В понедельник OpenAI представила десктоп-приложение для своей системы искусственного интеллекта Codex. И знаете что? Это уже не просто помощник для кодирования — это больше похоже на управление целой командой роботов-разработчиков, которые работают самостоятельно.
Представьте: приложение для macOS функционирует как «командный центр для агентов». Вы даёте задачу — и несколько AI-систем одновременно начинают работать, каждая на своём участке кода. Причём они могут трудиться независимо до 30 минут, а потом вернуть вам готовый результат. Звучит как научная фантастика, но это уже происходит прямо сейчас.
«Это лучший продукт, который мы когда-либо создавали внутри компании»
Сэм Альтман, гендиректор OpenAI, так прямо и сказал — компания буквально живёт этим инструментом. И это неспроста. По данным исследования венчурной фирмы Andreessen Horowitz среди 100 компаний из Global 2000, целых 78% руководителей ИТ-отделов уже используют модели OpenAI в боевых условиях.
Но конкуренция не дремлет. Anthropic нарастила присутствие в корпоративном секторе на 25% с мая 2025 года — теперь уже 44% компаний используют их решения. Google тоже наступает. Словом, запуск Codex — это не просто обновление, это стратегический ход в самом горячем сегменте рынка ИИ.
Как разработчики отказываются от привычных редакторов кода
Помните времена, когда ИИ просто дополнял строки кода в редакторе? GitHub Copilot делал именно это. Теперь всё изменилось радикально.
Александр Эмбирикос, продакт-лид Codex, объяснил эволюцию так: раньше люди писали небольшие фрагменты кода сами, а модель помогала. Потом вышли GPT-5 в августе и 5.2 в декабре — это были просто огромные скачки в возможностях. Теперь разработчики начали давать моделям целые задачи целиком: «Напиши всю фичу от начала до конца».
И вот что удивительно: Альтман недавно выполнил довольно большой проект за несколько дней и признался, что вообще не открывал традиционный редактор кода. Не разу! Он смотрел результат, конечно, но работал совсем иначе. Вот это переломный момент, да?
Skills и Automations: расширяем возможности за пределы кода
Codex получил по-настоящему крутые фишки. Первая — это Skills (навыки). По сути, это такие готовые наборы инструкций, которые позволяют модели подключаться к другим сервисам и выполнять сложные рабочие процессы.
OpenAI подготовила целую библиотеку скиллов: можно достать дизайн из Figma, управлять проектами в Linear, запустить приложение на Cloudflare или Vercel, сгенерировать картинки через GPT Image, создать документы в PDF, Excel или Word. Система либо сама выбирает нужный скилл, либо вы указываете его вручную.
В качестве демо OpenAI попросила Codex создать гоночную игру одной командой. И знаете что? Модель сама выбрала нужные скиллы, работала независимо, потратила 7 миллионов токенов, а потом предстала перед нами в ролях дизайнера, разработчика игр и QA-тестера. Даже сама протестировала свою работу, играя в готовую игру.
Вторая клёвая штука — Automations. Это автоматизация по расписанию. Вы говорите: «каждый день в 8 утра разбирай баг-репорты» — и Codex это делает в фоне. Результаты потом лежат в очереди на проверку, и вы можете продолжить работу если надо.
В самой OpenAI используют Automations для ежедневной сортировки задач, поиска ошибок в CI, создания отчётов о релизах и поиска багов. Представляете, какой это даёт прирост производительности?
Несколько агентов, один репозиторий — конфликтов не будет
Есть ещё одна интересная фишка — worktrees. Она позволяет разным агентам работать над одним репозиторием без конфликтов. Каждый агент получает изолированную копию кода, поэтому вы можете параллельно исследовать разные подходы, не беспокоясь, как они повлияют на основную кодовую базу.
Битва за корпоративный ИИ: OpenAI против Anthropic и Google
Запуск Codex — это не просто совпадение. Корпоративные траты на ИИ растут бешеными темпами. За два года расходы компаний на LLM выросли с 4,5 до 7 миллионов долларов в среднем. А в этом году компании планируют потратить ещё на 65% больше — около 11,6 миллиона.
Но сегмент рынка сильно поделён по направлениям. OpenAI доминирует в общих применениях (чатботы, управление знаниями, поддержка клиентов), а Anthropic лидирует в разработке ПО и анализе данных — там их модели показывают бешеный рост с второй половины 2024 года.
Когда спросили о различиях между Codex и Claude Code от Anthropic, Тибо Сотьо (руководитель команды Codex) ответил в точку: модели OpenAI просто лучше справляются с долгими задачами, они стабильнее на протяжении часов работы. GPT-5.2 — это в данный момент самая сильная модель для сложной работы с большими системами.
Альтман добавил, что конкуренты могут делать красивые фронтенды, но когда речь идёт о серьёзной работе на сложных проектах — здесь у OpenAI просто нет равных.
Скорость печати человека — вот что замедляет прогресс
Вот интересная мысль: может, проблема в ИИ вообще не в том, что он недостаточно способен? Может, ограничение — это мы сами, люди?
Эмбирикос в одном из подкастов сказал, что человеческая скорость печати — это вот прям недооценённый фактор, который замедляет развитие. Если ИИ может выполнять сложные задачи, но человеку нужны часы, чтобы написать промпт и прочитать результат — прогресс застаивается.
Поэтому Codex строится на идее «изобилия»: запустите 20 задач одновременно, не надо добиваться идеала в каждой. Попробуйте разные подходы параллельно. Если вы за час запустили 20 задач — значит, вы уже поняли, как работает инструмент.
Безопасность: как OpenAI защитила нас от безумных агентов
Естественно, возникает вопрос: а не сломает ли этот агент мой компьютер? OpenAI об этом думали с самого начала.
В Codex встроена песочница (sandbox) — она работает на уровне операционной системы и настраивается под ваши нужды. По умолчанию агент может редактировать файлы только в той папке, где вы его запустили, и не имеет доступа в интернет без разрешения. Если агент хочет выполнить какую-то команду, требующую повышенных прав — вас спросят.
Но вот что удобно: можно установить постоянные разрешения. Если вас достало одобрять одну и ту же операцию каждый раз, вы просто говорите: «помни, я одобряю это действие» — и готово. Больше не будет спрашивать.
Альтман подчеркнул, что такая архитектура — это не просто удобство, это важно для философии безопасности ИИ-систем вообще. Вам нужен контроль, но не абсолютный, чтобы система всё-таки работала эффективно.
Однако он честно сказал: та же мощь, что делает Codex полезным для поиска и исправления ошибок, в чужих руках может быть использована для поиска уязвимостей. OpenAI к этому готовится и уже обсуждали план защиты.
Как OpenAI использует Codex сама на себя
Самое убедительное доказательство возможностей — это когда компания применяет инструмент к себе.
Сотьо рассказал, что Android-приложение для Sora разработали четыре инженера за 18 дней. По его словам, он никогда раньше не видел такой скорости разработки в этом масштабе.
Дальше — больше. Codex теперь встроен прямо в научно-исследовательские процессы OpenAI. Он создаёт датасеты, проверяет результаты экспериментов, расследует сбои. Исследователи запускают агента на анализ, пока сами обсуждают результаты, потом Codex приносит готовые выводы. Это ускоряет отладку в разы.
И самое дикое — Codex начал разработку сам себя. В каждом окне на компьютерах инженеров Codex крутит одновременно 6-10 задач. Буквально создаёт свою собственную версию.
На вопрос, не это ли «рекурсивное самосовершенствование» (штука, которая пугает специалистов по безопасности ИИ) — Сотьо осторожно ответил: человек всегда в цикле контроля, это не совсем то, что люди имеют в виду под самосовершенствованием.
Но Альтман развил тему шире. Он сказал, что есть две части автоматизации исследований: первая — написание сложного кода для управления тренировкой на сотнях тысяч GPUs (это уже делается хорошо). Вторая — придумывание новых научных идей, которые делают алгоритмы эффективнее. И вот здесь OpenAI видит первые многообещающие признаки.
Конец технического долга? AI-агенты берут на себя грязную работу
Одно из самых неожиданных применений Codex — это работа с техдолгом, который накапливается в каждом проекте.
Альтман заметил, что модель не брезгует той работой, которую ненавидят люди: рефакторинг, очистка кода, переписывание, написание тестов. Для человека это скучно и демотивирует. Но для модели — всё равно, забавно ли это или нет.
Некоторые инфраструктурные команды в OpenAI уже дошли до того, что сдались в борьбе с техдолгом. А теперь говорят: нет, мы победим, потому что модель будет работать в фоне, улучшать покрытие тестами, делать рефакторинг когда надо.
Это отражает то, что озвучивали на брифинге несколько раз: ИИ-разработчик, в отличие от человека, не устаёт. Не заканчивается дофамин. Не теряет энергию, когда что-то не работает. Просто продолжает пробовать варианты, пока не получится.
Сколько это стоит и кто может использовать
Codex запустили сегодня на macOS. Приложение доступно для подписчиков ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Использование включено в подписку, но можно купить дополнительные кредиты.
В промо-целях OpenAI временно открыла доступ для бесплатного ChatGPT и Go. Плюс удвоили лимиты использования для платных подписчиков на время акции.
Это стратегический ход: OpenAI хочет закрепиться как основной инструмент для разработки, пока конкуренты не наверстали упущенное. За последний месяц Codex используют более миллиона разработчиков. С запуска GPT-5.2-Codex в середине декабря использование почти удвоилось. А если считать с августа 2025 года — рост вообще в 20 раз.
Клиентов уже хватает: крупные компании вроде Cisco, Ramp, Virgin Atlantic, Vanta, Duolingo, Gap, и стартапы Harvey, Sierra, Wonderful. Отдельные разработчики тоже подключились — например, создатель OpenClaw построил весь проект с помощью Codex и говорит, что производительность удвоилась, плюс 82 тысячи контрибьютов на GitHub.
Что будет дальше: амбициозные планы OpenAI
OpenAI не останавливается. На дорожной карте стоит поддержка Windows, ещё лучше модели, более быстрый инференс.
В самом приложении будут улучшать много-агентные рабочие процессы, добавлять облачные триггеры для Automations, чтобы Codex работал непрерывно в фоне — даже когда ваш компьютер закрыт.
Придёт новая фишка — «план режим». Codex будет читать сложные изменения в режиме только чтения, потом обсудить с вами, прежде чем выполнять. Так вы построите уверенность перед тем, как отправить его работать независимо.
Ещё появятся персональности для Codex. Стандартная — лаконичная, но кому-то нужно что-то более разговорчивое. Через команду /personality можно будет это менять.
Альтман намекнул на интеграцию с экосистемой ChatGPT вообще. В будущем можно будет связать свой аккаунт и использовать историю из ChatGPT.
Microsoft всё ещё доминирует, но окно для перемен открыто
Codex запускается в момент, когда большинство корпораций отошли от стратегии работы с одним вендором. По исследованию Andreessen Horowitz, 81% компаний теперь тестируют или используют три и больше семейства моделей — раньше это было только 68%.
Несмотря на разнообразие ИИ-инструментов, Microsoft всё ещё лидирует через свои отношения с корпорациями. «Microsoft 365 Copilot лидирует в корпоративном чате, хотя ChatGPT сильно сократил отставание», и «GitHub Copilot остаётся лидером в кодировании». 65% компаний предпочитают решения от проверенных подрядчиков — проще с доверием, интеграцией, закупками.
Но исследование показывает окно для новичков: компании говорят, что ценят более быстрые инновации, глубокий фокус на ИИ и гибкость, которую дают ИИ-нативные стартапы.
OpenAI позиционирует Codex как мост между двумя мирами. Компания прямо говорит: всё управляется кодом. Чем лучше агент рассуждает о коде и пишет его — тем способнее он становится во всех технических и знаниевых работах вообще.
Амбиции расширяются: Codex будет лучшим агентом для кодирования, это создаст фундамент для сильного агента во всех задачах знаниевой работы, которые выходят за границы кода.
На вопрос, сможет ли это выйти из кластера ранних адептов в мейнстрим — Альтман предположил, что переход может произойти быстрее, чем думают многие.
«Может ли это перейти от шутливого кодирования приложений к серьёзной разработке? Это то, что здесь происходит, — сказал он. — Я думаю, мы уже перешли эту планку. Я считаю, это станет способом работы большинства серьёзных кодеров, и очень скоро».
Потом он сделал ещё более смелый прогноз: что код может стать универсальным интерфейсом для всей компьютерной работы.
«Код — это универсальный язык, чтобы заставить компьютеры делать то, что вы хотите. И он стал настолько хорош, что я думаю, очень скоро мы перейдём не просто от наивного кодирования к серьёзным приложениям, а вообще ко всей знаниевой работе, которая не требует писать код».
В конце брифинга Альтман попросил журналистов самим попробовать приложение: «Пожалуйста, используйте приложение. Нет способа передать эту мощь, просто рассказывая о ней. Это просто дикая мощь».
Для разработчиков, которые всю карьеру учились писать код — сообщение ясно: будущее за теми, кто научится управлять машинами, которые пишут код за них.
Codex — это не просто новый инструмент, это смена парадигмы в разработке. Если вы хотите быть в курсе того, как меняется мир ИИ и разработки, следите за новостями.🔔 Чтобы узнать больше об ИИ в разработке и главных событиях мира искусственного интеллекта, подпишитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!