周後，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。壹個叫Midas Project的非營利組織發布報告稱，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）否認為了推進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裡，他壹直是那種產品發布前夜還在檢查代碼庫細節的負責人。
現在的狀況不太壹樣了。布羅克曼面對的是幾拾萬個AI智能體，在執行具體的任務和項目。他說這種新的工作方式“讓人感覺輕松了壹些，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”。
他說，這種變化會讓你“感覺對問題的感知不像以前那麼敏銳了”。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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