OpenAI正在进行一场意义深远的产品整合，其目标不仅是将ChatGPT和Codex两个应用合并，而是彻底消除这两个概念，最终打造出一个能够长期理解用户、自主完成任务的个人通用智能（Personal AGI）。近日，OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在接受科技博主Matthew Berman专访时透露，Codex已经深度集成到ChatGPT产品体系中，原本面向开发者的编程能力正逐步向全体用户开放。这仅仅是第一步，Tibo描绘了一个更加震撼的未来：所有复杂的底层架构将被隐藏，用户将面对一个极其简洁、深度理解需求并能瞬间调用海量云端算力的个人通用智能。
在访谈中，Tibo分享了一系列引人注目的数据和判断。目前，Codex的用户量已达到约2000万，且在过去三个月中，OpenAI的普通推理速度提升了约60%。Ultra Fast极速模式目前最高可实现14倍的生成加速，Tibo预测，在未来一到两年内，这一速度将成为行业默认标准。通过强大的模型优化底层推理架构，OpenAI已使旗下Luna模型的运行成本下降了约80%，Tibo将这一过程称为递归自我改进的早期形态。
Tibo强调，未来的模型将天然具备编程、搜索、调研、工具调用、语音与视觉理解等多种能力，这些功能将构建在同一套智能体框架之上。因此，区分“程序员用Codex”与“普通用户用ChatGPT”将变得毫无意义。他描述的终极目标是一个Personal AGI，无论是程序员、设计师、产品经理还是销售人员，所有用户都将使用同一套底层AI，系统会根据用户的身份、工作工具及权限，自动呈现差异化的交互界面。
对于下一代智能体系统，Tibo认为当前许多高级用户手动维护技能配置文件、记忆上下文与子智能体编排网络的方式仍属早期过渡形态。随着模型能力的增强，用户将不再需要直接管理Agent本身。理想的Agent应长期、深度理解用户，自主决定调用何种技能、保留何种关键信息，并在后台启动其他Agent。
Tibo提出了一个反直觉的观点：未来，笔记本电脑将成为AI能力的物理瓶颈。现有PC的硬件设计以人类工作速度为基准，而模型不受这些限制。未来，一个云端模型可能同时并发处理100个应用，探索多套解决方案、编写测试用例、编译代码、验证假设，并并行调度多个子Agent工作。在这种情况下，即便是顶配的MacBook也无法承载相应的工作负载，云端智能体将成为主流范式。
在推理速度方面，Tibo给出了一个激进的预测。Ultra Fast模式目前最高可实现约14倍的生成速度提升，预计在未来一到两年内，这一速度将逐渐接近行业默认体验。他同时指出，对于纯代码或文本生成任务，加速效果显著；若工作流中包含大量外部工具调用及网络I/O操作，实际感知加速比约为3至4倍。OpenAI的提速不仅依赖堆叠GPU，模型本身的效率也在持续优化，Sol模型相比此前的Terra模型效率已大幅提升，下一代模型将在Token利用效率上进一步跃升。
Tibo指出，当AI响应速度趋近甚至超越人类思考与表达速度，人机关系将发生质变。当前许多重度Agent用户的工作模式是同时开启多个Agent窗口，将任务依次投入后轮流巡查进度，实际上成了疲于奔命的“AI项目经理”。OpenAI目前高度重视对用户注意力的保护与管理，描述了Ultra Fast与语音交互叠加后的理想场景：用户随口说出构思，AI瞬间生成原型；用户扫一眼后以语音指令调整，AI毫秒级完成修改；全程保持心流状态，无需任何上下文切换。
访谈中最具技术深度的讨论指向了AI系统的自我优化能力。Tibo透露，OpenAI已在利用先进模型分析和优化现有模型的服务架构。Sol模型参与优化Luna模型的推理架构后，Luna的运行成本下降了约80%。模型正深度参与重写CUDA内核、优化推理栈、重新设计系统架构等底层基建工作。当主持人追问这是否构成递归自我改进时，Tibo给予了肯定回答，并指出这已经是早期形态。
Tibo在访谈中披露，Codex用户量已达约2000万，与ChatGPT的深度融合是近期增长提速的主要驱动力之一。这一数据背后指向一个结构性趋势：Codex的编程能力并入ChatGPT后，产品经理、设计师、财务与市场人员均可在无感知的状态下调用。以数据分析为例，用户请求ChatGPT处理5000条数据记录，系统在后台可能自动生成并运行Python脚本，最终将图表结果呈现给用户，全程无需用户具备任何编程知识。Tibo判断，代码在未来将成为AI操作数字世界的底层机器语言，程序员只是这套底层能力革命最早的体验群体。
