OpenAI Codex 負責人 Tibo 訪談解析：Codex 與 ChatGPT 徹底合併，目標是「個人 AGI」
2026 年 8 月，知名 AI 頻道主 Matthew Berman（63 萬訂閱）專訪了 OpenAI Codex 專案負責人 Thibault Sottiaux（Tibo）——開發者社群口中的「Cyber Godfather（網路教父）」。
這場 44 分鐘的訪談，揭露了 OpenAI 最核心的產品戰略：Codex 與 ChatGPT 的合併不是未來展望，而是已經完成的現實，最終目標只有一個——Personal AGI（個人通用智能）。
🧑💻 Tibo 是誰？
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 全名 | Thibault Sottiaux（比利時人，新魯汶大學應用數學） |
| 現職 | OpenAI Codex 工程與產品負責人（2024 加入） |
| 經歷 | Google Maps（2015）→ Google DeepMind（參與 AlphaGo 基礎設施、內部「LM Chat」專案） |
| 代表作 | 主導 Codex 新功能 Chronicle（背景自動記錄工作流的「記憶系統」，代號 Telepathy） |
| 社群外號 | Cyber Godfather / Reset Lord（因常幫開發者刷新額度） |
① Codex 與 ChatGPT 合併 → Personal AGI
Tibo 直言：未來不會有「工程師用的 Codex」和「普通人用的 ChatGPT」之分。
- 底層架構已統一：未來的模型原生具備程式設計、搜尋、工具調用、語音、影像理解，全部跑在同一套 Agent Harness（智能體框架） 上
- OpenAI 的終局是 Personal AGI：一個長期深度理解你的 AI，根據你的身分自動切換介面——工程師看到編譯環境、銷售看到客戶面板、普通用戶看到簡潔對話框
「不是我去適應工具，而是工具知道我是誰、需要什麼。」
② Ultra Fast 超快 AI：10-14 倍速度，解鎖「心流」
Ultra Fast 模式是訪談的重頭戲：
- 10-14 倍生成速度（大量程式碼場景）；含外部工具調用時約 3-4 倍（網路延遲瓶頸）
- 速度夠快後，你不需要再同時開 10-15 個平行 Agent 來彌補等待時間——可以一對一用語音即時溝通、即時改原型，進入真正的心流協作
- Tibo 預測：1-2 年內 Ultra Fast 速度會成為行業預設，但更高付費層級仍會存在
③ 遞迴自我改進（RSI）：不是科幻，是成本飛輪
Tibo 揭露 OpenAI 的 RSI 實務：
- 用最強模型優化次強模型：用 Sol 重構 Luna 的服務架構 → Luna 營運成本降 80%
- 模型參與重寫 CUDA 核心、推理堆疊 → 形成「模型變強 → 優化基礎設施 → 成本降/算力升 → 模型更強」的巨型閉環
- 安全面：OpenAI 曾暫停最前沿的 RL 訓練，讓安全團隊先硬化系統
④ 為什麼一直重設限制？因為「真的有一顆按鈕」
- 早期 Codex 配置錯誤/故障頻繁 → Tibo 的補償哲學：幫付費用戶重設額度
- 他證實桌上真的有一顆實體 Reset Button——不需市場/財務部門審批，他覺得時機對了就按
- 這招建立了極強的社群好感度（也成為開發者圈的 meme）
⑤ OpenAI vs Anthropic：兩種路線
| 面向 | OpenAI | Anthropic |
|---|---|---|
| 品牌核心 | 最強能力交到最多人手中（ChatGPT 分銷） | 精細企業治理控制（RBAC、審計） |
| 程式碼基準 | Sol 64.6%（SWE-Bench Pro） | Fable 5 80.0% 領先 |
| 價格戰 | Luna 輸入 $0.20/1M（降 80%） | 貴約 50 倍 |
| 戰略 | 價格戰 + 算力碾壓 | 企業深水區 |
⑥ AI 效率與算力
- OpenAI 已鎖定 10GW+ 基礎設施產能（NVIDIA Ohio 8GW、Oracle $300B 合作），2030 目標 30GW
- 不含 Ultra Fast，標準推理速度三個月內提升約 60%
📊 關鍵數據總表（訪談 + 相關報導）
| 指標 | 數據 |
|---|---|
| Codex 週活躍用戶 | 2,000 萬（年初 60 萬 → 6 月 500 萬 → 訪談當週破 2,000 萬） |
| 使用者成長 | 5 個月暴增 730% |
| OpenAI 內部 Codex 普及率 | 97.9% |
| 內部 token 由 Codex 產生 | 99.8%（2025/08 時 <10%） |
| 非技術用戶成長（企業） | 189 倍（2025.08-2026.06） |
| 非技術用戶成長（個人） | 137 倍 |
| 各部門 token 依賴度 | 工程 99% / 財務 91% / 招募 89% / 法務 88% |
| 委託任務 ≥30 分鐘 | 80.6%（25% 超過 1 小時） |
| 前 1% 重度用戶 | 每天讓 Codex 代勞 >60 小時工作量 |
| Agent 總用戶 | 1,000 萬（需求翻倍） |
| Luna API 價格 | 輸入 $0.20/1M（降 80%） |
| Ultra Fast 速度 | 10-14 倍 |
🎯 對開發者與普通人的意義
開發者：從「寫指令」變成「系統統籌」
- 底層複雜性（prompt、skills、sub-agent 管理）全部藏進系統
- 開發者專注任務頂層設計與成果驗證（Loop Engineering）
- 筆電成為瓶頸 → 開發環境全面轉向雲端 Agent 算力群
普通人：程式碼成為 AI 的背景語言
- 不需要學寫程式：叫 ChatGPT 整理 5,000 筆數據，它自己跑 Python、呼叫工具、交報告
- 技術與非技術的鴻溝徹底抹平
- 互動回歸自然：語音、共享畫布、螢幕視覺記憶（Chronicle）
💎 總結
這場訪談揭示了 OpenAI 的終極戰略：不再堆疊分散的 AI 工具，而是融合成一個長期理解你的 Personal AGI。透過「模型優化模型」的 RSI 飛輪、10GW+ 算力、接近人思維速度的 Ultra Fast，AI 的技術細節將全面隱形——未來你不需要學工具，工具會適應你。
🔑 一句話記住：Codex 與 ChatGPT 只是同一個「個人 AGI」的兩種介面。
內容來源：Matthew Berman 專訪影片《How to Understand the Next Wave of AI Before Everyone Else》（2026-08）＋ NotebookLM 綜合研究（36 來源，含 36氪、AI郵報、BigGo 財經、鉅亨網、T客邦）