Codex周活500万，90%的OpenAI员工都在用，但它早就不只是个编程工具了

摘要： OpenAI Codex负责人Andrew最近在一次访谈中透露了不少有意思的信息：Codex使用量半年涨了6倍，周活跃用户突破500万，而且不只是工程师在用——市场、财务、法务全都在上手。更关键的是，Andrew说Codex的目标不是做最好的开发工具，而是做"最好的桌面应用"。

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大家好，我是米核AI易山。

今天聊一个挺有意思的事。

OpenAI Codex的产品和工程负责人Andrew Ambrosino，前两天参加了一期播客访谈，聊了很多关于Codex、关于AI怎么改变工作方式的内幕。

我花了一些时间整理了他说的内容，挑了几个我觉得跟大家关系最大的点，来聊聊。

一、Codex半年涨了6倍，但"编程工具"这个标签已经不够用了

先说几个数字：

从2026年1月到现在，Codex的使用量增长了6倍，周活跃用户超过500万。

但更值得关注的是另一组数据——OpenAI内部90%的员工每周都在用Codex。

注意，不是90%的工程师，是90%的整个公司。

市场部门在用，财务部门在用，法务部门也在用。

Andrew在访谈里说了一件挺有意思的事：Codex应用刚上线的时候，是个开发者工具，界面里会展示代码，会弹出命令执行的确认框。这些东西对工程师来说很自然，但对做市场、做财务的人来说，完全就是另一个世界的事。

结果呢？这些人照样在用。哪怕界面对他们"不友好"，他们也在用。

这说明什么？说明AI工具的价值，已经大到让人愿意跨过使用门槛去用它了。

后来OpenAI把Codex的经验移植到了ChatGPT桌面应用和Atlas浏览器里，让更多人能更自然地用上这些能力。内置浏览器、计算机操作、文件处理这些功能一加，Codex就不再只是程序员的事了。

二、Andrew说Codex的终极目标是"最好的桌面应用"

Andrew在访谈里说了一句很直白的话：他想让Codex成为有史以来最好的桌面应用。

什么意思？

就是那种你每天早上打开电脑，自然而然就会点开的东西。就像现在大家打开浏览器一样自然。

能写代码、能整理文件、能做数据分析、能读邮件、能操作浏览器——一个应用覆盖所有知识工作。

这不是在画饼。Andrew举了个自己的例子：他现在每天早上起来，Codex会自动生成一份简报，把他加的几百个频道里的重要信息整理好，告诉他哪些需要处理。他可以直接在简报里回复，让AI帮他拟好答案，然后他再调整。

他还用Codex建了个自动化任务，过滤邮箱里的垃圾邮件。AI会看每封进来的邮件，判断是不是不想看的推销内容，然后自动打标签、归档。

这些操作，不需要你会写代码。你只需要跟AI说你想做什么，它帮你设置好。

三、"实现不值钱了，值钱的是品味"

这是整场访谈里我觉得最有意思的一个观点。

Andrew说，以前的产品开发流程是"研究→构思→原型→实现"，因为实现是贵的，所以你要在前面做足功课，用文档和原型去降低风险。

现在这个流程倒过来了。

实现的花费趋近于零，任何人都能做出任何东西。OpenAI内部一个功能需求，可能同时有90个不同的团队在各自做原型。

那什么变贵了？

品味。

Andrew说的"品味"不是审美那个意思（虽然也有审美的部分）。他说的是一种判断力：知道什么该做、什么不该做，知道怎么组织信息、怎么呈现功能、什么才是用户真正需要的。

用他的话说，90个原型摆在面前，哪个是好的？哪些该融合到一起？这件事该怎么框定？这才是现在最难的部分。

我觉得这个观点放在我们日常做内容、做工作流也是一样的。

现在用扣子搭一个工作流，门槛比以前低了很多。但搭一个"能用"的工作流和搭一个"好用"的工作流，差距在哪里？就在你对业务的理解、对用户需求的判断、对流程的设计上。

工具越来越强，但决定产出质量的，还是你脑子里那些东西。

四、角色正在"坍塌"，但专长不会消失

Andrew提到一个现象：在OpenAI，设计师写代码、产品经理写代码、工程师做产品设计，角色的边界越来越模糊。

OpenAI内部甚至不设固定的角色标签，统一叫"技术成员"。你的角色是什么，取决于你把时间花在了什么事情上。

但他也提醒了一点：角色边界的消失，不代表专长不重要了。

他听说有些公司说要取消产品经理这个角色，让每个人都成为"构建者"。他觉得这是个坏主意。因为产品经理这个学科有它自己的最佳实践、有经过验证的方法论，这些东西不能因为你写了几行代码就被丢掉。

我觉得这个平衡点说得很好。未来的工作方式，不是所有人都变成全能选手，而是每个人都可以在需要的时候跨越边界，同时在自己的专业领域保持深度。

五、对我们普通人来说意味着什么

聊了这么多，最后落到实际层面。

Andrew的访谈给了我几个启发：

第一，AI工具的使用门槛正在快速降低。以前你得会写代码才能用Codex，现在你只需要描述你想做什么。这个趋势只会继续加速。

第二，"做什么"比"怎么做"越来越重要。当实现不再是瓶颈，你的判断力、你的审美、你对业务的理解，才是真正拉开差距的东西。

第三，别等着工具完美了再用。Andrew说Codex团队自己的做法是"能用就用"，在使用过程中发现问题，然后推动产品改进。这也是我们使用任何AI工具的正确姿势。

如果你想了解更多AI工具的实际用法，或者想看看怎么用扣子工作流把这些能力串起来，可以搜索"米核AI易山"，我在那里分享了不少实操经验。

好了，今天就聊到这。

我们下期见。