Tại sao OpenAI đang bắt kịp Claude Code thay vì ngược lại?
原文标题：Inside OpenAI』s Race to Catch Up to Claude Code
原文作者：Maxwell Zeff，Wired
编译：Peggy，BlockBeats
Biên tập viên ghi chú: Trong bối cảnh hiện nay, khi AI Programming Agent đang nổi lên nhanh chóng, OpenAI từng dẫn đầu làn sóng AI sinh sáng thông qua ChatGPT, nhưng lại bất ngờ trở thành "người đuổi kịp" trong cuộc đua quyết định này. Một phần là do Anthropic, được thành lập bởi cựu thành viên của OpenAI và với sự phát triển nhanh chóng của Claude Code trong cộng đồng phát triển và thị trường doanh nghiệp, trở thành một trong những người dẫn đầu quan trọng trong lĩnh vực công cụ lập trình AI.
Bài viết này thông qua cuộc phỏng vấn các giám đốc cấp cao của OpenAI, kỹ sư và nhiều nhà phát triển khác đã phơi bày quá trình thực sự đằng sau cuộc đua này: từ việc phân tách dự án OpenAI Codex ở giai đoạn đầu, tài nguyên chuyển sang ChatGPT và mô hình đa chế độ, đến việc tái cấu trúc lại đội ngũ nội bộ, tăng tốc ra mắt sản phẩm lập trình AI, OpenAI đang trải qua một cuộc chuyển giao từ việc bị phớt lờ chiến lược đến việc đuổi kịp toàn diện. Đến một mức độ nào đó, điều này không phải là vấn đề về khả năng kỹ thuật kém hơn, mà là sự lệch lạc về nhịp độ chiến lược: sự bùng nổ của ChatGPT đã thay đổi ưu tiên của công ty, mối quan hệ hợp tác với Microsoft hạn chế con đường sản phẩm, trong khi Anthropic đã đặt cược sớm hơn vào cuộc đua lập trình AI.
Đằng sau cuộc đua này, những vấn đề sâu sắc hơn cũng dần trở nên rõ ràng: khi các đại lý AI bắt đầu đảm nhận ngày càng nhiều công việc nhận thức, quy trình phát triển phần mềm và thậm chí lao động văn phòng chính có thể bị định nghĩa lại.
Dưới đây là phần bản gốc:
Tổng giám đốc OpenAI, Sam Altman, giương chân lên ghế văn phòng của mình, nghiêng đầu nhìn lên trần như đang suy tư về một câu trả lời chưa hình thành. Ở một mức độ nào đó, điều này cũng liên quan đến môi trường.
Trụ sở mới của OpenAI nằm ở Mission Bay, San Francisco, là một tòa nhà hiện đại đượm phong cách bằng kính và gỗ màu nhạt, mang vẻ ngoài gần như "đền thờ công nghệ". Trên kệ trưng bày sau quầy lễ tân có một cuốn sách hướng dẫn về "Thời kỷ AI" (Eras of AI), như mô tả một con đường dẫn đến sự khai sáng công nghệ. Trên tường cầu thang được dán đầy những bảng phác họa các cột mốc phát triển của trí tuệ nhân tạo, trong đó có một bức vẽ giữ lại khoảnh khắc như sau: hàng ngàn người xem trực tiếp, một chiếc máy tính đánh bại một đội đấu eSports hàng đầu trong trận đấu "Dota 2". Trên hành lang, các nhà nghiên cứu mặc áo phông đội nhóm in các câu khẩu hiệu di chuyển đi lại, trong số đó có một chiếc áo viết: "Nghiên cứu tốt cần thời gian." Tất nhiên, trong trường hợp lý tưởng, không cần quá lâu.
Chúng tôi đang ngồi trong một phòng họp lớn. Câu hỏi mà tôi đặt cho Altman liên quan đến Cách mạng Lập trình AI đang lan rộng ngành công nghiệp, cũng như lý do tại sao OpenAI có vẻ không dẫn đầu trong làn sóng này.
Hiện nay, hàng triệu kỹ sư phần mềm đã bắt đầu giao phần nào công việc lập trình cho AI xử lý, điều này khiến nhiều người ở Thung lũng Silicon lần đầu tiên thật sự đối mặt với sự thật: Tự động hóa có thể đến với chính vị trí làm việc của họ. Do đó, các đại lý lập trình (coding agents) đã trở thành một trong số ít các trường hợp ứng dụng mà các doanh nghiệp sẵn lòng trả giá cao cho AI. Lý thuyết cho rằng, đây có thể hoàn toàn là thời điểm và có thể là "Thời khắc Thắng lợi Tiếp theo" trên tờ áp-phích của OpenAI. Nhưng hiện nay, tên tuổi đang dẫn đầu lại không phải là họ.
Đối thủ của công ty này là Anthropic, một công ty AI do một số cựu thành viên của OpenAI thành lập. Với sản phẩm đại lý lập trình của mình là Claude Code, Anthropic đã đạt được sự tăng trưởng bùng nổ. Công ty công bố vào tháng 2 rằng sản phẩm này đã đóng góp gần một năm vào quy mô doanh nghiệp, tương đương với doanh thu hàng năm vượt quá 25 tỷ đô la. Trái ngược, theo một nguồn tin cung cấp, đến cuối tháng 1, doanh thu hàng năm của sản phẩm lập trình Codex của OpenAI tự là khoảng hơn 10 tỷ đô la.
Vấn đề ở chỗ: Tại sao trong cuộc đua lập trình AI này, OpenAI lại đứng sau?
“Giá trị của Ưu thế Đầu tiên rất lớn,” Sam Altman suy nghĩ một chút rồi nói, “Chúng ta đã trải qua điều này trên ChatGPT.”
Tuy nhiên, theo quan điểm của anh ấy, bây giờ là thời điểm OpenAI triển khai mạnh mẽ toàn diện trong lĩnh vực lập trình AI. Anh ấy cho rằng, khả năng hiện tại của công ty đã mạnh mẽ đủ để hỗ trợ các đại lý lập trình cực kỳ phức tạp. Tất nhiên, sức mạnh như vậy không phải là ngẫu nhiên, công ty đã đầu tư hàng tỷ đô la vào việc huấn luyện mô hình cho điều đó.
“Điều này sẽ là một ngành kinh tế lớn lao,” Altman nói, “Không chỉ vì giá trị kinh tế mà nó mang lại mà còn vì năng suất chung được giải phóng bởi lập trình.” Anh ấy dừng một lúc, sau đó thêm: “Tôi hiếm khi dùng từ này một cách dễ dàng, nhưng tôi nghĩ rằng, đây rất có thể là một trong những thị trường có quy mô hàng nghìn tỷ đô la.”
Hơn nữa, anh ấy cho rằng, OpenAI Codex có thể là “con đường có khả năng nhất” dẫn đến Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Theo định nghĩa của OpenAI, AGI, còn được gọi là hệ thống AI có khả năng vượt qua hiệu suất của con người trong hầu hết các công việc mang lại giá trị kinh tế.
Sam Altman, Giám đốc điều hành OpenAI. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Tuy nhiên, mặc dù Altman đã tỏ ra tự tin một cách điềm tĩnh, thực tế bên trong công ty trong vài năm qua lại phức tạp hơn nhiều. Để hiểu câu chuyện bên trong đầy đủ hơn, tôi đã phỏng vấn hơn 30 người có thông tin, bao gồm các cán bộ cấp cao và nhân viên OpenAI hiện tại được phê duyệt phỏng vấn bởi công ty, cũng như một số cựu nhân viên giới thiệu về hoạt động bên trong công ty dưới điều kiện nặc danh. Kết hợp các câu chuyện này, có thể thấy một tình hình không phải lúc nào cũng thường thấy: OpenAI đang nỗ lực đuổi kịp.
Quay trở lại năm 2021. Lúc đó, Altman và các cán bộ cấp cao OpenAI khác mời phóng viên của WIRED Steven Levy đến văn phòng sớm của họ tại khu Mission của San Francisco để xem một bản trình diễn công nghệ mới. Đó là một dự án phát triển từ GPT-3, sử dụng một lượng lớn mã nguồn mở từ GitHub để huấn luyện.
Trong buổi trình diễn trực tiếp, các cán bộ cấp cao giới thiệu công cụ có tên OpenAI Codex này làm thế nào để nhận hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các đoạn mã đơn giản.
「Nó thực sự có thể thực hiện các hành động trong thế giới máy tính,」 lúc đó, Tổng giám đốc OpenAI và đồng sáng lập Greg Brockman giải thích như vậy, 「Bạn có một hệ thống có thể thực sự thực hiện các lệnh.」 Ngay cả vào thời điểm đó, các nhà nghiên cứu OpenAI đã nhất trí rằng Codex sẽ trở thành công nghệ chính để xây dựng 「trợ lý siêu cấp」.
Đoạn thời gian đó, lịch trình của Altman và Brockman suýt nữa bị lấp đầy bằng các cuộc họp với Microsoft—tập đoàn phần mềm này chính là nhà đầu tư lớn nhất của OpenAI. Microsoft kế hoạch sử dụng Codex để hỗ trợ công nghệ cho một trong những sản phẩm AI thương mại hóa đầu tiên của họ: một công cụ hoàn thiện mã nguồn mở có tên gọi là GitHub Copilot, có thể được nhúng trực tiếp vào môi trường phát triển hàng ngày của các lập trình viên.
Một cựu nhân viên OpenAI sớm nhớ lại, vào giai đoạn đó, Codex 「về cơ bản chỉ có thể thực hiện hoàn thiện tự động」. Nhưng các cán bộ cấp cao của Microsoft vẫn coi đó là một tín hiệu quan trọng của thời đại AI.
Vào tháng 6 năm 2022, khi GitHub Copilot chính thức ra mắt, chỉ trong vài tháng đã thu hút hàng trăm nghìn người dùng.
Greg Brockman, Tổng giám đốc OpenAI. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Ban đầu, nhóm OpenAI chịu trách nhiệm cho Codex sau đó đã được chuyển sang dự án khác. Một cựu nhân viên ghi nhớ rằng, vào thời điểm đó, quyết định của công ty là: trong tương lai, mô hình sẽ tự có khả năng lập trình, do đó không cần thiết bảo trì một nhóm dự án Codex độc lập lâu dài. Một phần kỹ sư đã được chuyển sang tham gia phát triển DALL-E 2, phần còn lại chuyển sang huấn luyện GPT-4. Vào thời điểm đó, đây được xem là con đường chính để OpenAI tiến gần hơn tới AGI.
Sau đó, vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT ra mắt và trong hai tháng đã đạt được hơn 1 tỷ người dùng. Gần như tất cả các dự án khác bên trong công ty đã bị tạm dừng. Trong vài năm tiếp theo, thực tế OpenAI không có một nhóm đặc biệt chịu trách nhiệm cho sản phẩm lập trình AI. Một cựu thành viên tham gia dự án Codex cho biết, sau sự thành công của ChatGPT, lập trình AI dường như không còn nằm trong chiến lược mới của công ty ưu tiên "sản phẩm tiêu dùng." Đồng thời, ngành công nghiệp đồng thuận rằng lĩnh vực này đã bị GitHub Copilot "giữ chân," mà bản chất là sân nhà của Microsoft. OpenAI chủ yếu chỉ cung cấp hỗ trợ mô hình cơ bản.
Do đó, vào năm 2023 và 2024, nguồn lực của OpenAI được đầu tư nhiều hơn vào mô hình AI đa phương tiện và các đại lý thông minh. Những hệ thống này được thiết kế để có khả năng hiểu đồng thời văn bản, hình ảnh, video và âm thanh và hoạt động như con người với chuột và bàn phím. Hướng này ban đầu có vẻ phù hợp với xu hướng ngành: mô hình tạo hình ảnh Midjourney tăng nhanh độ phổ biến trên mạng xã hội và ngành công nghiệp rộng rãi đồng tình rằng các mô hình ngôn ngữ lớn phải có khả năng "nhìn thấy" và "nghe thấy" thế giới để tiến gần hơn tới trí tuệ cao hơn.
Trái ngược với điều đó, Anthropic đã chọn một con đường khác. Mặc dù công ty cũng đang phát triển robot trò chuyện và mô hình đa phương tiện, nhưng dường như họ nhận ra sớm hơn tiềm năng lập trình. Trong một cuộc phỏng vấn podcast gần đây, Brockman cũng thừa nhận, Anthropic từ rất sớm đã "tập trung cao độ vào khả năng lập trình." Anh chỉ ra rằng Anthropic trong quá trình huấn luyện mô hình không chỉ sử dụng các bài toán lập trình phức tạp từ các cuộc thi học thuật, mà còn kết hợp với nhiều vấn đề mã "hỗn loạn" từ kho lưu trữ mã nguồn thực.
"Điều này là bài học chúng tôi sau này mới nhận ra," Brockman nói.
Vào đầu năm 2024, Anthropic bắt đầu sử dụng dữ liệu kho lưu trữ mã nguồn thực này để huấn luyện Claude 3.5 Sonnet. Khi mô hình này được phát hành vào tháng 6, nhiều người dùng ấn tượng với khả năng lập trình của nó.
Hiện tượng này được đặc biệt xác minh trong một công ty khởi nghiệp mang tên Cursor. Công ty do một nhóm thanh niên hơn 20 tuổi sáng lập, phát triển một công cụ lập trình AI cho phép các nhà phát triển mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và cho phép AI chỉnh sửa mã nguồn trực tiếp. Khi Cursor tích hợp mô hình mới từ Anthropic, quy mô người dùng của họ tăng nhanh chóng, một nguồn tin cận kề công ty cho biết.
Vài tháng sau đó, Anthropic bắt đầu thử nghiệm sản phẩm trợ lý lập trình riêng của họ, Claude Code, nội bộ.
Khi sự phổ biến của Cursor ngày càng tăng, OpenAI một lúc đã cố gắng mua lại công ty khởi nghiệp này. Tuy nhiên, theo nhiều nguồn tin tiếp cận công ty, đội ngũ sáng lập Cursor đã từ chối đề nghị trước khi cuộc đàm phán đi sâu hơn. Họ tin rằng ngành lập trình AI có tiềm năng lớn, vì vậy họ muốn tiếp tục phát triển độc lập.
Andrey Mishchenko, người phụ trách nghiên cứu OpenAI Codex. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Vào thời điểm đó, OpenAI đang huấn luyện mô hình "suy luận" đầu tiên của họ, OpenAI o1. Loại mô hình này có khả năng suy luận từng bước trước khi đưa ra câu trả lời. OpenAI tuyên bố khi phát hành rằng mô hình này表现 突出 trong "tạo ra mã phức tạp một cách chính xác và gỡ lỗi".
Mishchenko giải thích rằng một lý do quan trọng mà mô hình AI đã tiến bộ đáng kể trong khả năng lập trình là vì lập trình là một "nhiệm vụ có thể xác minh." Mã nguồn có thể hoặc không thể chạy, điều này cung cấp cho mô hình tín hiệu phản hồi rất rõ ràng. Ngay khi có lỗi, hệ thống có thể nhanh chóng biết lỗi ở đâu. OpenAI đang tận dụng vòng phản hồi này, liên tục huấn luyện o1 trên các vấn đề lập trình phức tạp hơn.
"Nếu không có khả năng tự do khám phá, thực thi các thay đổi và kiểm thử kết quả của chính mình trong thư viện mã nguồn - những điều này đều là một phần của "kỹ năng suy luận" - thì các trợ lý lập trình hiện nay không thể đạt được trình độ hiện nay," ông nói.
Đến tháng 12 năm 2024, bên trong OpenAI đã xuất hiện nhiều nhóm nhỏ bắt đầu tập trung vào trợ lý lập trình AI. Một trong những nhóm được dẫn dắt bởi Mishchenko và Thibault Sottiaux. Sottiaux trước đây làm việc tại Google DeepMind và hiện là người phụ trách Codex của OpenAI.
Ban đầu, sự quan tâm của họ đối với đại lý lập trình chủ yếu đến từ nhu cầu nội bộ nghiên cứu và phát triển, hy vọng tận dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa một lượng lớn công việc kỹ thuật lặp đi lặp lại, chẳng hạn như quản lý nhiệm vụ huấn luyện mô hình, theo dõi trạng thái hoạt động của cụm GPU, v.v.
Một nỗ lực song song khác được dẫn dắt bởi Alexander Embiricos. Anh từng là trưởng dự án đại lý đa cấp bằng OpenAI, hiện đang là người phụ trách sản phẩm của Codex. Embiricos trước đây đã phát triển một dự án thử nghiệm mang tên Jam và nhanh chóng lan truyền trong công ty.
Thibault Sottiaux, người phụ trách OpenAI Codex. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Khác với việc điều khiển máy tính qua chuột và bàn phím, Jam có thể truy cập trực tiếp vào dòng lệnh của máy tính. Trình diễn Codex năm 2021 chỉ đơn thuần là trình bày cho việc máy học tạo mã cho con người, được con người chạy thủ công; trong khi phiên bản của Embiricos có thể tự chạy mã này. Anh nhớ lại rằng, lúc đó nhìn thấy một trang web ghi lại liên tục hành vi thao tác của Jam trên máy tính xách tay của mình, Anh gần như bị sốc.
"Một thời gian, anh luôn nghĩ rằng giao tương đa cảm có thể là con đường để đạt được sứ mệnh của chúng tôi. Ví dụ, con người liên tục chia sẻ màn hình với AI, làm việc cùng nhau suốt ngày." Embiricos nói, "Sau này mọi thứ trở nên rất rõ ràng: có lẽ, cho phép mô hình trực tiếp truy cập vào máy tính để thực hiện chương trình, mới là cách thực sự đạt được mục tiêu này."
Các dự án phân tán này đã mất vài tháng để dần dần hợp nhất thành một hướng chung. Đến đầu năm 2025, khi OpenAI hoàn thành việc huấn luyện mô hình OpenAI o3, đó là một mô hình được tối ưu hóa hơn OpenAI o1 trong các nhiệm vụ lập trình, công ty cuối cùng đã có nền tảng công nghệ để xây dựng sản phẩm lập trình trí tuệ nhân tạo thực sự. Tuy nhiên, đồng thời, Codex của OpenAI đã sẵn sàng để công bố công khai.
Trước khi Claude Code được công bố (ra mắt dưới dạng "Xem trước Nghiên cứu Hạn chế" vào tháng 2 năm 2025, với việc ra mắt đầy đủ vào tháng 5), mô hình thông thường của lĩnh vực lập trình AI vẫn được gọi là "vibe coding". Các nhà phát triển thúc đẩy tiến trình dự án thông qua các công cụ hỗ trợ AI, với con người kiểm soát hướng đi và AI bổ sung về thực thi cụ thể trong quá trình. Loại công cụ này đã thu hút hàng tỷ đô la đầu tư.
Nhưng sản phẩm mới của Anthropic đã thay đổi mô hình này. Giống như trình diễn Jam, Claude Code có thể chạy trực tiếp thông qua dòng lệnh của máy tính, điều này có nghĩa là nó có thể truy cập vào tất cả các tập tin và ứng dụng của nhà phát triển. Lập trình không còn chỉ là "hỗ trợ AI", mà là nhà phát triển có thể giao toàn bộ công việc cho đại lý AI hoàn thiện.
Đối mặt với sự thay đổi này, OpenAI bắt đầu tăng tốc việc phát hành sản phẩm cạnh tranh. Sottiaux nhớ lại rằng vào tháng 3 năm 2025, anh đã tổ chức một "đội chạy nước rút" (sprint team), nhiệm vụ là kết hợp nhiều nhóm nội bộ của công ty trong vài tuần để nhanh chóng ra mắt sản phẩm lập trình AI.
Trong khi đó, Altman cũng thử nghiệm "vượt mặt vòng cua" thông qua việc mua lại, bằng cách mua Windsurf, một công ty khởi nghiệp lập trình AI, với giá 30 tỷ USD. Cấp cao của OpenAI tin rằng thỏa thuận này sẽ mang lại cho công ty một sản phẩm lập trình AI đã chín chắn, một nhóm có kinh nghiệm và cơ sở khách hàng doanh nghiệp sẵn có.
Nhưng sau đó, thỏa thuận mua lại này bị trì hoãn. Theo báo cáo của The Wall Street Journal, vấn đề nằm ở đối tác lớn nhất của OpenAI, Microsoft. Microsoft muốn có quyền truy cập vào trí tuệ của Windsurf. Từ năm 2021, Microsoft đã liên tục sử dụng mô hình của OpenAI để hỗ trợ kỹ thuật cho GitHub Copilot, một sản phẩm mà cũng đã trở thành một trong những điểm sáng trong cuộc họp báo cáo tài chính của Microsoft. Tuy nhiên, khi Cursor, Windsurf và Claude Code ra mắt trải nghiệm proxy lập trình AI mới, GitHub Copilot bắt đầu trở nên lạc hậu so với thế hệ trước của các công cụ AI. Nếu OpenAI tiếp tục tung ra một sản phẩm lập trình mới, điều này không chắc chắn là tin vui cho Microsoft.
Thỏa thuận mua lại này xảy ra ngay trong giai đoạn căng thẳng nhất trong mối quan hệ giữa OpenAI và Microsoft. Hai bên đang trong quá trình đàm phán lại hợp đồng hợp tác, trong khi OpenAI cố gắng giảm sức ảnh hưởng của Microsoft đối với sản phẩm AI và tài nguyên tính toán của mình. Cuối cùng, thỏa thuận mua lại Windsurf trở thành con cờ trong trò chơi này. Đến tháng 7, OpenAI đã từ bỏ thỏa thuận này. Sau đó, Google đã thuê đội ngũ sáng lập của Windsurf, trong khi các nhân viên còn lại đã được công ty lập trình AI khác là Cognition mua lại.
"Lúc đó tôi tất nhiên rất hy vọng thỏa thuận này có thể hoàn thành," Altman nói, "nhưng không phải mọi thỏa thuận đều có thể kiểm soát." Anh cho biết rằng mặc dù ban đầu hy vọng việc mua lại Windsurf "có thể tăng tốc tiến triển của chúng ta một cách đáng kể," nhưng anh đã rất ấn tượng với sự phát triển của nhóm Codex. Trong khi đàm phán diễn ra, Sottiaux và Embiricos vẫn đang tiếp tục phát triển sản phẩm và ra mắt các bản cập nhật.
Đến tháng 8, Altman quyết định tăng tốc độ toàn diện.
Alexander Embiricos, Trưởng nhóm Sản phẩm Codex của OpenAI. Ảnh chụp: Mark Jayson Quines.
Greg Brockman đo lường khả năng của trí tuệ nhân tạo một cách yêu thích nhất thông qua một trò chơi nhỏ mà chính anh thiết kế, gọi là "Kiểm tra đảo Turing" (Reverse Turing Test). Một vài năm trước, anh tự viết mã nguồn của trò chơi này và hiện nay anh giao nhiệm vụ này cho một đại lý trí tuệ nhân tạo, bắt đầu lại từ đầu.
Luật chơi rất đơn giản: Hai người chơi con người ngồi trước hai máy tính khác nhau, mỗi người sẽ thấy hai cửa sổ trò chuyện trên màn hình của mình. Một trong số đó kết nối với người chơi con người khác, còn cái kia kết nối với trí tuệ nhân tạo. Người chơi cần phải đoán xem cửa sổ nào là trí tuệ nhân tạo, đồng thời phải làm sao để đối thủ tin rằng mình mới là trí tuệ nhân tạo.
Brockman nói rằng suốt phần lớn thời gian trong năm ngoái, mô hình mạnh nhất của OpenAI mất vài giờ để xây dựng một trò chơi như vậy, và quá trình này còn cần rất nhiều hướng dẫn rõ ràng từ con người và sự hỗ trợ. Nhưng đến tháng 12 năm ngoái, Codex đã có thể thông qua một gợi ý (prompt) được thiết kế cẩn thận, tạo ra trực tiếp một phiên bản có thể chạy hoàn toàn, sử dụng mô hình GPT-5.2 mới.
Sự thay đổi này không chỉ được Brockman chú ý. Các nhà phát triển trên khắp thế giới cũng bắt đầu nhận ra rằng khả năng của đại lý trí tuệ nhân tạo trong lập trình đã một cách đột ngột sụt giảm. Cuộc trò chuyện xoay quanh lập trình trí tuệ nhân tạo ban đầu tập trung vào Claude Code, nhanh chóng vượt qua cộng đồng công nghệ Silicon Valley, trở thành chủ đề được truyền thông chính thống quan tâm.
Thậm chí một số người dùng thông thường không có kinh nghiệm lập trình cũng đã bắt đầu tạo dự án phần mềm của riêng họ trực tiếp thông qua trí tuệ nhân tạo.
Sự bùng nổ lượng sử dụng này không phải là ngẫu nhiên. Trong thời gian này, Anthropic và OpenAI đều đã đầu tư một lượng lớn tiền để thu hút thêm người dùng sử dụng đại lý lập trình trí tuệ nhân tạo. Nhiều nhà phát triển cho biết với WIRED, mỗi tháng với khoản phí 200 USD cho gói đăng ký của Codex hoặc Claude Code, thực tế họ có thể nhận được giá trị sử dụng lên đến 1000 USD. Giới hạn sử dụng khá "hào phóng" này, về bản chất là một chiến lược thương mại: trước hết là để làm cho nhà phát triển quen thuộc với việc sử dụng công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo trong công việc hằng ngày, sau đó tính phí dựa trên lượng sử dụng trong môi trường doanh nghiệp.
Theo các nguồn tin cung cấp thông tin, vào tháng 9 năm 2025, lượng sử dụng của Codex chỉ tương đương khoảng 5% so với Claude Code. Tuy nhiên, đến tháng 1 năm 2026, quy mô người dùng của Codex đã tăng lên khoảng 40% so với Claude Code.
Sau 10 năm làm việc tại một công ty khởi nghiệp công nghệ, nhà phát triển George Pickett thậm chí đã bắt đầu tổ chức các buổi offline meetup với chủ đề Codex.
「Tôi cảm thấy rõ ràng rằng chúng ta đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để thay thế công việc áo trắng,」 Pickett nói, 「Đối với xã hội điều này ý nghĩa gì, thực sự không ai biết chắc chắn. Nó chắc chắn sẽ mang lại sự tác động lớn, nhưng tôi vẫn lạc quan về tương lai nói chung.」
Vào lúc đó, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty phần mềm hiệu quả Notion, Simon Last, với giá trị vốn hóa khoảng 110 tỷ USD, cho biết sau khi GPT-5.2 được phát hành, anh và nhóm kỹ sư chính của công ty đã chuyển sang sử dụng Codex, lý do chính là độ ổn định cao hơn.
「Tôi phát hiện ra rằng Claude Code thường xuyên 'lừa dối tôi'，」 Last nói, 「Nó sẽ nói rằng nhiệm vụ đang chạy，nhưng thực tế không phải thế.」
Katy Shi, nhà nghiên cứu của OpenAI. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Katy Shi, người điều hành nghiên cứu về hành vi của mô hình Codex tại OpenAI, cho biết mặc dù một số người mô tả phong cách mặc định của Codex như là 「bánh mì khô」，nhưng ngày càng có nhiều người dùng thực sự đánh giá cao cách giao tiếp không cố ý chiều lòng này. 「Rất nhiều công việc kỹ sư, về bản chất là có thể chấp nhận được phản hồi mang tính phê phán mà không coi đó là xúc phạm.」 cô ấy nói.
Trong khi đó, một số doanh nghiệp lớn cũng đã bắt đầu áp dụng Codex. Giám đốc điều hành ứng dụng kinh doanh của OpenAI, Fidji Simo, cho biết: 「ChatGPT đã trở thành biểu tượng của trí tuệ nhân tạo, điều này giúp chúng tôi có lợi thế lớn trên thị trường B2B. Doanh nghiệp sẵn lòng triển khai công nghệ mà nhân viên đã quen thuộc.」 Bà bổ sung rằng, chiến lược cốt lõi của OpenAI trong việc bán Codex là đóng gói nó cùng với ChatGPT và các sản phẩm OpenAI khác.
Tổng giám đốc và giám đốc sản phẩm của Cisco, Jeetu Patel, thẳng thắn bày tỏ với nhân viên rằng không cần phải lo lắng về chi phí sử dụng Codex, bởi chìa khóa là cần phải nhanh chóng làm quen với công cụ này. Khi nhân viên lo lắng về việc 「sử dụng các công cụ này có dẫn đến mất việc làm không」, câu trả lời của Patel là: 「Không. Nhưng tôi có thể đảm bảo, nếu bạn không sử dụng chúng, bạn sẽ mất việc, bởi vì bạn sẽ trở nên không cạnh tranh được nữa.」
Ngày nay, lo lắng về công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo đã vượt xa vòng cung công nghệ Silicon Valley. The Wall Street Journal trong tháng trước đã ghi nhận một phần cuộc bán mạnh giúp gỡ bỏ khoảng 1 nghìn tỷ USD từ thị trường công nghệ cho Claude Code, các nhà đầu tư lo lắng rằng lập trình phần mềm có thể sớm bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo. Vài tuần sau đó, khi Anthropic công bố rằng Claude Code có thể được sử dụng để hiện đại hóa các hệ thống cũ sử dụng COBOL (loại hệ thống phổ biến trên máy IBM) thì giá cổ phiếu IBM đã trải qua một ngày tồi tệ nhất trong 25 năm qua.
Trong khi đó, OpenAI cũng đang cố gắng đưa AI Programming Agent vào trung tâm thảo luận công chúng. Công ty đã chi hàng triệu đô la để đưa quảng cáo về OpenAI Codex vào sóng truyền hình trong dịp Siêu Bowl, thay vì quảng cáo về ChatGPT.
Tại trụ sở của OpenAI ở Mission Bay, hầu hết mọi người không cần bị thuyết phục để sử dụng Codex. Nhiều kỹ sư mà tôi phỏng vấn cho biết, họ hiện đã hiếm khi tự viết mã, mà chủ yếu chỉ trò chuyện với Codex. Đôi khi, họ thậm chí có thể "trò chuyện nhóm".
Tại trụ sở, tôi đã nghe một buổi hackathon của Codex. Khoảng 100 kỹ sư chen chúc trong một phòng lớn, mỗi người có bốn giờ, để thực hiện dự án trình diễn tốt nhất bằng Codex. Một giám đốc cấp cao của OpenAI đứng ở phía trước, cầm laptop trong tay, thông báo tên đội qua micro. Đại diện của mỗi đội đi lên sân khấu, giới thiệu dự án AI của mình bằng giọng nói hơi run rẩy. Người chiến thắng cuối cùng được nhận một chiếc ba lô Patagonia làm phần thưởng.
Nhiều dự án không chỉ được phát triển bằng Codex, mà còn nhằm mục đích giúp kỹ sư sử dụng Codex tốt hơn. Ví dụ, có đội phát triển một công cụ có thể tự động sắp xếp tin nhắn Slack thành báo cáo hàng tuần; một nhóm khác đã tạo ra một hướng dẫn AI nội bộ giống Wikipedia, để giải thích các dịch vụ nội bộ của OpenAI. Trước đây, những nguyên mẫu như vậy thường mất vài ngày hoặc thậm chí một vài tuần để hoàn thành, trong khi bây giờ, chỉ cần một buổi chiều là đủ.
Khi tôi rời đi, tôi đã gặp Kevin Weil, cựu giám đốc Instagram, hiện đang là người điều hành bộ phận "OpenAI for Science" của OpenAI. Anh ấy cho biết, Codex đang làm việc cả đêm để hoàn thành một số nhiệm vụ dự án của anh, và anh sẽ kiểm tra kết quả vào sáng hôm sau. Cách làm việc như vậy đã trở thành hằng ngày của anh và hàng trăm nhân viên OpenAI. Một trong những mục tiêu của OpenAI vào năm 2026 là phát triển một "thực tập sinh tự động" để nghiên cứu về chính các ứng dụng AI.
Simo cho biết, trong tương lai, Codex không chỉ được sử dụng cho việc lập trình mà còn hy vọng trở thành bộ máy thực hiện nhiệm vụ trong ChatGPT và tất cả các sản phẩm của OpenAI, để thực hiện các công việc thực tế cho người dùng. Altman cũng cho biết, anh rất muốn ra mắt một phiên bản tổng quát của Codex, nhưng vẫn lo lắng về rủi ro an ninh.
Anh nói rằng vào cuối tháng 1 năm 2026, một người bạn không có kỹ thuật đã yêu cầu anh giúp cài đặt một AI Programming Agent nổi tiếng là OpenClaw. Altman đã từ chối yêu cầu này, vì theo anh, "Hiện tại rõ ràng không phải là một ý tưởng tốt", ví dụ như OpenClaw có thể vô tình xóa các tệp quan trọng.
Một điều mỉa mai là chỉ vài tuần sau đó, OpenAI đã thông báo họ đã thuê một trong những nhà phát triển của OpenClaw.
Nhiều nhà phát triển cho biết, hiện nay cuộc cạnh tranh giữa Codex và Claude Code chưa bao giờ gay gắt như vậy. Nhưng với việc khả năng của những công cụ này ngày càng tăng cao và được người quản lý doanh nghiệp tích hợp nhiều hơn vào quy trình làm việc, vấn đề xã hội phải đối mặt không chỉ là việc "sử dụng công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo nào" đơn giản như vậy.
Amelia Glaese, Phó Tổng Giám Đốc Nghiên Cứu của OpenAI và Trưởng Nhóm Đối Chất. Ảnh: Mark Jayson Quines.
Một số tổ chức giám sát lo lắng rằng trong cuộc đua với Claude Code, OpenAI có thể đặt vấn đề an ninh vào vị trí yếu thế. Một tổ chức phi lợi nhuận mang tên Midas Project đã chỉ trích OpenAI vì đã làm giảm cam kết về an ninh khi phát hành GPT-5.3-Codex, và chưa tiết lộ đầy đủ về rủi ro tiềm ẩn của mô hình này trong lĩnh vực an ninh mạng.
Trong khi đó, Glaese phản bác rằng OpenAI không hy sinh tính an toàn để đẩy mạnh Codex, và phía công ty cũng cho biết Midas Project đã hiểu lầm về cam kết an ninh của họ.
Ngay cả Greg Brockman, người sáng lập một trong hai tổ chức sau khi năm ngoái quyên góp 25 triệu USD mỗi tổ chức để hỗ trợ sự phát triển trí tuệ nhân tạo và ủng hộ Donald Trump, và vẫn lạc quan cho biết "Chúng tôi đang tiến đến AGI theo đúng kế hoạch" của OpenAI, cũng cảm thấy phức tạp trước hiện thực mới này.
Trong cộng đồng kỹ sư Silicon Valley, Brockman luôn nổi tiếng với phong cách quản lý "rất cống hiến": loại sếp sẽ kiểm tra mã nguồn sâu vào đêm trước khi sản phẩm ra mắt. Một mức độ nào đó, việc làm việc hiện nay tự do hơn đã khiến anh cảm thấy thoải mái hơn. "Bạn sẽ nhận ra rằng, trước đây, não bộ đang bị nhiều chi tiết thực tế mà không cần thiết chiếm dụng," anh nói.
Nhưng đồng thời, khi bạn trở thành "CEO của hàng trăm nghìn hạm đội đại lý trí tuệ nhân tạo" và để những hệ thống này thực thi mục tiêu và tầm nhìn của bạn, bạn cũng khó lòng đi sâu vào từng chi tiết giải quyết vấn đề. "Ở một khía cạnh, điều đó khiến bạn cảm thấy mình đang đánh mất 'nhịp điệu' của vấn đề chính," Brockman nói.
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
