## 854｜从被碾压到异军突起：Codex这两年都发生了什么？

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5月15日，OpenClaw（龙虾）的创始人彼得·斯坦伯格在X上发了一条帖子，被OpenAI联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼转发。

帖子里有一句话让我印象很深：“让我对OpenClaw工作感到兴奋的部分原因是，我正在尝试回答一个问题：如果token计算成本不重要，我们未来将如何构建软件？”

他说，他们在云端持续运行大约100个Codex实例，负责审查每一次代码提交、每一个问题反馈。这100个实例各司其职：有的做安全审计，有的过滤垃圾评论，有的录制修复前后的对比视频，有的验证性能基准，甚至当团队还在开会讨论某个新功能的时候，就已经有Codex实例在实时提交代码了。

听到这里，你可能对这段话里的“实例”“代码提交”等名词感到很陌生。简单说，这是每一个程序员或者产研开发团队都要做的工作。如果你不懂技术没关系，我来翻译一下这段话背后的震撼在哪里。

你可以把开发一款软件想象成开一家餐厅。过去，餐厅里每一道工序都需要真人：有人负责采购食材，有人负责检查食材有没有变质，有人负责清洗，有人负责切配，有人负责炒菜，有人负责摆盘，有人负责送餐，还有人负责收拾桌子。每一个环节都要人，缺一不可，而且工作的时间基本是串联的，上一道没做完，下一道没法开始。

而龙虾创始人彼得，突然说他现在的工作方式是：他只负责决定今天的菜单，剩下那些工序，全部同时交给100个AI去跑，并行处理，互不干扰。他开会的时候，厨房里已经在出菜了。

说实话，光是这个画面，就已经很震撼了。但这还不是今天我最想聊的重点。

更值得关注的，是这条推文背后折射出的一个趋势：Codex，正在成为这个月AI领域最值得关注的产品。因为连龙虾创始人的这100个AI实例，都是跑在Codex上面的。当然，这里有一个小背景你可以了解一下，就是龙虾作者彼得其实已经入职OpenAI了，只不过达成的协议是，这个人入职，但龙虾项目依然作为开源项目继续运营。

但我们先不要阴谋论地觉得，彼得是为了对新东家示好才这么说。Codex的好用，最近已经成了我身边很多朋友的共识。我等会儿也会在后面，说一下我用Codex做了什么事情。

要理解Codex异军突起这件事，得先把过去这半年的时间线捋一遍。

2025年，AI圈最热的词是“智能体”，而Anthropic的AI编程工具Claude Code就是代表产品之一。Anthropic在那个时间点把它推出来，一下子就炸了。2026年1月，Anthropic用Claude Code做了一件事：只用了10天时间，就写出了他们自己的办公协作工具Cowork，绝大部分代码都是AI自己写的。这个案例在开发者圈疯传，直接把Claude Code的热度推上了天花板。

到2026年2月，GitHub上4%的公开代码提交已经来自Claude Code；到3月份，它的年化收入已经超过25亿美元，占据了AI编程市场的主导地位。

就在这同一时期，龙虾横空出世。创始人彼得一个人，在2026年1月提交了超过6600次代码。对，你没听错，6600次，一个人，一个月。他后来在接受采访的时候说：“从我的提交记录看，像一家完整的软件开发公司，但其实就是我一个人坐在家里玩得很开心。”

龙虾成为GitHub上有史以来增速最快项目之一。据报道，在谷歌搜索热度上，龙虾这个项目一度超过了Claude Code和Codex的总和。2月份，彼得上了著名科技播客莱克斯·弗里德曼（Lex Fridman）的节目，节目标题叫《OpenClaw：那个让互联网崩溃的病毒式AI智能体》。这不是夸张，它真的把互联网“搞崩了”。

但到了这个月，也就是2026年5月，很多人都感觉到龙虾已经明显退潮了。如果说还有什么比龙虾更热，那就只有Codex了。

那么问题来了：Codex为什么会突然爆发？要讲清楚这件事，得从一段很多人不知道的历史说起。

其实，最早做出来AI编程工具的，正是OpenAI自己。2021年，他们发布了初代Codex模型。据报道，布罗克曼当时说，这将是打造超级助理的关键。全球最大的代码托管平台GitHub旗下的编程助手Copilot，背后用的就是这个技术。按理说，OpenAI在这个赛道上是有先发优势的。

当然，不得不说，当时这个产品还非常不成熟。我让我们的一个小组试用后发现，引入的新BUG和问题，比人类新手工程师还多。从这也能看出，OpenAI其实很早就看到了这条路。

不过接下来发生的事，让这个先发优势白白浪费了。

2022年底，ChatGPT横空出世，两个月破亿用户，整个公司几乎所有资源都被抽调过去。Codex团队被解散，工程师分流去做图像生成和新版大模型。有一位前团队成员后来说，那段时间这个方向“感觉已经被GitHub Copilot覆盖了”，没人再把它当回事。在接下来的两三年里，OpenAI把赌注压在多模态上，重点做图像和语音，却没人继续盯着编程这条线。

Anthropic却看到了这个空档。毕竟这家的核心创始团队，可都出身于OpenAI的安全和工程团队，他们太知道程序员需要什么样的产品了。所以Claude Code在编程这个赛道上成了老大。

到2025年9月，据披露的行业数据，Codex的使用量一度只有Claude Code的5%左右，几乎已经被边缘化了。美国著名杂志《大西洋月刊》在2025年12月甚至发了一篇标题非常直接的文章：《OpenAI麻烦大了》（OpenAI Is in Trouble）。里面有一句话说得很直接：“尽管OpenAI努力追赶，Claude仍被广泛认为是编程领域最强的模型。”

但是，转折其实也恰恰发生在2025年。

Codex现在的产品负责人当时做了一个内部演示，代号“果酱”。“果酱”的逻辑跟之前所有编程AI都不一样：别的工具是模拟鼠标点击来操控电脑，而“果酱”是直接访问命令行，相当于直接操控电脑底层系统。他盯着屏幕上那个不断自动刷新的页面，看着AI自己在干活，突然想到一件事：也许让模型以这种方式直接访问电脑，才是真正正确的路径。

这个想法开始演化。Codex CLI在2025年4月发布初始开源版本，5月推出稳定版1.0.0，后来这就成了新版Codex的核心。

当然，中间还有一段插曲。OpenAI的CEO山姆·奥特曼想抄近路，准备花30亿美元直接收购一家叫Windsurf的AI编程创业公司。但受制于OpenAI与微软之间的合同条款，微软依约有权访问OpenAI收购资产的知识产权，而Windsurf不愿接受这一条件，谈判拖了好几个月，2025年7月彻底告吹。据报道，事后奥特曼只能感慨：不是每一笔交易都能由你控制。

但这反而逼出了真正的转机。如果真完成收购，OpenAI估计还要花大量时间做团队和产品整合。收购失败，所以他们不得不自力更生。

Codex的负责人在2025年组建了一支冲刺团队，开始整合内部资源，全力自研。他们发现编程这件事天然适合训练AI，代码写出来要么能跑，要么不能跑，对错一清二楚，AI可以靠这个不断纠正自己、越练越强。这比去外面花钱收购一家公司，要踏实得多。

质变发生在2025年12月。

布罗克曼有一款自己亲手写的游戏，叫“反向图灵测试”。游戏规则是这样的：两个人各自坐在电脑前，屏幕上有两个聊天窗口，一个连着真人，一个连着AI。你要做两件事：一是猜出哪个窗口是AI，二是在对方也在猜你的同时，让对方以为你是AI。说白了，就是一场“谁更像机器”的对抗游戏，越像AI越赢。

他一直用这款游戏测试AI的能力边界。2025年大半年里，公司最强的模型都需要花好几个小时，才能把这个游戏做出来，而且全程还需要人的指令和协助。但到了2025年12月，借助全新的模型，Codex只凭一句话的描述，就瞬间生成了一个完全可用的版本。

从需要几个小时，到只需要一句话，这就是质变。

然后，就是大家都看到的逆袭故事了。2026年1月，Codex的用户量从Claude Code的5%追到了40%；2月，周活跃用户突破100万；3月底突破200万，比年初增长5倍；4月，奥特曼发帖庆祝300万，然后很快又突破了400万周活跃用户。而年化收入在2026年初就突破了10亿美元。

上周，OpenAI突然进行了一次大规模组织架构调整。从这次调整中可以看出，Codex的地位一下子上升到了战略级。首先是联合创始人布罗克曼接管产品战略，然后把ChatGPT、Codex和开发者API合并成一个核心团队，领导者就是把Codex做起来的那个人——蒂博·索蒂奥（Thibault Sottiaux）。

我觉得，蒂博这个人，接下来在OpenAI的叙事里会经常出现。这是个比利时人，2024年来到OpenAI，成为Codex工程团队负责人。如今，他已经进入OpenAI最核心的产品权力层。

原来主导ChatGPT的负责人则被调去负责企业业务。据报道，布罗克曼在内部备忘录里说：我们正在整合产品力量，以最大的专注度走向智能体的未来。

外界管Codex负责人叫“全村的希望”，我觉得这话并不夸张。据报道，蒂博还在秘密主导一个内部代号“超级应用”的项目，要把ChatGPT、Codex和一个内置浏览器三合一，做成一个能自主替你执行复杂任务的统一桌面端应用。如果做成了，现在的Codex，可能只是一个起点。

说到这里，你可能会问：Codex和龙虾看起来都是AI智能体工具，有那么大的区别吗？

区别非常大。我来说三个最核心的不同。

第一个，是上手门槛。如果你部署过龙虾，或者学过我在AI学习圈里的龙虾课，你一定有体会，本地部署龙虾的这个过程极其容易出问题。你要打开终端，在命令行里敲各种命令，要安装一堆依赖的东西，要自己配置API密钥，要选择网关，各种重启，几乎每一个环节都可能卡住。

我之前一直跟你说，如果要装龙虾，强烈建议专门买一台Mac Mini或者用旧的电脑，不要用自己的主力机。这不是在吓唬你，是真的踩过坑之后的建议。

而Codex的整体界面就是类似ChatGPT的聊天框。你会用ChatGPT、DeepSeek这类聊天助手，就会用Codex。不用打开终端，不用配置任何环境，你只需要用正常说话的方式告诉它你想做什么，它就开始干了。

这个门槛的差距，不是高一点低一点的问题，而是两个完全不同的世界。

第二个，是安全和可控性。我觉得，这一点是本质性的不同。对于龙虾来说，你把一台电脑交给它，它基本上就可以随便用，没有办法真正限制它。这也是为什么我建议你用专用机器，因为你根本不知道它会碰哪些文件、执行哪些操作。

但Codex引入了“沙箱”的概念。什么叫沙箱？你可以理解成：你给它一个文件夹，它只能在这个文件夹里干活，文件夹外的东西它不能随便碰，要碰就得先来问你。而且你还可以自己设置规则：要么每次动作都来请示你，要么低风险操作它自己判断，高风险操作再来问你。这样用起来，普通人也完全不用担心安全问题。

一句话总结就是：龙虾是你把一台电脑交给它，它可以随便玩；Codex则是你给它一个文件夹，它就在里面干活。

第三个，是执行方式和远程控制。之前，龙虾可以通过飞书这类协作软件远程控制你的电脑，让它替你干活，非常方便，Codex当时还必须守在电脑前看着它干活。但随着Codex最近一次更新，现在你已经可以用手机端管理和控制Codex任务，而且还能同时控制多台电脑。

我自己现在的用法就是：主力笔记本和之前装龙虾的Mac Mini上都装了Codex。那些需要24小时不关机、持续后台跑的任务，我会放在Mac Mini上；需要频繁沟通、实时调整的任务，就放在主力笔记本上。两台机器用手机统一管理，非常方便。

还有一点值得一说：龙虾的上手曲线是典型的J型。J这个字母你可以自己想一想，非常形象。前两周你会不断踩坑、反复配置，甚至觉得还不如自己直接动手更快。真正开始“回本”，大概要到第三周之后，效率才会指数级上升，但大部分人撑不到第三周就放弃了。Codex没有这个问题。装好就能用，当天就能看到结果。

所以我觉得，这两个工具面向的其实不完全是同一批人。龙虾是给愿意投入时间配置、有一定技术底子的人准备的；Codex是给想直接用、不想折腾的人准备的。如果你是第一次想试试AI智能体，Codex是一个不错的上手选择。

说了这么多背景，再和你说说我自己的实际使用场景。

我目前试着用Codex做了很多事。其中有两件事，AI给了我非常愉悦的感觉，借这个机会先和你简单说一下，不展开太多。因为这周三晚上我会在快刀实验室做一场专门的评测直播，到时候会把完整使用过程都演示出来。

第一件事，是做了一个自己使用的AI新闻信息站。

我让Codex帮我搭了一个能自动抓取AI领域资讯的工具，然后加入了我自己的评分标准，按照我关心的维度给每条信息打分，帮我过滤掉噪音。其实这并不稀奇，因为很多人第一次用AI做的事，就是让它给自己生成AI资讯日报。

我之前也用龙虾等其他工具做过类似产品，也形成了工作流。但很多同学都知道龙虾有个问题：记忆表现极其不稳定。而这次，Codex不仅给我生成了真正可用的产品，还接入了我自己的工作流。

比如，现在每条信息下面有两个按钮：一个是我觉得不错，点一下，这条内容就会直接进入我的《快刀广播站》专栏在飞书多维表格里的写作素材库，格式和字段都帮我填好了；另一个按钮点一下，内容就会进我自己的Get笔记，并且帮我自动打好标签，放进对应知识库。

以前我每天要在三四个工具之间来回跳，现在我只需要坐在一个地方，信息就会自己流进来，我只负责决定要不要用它。

第二件事，是视频剪辑。

我把脱不花一场将近4小时、16G的直播录像丢给它，让它从里面找出介绍一本书的那段片段。要知道，这类切片视频的后期对人类剪辑师来说也是不小的工作量。

但Codex并没有傻傻地从头扫到尾。它采用的是“每3分钟截一次屏”的打点方式，快速定位到第40分钟开始在讲书，又在1小时25分钟时发现内容已经转向别的话题，就直接停了，不再继续往后打点。你看，它并不是要把所有事情做完，而是能迅速判断：这件事干到这里就够了。

然后它就开始理解这45分钟的视频。我给它接了一个语音转文字API，它就开始自己加字幕，并且每完成一项工作后，都会非常仔细地自我检查。

最后到了做封面的时候，我告诉它：脱不花在这场直播里哭了，让它找出哭的镜头做封面。然后我就看到，它从那段内容里截了很多图，最后自己挑出两张，还给出了理由：第一张用了纸巾，情绪更饱满；第二张眼眶发红，人物更立体，更像杂志封面。两版封面它都做好了。它更推荐第一版，但最后还是让我自己选。

我把当时和它的对话截图也放在文稿里了，你可以去看一下。甚至我语音输入的时候有一堆错别字，连“哭”都识别成了“铺”，它居然也精准理解了。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026051820/1910301344015915968/051820.png)

这条短视频现在已经在脱不花的视频号上发布了。而整个过程的背后，是我这个从来没做过剪辑的人，在Codex帮助下完成的。

这两件事放在一起，我真正想表达的，其实只有一点：它真的不需要你懂视频剪辑，也不需要你懂代码。你只需要描述清楚自己想要什么结果。你想得越清楚，它就越知道该在哪个环节帮到你。

这几个月AI工具的迭代速度，说实话，有时候快到连我自己都跟不上节奏。但Codex这个东西，我觉得值得单独拿出来讲。不只是因为它的数据好看，更因为它代表了一个方向上的变化：AI编程工具，正在从“开发者专属”，真正走向“普通人可用”。

最后，再预告一场直播。你可能好奇，关于Codex更多的使用细节、踩过的坑，以及它到底适不适合你？5月20日晚上7点，我将在我的视频号“快刀青衣学AI”上为你现场实测。欢迎你扫描文稿内的二维码预约这场直播，也欢迎你转发给身边关注AI的朋友，一起预约起来。

当然，如果你有想完成的任务，也可以在留言区留言或者等直播的时候发到评论区。我会挑一些有代表性的任务，现场给你演示。

好，今天的广播就到这里。明天，咱们接着聊AI。

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