OpenA 推出"最卷" 编码智能体 GPT-5-Codex GPT-5-Codex 的一大亮点是其增强的 代码审查功能 ，能够在产品发布前发现潜在的关键错误，帮助开发者提前规避风险。 具体是怎么做到的？ 整理｜冬梅 9 月 15 日，OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ，这是一个经过微调的 GPT-5 变体，专门为其各种 AI 辅助编程工具 而设计。该公司表示，新模型 GPT-5-Codex 的"思考"时间比之前的模型更加动态，完成一项编码任务所需的时间从几秒到七 个小时不等。因此，它在代理编码基准测试中表现更佳。 与静态分析工具不同，Codex 将 PR 的声明意图与实际差异进行匹配，对整个代码库及其依赖项进行推理，并执行代码和测试 以验证行为。只有最细致的人工审查人员才能在审查的每个 PR 中投入如此多的努力，因此 Codex 填补了这一空白——帮助 团队更早地发现问题，减轻审查人员的负担，并更自信地交付。 一旦在 GitHub 代码库中启用 Codex，它就会自动审核 PR，直到 PR 从草稿状态变为就绪状态，并在 PR 上发布其分析。如 果它建议修改，用户可以留在同一个线程中， ...

文章转载自「新智元」，内容有调整。 今天，OpenAI 发布了专用于编程任务的新模型 GPT-5-Codex。 此次发布的 GPT-5-Codex 属于 GPT-5 的一个特殊版本，专为智能体编程（ agentic coding） 重新设计。 GPT-5-Codex 将具备全面的「 双模」特长 ： 简单说就是，GPT-5-Codex不仅快&而且更加可靠。 GPT-5-Codex的交互响应更灵敏，小任务几乎即时，大任务可持续执行数小时。 OpenAI内部测试可连续7小时完成大规模重构。 博客链接： https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex/ 超 13000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 即时协作 ： 与开发者实时配合，快速回答问题、修复小bug。 独立执行 ： 能长时间自主推进复杂任务（如大规模重构、跨文件调试）。 进群后，你有机会得到： 01 根据不同任务动态调整资源， 能独立完成冗长复杂任务 首先，在SWE-bench验证和代码重构任务上，GPT-5-Codex ...

OpenAI重磅推出GPT-5-Codex，专为智能体编程设计，显著提升代码重构、审查和缺陷发现的表现。其动态资源分配机制让模型在低负载请求中更高 效，在复杂任务中更深入。2025编程智能体大战全面升温，GPT-5-Codex能否突围？ 一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发 刚刚，GPT-5「船新」版本上线！ 这次OpenAI直接使用Codex品牌名称来作为新模型后缀，GPT-5-Codex！ 新模型能力将更加擅长智能编码！ 即使2025年只剩下三分之一，各家巨头在「编程智能体」的争夺依然是白热化啊！ OpenAI官博更是重新定义了「自动补全」，升级为「agent-complete」。 在OpenAI播客第六集中，总裁Greg与Codex负责人Thibault Sottiaux聊了很多关于GPT-5-Codex，以及到2030年软件开发可能会是「什么样子」。 首先来速通一下此次重大更新。 此次发布的GPT-5-Codex属于GPT-5的一个特殊版本，它专为智能体编程（agentic coding）重新设计。 GPT-5-Codex将具备全面的「双模」特长： 即时协作：与 ...

计算机科学就业市场剧变 - 计算机科学毕业生失业率飙升至6.1%，显著高于哲学（3.2%）和新闻学（4.4%）等传统弱势学科 [4][5][13] - 计算机工程失业率达7.5%，在所有专业中位列前茅 [8][9] - 顶尖院校（MIT/斯坦福/卡内基梅隆/伯克利）毕业生进入科技大厂比例从25%骤降至11%-12% [11][12] 行业薪资与就业结构变化 - CS毕业生起薪保持8万美元高位，职业生涯中期薪资中位数达11.5万美元 [8][9] - 科技行业2024年全球裁员15.1万人，2025年初再裁2.2万人，其中2月单月裁员超1.6万人 [27] - 微软2025年两轮裁员达1.6万人（首轮7000人，次轮9000人），英特尔计划裁员2.4万人 [28][29] 人才供需严重错配 - 美国CS学士学位授予量十年间从5.1万人翻倍至11.2万人 [33] - 52%的职位不再要求正式学历，要求本科学历的职位比例从20.4%降至17.8% [47][50] - IBM超半数岗位取消学位要求，北美近半数岗位无需四年制学位 [51][52] 新兴技术岗位崛起 - AI/机器学习工程师、数据工程师、云架构师及网络安全分析师成为招聘市场新宠 [56] - 云计算领域岗位预计增长15%，网络安全专业岗位需求增长率达10%-12% [57][58] - 企业技术投入从本地硬件转向云基础设施，基础编程岗位被边缘化 [57][60] 就业策略根本性转变 - GitHub作品集和实战项目取代成绩单成为核心评估标准 [62][63][64] - 通过Hackathon等实践平台获得大厂实习机会的成功案例涌现 [66][68][69] - 部分从业者采用降薪40%策略先进入行业积累经验（如从美银转亚马逊最终进入Meta） [70][71]

计算机科学专业就业市场变化 - 计算机科学毕业生失业率飙升至6.1% 是哲学专业失业率3.2%的近两倍 [2][6] - 计算机工程失业率高达7.5% 在所有专业中位列前茅 [5][6] - 顶尖院校如MIT、斯坦福、卡内基梅隆、伯克利的大厂就业率从25%骤降至11%-12% [7] 薪资与就业质量对比 - CS专业起薪保持8万美元高位 但就业不足率达16.5% [5][6] - 职业生涯中期薪资中位数达11.5万美元 仍高于多数专业 [6] - 哲学、艺术史、新闻学等专业虽起薪较低但失业率仅3%-4.4% [6] 科技行业裁员潮影响 - 2024年全球科技行业裁员15.1万人 2025年初再裁2.2万人 [14] - 微软2025年累计裁员1.5万人 英特尔计划裁员2.4万人 [14] - 应届生需与经验丰富被裁人员竞争 导致岗位骤减 [15] 教育供给与市场需求错配 - 美国CS学士学位授予量十年间从5.1万人增至11.2万人 翻倍有余 [16] - 大学课程更新速度滞后 仍偏重理论教学而非市场所需新技能 [16] - 企业申请H-1B签证数量增加 微软2025年申请4712个名额 同时本土裁员 [16] 人工智能对就业市场冲击 - 实验显示AI使资深开发者完成任务速度降低19% [13] - GitHub Copilot提升任务完成量26% 企业将AI作为裁员理由 [13] - OpenAI未明确承诺CS领域职业前景稳定 [10] 就业市场新趋势 - 52%职位不再要求正式学历 本科学历要求从20.4%降至17.8% [20] - IBM超半数岗位取消学位要求 谷歌苹果逐步跟进 [23] - AI/机器学习工程师、数据工程师、云架构师岗位需求快速增长 [24] 技能要求转型 - 云计算岗位预计十年增长15% 企业技术投入转向云端 [24] - 网络安全专业岗位需求增长率达10-12% 与AI结合趋势明显 [24] - 基础编程岗位边缘化 复杂系统问题解决能力成为核心需求 [24] 新兴就业路径 - 雇主更关注实际项目经验与作品集而非GPA [27] - 通过黑客马拉松等实践渠道获得大厂录用机会 [27] - 部分从业者通过降薪积累经验实现职业跃迁 [27]

甲骨文公司长期增长挑战 - 甲骨文2030财年云基础设施业务收入目标为1450亿美元但面临电力供应短缺风险可能成为增长瓶颈[2] - 公司需解决GPU资源分配问题并应对未来可能出现的行业产能平衡化趋势当前其超额GPU容量是竞争优势[7][8] - 电力短缺已成为行业共性问题微软已投资核能其他竞争对手也在电力领域进行类似投资[3] 云业务盈利能力质疑 - 甲骨文云基础设施业务部分训练用例利润率可能为负值需通过向推理和微调业务转移来提升边际收益[8] - 该业务可能成为低个位数利润率业务需关注收入增长质量及伴随的基础设施与能源相关资本支出[5][8] - 公司缺乏清晰的长期电力供应战略尽管表示近期不会受电力问题影响但五年规划需更明确的能源保障方案[4] 行业竞争与投资替代方案 - 微软被分析师视为更高质量的AI投资标的因其在全技术栈（Azure层/数据层/GitHub Copilot/M365 Copilot）实现AI货币化而不仅提供底层硬件[9][10] - MongoDB被推荐为利用非结构化数据开发生成式AI应用的替代投资标的[11] - HubSpot因AI创新路线图及在销售营销领域应用潜力被看好Intuit则有机会通过生成式AI改造税务和记账服务[11][12] 分析师观点与目标调整 - RBC Capital分析师维持甲骨文中性评级但将目标价从195美元上调至310美元认可短期增长但质疑长期执行能力[1][6] - 分析师认为需更多证据证明甲骨文云业务能成为高利润率业务目前仍保持谨慎态度[8]

投资评级 - 行业投资评级为优于大市（维持）[1] 核心观点 - AI Agent是突破指令执行的智能实体 具备代理权 可主动感知 自主决策并执行复杂任务 在AGI分级中处于L3智能体阶段 性能等效90%熟练成年人[3] - AI背景下AI基础设施层面临重构 客户将重新选择云/AI平台 云厂商加大布局AI/Agent平台瓜分新市场[3] - 海外模型呈现差异化发展 国内模型层并未拉开显著差异 2025年初深度推理与长上下文模型发布推动Tokens调用量快速提升[3] - 应用C端重磅搜索产品依赖模型能力与生态导流 图像与编程类产品发展迅猛 应用越偏向垂类则技术门槛越低 产品理解要求越高 竞争越激烈 商业化闭环越容易[3] - 应用B端Copilot/Agent产品形态丰富 持续渗透 机遇与挑战并存 企业落地仍面临幻觉 数据安全 成本高等问题[3] - 全球AI IT支出2023-2028年CAGR 22.3% 其中GenAI达73.5% CBINSIGHTS预计2032年AI Agent营收有望达1036亿美元（CAGR 44.9%）[3] Agent定义、技术与发展 - AI Agent具备自主性 规划力与执行力 核心突破在于赋予代理权 可主动感知环境 自主规划决策 执行复杂任务[10] - 关键特性包括自主决策 动态学习 跨系统协作 核心模块包括感知层 记忆层 决策层 执行层[10] - 与LLM和传统自动化的关键区别在于LLM是知识顾问 Agent是战略指挥官 传统自动化仅规则执行 Agent实现端到端任务闭环[10] - 在AGI分级中 Agent处于L3智能体阶段 性能等效90%熟练成年人[11] - 代理核心构成包括记忆 感知 规划 工具使用[12][15] - 相关技术创新包括MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent-to-Agent通信协议）[16][19] - Agent市场图谱分为基础设施类 横向职能类 垂直应用类三大类别[20][22] Agent开发平台的布局 - 海外云厂商平台布局对比：微软聚焦B端基础设施 模型支持最全面 工具链和生态整合全面 安全与稳定性强 谷歌兼顾B/C端多场景 多模态强但生态不成熟 市占率较低 亚马逊依托AWS服务中小企业 侧重算力销售与便捷部署但工具链分散[51] - 国内平台布局对比：字节扣子覆盖全场景 开发者与智能体数量领先 阿里百炼主攻B端全行业 服务30余万企业客户 MCP工具链和开源生态丰富 腾讯元器基于混元大模型 主打轻量化低代码开发 聚焦社交与游戏垂类[55] - 微软Azure AI Foundry已被80%财富500强企业使用 25Q2处理tokens超500万亿 同比增长超7倍 agent service客户数达1.4万[42] - 谷歌AI平台架构涵盖数据综合层 控制层 数据层 业务活动层 赋能基础设施包括TPU v7 Ironwood和英伟达支持[48][49] - PaaS/Agent平台面临市场份额重构机会 IDC调查显示70%受访企业将更换或新增云/AI平台供应商[56] - 平台关键需求包括提高开发交付效率 AI驱动的工作流自动化是首要需求 安全与隐私是最大落地障碍[62][63] - 企业AI战略重心分层 核心模型能力是第一抓手 云服务商在助力实现AI目标的供应商中占比49%[68][70] 模型层与Tokens调用量分析 - 根据Openrouter数据 谷歌Gemini与Anthropic Claude占API市场半壁江山 国内DeepSeek 阿里Qwen系列份额稳步提升[3][95] - 谷歌2025年7月调用量980万亿tokens 较去年增长100倍 其中内部需求占比高达97%[3] - 国内字节豆包2025年5月日均tokens 16.4万亿 增长137倍 内部占比超80%[3] - 海外模型差异化发展：OpenAI技术路径领先 聚焦推理与专业能力 谷歌端到端原生多模态领先 Anthropic编程场景领先 实用性突出[102][103] - 国内模型未拉开显著差距：DeepSeek技术研究领先 阿里自研能力与综合能力强 字节各模态均衡 百度中文场景优化 腾讯基于DeepSeek改造[105][106] - 分场景份额：编程场景Claude Sonnet4占近半调用量 角色扮演场景DeepSeekV3领先 科技金融场景Claude Sonnet4与Gemini Flash占优 营销搜索翻译场景Gemini Flash优势明显[108][111][113] - 过去半年模型周tokens消耗量增长4.7倍 深度推理与长上下文模型发布推动调用量快速提升[122][123] C端与B端Agent进展 - 应用C端重磅搜索产品依赖模型能力与生态导流 ChatGPT MAU预计年底超10亿 Gemini MAU 4.5亿 国内夸克 元宝依托生态导流[3] - 图像类Midjourney ARR 5亿美元 可灵月收入1.5亿元 编程类Cursor ARR 5亿美元 GitHub Copilot Web MAU 1.2亿[3] - 应用B端Copilot/Agent产品形态丰富 持续渗透 微软Copilot家族月活用户已超1亿 但企业落地面临幻觉 数据安全 成本高（Agent调用成本为LLM 15倍）等问题[3] - 根据CBINSIGHTS 企业工作流 编码两大领域2024年营收均超10亿美元 微软Microsoft Copilot 2024年收入约8亿美元 GitHub Copilot收入约6亿美元 总占整体市场超25%份额[25] - 垂类市场中客户服务 软件开发为高潜力赛道 64家组织中2/3计划12个月内用AI代理支持客服[25] Agent的市场空间与发展预期 - 根据IDC数据 全球AI IT支出2023-2028年CAGR 22.3% 其中GenAI达73.5%[3] - CBINSIGHTS预计2032年AI Agent营收有望达1036亿美元 CAGR 44.9%[3] - 根据Garnter与IDC 短期（2023-2025）GenAI嵌入现有应用 中期（2025-2027）Agent成核心组件 长期（2027+）自主代理网络主导业务 2035年后Agent将成为认知共生的人类助手 智能体即应用将成主流[3]

行业趋势与市场格局 - AI编程领域正从分散创业公司向巨头整合转变 强者恒强格局显现[3][4] - 2023年全球编程市场规模达100亿美元 2024年增长至150亿美元 中国市场2022年达20亿元同比增长35%[7] - 预计到2030年AI编程工具市场将增长至260亿美元 年平均增长率接近30%[7] 头部企业动态与融资 - Anthropic完成130亿美元F轮融资 估值达1830亿美元成为全球第四大独角兽[3] - Claude大模型年度经常性收入将从2025年的10亿美元跃升至50亿美元 其编码产品创造超5亿美元运营收入[3] - Cursor完成9亿美元C轮融资估值达99亿美元 ARR超5亿美元 被超半数财富500强企业使用[7] - 仅60人团队的Cursor在两年内实现从零到10亿美元年收入 收购Koala工程师团队挑战微软GitHub Copilot[7] 技术演进与产品突破 - AI编程经历两次关键产品市场匹配：2023年GitHub Copilot实现代码补全PMF 2024年Claude 3.5 Sonnet实现端到端应用生成[6] - Windsurf采用"代理式编程"理念 实现多文件编辑和复杂任务自动化处理 被收购前拥有超80万开发者用户和1000家企业客户[9] - Lovable的Agent技术将错误率降低91% Bolt.new实现浏览器标签页运行完整开发环境[14] 商业模式与成本挑战 - AI编程产品严重依赖基础模型 需支付巨额API费用（如Perplexity 2024年向Anthropic和OpenAI支付800万美元占收入近25%）[10] - 行业可变成本率普遍在10%-15%之间 所有代码生成产品利润率均为零或负数[10] - Cursor通过向用户收取额外费用转嫁成本 Windsurf选择卖身及时止损[11] 新兴企业突围策略 - Lovable面向非技术用户实现"平权化编程" 通过语言描述直接生成全栈应用[13][14] - Bolt.new专注C端零基础用户 4周ARR达400万美元 8周突破2000万美元 5个月收入4000万美元注册用户超300万[14] - 在垂直细分场景打磨深度 从大厂未覆盖的缝隙市场切入成为可行策略[4]

行业格局变化 - AI编程领域正从分散创业公司向巨头整合转变 强者恒强趋势明显[2] - Anthropic完成130亿美元F轮融资 估值达1830亿美元 成为全球第四大独角兽[2] - 2024年AI编程工具市场规模达150亿美元 预计2030年将增长至260亿美元 年增长率近30%[5] 头部企业表现 - Claude Code产品创造超5亿美元运营收入 过去三个月使用量增长10倍以上[2] - Cursor完成9亿美元C轮融资 估值达99亿美元 ARR超5亿美元 被超半数财富500强企业使用[5] - Lovable以35人团队在8个月内创造1亿美元年收入 成为史上增长最快软件公司[6] 技术演进路径 - 行业经历两次PMF：2023年代码补全工具验证价值 2024年Claude 3.5实现完整功能模块生成[4] - Windsurf采用"代理式编程"理念 拥有80万开发者用户和1000家企业客户 年收入超1亿美元[7][8] - Lovable Agent将错误率降低91% Bolt.new实现浏览器标签页运行完整开发环境[11] 商业模式挑战 - AI编程产品严重依赖基础模型 API成本占收入比重高达25%[9] - 行业普遍面临利润率困境 可变成本占比在10%-15%之间[9] - 部分企业通过转嫁成本或收购退出应对挑战 Windsurf以24亿美元被Google收购核心团队[7][9] 细分机会领域 - 面向非技术用户的"平权化编程"市场存在机会 Lovable通过语言描述生成全栈应用[11] - Bolt.new专注C端市场 4周ARR达400万美元 5个月收入4000万美元 注册用户超300万[11] - 在垂直细分场景深度打磨仍存在突围机会 但新创业窗口已基本关闭[3]

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技 术、新观点、新风向。 编者按：媒体在渲染AI会造成失业恐慌，但真相是：顶尖公司正掀起一场高薪抢人大战。文章来自编 译。 如果我告诉你，在明年的这个时候，你可以找到一份年薪超过10万美元，并且不会受到AI威胁的工 作，你会怎么想？当媒体大肆渲染机器取代人类的恐慌时，最聪明的科技领袖们却在悄悄地反其道而 行：招聘更多的人。没错，这是真的。 让我们来深入分析这背后的原因，它对你的未来意味着什么，以及你今天究竟应该重点掌握哪些技能， 好让你的职业生涯在2026年及以后都永不过时。 真相：不是人机对抗，而是人机协作 你可能已经目睹了这场"乱象"——顶尖工程师离开谷歌跳槽到Meta，其他人则纷纷加入OpenAI或 Anthropic。这是一场激烈的人才争夺战。为什么？因为聪明的人才依然炙手可热。 生而为人，就是最大的竞争优势。 正是这一洞见，推动了OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic等全球顶级AI实验室的招聘热潮。他们不是 把人换掉，而是在招聘成千上万的开发者、律师和专家来训练AI，而不是与AI竞争。 数据真相：研究到底说 ...