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文 | 字母 AI
Codex 的活跃用户，到 2000 万了。
OpenAI Codex 负责人 Tibo 昨天在 X 上确认，Codex 本周已经突破 2000 万活跃用户。此前 CNBC 获得的 OpenAI 内部数据也显示，公司 AI 编程与工作类 Agent 产品已经达到约 2000 万周活。
这个数字延续了过去一个多月的高速增长。7 月，OpenAI 曾连续公布 Codex 与 ChatGPT Work 的 600 万、700 万、800 万、900 万乃至 1000 万用户里程碑。
用户增长之外，OpenAI 的企业业务也在明显提速。据 CNBC 披露，从本季度开始至今，按照当前收入水平年化计算，OpenAI 企业业务的收入规模已经增长约 50%，明显快于公司整体 35% 的增幅。
另一边，今年春天几乎定义了 AI Coding 热潮的 Claude Code，开始慢了下来。
数据追踪平台 TickerTrends 最新追踪显示，截至 8 月 10 日，Claude Code 过去四周的增长率已经降至 5.2%；而 OpenAI Codex 同期增长 20.8%，接近前者的 4 倍。
几个月前，两条曲线还完全不是现在的样子。今年 2 月到 6 月，Claude Code 一路狂飙，把对手远远甩在身后。但进入 7 月，它的增长曲线第一次明显走平；而原本落后的 Codex 加足了马力。
Claude Code 在 AI Coding 里的统治力，正在受到冲击。
Claude Code 踩下刹车
Claude Code 的增长神话，终于撞上了一条再普通不过的商业规律：用户是有限的。
今年 2 月，Claude Code 的年化收入还只有 25 亿美元左右。随后几个月，这个数字几乎是一路往上蹿：3 月底超过 60 亿美元，4 月底突破 100 亿美元，到 6 月已经超过 140 亿美元。
短短四个月，翻了五倍多。
那段时间，Anthropic 自己也在不断给这场狂飙加戏。5 月，公司披露 Claude 已经能完成 Anthropic 内部超过 80% 的代码；6 月又开始讨论递归式自我改进、「AI 构建 AI」，以及 Agent 如何从执行一个 Bug 修复任务，一路走向自己判断该解决什么问题。
Claude Code 几乎成了 Anthropic 展示 「AI 如何改变软件开发」 的最佳样板。
然后，7 月来了。
TickerTrends 的追踪数据显示，7 月 6 日，Claude Code 的年化收入约为 142.6 亿美元；一周后 143.8 亿美元；7 月 20 日 144.7 亿美元；到了 7 月 27 日，甚至短暂回落到 143.5 亿美元。8 月 3 日回到 145 亿美元，直到 8 月 10 日才重新跳到 151.2 亿美元。
钱还在赚，收入并没有真的掉下去。
但那个每隔几周就要刷新一次纪录、动不动几十个百分点增长的 Claude Code，突然掉进了现实世界里那个紧巴巴的个位数增长区间。
截至 8 月 10 日，Claude Code 过去四周相比此前四周只增长了 5.2%。
这事儿本身并不难理解：Claude Code 最早吃到的就是最容易被 AI Agent 转化的一批人。
程序员本来就坐在电脑前，有清晰的任务、有代码库、有测试结果，甚至连 「AI 到底有没有把活干完」 都比其他知识工作更容易验证。产品足够好以后，开发者很快就会涌进来，并形成很强的使用习惯。
《The Information》 今年 7 月底采访多家企业发现，即使 Claude Code 越来越贵，许多工程师依然不愿意换。在 Weave 追踪的 200 多家企业中，今年上半年 Claude Code 单用户成本翻了两倍多，活跃用户却增加到原来的 3 倍。Workato 的 AI 编程使用量中，Claude Code 占到 80%，Codex 只有 20%。
Claude Code 不只抢到了第一批用户，也抢到了开发者的默认选项。
但程序员终究只有这么多，越往后，剩下的人越难转化。早期爱尝鲜的开发者已经装了 Claude Code；重度用户一天能用十几个小时。Anthropic 今年 6 月的研究甚至显示，Claude Code 用户平均每周已经使用约 20 小时。
一个产品渗透到这种程度之后，还想永远按照早期速度扩张，本来就不现实。
过去一年，coding 已经成为 Anthropic 最重要的商业支点之一：Claude Code 直接贡献收入，Cursor、Cognition、GitHub Copilot 等客户通过 API 调用 Claude，本质上也在放大 Anthropic 在编程场景里的优势。
Claude Code 今天的增速放缓，并不意味着它哪里突然出了问题，更可能的情况是：最容易吃的一块市场，已经被它吃得差不多了。
Anthropic 自己当然也知道这一点。
过去几个月，它一直在试图把 Claude Code 验证过的工作方式搬出程序员群体。
Cowork 让用户把文件、浏览器和各种工具交给 Claude 完成多步骤工作；6 月推出的 Claude Tag 甚至被 Anthropic 直接称为 「Claude Code 的一次演化」，希望把这种 Agent 式工作方式带进产品、客服、数据分析等团队。Anthropic 自己的 Economic Index 也开始把 Claude Code 和 Cowork 放在一起研究，观察 Agent 如何从软件开发扩散到更广泛的知识工作。
只是截至目前，公开数据里还没有出现第二条像早期 Claude Code 那么夸张的增长曲线。
Anthropic 最好讲的第一个故事，已经讲到了后半程。
偏偏就在这个时候，之前一直追在后面的 Codex，开始跑快了。
Codex 追上来了
Claude Code 慢下来的同时，TickerTrends 看到的另一条曲线，正在往上走。
截至 8 月 10 日，其模型估算的 Codex 年化收入指标过去四周增长 20.8%，接近 Claude Code 同期 5.2% 的 4 倍。7 月初，Claude Code 的估算规模还是 Codex 的 2.4 倍；五周以后，这个差距已经缩小到约 1.7 倍。
但这里需要先打一个很重要的补丁：TickerTrends 并没有直接追踪到 Codex 赚了多少钱。
Claude Code 这条曲线至少还有一个官方锚点：Anthropic 今年 2 月披露，其年化收入已经超过 25 亿美元，TickerTrends 再根据自己的数据往后外推。
Codex 则没有这样的官方收入数字。TickerTrends 的做法，是先估算 OpenAI 的企业年化收入，再假设其中 45% 归属于 Codex，由此得到 88.3 亿美元以及 20.8% 的增长率。
即便如此，趋势是真实存在的。OpenAI 自己的管理层也已经把 Codex 列为近期收入加速的重要驱动因素之一。
更直接的证据，来自 OpenAI 自己的用户数据。
6 月 2 日，OpenAI 官方披露，Codex 周活用户已经超过 500 万，相比 2 月桌面应用上线时增长超过 6 倍。
而且它的用户群体不只程序员。当时，知识工作者已经占 Codex 用户的约 20%，包括分析师、营销人员、运营、设计师、研究员、投资人和银行从业者；这部分用户的增长速度，甚至超过开发者的 3 倍。
GPT-5.6 发布之后，OpenAI 曾经连续几天公布 Codex 与 ChatGPT Work 的用户里程碑：600 万、700 万、800 万、900 万……那几天，这个数字几乎以每天 100 万的速度往上涨。
7 月 21 日，OpenAI 宣布 Codex 与 ChatGPT Work 合计已经达到约 1000 万周活用户。
一个月不到，这个数字又翻了一倍。
CNBC 最新获得的 OpenAI 内部数据显示，公司的 「AI 编程与工作类 Agent 产品」 已经达到约 2000 万周活用户。
不过，在 OpenAI 把 Codex 合并到 ChatGPT 这个入口之后，产品的口径变得非常模糊，很难再用一个单独的 「Codex 用户数」，去衡量它和 Claude Code 之间的竞争。
OpenAI 和 Anthropic 本来就在走两条不同的路。
Anthropic 是从 Claude Code 往外扩，先拿下程序员，再把 Claude Code 验证过的 Agent 工作方式搬到 Cowork、Claude Tag 和更广泛的知识工作里。Anthropic 自己对 Cowork 的定义，就是把 Claude Code 已经证明过的执行能力带给更多人。
OpenAI 则正好反过来。Codex 最早也是从程序员切入，但从今年 6 月开始，它就在不断吸收分析师、营销、运营、研究等非开发者用户；GPT-5.6 发布之后，OpenAI 又把 Codex 和 ChatGPT Work 一起收进 ChatGPT 这个更大的入口里。如今 ChatGPT 桌面端已经明确分成 Chat、Work 和 Codex 几个工作入口，其中 Work 负责长时间、多步骤的知识工作，Codex 继续负责软件开发，但两者共享同一套 Agent 使用额度。
Anthropic 是在把 Claude Code 向外扩，OpenAI 是在把 Codex 往 ChatGPT 里收。
如果严格比较 Coding Agent，应该看 Codex 对 Claude Code；但如果讨论 OpenAI 现在公布的 2000 万 AI 编程与工作类 Agent 用户，那么 Anthropic 一侧更接近的参照，其实应该是 Claude Code + Claude Cowork，甚至再加上 Claude Tag 这类从 Code 演化出来的 Agent 产品。
但 OpenAI 还没追上 Anthropic
如果把镜头从 Codex 和 Claude Code 拉回两家公司，局面突然又反了过来。
2025 年底，OpenAI 的年化收入运行率已经超过 200 亿美元，是 Anthropic 约 90 亿美元的两倍以上。
半年多以后，领先者换了人。
截至 7 月底，Anthropic 的年化收入运行率已经突破 650 亿美元，OpenAI 最新披露的年化收入水平则超过 400 亿美元。
按 650 亿美元和 400 亿美元的下限计算，Anthropic 目前的年化收入水平至少领先约六成。
甚至只看 Anthropic 自己，仅从 5 月底到 7 月底，Anthropic 就新增了超过 180 亿美元年化收入，两个月新增的体量，已经接近 OpenAI 去年年底的整个年化收入规模。
另外，《华尔街日报》 获得的两家公司非公开财务数据显示，今年二季度，OpenAI 收入为 67 亿美元，环比增长 18%；Anthropic 同期收入则超过一倍，达到 116 亿美元，第一次在单季度收入上超过 OpenAI。
尽管两家公司的收入确认口径并不完全一致，例如 Anthropic 会把通过云合作伙伴销售 Claude 产生的部分收入计入自身收入，而 OpenAI 的处理方式不同，这些数字并不是完全严格的一对一比较。
但从公司层面看，Claude Code 的增速变化，目前还远不足以撼动 Anthropic 已经建立起来的收入优势。
一个很重要的原因在于，Claude Code 本来就不是 Anthropic 收入的全部，甚至不是大头。
Anthropic 真正的收入主力，仍然是向企业和第三方产品出售 Claude 模型能力。Cursor、Cognition、GitHub Copilot 等产品通过 API 调用 Claude，企业客户直接采购模型服务，这些收入加在一起，才构成了 Anthropic 最主要的商业基本盘。公司此前甚至预计，到 2028 年，API 及相关企业应用收入仍会贡献超过 80% 的收入。
Claude Code 的意义，更像是把 Anthropic 在 coding 场景里的模型优势变成一个直接面向用户的产品，同时又反过来强化企业和第三方对 Claude 模型的需求。
换句话说，哪怕 Claude Code 最陡的增长阶段过去了，但 Anthropic 靠 coding 建立起来的收入优势并没有消失。
而这也是 Codex，或者说 OpenAI，真正想要追赶的地方。
Codex 从诞生起就是一款软件工程 Agent，和 Claude Code 争夺的是同一批开发者和企业工程团队。只不过 Claude Code 先跑了出来，也率先证明了一件事：coding 不仅是一个高频 AI 使用场景，还可以长成一门庞大的企业生意。
现在，OpenAI 正在补这段差距，并表现出明显的企业化动作。
今年 4 月，OpenAI 专门推出 Codex Labs，并与大型系统集成商合作，要把 Codex 推进数千家工程组织；当时 Codex 周活开发者已经从月初超过 300 万涨到两周后的 400 万以上。OpenAI 列举的客户场景也几乎全部是企业软件工程：测试、代码审查、功能开发、大型代码库理解、事故响应。
至少从最新的收入表现来看，这条路已经走出了一些效果。据 CNBC 披露，本季度开始至今，OpenAI 整体收入的年化运行率增长约 35%，企业业务则增长超过 50%。
Codex 最近的用户增长很漂亮，但 2000 万用户到底能转化为多少企业业务——或者说，到底值多少钱——才是接下来真正决定竞争格局的数字。
因为 ChatGPT 本来就拥有数亿级用户入口。把 Codex 塞进 ChatGPT、共享额度、降低门槛，当然有可能迅速做大用户规模。可这些新增用户里，有多少是真正高频使用的专业开发者，又有多少最终能够转化成高客单价的企业客户，目前还没有公开数据给出答案。
如果 OpenAI 接下来也能把 Codex 迅速增长的用户和使用量，转化成同样迅速增长的企业收入，两家公司之间的竞争格局完全可能再翻一次。
至于该如何转化，可能还是要回归到那个最底层的变量：模型。
OpenAI 手里还有尚未发布的 Astra，按照目前披露的信息，它在 Agent 编程和网络安全能力上已经出现明显跃升，甚至因为可能触及最高级别的网络安全风险阈值，OpenAI 不得不放慢开发，加强安全测试。Anthropic 那边，最近关于 Fable 5.1 的传闻也越来越多，有报道称公司已经开始内部测试这一版本。
Claude Code 和 Codex 能够成为今天这样的产品，前提都是 Claude 和 OpenAI 的基础模型已经足够好用。
产品入口、企业销售、用户习惯可以放大这种优势，但一旦下一代模型拉开明显的能力差距，产品层面的领先关系也可能被重新改写。
产品可以建立壁垒，但对 OpenAI 和 Anthropic 来说，最核心的资产始终还是模型。
