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      OpenAI Codex進入手機,國產“龍蝦”們該醒醒了

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      文 | 世界模型工場

      今天,OpenAI推送了一個更新,卻在科技圈引發了大量討論。

      Codex正式進入ChatGPT手機App。

      現在,你可以在等地鐵的時候,掏出手機看看AI昨晚幫你完成了哪些任務,或者批準一個它等待已久的決定。

      然后,把手機揣回口袋,它繼續工作,你該干嘛干嘛。

      這不只是程序員的新玩具。

      任何人都可以用它來完成工作,比如:寫報告、整理數據、處理文件、自動化流程。AI真正做到了隨時待命、持續工作。

      但這個更新,對普通人意味著什么?

      對已經喊了好幾個月"養龍蝦"的國內大廠來說,是不是一場真正的噩夢?


      一場早已開打的Agent戰爭

      要理解Codex為什么讓人興奮,得先搞清楚它在做一件什么事。

      過去我們用AI,是一種問答關系。

      你打開ChatGPT,輸入問題,它回答,你復制粘貼,然后你自己去執行。

      Codex不一樣。

      它是一個Agent,你交代任務,它去做,直到把事情做完。

      更關鍵的是,手機端上線之后,它不需要你守在電腦旁邊,AI可以在你睡覺、通勤、開會的時候持續工作。

      但Codex不是第一個想到這件事的。

      同樣能做的,還有Anthropic的Claude Code,以及OpenClaw,也就是中文互聯網上火遍全國的"龍蝦"。

      OpenClaw是最早跑出來的。

      它開源、免費、可以接入任何大模型,它有持久記憶,越用越懂你;

      它可以嵌進微信、飛書、釘釘,通過消息軟件接收指令;

      它甚至可以設定定時任務,在你沒開口的時候主動去做事情。

      從功能設計上看,它比Codex和Claude Code都要超前。

      但OpenClaw有一個根本性的問題:它是極客玩具。

      你得自己部署、配API、修bug,普通人看完教程就直接放棄了。

      而且安全事故真實發生過,有人的郵件被批量刪除,有人的信用卡被盜刷,有人多年積累的工作文件被一鍵清空。

      它的一個核心維護者甚至在社區里警告:"如果你不懂命令行,這個項目對你來說太危險了。這句話,基本上已經替它劃定了用戶邊界。

      Claude Code和Codex,就是在這個邊界之外覆蓋了更大的市場。

      相較之下,Claude Code更早進入開發者視野。

      今年2月,Anthropic就給Claude Code裝上了遠程控制。開發者掃個二維碼,手機上就能接管電腦里的會話。

      算下來,比OpenAI早了將近三個月,但熱鬧程度遠比不上今天。

      原因很簡單,Claude Code太貴了,而且它在終端里敲命令的操作方式,天然就把普通人擋在了門外。

      于是,Codex在這里打出了差異:更低的定價,更流暢的產品體驗,加上今天上線的手機端,把AI干活這件事做成了真正觸手可及的功能。

      三者之間的關系,其實可以用一句話概括:

      OpenClaw驗證了需求,Claude Code教育了市場,Codex在收割。

      Codex今天的動作,明確傳遞了一個信號,Agent的戰場,正在從開發者圈子向所有人擴張。

      價格越低、門檻越低、隨時可用,這就是方向。

      但真正應該感到壓力的,不是Claude Code。

      國內“龍蝦”們,該醒醒了

      過去幾個月,國內科技圈掀起了一場"養龍蝦"熱潮。

      阿里、騰訊、字節、百度......幾乎所有叫得上名字的大廠,都推出了自己的OpenClaw集成產品。

      地方政府跟著入場,補貼政策一個接一個,單項支持最高達500萬元。

      媒體鋪天蓋地,"AI數字員工""一人公司""生產力革命",概念一個比一個響。

      但熱鬧背后,有一個問題沒人愿意正面回答:

      這些產品,真的能干活嗎?

      說穿了,國內大廠做的"龍蝦"產品,大多數走的是同一條路:

      在OpenClaw的開源框架上套一層殼,接入自家的大模型,再打通飛書、微信、釘釘這些已有的流量入口。

      這條路最快,成本最低,也最容易講故事。

      但OpenClaw只是個框架,真正決定Agent能不能干活的,是背后的模型。

      Agent任務,對模型的推理能力、指令理解、容錯處理要求極高。

      Codex背后是OpenAI最新的模型,Claude Code背后是Anthropic的Claude。

      國內大模型這兩年進步顯著,但在這類復雜任務的完成質量上,差距依然存在,短期內靠工程層面的包裝很難補上。

      結果就是,用戶滿懷期待地養了一只“龍蝦”,交代了任務,等來的是一個做到一半的結果,或者一個需要反復糾錯的流程。

      新鮮感過去之后,留存率才是真相。

      這些產品的商業邏輯,本來是靠Agent帶動token消耗和云服務收入。

      但如果Agent干不好活,用戶根本不會持續用。

      沒有持續使用,token消耗無從談起,云服務的想象空間也就此打住。

      更麻煩的是,Codex今天的動作,把比較基準拉高了。

      以前用戶可能不知道Agent工具能做到什么程度,將就著用也就過去了。

      但當Codex這樣的產品觸手可及、價格透明、體驗流暢,用戶的預期就變了。

      一旦預期被拉高,那些能用但不好用的產品,用戶會加速失去耐心。

      國產“龍蝦夢”,還能做多久?

      那么,這場仗最終會怎么打?

      有一個細節值得注意。

      Codex手機端上線的同一天,OpenAI順手披露了一個數字:

      每周超過400萬人在用Codex。

      這表明Agent工具的普及速度,比大多數人預期的要快,窗口期正在收窄。

      對國內廠商來說,最危險的不是今天。

      今天Codex還沒有完全打通中文語境,還沒有深度接入國內辦公生態,本地化運營也幾乎空白。

      但問題是,這些護城河能撐多久?

      當身邊的人開始用Codex真正把活干完,本土產品的比較劣勢就會從數據變成口碑,從口碑變成用戶流失。

      更關鍵的是,這場競爭的本質不是產品之爭,而是模型之爭。

      模型能力的積累,是時間和資源堆出來的,沒有捷徑。

      所以擺在國內廠商面前,其實只有兩條路。

      一條是繼續追趕通用Agent能力,正面競爭。

      這條路最難,需要的是真正的模型投入,而不是生態套殼。但如果跑出來,回報最大。

      另一條是放棄通用,深挖垂直。

      醫療、法律、制造、政務,這些場景對數據安全、本地部署、行業知識有極高要求,是國外產品短期內很難滲透的地方,也是本土廠商的優勢所在。

      但無論走哪條路,有一件事已經無法回避:

      靠"龍蝦"概念圈用戶的時代,結束了。

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