Catatan Redaksi: Dalam kebangkitan cepat agen pemrograman AI, OpenAI, yang sebelumnya memimpin gelombang AI generatif dengan ChatGPT, justru menjadi "pengejar" di jalur kunci ini. Sebaliknya, Anthropic, yang didirikan oleh mantan anggota OpenAI, dengan cepat menjadi populer di komunitas pengembang dan pasar perusahaan berkat Claude Code, menjadi salah satu pemimpin penting di bidang alat pemrograman AI.
Artikel ini, melalui wawancara dengan eksekutif, insinyur OpenAI, dan beberapa pengembang, mengungkap proses di balik persaingan ini: dari proyek OpenAI Codex yang dipisahkan, sumber daya dialihkan ke ChatGPT dan model multimodal, hingga tim internal yang dikonsolidasi kembali dan dipercepat peluncuran produk pemrograman AI, OpenAI sedang mengalami perubahan dari pengabaian strategis menjadi pengejaran penuh. Dalam arti tertentu, ini bukanlah ketertinggalan kemampuan teknis, melainkan ketidaksesuaian irama strategis: ledakan ChatGPT mengubah prioritas perusahaan, hubungan kerja dengan Microsoft membatasi jalur produk, sementara Anthropic lebih awal memasang taruhan pada jalur pemrograman AI.
Di balik persaingan ini, masalah yang lebih dalam juga muncul: ketika agen AI mulai mengambil alih semakin banyak pekerjaan kognitif, proses pengembangan perangkat lunak bahkan tenaga kerja kerah putih itu sendiri, mungkin akan didefinisikan ulang.
Berikut adalah teks aslinya:
CEO OpenAI Sam Altman menyilangkan kaki di kursi kerjanya, mendongak ke langit-langit, seolah memikirkan jawaban yang belum terbentuk. Sampai batas tertentu, ini juga terkait dengan lingkungan.
Kantor pusat baru OpenAI di Mission Bay, San Francisco, adalah bangunan modern yang terbuat dari kaca dan kayu warna terang, dengan aura yang hampir seperti "kuil teknologi". Di rak pajang di belakang resepsionis, terdapat brosur yang memperkenalkan 'Era AI' (Eras of AI), seolah menggambarkan jalur menuju pencerahan teknologi. Di dinding tangga, dipenuhi poster tonggak sejarah perkembangan kecerdasan buatan, salah satunya mencatat momen: ribuan penonton menyaksikan melalui siaran langsung, sebuah mesin mengalahkan tim esports teratas dalam pertandingan "Dota 2". Di lorong, peneliti berlalu-lalang mengenakan kaos tim bertuliskan slogan, salah satunya bertuliskan: "Penelitian yang baik membutuhkan waktu." Tentu, idealnya, tidak terlalu lama.
Kami duduk di sebuah ruang rapat besar. Pertanyaan yang saya lontarkan kepada Altman berkaitan dengan revolusi pemrograman AI yang sedang melanda industri, dan mengapa OpenAI tampaknya tidak memimpin dalam gelombang ini.
Sekarang, jutaan insinyur perangkat lunak telah mulai menyerahkan sebagian pekerjaan pemrograman mereka kepada AI, membuat banyak orang di Silicon Valley untuk pertama kalinya benar-benar menghadapi kenyataan: otomatisasi mungkin akan menyentuh posisi mereka sendiri. Agen pengkodean (coding agents) karena itu menjadi salah satu dari sedikit skenario aplikasi AI yang mau dibayar mahal oleh perusahaan. Secara logis, momen seperti ini sepenuhnya mungkin, bahkan seharusnya, menjadi "momen kemenangan" berikutnya di poster dinding tangga OpenAI. Tapi sekarang, nama yang menduduki posisi bukanlah mereka.
Lawan perusahaan ini adalah Anthropic, sebuah perusahaan AI yang didirikan oleh mantan anggota OpenAI. Dengan produk agen pemrogramannya, Claude Code, Anthropic mengalami pertumbuhan yang meledak. Perusahaan mengungkapkan pada bulan Februari bahwa produk tersebut telah menyumbang hampir seperlima dari skala bisnis, setara dengan pendapatan tahunan lebih dari $25 miliar. Sebagai perbandingan, menurut seorang sumber yang mengetahui, pada akhir Januari, pendapatan tahunan produk pemrograman OpenAI sendiri, OpenAI Codex, hanya sedikit di atas $10 miliar.
Pertanyaannya: Mengapa dalam perlombaan pemrograman AI ini, OpenAI justru tertinggal?
"Nilai keunggulan menjadi yang pertama sangat besar," kata Sam Altman setelah merenung sejenak, "Kami sudah mengalaminya dengan ChatGPT."
Namun, menurutnya, sekarang adalah saatnya bagi OpenAI untuk sepenuhnya fokus pada pemrograman AI. Dia berpendapat bahwa kemampuan model perusahaan yang ada sudah cukup kuat untuk mendukung agen pemrograman yang sangat kompleks (coding agents). Tentu saja, kemampuan seperti itu bukanlah kebetulan, perusahaan telah menginvestasikan miliaran dolar untuk pelatihan model.
"Ini akan menjadi bisnis yang sangat besar," kata Altman, "Tidak hanya karena nilai ekonomi yang dibawanya sendiri, tetapi juga karena produktivitas universal yang dapat dilepaskan oleh pemrograman." Dia berhenti sejenak, lalu menambahkan: "Saya jarang menggunakan kata ini dengan mudah, tapi saya pikir, ini kemungkinan adalah salah satu pasar yang skalanya mencapai triliunan dolar."
Lebih jauh, dia berpendapat bahwa OpenAI Codex mungkin adalah "jalur paling mungkin" menuju kecerdasan buatan umum (AGI). Menurut definisi OpenAI, AGI adalah sistem AI yang dapat melampaui kinerja manusia di sebagian besar pekerjaan yang memiliki nilai ekonomi.
Namun, meskipun Altman membuat penilaian percaya diri dengan sikap yang tenang, situasi nyata di dalam perusahaan selama beberapa tahun terakhir jauh lebih rumit. Untuk memahami cerita internal yang lebih lengkap, saya mewawancarai lebih dari 30 orang yang mengetahui, termasuk eksekutif dan karyawan OpenAI saat ini yang diwawancarai dengan persetujuan perusahaan, serta beberapa mantan karyawan yang menjelaskan operasi internal perusahaan dengan syarat anonim. Menggabungkan narasi-narasi ini, terlihat situasi yang tidak biasa: OpenAI sedang berusaha mengejar.
Kembali ke tahun 2021. Saat itu, Altman dan eksekutif OpenAI lainnya mengundang wartawan WIRED Steven Levy ke kantor awal mereka di distrik Mission, San Francisco, untuk menonton demonstrasi teknologi baru. Ini adalah proyek turunan dari GPT-3, dilatih menggunakan banyak kode sumber terbuka dari GitHub.
Dalam demonstrasi langsung, para eksekutif menunjukkan bagaimana alat yang disebut OpenAI Codex ini dapat menerima instruksi dalam bahasa alami dan menghasilkan cuplikan kode sederhana.
"Ini sebenarnya dapat menjalankan operasi untuk Anda di dunia komputer," jelas Presiden dan salah satu pendiri OpenAI Greg Brockman saat itu, "Yang Anda miliki adalah sistem yang benar-benar dapat menjalankan perintah." Bahkan pada saat itu, para peneliti OpenAI sudah secara umum meyakini bahwa Codex akan menjadi teknologi kunci untuk membangun "asisten super" (super assistant).
Pada masa itu, jadwal Altman dan Brockman hampir dipenuhi dengan rapat-rapat dengan Microsoft - raksasa perangkat lunak yang merupakan investor terbesar OpenAI. Microsoft berencana menggunakan Codex untuk mendukung salah satu produk AI komersial pertamanya: alat penyelesaian kode yang disebut GitHub Copilot, yang dapat langsung disematkan ke dalam lingkungan pengembangan yang digunakan programmer sehari-hari.
Seorang karyawan OpenAI awal mengenang, pada tahap itu, Codex "pada dasarnya hanya bisa melakukan penyelesaian otomatis". Tapi eksekutif Microsoft tetap menganggapnya sebagai sinyal penting datangnya era AI.
Pada Juni 2022, ketika GitHub Copilot secara resmi dirilis ke publik, dalam beberapa bulan saja telah menarik ratusan ribu pengguna.
Tim OpenAI yang awalnya bertanggung jawab atas Codex kemudian dialihkan ke proyek lain. Seorang karyawan awal mengingat bahwa penilaian perusahaan saat itu adalah: model masa depan sendiri akan memiliki kemampuan pemrograman, sehingga tidak perlu mempertahankan tim proyek Codex yang independen dalam jangka panjang. Sebagian insinyur dialihkan untuk mengerjakan pengembangan DALL-E 2, yang lain beralih ke pelatihan GPT-4. Pada saat itu, ini dilihat sebagai jalur kunci untuk mendekatkan OpenAI ke AGI.
Kemudian, pada November 2022, ChatGPT diluncurkan dan mendapatkan lebih dari 100 juta pengguna dalam dua bulan. Hampir semua proyek lain di dalam perusahaan terpaksa dihentikan. Selama beberapa tahun setelahnya, OpenAI sebenarnya tidak memiliki tim yang khusus menangani produk pemrograman AI. Seorang mantan anggota yang terlibat dalam proyek Codex mengatakan, setelah ChatGPT populer, pemrograman AI sepertinya tidak lagi termasuk dalam strategi prioritas "produk konsumen" baru perusahaan. Sementara itu, industri umumnya menganggap bidang ini sudah "tercover" oleh GitHub Copilot, yang pada dasarnya adalah wilayah Microsoft. OpenAI terutama hanya menyediakan dukungan model dasar.
Oleh karena itu, pada tahun 2023 dan 2024, sumber daya OpenAI lebih banyak dialokasikan ke model AI multimodal dan agen cerdas (agents). Sistem-sistem ini dirancang untuk dapat memahami teks, gambar, video, dan audio secara bersamaan, dan beroperasi seperti manusia dengan kursor dan keyboard. Arah ini pada saat itu tampak lebih sesuai dengan tren industri: model pembuatan gambar Midjourney dengan cepat populer di jejaring sosial, dan industri secara umum meyakini bahwa model bahasa besar harus mampu "melihat" dan "mendengar" dunia untuk benar-benar menuju ke kecerdasan tingkat yang lebih tinggi.
Sebaliknya, Anthropic memilih jalur yang berbeda. Meskipun perusahaan tersebut juga mengembangkan chatbot dan model multimodal, mereka tampaknya lebih awal menyadari potensi kemampuan pemrograman. Dalam podcast baru-baru ini, Brockman juga mengakui bahwa Anthropic dari tahap sangat awal sudah "sangat fokus pada kemampuan pemrograman". Dia mencatat bahwa Anthropic dalam melatih model tidak hanya menggunakan soal pemrograman kompleks dari kompetisi akademik, tetapi juga menambahkan masalah kode "berantakan" dari repositori kode nyata.
"Ini adalah pelajaran yang kami sadari kemudian," kata Brockman.
Awal 2024, Anthropic mulai menggunakan data repositori kode nyata ini untuk melatih Claude 3.5 Sonnet. Ketika model itu dirilis pada bulan Juni, banyak pengguna terkesan dengan kemampuan pemrogramannya.
Kinerja ini khususnya terbukti di sebuah perusahaan rintisan bernama Cursor. Perusahaan yang didirikan oleh sekelompok anak muda berusia dua puluhan ini mengembangkan alat pemrograman AI yang memungkinkan pengembang menggambarkan kebutuhan dalam bahasa alami, dan AI langsung memodifikasi kode. Ketika Cursor mengintegrasikan model baru Anthropic, skala penggunanya tumbuh dengan cepat, ungkap seorang sumber yang dekat dengan perusahaan tersebut.
Beberapa bulan kemudian, Anthropic mulai menguji produk agen pemrogramannya sendiri, Claude Code, secara internal.
Seiring dengan popularitas Cursor yang terus meningkat, OpenAI sempat mencoba mengakuisisi perusahaan rintisan ini. Namun menurut beberapa sumber yang dekat dengan perusahaan, tim pendiri Cursor menolak proposal ini sebelum negosiasi berjalan mendalam. Mereka menganggap industri pemrograman AI sangat berpotensi, sehingga berharap dapat terus berkembang secara independen.
Saat itu, OpenAI sedang melatih apa yang disebut "model penalaran" pertamanya, OpenAI o1. Model semacam ini mampu melakukan penalaran langkah demi langkah terhadap suatu masalah sebelum memberikan jawaban. OpenAI saat peluncuran menyatakan bahwa model ini sangat menonjol dalam "menghasilkan dan men-debug kode kompleks secara akurat".
Mishchenko menjelaskan, alasan penting mengapa model AI membuat kemajuan nyata dalam kemampuan pemrograman adalah karena pemrograman adalah "tugas yang dapat diverifikasi" (verifiable task). Kode要么能运行,要么不能运行, ini memberikan sinyal umpan balik yang sangat jelas kepada model. Begitu terjadi kesalahan, sistem dapat dengan cepat mengetahui di mana masalahnya. OpenAI memanfaatkan siklus umpan balik ini untuk terus melatih o1 pada masalah pemrograman yang lebih kompleks.
"Tanpa kemampuan untuk menjelajahi repositori kode dengan bebas, menerapkan modifikasi, dan menguji hasilnya sendiri - ini semua adalah bagian dari kemampuan 'penalaran' - agen pemrograman hari ini tidak mungkin mencapai level sekarang," katanya.
Pada Desember 2024, di internal OpenAI telah muncul beberapa tim kecil yang mulai fokus pada agen pemrograman AI. Salah satu tim dipimpin bersama oleh Mishchenko dan Thibault Sottiaux. Sottiaux sebelumnya bekerja di Google DeepMind, dan sekarang adalah kepala Codex di OpenAI.
Awalnya, minat mereka pada agen pemrograman terutama berasal dari kebutuhan penelitian dan pengembangan internal, berharap menggunakan AI untuk mengotomatisasi sejumlah besar pekerjaan teknik yang berulang, seperti mengelola tugas pelatihan model, memantau status operasi cluster GPU, dll.
Upaya paralel lainnya dipimpin oleh Alexander Embiricos. Dia sebelumnya bertanggung jawab atas proyek agen multimodal OpenAI, dan sekarang menjabat sebagai kepala produk Codex. Embiricos pernah mengembangkan proyek demonstrasi bernama Jam, yang dengan cepat menyebar di dalam perusahaan.
Berbeda dengan mengontrol komputer melalui mouse dan keyboard, Jam dapat langsung mengakses baris perintah (command line) komputer. Demonstrasi Codex tahun 2021 hanya menunjukkan AI menghasilkan kode untuk manusia, yang kemudian dijalankan secara manual oleh manusia; sedangkan versi Embiricos dapat menjalankan kode ini sendiri. Dia mengenang, saat melihat halaman web yang mencatat perilaku operasi Jam secara real-time terus memperbarui di laptopnya, hatinya hampir tergetar.
"Untuk sementara waktu, saya terus berpikir bahwa interaksi multimodal mungkin adalah jalur untuk mewujudkan misi kami. Misalnya, manusia berbagi layar dan bekerja bersama AI sepanjang hari," kata Embiricos, "Kemudian tiba-tiba menjadi sangat jelas: mungkin, memberikan akses terprogram ke komputer kepada model, adalah cara sejati untuk mencapai tujuan ini."
Proyek-proyek yang tersebar ini membutuhkan waktu beberapa bulan untuk secara bertahap disatukan menjadi satu arah. Pada awal 2025, ketika OpenAI menyelesaikan pelatihan OpenAI o3, sebuah model yang lebih dioptimalkan untuk tugas pemrograman daripada OpenAI o1, perusahaan akhirnya memiliki dasar teknis untuk membangun produk pemrograman AI yang sebenarnya. Namun pada saat yang sama, Claude Code Anthropic sudah siap untuk dirilis ke publik.
Sebelum Claude Code dirilis (diluncurkan dalam bentuk "pratinjau penelitian terbatas" pada Februari 2025, dan diluncurkan sepenuhnya pada Mei), mode utama di bidang pemrograman AI saat itu masih disebut "vibe coding". Pengembang memajukan proyek dengan alat bantu AI, dengan manusia mengendalikan arah, dan AI melengkapi implementasi spesifik dalam prosesnya. Alat-alat semacam ini telah menarik investasi ratusan juta dolar.
Tapi produk baru Anthropic mengubah mode ini. Seperti demonstrasi Jam, Claude Code dapat langsung dijalankan melalui baris perintah komputer, yang berarti dapat mengakses semua file dan aplikasi pengembang. Pemrograman tidak lagi hanya "dibantu AI", melainkan pengembang dapat menyerahkan seluruh pekerjaan langsung kepada agen AI untuk diselesaikan.
Menghadapi perubahan ini, OpenAI mulai mempercepat peluncuran produk pesaing. Sottiaux mengenang, pada Maret 2025 dia membentuk sebuah "tim sprint" (sprint team), dengan tugas mengintegrasikan beberapa tim internal perusahaan dalam beberapa minggu, dan segera meluncurkan produk pemrograman AI.
Pada saat yang sama, Altman juga mencoba melakukan "menikung" melalui akuisisi, dengan mengakuisisi perusahaan rintisan pemrograman AI Windsurf seharga $3 miliar. Eksekutif OpenAI berpendapat bahwa kesepakatan ini akan membawa produk pemrograman AI yang matang, tim yang berpengalaman, dan basis klien perusahaan yang sudah ada.
Tapi akuisisi ini kemudian mandek. Menurut The Wall Street Journal, masalahnya ada pada mitra terbesar OpenAI, Microsoft. Microsoft berharap dapat mendapatkan hak akses kekayaan intelektual Windsurf. Sejak 2021, Microsoft telah menggunakan model OpenAI untuk memberikan dukungan teknis untuk GitHub Copilot, produk ini juga menjadi sorotan dalam panggilan konferensi keuangan Microsoft. Namun dengan diluncurkannya pengalaman agen pemrograman AI baru oleh Cursor, Windsurf, dan Claude Code, GitHub Copilot mulai terkesan tertinggal di era alat AI generasi sebelumnya. Jika OpenAI meluncurkan produk pemrograman baru, itu belum tentu kabar baik bagi Microsoft.
Perundingan akuisisi ini kebetulan terjadi pada periode hubungan paling tegang antara OpenAI dan Microsoft. Kedua belah pihak sedang menegosiasikan ulang perjanjian kerja sama, dan OpenAI berusaha melemahkan kendali Microsoft atas produk dan sumber daya komputasi AI-nya. Pada akhirnya, akuisisi Windsurf menjadi korban dalam permainan ini. Pada Juli, OpenAI meninggalkan kesepakatan ini. Kemudian, Google mempekerjakan tim pendiri Windsurf, sementara karyawan lainnya diakuisisi oleh perusahaan pemrograman AI lain, Cognition.
"Saya tentu sangat berharap kesepakatan itu dapat diselesaikan," kata Altman, "Tapi tidak setiap kesepakatan dapat dikendalikan." Dia mengatakan, meskipun awalnya berharap akuisisi Windsurf "dapat mempercepat kemajuan kami sampai batas tertentu", dia juga terkesan dengan momentum perkembangan tim Codex. Sementara negosiasi berlangsung, Sottiaux dan Embiricos terus mengembangkan produk dan meluncurkan pembaruan.
Pada Agustus, Altman memutuskan untuk mempercepat sepenuhnya.
Cara favorit Greg Brockman untuk mengukur kemampuan AI adalah melalui sebuah permainan kecil yang dirancangnya sendiri, "Tes Turing Terbalik" (Reverse Turing Test). Beberapa tahun yang lalu dia menulis kode untuk permainan ini sendiri, dan sekarang menyerahkan tugasnya kepada agen AI untuk diimplementasikan ulang dari awal.
Aturan permainannya sederhana: dua pemain manusia duduk di depan komputer yang berbeda, setiap orang akan melihat dua jendela obrolan di layarnya. Satu jendela terhubung ke pemain manusia lainnya, yang lain terhubung ke AI. Pemain perlu menebak jendela mana yang adalah AI, sementara juga berusaha membuat lawan salah mengira bahwa dirinya adalah AI.
Brockman mengatakan, selama sebagian besar tahun lalu, model terkuat OpenAI membutuhkan waktu berjam-jam untuk membangun permainan seperti ini, dan dalam prosesnya membutuhkan banyak instruksi dan bantuan manusia yang jelas. Tapi pada Desember lalu, Codex sudah dapat menghasilkan versi yang sepenuhnya dapat dijalankan hanya dengan satu petunjuk (prompt) yang dirancang dengan hati-hati, menggunakan model GPT-5.2 baru di lapisan bawah.
Perubahan ini tidak hanya diperhatikan oleh Brockman. Pengembang di seluruh dunia juga mulai menyadari bahwa kemampuan agen pemrograman AI tiba-tiba mengalami lompatan yang jelas. Diskusi seputar pemrograman AI, yang awalnya berfokus pada Claude Code, dengan cepat melampaui lingkaran teknologi Silicon Valley, menjadi topik perhatian media arus utama.
Bahkan beberapa pengguna biasa tanpa pengalaman pemrograman也开始 menggunakan AI untuk langsung membuat proyek perangkat lunak mereka sendiri.
Lonjakan penggunaan ini bukanlah kebetulan. Selama periode ini, Anthropic dan OpenAI都 menginvestasikan banyak uang untuk mendapatkan lebih banyak pengguna agen pemrograman AI. Beberapa pengembang mengatakan kepada WIRED, paket berlangganan Codex atau Claude Code mereka seharga $200 per bulan,实际上可以获得超过 $1000 nilai penggunaan. Batas yang cukup "murah hati" ini pada dasarnya adalah strategi pasar: biarkan pengembang terbiasa menggunakan alat pemrograman AI dalam pekerjaan sehari-hari terlebih dahulu, lalu menagih berdasarkan penggunaan dalam skenario perusahaan.
Menurut beberapa sumber yang mengetahui, pada September 2025, penggunaan Codex hanya sekitar 5% dari Claude Code. Tapi pada Januari 2026, skala pengguna Codex telah naik menjadi sekitar 40% dari Claude Code.
Pengembang George Pickett, yang telah bekerja di perusahaan rintisan teknologi selama 10 tahun, bahkan baru-baru ini mulai mengorganisir pertemuan offline bertema Codex.
"Saya pikir sudah jelas, kami sedang menggunakan agen AI untuk menggantikan pekerjaan kerah putih," kata Pickett, "Adapun apa artinya bagi masyarakat, sejujurnya tidak ada yang tahu pasti. Ini pasti akan membawa dampak besar, tapi saya secara keseluruhan cukup optimis tentang masa depan."
Sementara itu, pendiri bersama perusahaan perangkat lunak efisiensi Notion yang bernilai sekitar $110 miliar, Simon Last, mengatakan bahwa setelah peluncuran GPT-5.2, dia dan tim teknik inti perusahaan telah beralih ke Codex, terutama karena stabilitasnya lebih baik.
"Saya menemukan bahwa Claude Code sering 'menipu saya'," kata Last, "Ia akan mengatakan bahwa tugas sedang berjalan, tetapi sebenarnya tidak."
Katy Shi, yang bertanggung jawab atas penelitian perilaku model Codex di OpenAI, mengatakan, meskipun ada yang menggambarkan gaya default Codex sebagai "roti tawar kering" (dry bread), semakin banyak pengguna justru mulai menghargai cara komunikasi yang tidak刻意讨好 ini. "Banyak pekerjaan teknik, pada dasarnya adalah mampu menerima umpan balik yang kritis, tanpa menganggapnya sebagai penghinaan," katanya.
Sementara itu, beberapa perusahaan besar juga已经开始 menggunakan Codex. CEO bisnis aplikasi OpenAI Fidji Simo mengatakan: "ChatGPT telah menjadi sinonim AI, ini memberi kami keunggulan besar di pasar B2B. Perusahaan lebih愿意 menggunakan teknologi yang sudah dikenal karyawan." Dia menambahkan, strategi inti penjualan Codex oleh OpenAI adalah menawarkannya bersama-sama dengan ChatGPT dan produk OpenAI lainnya dalam satu paket.
Presiden dan Chief Product Officer Cisco Jeetu Patel则明确表示 kepada karyawan, tidak perlu khawatir tentang biaya menggunakan Codex, karena yang penting adalah membiasakan diri dengan alat ini secepatnya. Ketika karyawan khawatir "apakah menggunakan alat-alat ini akan membuat saya kehilangan pekerjaan", jawaban Patel adalah: "Tidak. Tapi saya bisa jamin, jika Anda tidak menggunakannya, Anda akan kehilangan pekerjaan, karena Anda akan menjadi tidak kompetitif."
Sekarang, kecemasan seputar agen pemrograman AI telah jauh melampaui lingkaran teknologi Silicon Valley. The Wall Street Journal bulan lalu pernah menyebutkan bahwa penjualan saham teknologi senilai $1 triliun sebagian disebabkan oleh Claude Code, investor khawatir pengembangan perangkat lunak mungkin segera digantikan secara besar-besaran oleh AI. Beberapa minggu kemudian, setelah Anthropic mengumumkan bahwa Claude Code dapat digunakan untuk memodernisasi sistem lama yang menjalankan COBOL (sistem yang umum ditemukan di mesin IBM), saham IBM mengalami hari terburuk dalam 25 tahun.
Sementara itu, OpenAI juga berusaha memasukkan agen pemrograman AI ke dalam pusat diskusi publik. Perusahaan bahkan menghabiskan jutaan dolar untuk menayangkan iklan tentang OpenAI Codex selama Super Bowl, alih-alih mempromosikan ChatGPT.
Di dalam kantor pusat OpenAI di Mission Bay, hampir tidak ada yang perlu dibujuk untuk menggunakan Codex. Banyak insinyur yang saya wawancarai mengatakan bahwa mereka sekarang jarang mengetik kode sendiri, sebagian besar waktu hanya berbicara dengan Codex. Terkadang, mereka bahkan "berkomunikasi secara kolektif".
Di kantor pusat, saya mendengarkan hackathon Codex. Sekitar 100 insinyur berdesakan di sebuah ruangan besar, setiap orang memiliki waktu empat jam untuk membuat proyek demonstrasi terbaik dengan Codex. Seorang eksekutif OpenAI berdiri di depan, sambil melihat laptop di tangannya, mengumumkan nama tim dengan mikrofon. Perwakilan tim dengan gugup naik ke panggung, memperkenalkan proyek AI mereka dengan suara yang sedikit gemetar. Pemenang akhir mendapatkan tas ransel Patagonia sebagai hadiah.
Banyak proyek既 dikembangkan dengan Codex, juga bertujuan membantu insinyur更好地 menggunakan Codex. Misalnya, ada tim yang mengembangkan alat untuk secara otomatis mengatur pesan Slack menjadi laporan mingguan; kelompok lain membuat panduan AI internal seperti Wikipedia, untuk menjelaskan berbagai layanan internal OpenAI. Di masa lalu, prototipe semacam ini seringkali membutuhkan waktu beberapa hari甚至 berminggu-minggu untuk diselesaikan, sedangkan sekarang, satu sore sudah cukup.
Saat pergi, saya bertemu Kevin Weil di pintu, mantan eksekutif Instagram, yang sekarang mengepalai departemen "OpenAI for Science". Dia memberitahu saya bahwa Codex sedang menyelesaikan beberapa tugas proyek untuknya semalaman, dan dia akan memeriksa hasilnya keesokan paginya. Cara kerja seperti ini telah menjadi kesehariannya以及 ratusan karyawan OpenAI. Target OpenAI pada tahun 2026之一是 mengembangkan sebuah "magang otomatis" untuk meneliti AI itu sendiri.
Simo mengatakan, di masa depan Codex tidak hanya用于 pemrograman, melainkan berharap menjadi mesin eksekusi tugas di dalam ChatGPT及 semua produk OpenAI, menyelesaikan berbagai pekerjaan aktual untuk pengguna. Altman juga mengatakan, dia sangat ingin meluncurkan versi universal Codex, tetapi masih khawatir dengan risiko keamanan.
Dia mengatakan, pada akhir Januari 2026, seorang teman tanpa latar belakang teknikal pernah memintanya membantu memasang agen pemrograman AI yang sedang爆红, OpenClaw. Altman menolak permintaan ini, karena menurutnya, "sekarang jelas bukan ide yang bagus", misalnya OpenClaw mungkin secara tidak sengaja menghapus file penting.
Ironisnya, beberapa minggu kemudian, OpenAI mengumumkan telah mempekerjakan pengembang OpenClaw.
Banyak pengembang memberitahu saya, persaingan antara Codex dan Claude Code saat ini belum pernah seketat ini. Tapi seiring dengan peningkatan kemampuan alat-alat ini、 serta semakin banyak diperkenalkan ke dalam alur kerja oleh manajer perusahaan, masalah yang perlu dihadapi masyarakat早已 bukan hanya "alat pemrograman AI mana yang harus digunakan" sesederhana itu.
Beberapa lembaga pengawas khawatir, dalam persaingan mengejar Claude Code, OpenAI mungkin membuat masalah keamanan退居次要位置. Sebuah organisasi nirlaba bernama Midas Project menuduh OpenAI melemahkan komitmen keamanannya saat meluncurkan GPT-5.3-Codex, tidak sepenuhnya mengungkapkan potensi risiko model ini dalam hal keamanan cyber.
Menanggapi ini, Glaese membantah bahwa OpenAI tidak mengorbankan keamanan untuk memajukan Codex, pihak perusahaan juga menyatakan bahwa Midas Project salah membaca komitmen keamanannya.
Bahkan Greg Brockman, yang tahun lalu menyumbang $25 juta masing-masing kepada sebuah komite aksi politik super (Super PAC) yang pro-AI dan sebuah organisasi pendukung Donald Trump untuk mendukung perkembangan AI, dan masih optimis mengatakan "kami sedang dalam perjalanan menuju AGI sesuai rencana" juga memiliki perasaan kompleks terhadap realitas baru ini.
Di kalangan insinyur Silicon Valley, Brockman selalu dikenal dengan gaya manajemen yang "sangat terlibat": bos yang akan menyelami repositori kode memeriksa detail pada malam sebelum peluncuran produk. Sampai batas tertentu, cara kerja yang lebih "melepas" ini membuatnya lega. "Anda akan menyadari, di masa lalu otak dipenuhi oleh banyak detail yang sebenarnya tidak perlu," katanya.
Tapi pada saat yang sama, ketika seseorang menjadi "CEO dari armada puluhan ribu agen AI", dengan sistem-sistem ini menjalankan tujuan dan visi Anda, Anda juga sulit untuk menyelami detail spesifik penyelesaian setiap masalah lagi.
"Dalam arti tertentu, ini akan membuat seseorang merasa sedang kehilangan 'denyut nadi' dari masalah itu sendiri," kata Brockman.
