OpenAI刚刚把Codex的定位从"代码补全工具"改成了"全能计算机代理"，声称它能做"开发者和专业人士在电脑上能做的几乎任何事情"。这不是功能升级，这是产品哲学的突变——AI从副驾驶（Copilot）转正为主驾驶（Autopilot），从建议者变成执行者。
这步棋的本质是战略回避与场景收割。 市场苦等GPT-5久矣，OpenAI却选择用Codex在垂直场景深度突破。为什么？基础模型的军备竞赛成本太高，而Agent是现成的商业化提款机。通过把o系列推理模型包装成能操作计算机的Agent，OpenAI避开了与竞争对手在参数规模上的消耗战，直接切企业最痛的"端到端自动化"需求。
但"几乎任何事"这句话本身就是危险信号。 能做写代码、数据分析、法律咨询意味着需要系统级权限，意味着AI可以删除文件、转账汇款、访问核心数据库。企业IT部门不会因为你演示流畅就敞开大门，安全与权限管理才是 adoption 的真正瓶颈。更别提成本——Agent需要多轮推理和工具调用，算力消耗呈指数级增长，如果完成一个任务的成本高于雇佣一个印度外包工程师，这套商业模式就立不住。
对行业而言，这是降维打击的信号。 Cursor、Windsurf这类AI IDE面临被平台级产品碾碎的风险；UiPath等传统RPA厂商的技术路线瞬间显得过时；甚至Accenture这类咨询公司的基础编程外包业务都可能被重构。但前提是这个"数字员工"真能在复杂的企业长尾场景中保持80%以上的任务成功率，而不是只在Demo里表现完美。
2025年注定是Agentic AI的元年，但分水岭不在于谁能演示最酷的功能，而在于谁能先解决"权限、成本、鲁棒性"这个不可能三角。OpenAI这次押注的是：企业宁愿冒险给AI放权，也不愿继续忍受人力成本的拖累。这场赌局的结果，将决定知识工作是"人机协作"还是"机器替代"。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。