OpenAI统治：ChatGPT与Codex合体，终局是个人AGI

新智元报道 ChatGPT和Codex，最后会合成同一个东西。 不是打包或套壳，是同一套底层技术、同一个智能体运行框架、同一个入口。 OpenAI为它起了名字：个人AGI（personal AGI）。 说这话的，是ChatGPT和Codex的负责人Thibault Sottiaux，开发者圈里都叫他Tibo。 四年前，他坐在谷歌伦敦的办公室里，眼睁睁看着一个能跟人聊天的模型躺在内网，没人能往外推。 四年后，率先走通这条路的那家公司，把ChatGPT、Codex和开发者API三条线打碎重组成一个核心产品团队，交到了他手上。 近10亿周活用户，他一个人管。 他桌上还有一个实体按钮，按一下，全网开发者的使用额度清零重来。 昨天，Tibo坐进了Matthew Berman的播客，为这个终局引入一个更具体的画面： 你会用它，你的妈妈也会用它。 至于为什么非合不可，他说：不是我们想合并，是未来的模型希望我们合并。 OpenAI核心产品与平台负责人Thibault Sottiaux Codex并非编程工具 是ChatGPT的手 2022年ChatGPT上线，Tibo飞去了旧金山。 两年后，他进了OpenAI。 进去干的第一件事还是老本行，给OpenAI的研究员做工具。几个月后，他开始搭一个后来叫Codex的东西。 Tibo说这东西的增长曲线，一开始一直趴着，后来突然立起来。8月21日，他公布Codex活跃用户2000万。 真正的转折，在今年的7月9日。 Codex应用并进了ChatGPT的macOS和Windows桌面端。 是并进，不是消失。 Codex仍保留自己的编程界面和独立的历史记录。 现在的状态是同一个应用、两个工作入口，而不是两个产品变成了一个。 Codex应用并入macOS和Windows版ChatGPT桌面端，Codex仍保留自己那套编程体验，与ChatGPT的Chat和Work并列。 为什么非合不可？ 答案是OpenAI要做的那个「超级App」，底座主要由Codex提供。 你可能觉得Codex的价值是写代码。 Tibo他们的判断是，Codex真正值钱的地方，是把一句人话变成一连串动作：写代码、调API、开浏览器、跑云端任务。 一个是近10亿人每周打开的聊天框，一个是2000万开发者盯着的编程智能体。 ChatGPT要是不会写代码、自己跑API，那它就是个漂亮的聊天框；Codex要是没有ChatGPT那个入口，它永远只属于会用终端的那批人。 Tibo这样拆解合并的逻辑：先把Codex改造成通用智能体，再把这套系统并进ChatGPT。 ChatGPT负责懂你，Codex负责替你干活。 合并，就是把理解力和执行力接到同一根线上。 人事线比产品线动得更早。 据WIRED今年6月报道，Tibo那时已经同时管着ChatGPT和Codex，直接向Greg Brockman汇报。 同一时期，OpenAI关掉了包括视频应用Sora和一个面向科学家的AI平台在内的几条独立产品线，带队的高管很多已经离开，资源直接向超级应用上收。 一边关产品，一边把最能打的两条线并在一起交给同一个人。 这背后是AI主战场的转变，早就从聊天框挪到了智能体。 据Fortune援引Ramp的2026年5月AI指数，Anthropic在美国企业采用率上以34.4%对32.3%首次反超OpenAI，推手正是Claude Code。 这也不是OpenAI第一次尝试。 去年的Operator，后来的ChatGPT Agent，都没跑起来。 Tibo的解释只有三个字：太早了。 模型不够可靠，就只能把它能做的事情死死限制住，限制到最后没人愿意用。 现在他说，技术到位了。 Codex与ChatGPT的终极合体 个人AGI 过去大半年，这两个产品往一起合并时，用户的第一反应几乎是清一色的抗拒：为什么要合？真有必要吗？ 模型想合并，那合并之后到底长什么样？ Tibo给了三层。 第一层，同一套底层技术，同一个智能体运行框架，同一套产品理念。高度多模态，语音优先。你写不写代码，不重要。 第二层，界面不该由你选，该由它猜。 他不认同「程序员界面」和「非程序员界面」这种分法。 软件工程师、设计师、销售，这些标签是人类为了对付复杂度发明出来的抽象，因为真实世界太复杂，我们的脑子处理不过来。 而真实的人都散落在一条光谱上，各占一个位置。 所以该主动贴上来的是界面，而不是让人先声明自己属于哪一类。 一句话：不该由人去适应技术，该由技术来适应人。 第三层，最后只剩一个界面：个人AGI。 主持人追问：那会不会连下拉菜单都没有了？想到我妈可能跟我用一模一样的东西，感觉挺魔幻的。 Tibo说，对，就是同一个东西。 「它会是你的个人AGI。」 虽然是同一个界面，但你们连的工具不同，要的东西不同，带进去的需求不同，它自己往你们各自身上长。 个人AGI这个说法， Tibo 不是第一次提到。 今年6月的巴黎VivaTech大会上，他就对Fortune说过，要做的是一个统一界面，让你去沟通、驾驭和监督你自己的个人AGI。 还有一个细节，藏着更早的信号。 新的语音上线之后，纯靠语音跟ChatGPT交互的用户量涨得很快。Tibo自己的用法是：早上坐那儿对着手机噼里啪啦说一串，说完模型直接调工具去办。 「以前根本做不到，因为没有足够好的语音模型。」 他说，这一下就把他对产品的想法整个换了。 人类永远走阻力最小的那条路。在小框里打字这件事，对一部分人自然，对大部分人并不是。 所以AGI大概不会以某天开发布会宣布的方式到来。 它更可能是这个样子：入口一个个合并，界面一个个消失，打字一点点让位给语音。 等你哪天回过神，它已经悄悄到来很久了。 快到某个点 卡住你的就不是模型了 聊到Ultra Fast，主持人扔出了一个数：比原来的fast快10到14倍。 这个数字，是主持人对现有数据的概括。 Tibo说，当生成快到一定程度，瓶颈就不在模型了，而是会跑到工具调用、网络往返、整个技术栈里那些平时没人注意的开销上。 他给的体感差异很具体： 如果你是在做一个网站或者小游戏的原型，需要模型吐一大段代码，速度提升几乎吃满；换成一串工具调用的任务，开销卡在别处，你能感觉到的就只剩3倍4倍。 也就是说，那个14倍提速，是有条件的。 主持人提到一个很多人都熟悉的画面：一口气开10到15个智能体并行跑，因为每个任务扔出去要等30到45分钟。 可这么干的代价，是你脑子一直在做上下文切换，累得要命。 十几个智能体同时跑，真正的原因不是效率，而是等待。 速度上来之后，这套工作流会反过来。 不再是十个十五个，可能就三个四个，人们将重新回到实时状态：你想，它做，你看着，你改。 Tibo管这个叫照顾你的注意力。 他说我们造的东西终归是给人用的，那就得围着人怎么管注意力来设计。 当模型能跟上你的节奏甚至比你更快，你就能一直待在心流里，边说边看原型长出来。 未来你可能还会在一块共享画布上跟它一起改，语音和文字随时切。 现在Ultra Fast在OpenAI内部也不是敞开供应的，绝大部分容量留给了外部客户，内部主要留给线上故障这样的高风险场景，因为那种时候每一秒都是钱。 至于什么时候人人都能用上，Tibo的原话是：一两年后，这个速