造ChatGPT的人,已经不太用ChatGPT干活了?
不到一年时间,OpenAI就把主力AI从聊天框换成了AI智能体(AI Agent)。
到2026年6月,Codex已经吃下OpenAI全公司每周99.8%的输出token。
就在10个月前,这个数字还不到10%。
转折发生在去年9月前后。Codex接上更强的模型、补齐更多能力,能接的活越来越重。
员工慢慢发现,与其在对话框里一问一答,不如把一大摊任务直接丢给它自己跑。
而这并非某个工程小组在尝鲜。整整一家公司,法务、财务、招聘,每个部门都把它摆上了头号AI工具的位置。
到今天,OpenAI人均超过85%的输出token产自Codex。重度用户本就更费token,全公司加权下来,占比被推到99.8%。
一个聊天机器人,就这样在自己诞生的公司,被同门替换掉了。
https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/
OpenAI在最新的一篇博客里把话挑明了:
智能体(Agent)正在改写知识工作的基本单位——从一来一回的单次问答,变成一整件可以「丢出去」的长周期任务。
聊天机器人一次只接一个短问题,智能体却能独立跑上几分钟到几小时,自己调工具、自己跟环境交互、自己迭代到交活为止。
如今近四分之一的Codex请求,对应的都是人类得花一小时以上才能干完的活。
OpenAI总裁Greg Brockman转发这份报告时,说道:智能体正在被飞快采纳,加速所有人的工作。
他配的图,就是公司内部这条陡峭的上升曲线。
火从工程师工位,烧到法务办公室
最先改变的是工程师。
这不意外,Codex本就是为写代码的人造的。
2025年12月起,OpenAI的平均工程师就把大部分活儿挪到了Codex上,如今平均一个工程师99%的输出token都走Codex,留给ChatGPT的只剩个零头。
但这把火,并没只停在工程部。
法务、财务、招聘这些根本不碰代码的部门,在2026年4月前后集体越界,把Codex用成了头号工具,而且转得比工程师还快。
如今OpenAI一个律师或招聘,人均超过85%的输出token也产自Codex。
各部门的用量,也像被点着的火一样快速向上攀升。
按OpenAI自报,到2026年6月,研究部门的中位用量翻了56倍,客服32倍,工程27倍,连转得最慢的法务也涨到13倍。
当律师把活儿交给智能体,这画面本身就比任何跑分都更有说服力。
真正的信号,是那些原本不写代码的人
如果只看到工程师偏爱Codex,你可能就漏掉了一个最关键的信号。
从2025年8月起,非开发者用户的增长全面反超开发者:个人端涨了137倍,组织端189倍,OpenAI内部12倍。
一个起家于写代码的工具,正被越来越多压根不懂代码的人用起来。
他们拿Codex干什么?
财务团队用它处理了24771份K-1税表,足足71637页。这套脱敏流程跑下来,团队比去年提前两周收工。
公关团队更直接,搭了一个自动分流的Slack智能体:低风险的演讲邀约自动处理,高风险的转人工审核。
敢交给它的活,也越来越重。
到2026年5月,80.6%的个人用户提过预计超过30分钟的任务,70.2%超过1小时,还有25.6%直接甩给它8小时以上的活。
更微妙的是,业务岗用Codex干的活里,超过四分之一其实是编程。一个做财务的人,正悄悄跨进工程师的地盘。
岗位之间那道墙正在慢慢消失。
OpenAI各部门用Codex干的活,按工作类型拆开看:财务岗里31%是编程,产品营销岗25%,连非技术的「其他」部门都有50%在写代码。岗位的墙,正被Codex一点点抹平。
到这一步,Codex已经不只是编程智能体——它越界成了通用工作流智能体。
这才是它真正让人后背发凉的地方。
从工具到执行者,Codex换了一个身份
撑起这一切的,是Codex角色的彻底转身。
它早已不是那个写代码的补全插件,如今它能接手一整条工程任务链:实现、重构、调试、测试、验证,一条龙全包。
早期版本就能单次自主运行7小时以上,自己迭代实现、修掉测试报错,最后交出一个能跑的方案。
这已经不只是帮你写两行代码,而是你交代一摊事,它自己从头跑到尾。
更能说明问题的是并行规模。
到2026年6月,跑在P99分位的重度用户,单日能让Codex产出超过60小时的智能体轮次,分散在好几个并行的智能体身上。
用户早就不满足于问一个答案,而是一天里同时指挥一支智能体小队。
OpenAI内部Codex的单日智能体运行时长,从普通用户到最重度用户分成五档。到2026年6月,最重度的用户,单日能跑出60小时以上的智能体工作量。
一个人,一天,调度出60小时的活,这是别人一周的活。
Codex的底座是GPT-5.5。它能用更少的token,扛更长的任务。
其中最让人惊讶的,是GPT-5.5干的另一件事。
为了在不拖慢速度的前提下提速,OpenAI让它去重写负载均衡和分区的启发式算法。
GPT-5.5分析了数周的真实流量,写出定制方案,把token生成速度硬生生拉高20%以上。
于是,GPT-5.5成了一台开始优化自己的引擎。
有提前用上它的英伟达工程师甚至说,失去对GPT-5.5的访问权限,感觉像被截了肢。
这一切的背后,人和AI搭班的对象悄悄换了:从一问一答的聊天机器人,变成能独立跑长活的智能体。
不变的是发指令、做判断、担责任的这些依然是人。改变的是办公的默认动作:从打开聊天框问一句,变成把一整件事交给智能体去跑。
这份报告,更像是一次办公方式换挡的预演。
往后真正拉开差距的,是你敢把多大的一摊事,整个交给AI。
参考资料:
https://openai.com/index/introducing-codex/https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/
https://x.com/gdb/status/2070199649823297653
https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/https://openai.com/index/harness-engineering/
本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录;编辑:元宇
