2026年AI增长明星：Codex
若问2026年哪个AI产品增长最令人瞩目，「Codex」无疑排在首位。自今年1月以来，其周活跃用户增长超5倍，增长曲线陡峭，目前周活跃用户规模达500万。其中，知识工作者（非开发者）采用Codex的速度是开发者群体的3倍以上。
2月桌面App的发布是增长的重要催化剂。桌面版提供专属、优化界面，大幅降低使用门槛，带来下载和采用量的爆发式增长。而推动产品形态变化的，是Codex桌面应用团队负责人Andrew Ambrosino。他站在开发者工具链与通用AI工作入口两个快速重叠的世界之间，其所见比增长数据更接近变化本质。
访谈拆解Codex：改变、合并与迭代方向
接下来的访谈从他的视角出发，拆解Codex改变了什么、为何与ChatGPT合并，以及未来的迭代方向。
实现变便宜，什么变贵了？
几年前，产品开发逻辑是实现很贵，动手写代码前要做大量风险工作，目的是让设计更便宜。但现在在OpenAI，情况反转，给人们大量token，很多人做东西，一个功能可能有90个团队探索90种实现方式，实现不再昂贵。Andrew直言，变贵的是品味，即策展过程，面对90个不同尝试，需要有眼光做决策，这才是现在最贵、最需思考的地方。
品味到底是什么？
「品味」在硅谷被说烂，但在Andrew这里有具体含义。Linear产品负责人曾举例Paul Graham，说明品味不止外观。Andrew列举品味内涵，包括美学、系统思维、方向感、呈现方式和细节等层面。真正的核心品味问题是：如果能建造任何东西，想要什么、这是什么、如何到达，这不仅关乎选择做什么，还关乎展现信息、实现目标和使用介质，品味是新时代人类大脑最有价值之处。
为什么AI至今还做不好设计？
Codex写代码强大，但生成设计质量平庸。Andrew认为有几层原因。一是实际原因，设计比软件难评分，人类品味是反馈机制一部分，训练模型困难，难以用客观标准衡量。二是研究投入角度，实验室历来投入资源提升加速AI研究的能力，设计能力对AI研究加速作用不直接。更深层问题涉及设计工作复杂性，设计有文化层面，好设计由文化决定，设计需新颖性，与软件工程求代码跟随已知模式相反。最难解决的是抽象层问题，代码驱动视觉设计时，模型需理解深层结构关系，目前对AI来说遥不可及。
为什么Codex不能提前发？
产品成功取决于设计和模型能力时机。Andrew确信，Codex若去年11月推出会失败，2月推出则成功，唯一变量是模型能力进步。这揭示AI时代产品价值由「模型在这个时刻能做什么」决定，也改变了产品规划方式，从「计划全年做什么」变为根据模型时间点能力做原型和决策。
工程师、设计师、PM的边界消失了吗？
Lenny问Andrew设计团队是否归他管，Andrew笑说汇报关系一直在变，但团队紧密协作。外界讨论「角色坍缩」，他们团队角色重叠明显，因为Codex是面向工程师的技术型产品，团队成员能力交叉。Andrew认为现在一个人由平均花时间做什么定义，而非传统边界。他不认同彻底取消角色划分，虽角色边界感消失值得欢迎，但每个专业有技能门槛。现在换角色更易，能力与工具绑定减弱，但此趋势被外界过度夸大。
当下最前沿的AI辅助开发方式
Lenny问现在最前沿做法是否是「loop」，AI团队如何运作。Andrew认为「多少代码是AI写的」不重要，关键是代码是「有监督」还是「无监督」写出。团队做过「自主开发软件」和「harness engineering」相关探索，如让模型清理代码库。目前模型通病是让代码变复杂，他希望团队提升模型「删代码」能力。他认为目前做不到设「loop」让模型自动改进产品，但团队在努力。Lenny追问是否给AI设终极目标，Andrew不敢断言。
为什么非得把Codex和ChatGPT合并？Codex的未来将走向何方？
Codex最早是命令行工具，后成独立App，定位为「开发者工具」。App发布前内部试用，工程和研究场景反馈好，但各部门人员也在用，尽管界面不友好。团队先将Codex能力搬到其他产品界面，但用户不愿离开Codex App。这让团队意识到开发者工具和通用知识工具边界坍塌，Codex和ChatGPT是同一能力不同入口。团队结论是做成通用、可扩展底层，挑战是「怎么让它足够通用」。主持人Lenny认为合并是必然方向，可避免认知混乱。Andrew提到「超级应用」说法，他给出「home base」概念，即让Codex成为用户追踪待办事项的「主场」，可内部完成部分事情，也可调用其他应用。为说明这点，Andrew讲了摄影师用Codex剪视频的故事，Codex通过扩展插件与Premiere Pro协作。Andrew总结出模型，Codex和ChatGPT要与专业工具无缝协作，也要让用户在其中打开网页应用做更多事，团队正推进这两条线。