从被碾压到异军突起：Codex这两年都发生了什么？

来源：htmlDecode("快刀青衣")

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yTebxEpYg4nwZmmbsBHBBg

AI编程工具，正真正走向「普通人可用」。
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。
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。如果你不懂技术也没关系，我来和你快速解释一下。
你可以把开发一款软件想象成开一家餐厅。过去，每一道工序都需要真人：采购食材、检查、清洗、切配、炒菜、摆盘、送餐、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。

01 被「浪费」的先发优势

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。他后来在接受采访时说： ❝
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」。
但到了当下的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？
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。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。但接下来发生的事，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。」

02 转折与质变时刻

但其实，转折也恰恰发生在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：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。
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，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。
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：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。
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，周活跃用户已经突破400万。而年化收入在2026年初突破了10亿美元。

03 战略升级：「全村的希望」

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。这个比利时人，2024年来到OpenAI，成为Codex工程团队负责人。如今，他从负责一个产品，变成负责合并后的整个团队，显然已经进入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。

04 Codex vs 龙虾

看到这里，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。我来和你说三个最核心的不同：

第一，上手门槛

如果你部署过龙虾，或者学过我在得到AI学习圈里的龙虾课，你一定有体会：本地部署的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，安装一堆依赖，配置API密钥，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，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。
但Codex引入了「沙箱」的概念——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，执行方式与远程控制

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。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，放在Mac Mini上；需要频繁沟通、实时调整的任务，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」 ——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。

05 我用Codex做了什么

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。

搭建自用的AI新闻信息站

第一件事是，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。但这次， 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。

视频剪辑

第二件事是，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进行切片剪辑。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「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的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。
它还给出了理由：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
下方是我当时和它的部分对话截图，你可以好好看一下，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。

这条短视频现在已经在脱不花的视频号上发布了，你可以看看下方视频的效果。而整个过程，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」。
📡 直播预告
快刀实验室第三期来了。

通过今天的分享，你肯定好奇，关于Codex更多的使用细节、我踩过的坑，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。欢迎你点击下方链接预约这场直播，也欢迎你转发给身边关注AI的朋友。
如果你有想完成的任务，可以在留言区留言或在直播时发到评论区。我会挑一些有代表性的任务，现场给你演示。
推荐阅读

如何用AI提效，又不把脑子用废？
大脑「认知乐高」：你曾学会的每一样东西，都是下一次学习的积木
AI时代的买断工龄：微软推出「70法则」
实测ChatGPT最新生图模型三大发现