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卡盟网站怎么做图片大全,做网站好的书,网站建设博客,wordpress 好用插件推荐image.png 最近我在通勤路上听了一期Lennys Podcast#xff0c;嘉宾是OpenAI Codex的产品负责人Alexander Embiricos。说实话#xff0c;听完这期节目#xff0c;我有一种久违的兴奋感#xff0c;甚至可以说是头皮发麻。我们每天都在聊AI编程#xff0c;聊Cursor#xf…image.png最近我在通勤路上听了一期Lennys Podcast嘉宾是OpenAI Codex的产品负责人Alexander Embiricos。说实话听完这期节目我有一种久违的兴奋感甚至可以说是头皮发麻。我们每天都在聊AI编程聊Cursor聊GitHub Copilot但Alexander在节目里描绘的图景让我意识到我们可能还是把这件事想小了。他不仅仅是在谈论一个代码补全工具而是在向我们展示OpenAI对于2026年的愿景——一个AI不再是工具而是“队友”的时代。今天我就把这期长达一个多小时的深度访谈结合我自己的观察揉碎了讲给大家听。特别是对于开发者和关注AI落地的朋友来说这里面有几个观点可能会彻底改变你对未来两三年软件开发的认知。Codex的野蛮生长与Sora的18天奇迹首先让我感到震惊的是Codex的增长速度。Alexander透露Codex自去年8月以来增长了20倍现在每周处理数万亿个token。这个数据背后不仅仅是用户数量的增加更是使用深度的质变。为了证明这种质变他抛出了一个非常硬核的案例Sora的安卓应用是OpenAI团队在短短18天内构建完成的。大家如果是做移动端开发的就知道从零开始构建一个像Sora这样复杂的视频生成应用涉及到大量的UI交互、底层网络处理、性能优化通常需要一个成熟的团队几个月的时间。但他们只用了18天。这靠的不是堆人头而是Codex的高强度参与。这其实揭示了一个很重要的信号AI编程工具已经从“写写脚本、补补函数”的玩具阶段正式进入了“构建复杂生产级应用”的深水区。Alexander提到他们内部现在的开发模式已经不再是工程师对着屏幕苦思冥想每一行代码而是大量依赖Codex生成的代码进行组装和调试。这种生产力的释放直接导致了产品迭代周期的极度压缩。真正的瓶颈人类那双敲键盘的手这期播客里最让我深思甚至觉得有点“反直觉”的观点是关于AGI通用人工智能生产力瓶颈的讨论。过去我们总觉得AI不够聪明、上下文窗口不够大、推理能力不够强这些是阻碍AI写出完美代码的瓶颈。但Alexander给出了一个完全不同的视角阻碍AGI级别生产力的真正瓶颈其实是人类的打字速度。这个观点乍一听有点荒谬但仔细琢磨一下逻辑非常通顺。现在的模型能力已经非常强了它生成代码的速度远超我们阅读和理解的速度更别提我们那每分钟几十个单词的打字速度了。当AI能够在一秒钟内生成几百行高质量代码时人类通过键盘输入指令、修改代码的物理交互方式就成了整个系统中效率最低的一环。这就好比你开着一辆法拉利但只能用脚蹬的方式来加速引擎的动力完全被浪费了。所以OpenAI现在的思路非常清晰要解决这个瓶颈必须改变人机交互的模式。未来的编程不应该是我们告诉AI“写个for循环”而是我们告诉AI“帮我实现这个功能模块”然后AI去执行、去调试、去运行我们只需要在关键节点进行确认。从“工具”到“队友”的范式转移这就引出了Alexander反复强调的一个概念Software Engineering Teammate软件工程队友。目前的AI编程工具无论是Copilot还是Cursor本质上还是“工具”。你需要给它明确的指令Prompt它才会动。它像是一个听话但被动的实习生你不踢它一下它就不动一下。但OpenAI眼中的2026年AI将变成一个积极主动的队友。想象一下你有一个人类队友。当你去吃饭的时候他可能会自己去修复一个Bug当你在这个模块写代码的时候他可能会提醒你“嘿你这个改动会影响到隔壁模块的逻辑”甚至他会主动提出重构建议并直接把代码改好等你Review。这就是Alexander所说的“主动性”。未来的AI代理Agent将参与到软件开发的整个生命周期中而不仅仅是编码这一个环节。这也解释了为什么OpenAI在做浏览器Atlas。很多人可能不理解OpenAI好好的做模型做什么浏览器但在Alexander的逻辑里这非常顺理成章。如果AI要成为一个全能队友它就需要一个原生的环境去浏览网页、去查阅文档、去测试Web应用。浏览器是AI代理接触互联网世界的窗口掌握了这个窗口AI才能真正具备独立工作的能力。编程AI代理的核心语言还有一个观点我觉得特别有意思Alexander说编程将是每个AI代理的核心能力因为写代码是代理使用计算机的最佳方式。我们人类使用计算机是靠鼠标点点点靠眼睛看图形界面。但这对于AI来说效率太低了。AI最擅长的是处理文本和逻辑而代码正是计算机能理解的最高效的文本逻辑。所以未来的AI代理哪怕是帮你订机票、做客服、处理Excel表格它在后台的运作方式很可能都是通过实时编写和执行代码来完成的。代码将成为AI与数字世界交互的通用语言。这意味着Codex不仅仅是给程序员用的它其实是所有AI代理的“底层驱动”。瓶颈转移从Building到Reviewing随着AI写代码的能力越来越强我们的工作重心将不可避免地发生转移。Alexander在播客中提到瓶颈将从“构建”Building转移到“审查”Reviewing。这其实也是我最近使用AI编程工具时的切身感受。以前我80%的时间在写代码20%的时间在思考架构和Review。现在情况反过来了AI能在几分钟内帮我把架子搭好把逻辑填满但我需要花大量的时间去Review它生成的代码对不对有没有安全隐患架构是否合理。这并不意味着程序员要失业了而是程序员的技能树要重点了。以前我们以“手速快”、“API记得熟”为荣。以后这些硬技能的价值会迅速贬值。取而代之的是你对系统架构的理解能力、你Review代码的敏锐度、以及你指挥AI队友协作的软技能。我们正在从“搬砖工”变成“包工头”甚至是“架构师”。这对于资深开发者来说是利好因为你的经验能让你更快地判断AI生成内容的质量但对于初学者来说门槛其实变高了因为你失去了通过大量基础练习来积累经验的机会。个人思考与展望听完这期播客我最大的感受是变化比我们想象的要快得多。OpenAI提到的2026年愿景其实距离我们只有一步之遥。Sora安卓应用18天开发完成这已经不是科幻故事而是正在发生的现实。作为开发者或者说作为在这个AI时代工作的知识工作者我们必须克服一种本能的抗拒。我知道很多人看到AI写的代码不完美或者看到它偶尔犯蠢就会觉得“这东西也就那样”。但请记住Alexander提到的那个增长曲线——20倍的增长万亿级的token。这种进化速度是指数级的。我们现在要做的不是去挑剔AI现在的毛病而是去适应这种“与AI结对编程”的新工作流。试着把你的AI工具当成一个刚入职的、极其聪明但偶尔粗心的队友。你要学会怎么给它派活怎么检查它的产出怎么在它卡住的时候给它一点提示。这种“人机协作”的能力将是未来几年最核心的竞争力。最后我想引用Alexander在节目里隐含的一种态度不要等待完美的AGI到来现在就开始用它构建未来。那个Sora App就是最好的证明哪怕现在的工具还不完美但只要你用得好它已经能创造奇迹了。希望这篇文章能带给你一些启发。如果你也在用AI编程或者对OpenAI的这个愿景有什么看法欢迎在评论区和我聊聊。我们下期见。减少内边距 (原32px) / text-align: center; min-width: 240px; box-shadow: none; 免费体验你也可以做内容IPwww.01agent.net