Tại sao OpenAI lại theo đuổi Claude Code?

Tiêu đề gốc: Bên trong cuộc đua bắt kịp Claude Code của OpenAI

Tác giả gốc: Maxwell Zeff, Wired

Biên soạn gốc: Peggy, BlockBeats

Lưu ý của biên tập viên: Với sự phát triển nhanh chóng của các tác nhân lập trình AI, OpenAI, công ty từng dẫn đầu làn sóng AI tổng hợp với ChatGPT, bất ngờ trở thành "người bắt kịp" chặng đường quan trọng này. Ngược lại, Anthropic, được thành lập bởi các cựu thành viên OpenAI, nhanh chóng trở nên phổ biến trong cộng đồng nhà phát triển và thị trường doanh nghiệp với Claude Code, trở thành một trong những công ty dẫn đầu quan trọng trong lĩnh vực công cụ lập trình AI.

Bài viết này tiết lộ quá trình thực sự đằng sau cuộc cạnh tranh này thông qua các cuộc phỏng vấn với các giám đốc điều hành, kỹ sư và nhiều nhà phát triển OpenAI: từ dự án OpenAI Codex ban đầu bị phân chia và các nguồn lực chuyển sang ChatGPT và các mô hình đa phương thức, đến việc tái hòa nhập các nhóm nội bộ và đẩy nhanh việc ra mắt các sản phẩm lập trình AI, OpenAI đang trải qua quá trình chuyển đổi từ bỏ bê chiến lược sang bắt kịp toàn diện. Theo một nghĩa nào đó, đây không phải là sự tụt hậu về năng lực kỹ thuật mà là sự lệch nhịp của nhịp điệu chiến lược: sự bùng nổ của ChatGPT đã thay đổi các ưu tiên của công ty, quan hệ đối tác với Microsoft đã hạn chế lộ trình sản phẩm và Anthropic đã đặt cược vào con đường lập trình AI trước đó.

Đằng sau sự cạnh tranh này, một vấn đề sâu sắc hơn đang dần xuất hiện: khi các tác nhân AI bắt đầu đảm nhận ngày càng nhiều nhiệm vụ mang tính nhận thức, quy trình phát triển phần mềm và thậm chí cả lao động trí óc có thể được xác định lại.

Sau đây là văn bản gốc:

Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman bắt chéo chân trên ghế văn phòng và nhìn lên trần nhà, như thể đang suy nghĩ về một câu trả lời chưa được định hình nào đó. Ở một mức độ nào đó, nó cũng liên quan đến môi trường.

Trụ sở mới của OpenAI tại Mission Bay, San Francisco, là một tòa nhà hiện đại được làm bằng kính và gỗ sáng màu, có khí chất gần như là một “ngôi đền công nghệ”. Trên kệ trưng bày phía sau quầy lễ tân có một cuốn sách hướng dẫn giới thiệu về “Kỷ nguyên của AI”, như thể vạch ra con đường dẫn đến sự khai sáng công nghệ. Các bức tường của cầu thang được dán đầy những tấm áp phích đánh dấu cột mốc phát triển của trí tuệ nhân tạo. Một trong số đó ghi lại khoảnh khắc hàng nghìn khán giả chứng kiến ​​qua buổi phát sóng trực tiếp rằng một cỗ máy đã đánh bại một đội thể thao điện tử hàng đầu trong trò chơi "Dota 2". Trên hành lang, các nhà nghiên cứu đi lại xung quanh mặc áo đồng đội có in các khẩu hiệu, trong đó có khẩu hiệu: “Nghiên cứu tốt cần có thời gian”. Tất nhiên, lý tưởng nhất là không cần phải quá dài.

Chúng tôi đang ngồi trong một phòng họp lớn. Câu hỏi tôi đặt ra cho Altman liên quan đến cuộc cách mạng lập trình AI đang lan rộng trong ngành và tại sao OpenAI dường như không đứng đầu làn sóng đó.

Giờ đây, khi hàng triệu kỹ sư phần mềm đã bắt đầu chuyển một số công việc lập trình của họ sang AI, nhiều người ở Thung lũng Silicon đang phải đối mặt với thực tế rằng lần đầu tiên tự động hóa có thể chạm đến công việc của họ. Do đó, các tác nhân mã hóa đã trở thành một trong số ít các kịch bản ứng dụng mà các công ty sẵn sàng trả giá cao cho AI. Có lý do cho rằng khoảnh khắc như vậy là hoàn toàn có thể xảy ra và thậm chí có thể trở thành “khoảnh khắc chiến thắng” tiếp theo trên tấm áp phích trên tường cầu thang của OpenAI. Nhưng bây giờ, cái tên không còn thống trị các tiêu đề nữa.

Đối thủ của công ty là Anthropic, một công ty AI được thành lập bởi các cựu thành viên OpenAI. Anthropic đã có sự tăng trưởng bùng nổ với sản phẩm đại lý lập trình của mình, Claude Code. Công ty tiết lộ vào tháng 2 rằng sản phẩm này đã đóng góp gần 1/5 hoạt động kinh doanh của công ty, tương ứng với hơn 2,5 tỷ USD doanh thu hàng năm. Để so sánh, sản phẩm lập trình của OpenAI, OpenAI Codex, có doanh thu hàng năm chỉ hơn 1 tỷ USD tính đến cuối tháng 1, theo một người quen thuộc với vấn đề này.

Câu hỏi đặt ra là: Tại sao OpenAI lại tụt hậu trong cuộc đua lập trình AI này?

"Giá trị của lợi thế người đi đầu là rất lớn." Sam Altman nói sau khi suy nghĩ một lúc: "Chúng tôi đã trải nghiệm điều này với ChatGPT."

Tuy nhiên, theo quan điểm của ông, giờ là lúc OpenAI tập trung hoàn toàn vào lập trình AI. Ông tin rằng khả năng mô hình hiện tại của công ty đủ mạnh để hỗ trợ các tác nhân mã hóa có độ phức tạp cao. Tất nhiên, những khả năng như vậy không phải ngẫu nhiên và các công ty đã đầu tư hàng tỷ đô la vào đào tạo người mẫu để đạt được điều này.

"Đây sẽ là một công việc kinh doanh lớn", Altman nói, "không chỉ vì giá trị kinh tế mà nó mang lại mà còn vì năng suất chung mà việc lập trình có thể mang lại." Anh ấy dừng lại và nói thêm: “Tôi hiếm khi sử dụng từ này một cách nhẹ nhàng, nhưng tôi nghĩ đây có thể là một trong những thị trường nghìn tỷ đô la”.

Hơn nữa, ông tin rằng OpenAI Codex có thể là "con đường khả dĩ nhất" dẫn tới trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI). Theo định nghĩa của OpenAI, cái gọi là AGI là một hệ thống AI có thể vượt qua hiệu suất của con người trong phần lớn các nhiệm vụ có giá trị kinh tế.

Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Nhưng bất chấp thái độ bình tĩnh và khả năng phán đoán tự tin của Altman, thực tế bên trong công ty trong vài năm qua đã phức tạp hơn nhiều. Để có được câu chuyện nội bộ đầy đủ hơn, tôi đã phỏng vấn hơn 30 người quen thuộc với vấn đề này, bao gồm các giám đốc điều hành và nhân viên hiện tại của OpenAI đã được phỏng vấn với sự chấp thuận của công ty, cũng như một số nhân viên cũ phát biểu với điều kiện giấu tên để mô tả hoạt động nội bộ của công ty. Đặt những câu chuyện này lại với nhau, chúng ta có thể thấy một tình huống bất thường: OpenAI đang phải vật lộn để bắt kịp.

Trở lại năm 2021. Vào thời điểm đó, Altman và các giám đốc điều hành OpenAI khác đã mời phóng viên Steven Levy của WIRED đến văn phòng đầu tiên của họ ở Mission District của San Francisco để xem buổi trình diễn công nghệ mới. Đây là dự án bắt nguồn từ GPT-3 và sử dụng một lượng lớn mã nguồn mở từ GitHub để đào tạo.

Trong các cuộc trình diễn trực tiếp, các giám đốc điều hành đã cho thấy cách công cụ có tên OpenAI Codex có thể thực hiện các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các đoạn mã đơn giản.

“Nó thực sự có thể thực hiện các hoạt động cho bạn trong thế giới máy tính,” chủ tịch và đồng sáng lập OpenAI Greg Brockman giải thích vào thời điểm đó. “Những gì bạn có là một hệ thống thực sự có thể thực thi các lệnh.” Ngay cả vào thời điểm đó, các nhà nghiên cứu OpenAI thường tin rằng Codex sẽ trở thành công nghệ chủ chốt trong việc xây dựng một “siêu trợ lý”.

Vào thời điểm đó, lịch trình của Altman và Brockman gần như kín đặc các cuộc họp với Microsoft—gã khổng lồ phần mềm là nhà đầu tư lớn nhất của OpenAI. Microsoft có kế hoạch sử dụng Codex để hỗ trợ một trong những sản phẩm AI thương mại đầu tiên của mình: một công cụ hoàn thiện mã có tên GitHub Copilot có thể được nhúng trực tiếp vào môi trường phát triển mà các lập trình viên sử dụng hàng ngày.

Một nhân viên OpenAI thời kỳ đầu kể lại rằng ở giai đoạn đó, Codex "về cơ bản chỉ có thể thực hiện tự động hoàn thành". Nhưng các giám đốc điều hành của Microsoft vẫn coi đó là tín hiệu quan trọng báo hiệu sự xuất hiện của kỷ nguyên AI.

Khi GitHub Copilot chính thức ra mắt công chúng vào tháng 6 năm 2022, nó đã thu hút hàng trăm nghìn người dùng chỉ sau vài tháng.

Greg Brockman, Chủ tịch OpenAI. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Nhóm OpenAI ban đầu chịu trách nhiệm về Codex sau đó đã được chuyển sang các dự án khác. Một nhân viên ban đầu kể lại rằng nhận định của công ty vào thời điểm đó là các mẫu máy trong tương lai sẽ có khả năng lập trình được, do đó về lâu dài sẽ không cần phải duy trì một nhóm dự án Codex riêng biệt. Một số kỹ sư được chuyển sang tham gia phát triển DALL-E 2, trong khi những kỹ sư khác chuyển sang đào tạo GPT-4. Vào thời điểm đó, có vẻ như đây là con đường then chốt để đưa OpenAI đến gần hơn với AGI.

Sau đó, ChatGPT được ra mắt vào tháng 11 năm 2022 và thu hút hơn 100 triệu người dùng trong vòng hai tháng. Kết quả là hầu như tất cả các dự án khác trong công ty đều bị tạm dừng. Trong những năm kể từ đó, OpenAI thực sự không có nhóm chuyên trách về các sản phẩm lập trình AI của mình. Một cựu thành viên từng tham gia dự án Codex cho biết, sau khi ChatGPT trở nên phổ biến, lập trình AI dường như không còn nằm trong chiến lược “sản phẩm tiêu dùng là trên hết” mới của công ty. Đồng thời, ngành công nghiệp nhìn chung tin rằng khu vực này đã được GitHub Copilot “bao phủ”, về cơ bản là sân nhà của Microsoft. OpenAI chủ yếu chỉ cung cấp hỗ trợ mô hình cơ bản.

Do đó, trong năm 2023 và 2024, nguồn lực của OpenAI sẽ được đầu tư nhiều hơn vào các mô hình AI đa phương thức và tác nhân thông minh. Các hệ thống này được thiết kế để hiểu đồng thời văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, đồng thời vận hành con trỏ và bàn phím giống như con người. Hướng đi này có vẻ phù hợp hơn với xu hướng của ngành vào thời điểm đó: mô hình tạo hình ảnh của Midjourney nhanh chóng trở nên phổ biến trên mạng xã hội và ngành này thường tin rằng các mô hình ngôn ngữ lớn phải có khả năng "nhìn" và "nghe" thế giới để thực sự hướng tới mức độ thông minh cao hơn.

Ngược lại, Anthropic lại chọn một con đường khác. Trong khi công ty cũng đang phát triển chatbot và mô hình đa phương thức, có vẻ như công ty đã nhận ra tiềm năng của khả năng lập trình sớm hơn. Trong một podcast gần đây, Brockman cũng thừa nhận rằng Anthropic đã "tập trung nhiều vào khả năng lập trình" ngay từ những ngày đầu thành lập. Ông chỉ ra rằng Anthropic không chỉ sử dụng các vấn đề lập trình phức tạp từ các cuộc thi học thuật khi đào tạo mô hình mà còn bổ sung thêm một số lượng lớn các vấn đề mã "lộn xộn" từ kho mã thực.

“Đó là bài học mà mãi về sau chúng tôi mới nhận ra,” Brockman nói.

Đầu năm 2024, Anthropic bắt đầu đào tạo Claude 3.5 Sonnet bằng cách sử dụng dữ liệu kho mã thực này. Khi mô hình này được ra mắt vào tháng 6, nhiều người dùng đã rất ấn tượng với khả năng lập trình của nó.

Hiệu suất này đặc biệt được chứng minh ở công ty khởi nghiệp có tên Cursor. Công ty này được thành lập bởi một nhóm thanh niên ở độ tuổi 20, đã phát triển một công cụ lập trình AI cho phép các nhà phát triển mô tả nhu cầu của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhờ AI trực tiếp sửa đổi mã. Một người thân cận với công ty cho biết, khi Cursor được đưa vào mô hình mới của Anthropic, lượng người dùng của nó đã tăng lên nhanh chóng.

Vài tháng sau, Anthropic bắt đầu thử nghiệm nội bộ sản phẩm đại lý lập trình của riêng mình, Claude Code.

Khi mức độ phổ biến của Cursor tiếp tục tăng lên, OpenAI đã nhanh chóng cố gắng mua lại công ty khởi nghiệp này. Nhưng nhóm sáng lập của Cursor đã từ chối lời đề nghị trước khi các cuộc đàm phán tiến triển, theo nhiều nguồn tin thân cận với công ty. Họ tin rằng ngành lập trình AI có tiềm năng rất lớn nên hy vọng sẽ tiếp tục phát triển độc lập.

Andrey Mishchenko, OpenAI Codex Research Lead. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Vào thời điểm đó, OpenAI đang đào tạo cái gọi là "mô hình suy luận" đầu tiên, OpenAI o1. Những mô hình như vậy có thể suy luận từng bước về câu hỏi trước khi đưa ra câu trả lời. OpenAI cho biết tại thời điểm phát hành rằng mô hình này hoạt động đặc biệt tốt trong việc “tạo và gỡ lỗi chính xác mã phức tạp”.

Mishchenko giải thích rằng lý do quan trọng khiến các mô hình AI đạt được tiến bộ đáng kể về khả năng lập trình là vì lập trình là một "nhiệm vụ có thể kiểm chứng". Mã này có thể hoạt động hoặc không, điều này cung cấp tín hiệu phản hồi rất rõ ràng cho mô hình. Khi có sự cố xảy ra, hệ thống sẽ nhanh chóng biết được điều gì đã xảy ra. OpenAI sử dụng vòng phản hồi này để liên tục đào tạo o1 về các vấn đề lập trình phức tạp hơn.

“Các tác nhân lập trình ngày nay sẽ không thể có được vị trí như ngày nay nếu không có khả năng tự do khám phá cơ sở mã, thực hiện các sửa đổi và kiểm tra kết quả của chính họ—tất cả đều là một phần của khả năng 'lý luận'," ông nói.

Đến tháng 12 năm 2024, nhiều nhóm nhỏ đã xuất hiện trong OpenAI để tập trung vào các tác nhân lập trình AI. Một trong các đội do Mishchenko và Thibault Sottiaux đồng lãnh đạo. Sottiaux trước đây làm việc tại Google DeepMind và hiện là trưởng nhóm Codex tại OpenAI.

Ban đầu, mối quan tâm của họ đối với các tác nhân lập trình chủ yếu xuất phát từ nhu cầu nghiên cứu và phát triển nội bộ, với hy vọng sử dụng tính năng tự động hóa AI để hoàn thành một số lượng lớn các nhiệm vụ kỹ thuật lặp đi lặp lại, chẳng hạn như quản lý các nhiệm vụ đào tạo mô hình, giám sát trạng thái hoạt động của các cụm GPU, v.v.

Một nỗ lực song song do Alexander Embiricos dẫn đầu. Trước đây ông đã lãnh đạo dự án đại lý đa phương thức của OpenAI và hiện giữ vai trò Trưởng nhóm sản phẩm tại Codex. Embiricos đã phát triển một dự án demo có tên Jam và nhanh chóng lan rộng trong công ty.

Thibault Sottiaux, người đứng đầu OpenAI Codex. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Thay vì điều khiển máy tính của bạn thông qua chuột và bàn phím, Jam có quyền truy cập trực tiếp vào dòng lệnh trên máy tính của bạn. Bản demo Codex 2021 chỉ hiển thị mã tạo AI để con người chạy thủ công; trong khi phiên bản của Embiricos có thể tự thực thi mã. Anh kể lại rằng anh gần như bị sốc khi xem một trang web ghi lại hoạt động của Jam trong thời gian thực được làm mới và cập nhật liên tục trên máy tính xách tay của anh.

"Trong một thời gian, tôi đã nghĩ rằng tương tác đa phương thức có thể là cách để đạt được sứ mệnh của chúng tôi. Giống như con người chia sẻ màn hình và làm việc với AI suốt cả ngày," Embiricos nói. “Sau đó, mọi chuyện đột nhiên trở nên rất rõ ràng: có lẽ việc cấp cho mô hình quyền truy cập trực tiếp theo chương trình vào máy tính là cách thực sự để đạt được mục tiêu này.”

Phải mất vài tháng, các dự án rải rác này mới dần dần hợp nhất thành một hướng thống nhất. Đến đầu năm 2025, khi OpenAI hoàn thành đào tạo OpenAI o3, một mô hình được tối ưu hóa hơn nữa cho các tác vụ lập trình so với OpenAI o1, công ty cuối cùng đã có nền tảng kỹ thuật để xây dựng một sản phẩm lập trình AI thực sự. Nhưng trong lúc này, Mã Claude của Anthropic đã sẵn sàng để phát hành rộng rãi.

Trước khi phát hành Claude Code (ra mắt dưới dạng "bản xem trước nghiên cứu giới hạn" vào tháng 2 năm 2025 và ra mắt đầy đủ vào tháng 5), mô hình chủ đạo trong lĩnh vực lập trình AI vào thời điểm đó còn được gọi là "vibecoding". Các nhà phát triển sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để thúc đẩy tiến độ dự án, trong đó con người nắm quyền kiểm soát và triển khai bổ sung AI trong quá trình này. Những công cụ như vậy đã thu hút hàng trăm triệu USD đầu tư.

Nhưng sản phẩm mới của Anthropic đã thay đổi mô hình đó. Giống như bản demo Jam, Claude Code có thể chạy trực tiếp từ dòng lệnh của máy tính, nghĩa là nó có quyền truy cập vào tất cả các tệp và ứng dụng của nhà phát triển. Lập trình không còn chỉ là “được AI hỗ trợ” mà các nhà phát triển có thể trực tiếp bàn giao toàn bộ công việc cho tác nhân AI.

Đối mặt với sự thay đổi này, OpenAI bắt đầu đẩy nhanh việc tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Sottiaux kể lại rằng ông đã thành lập một “nhóm chạy nước rút” vào tháng 3 năm 2025, có nhiệm vụ tích hợp nhiều nhóm trong công ty trong vòng vài tuần để ra mắt sản phẩm lập trình AI nhanh nhất có thể.

Đồng thời, Altman cũng cố gắng đạt được mục tiêu "vượt góc" thông qua các thương vụ mua lại, mua lại công ty khởi nghiệp lập trình AI Windsurf với giá 3 tỷ USD. Các giám đốc điều hành của OpenAI tin rằng thỏa thuận này sẽ mang lại cho công ty một sản phẩm lập trình AI trưởng thành, một đội ngũ giàu kinh nghiệm và cơ sở khách hàng doanh nghiệp sẵn có.

Nhưng việc mua lại sau đó bị đình trệ. Theo The Wall Street Journal, vấn đề nằm ở Microsoft, đối tác lớn nhất của OpenAI. Microsoft hy vọng có được quyền truy cập vào tài sản trí tuệ của Windsurf. Kể từ năm 2021, Microsoft đã sử dụng các mô hình của OpenAI để cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho GitHub Copilot và sản phẩm này cũng đã trở thành một trong những điểm nổi bật trong báo cáo thu nhập của Microsoft. Nhưng khi Cursor, Windsurf và Claude Code ra mắt trải nghiệm tác nhân lập trình AI mới, GitHub Copilot bắt đầu dường như bị mắc kẹt trong giai đoạn của thế hệ công cụ AI trước đó. Nếu OpenAI ra mắt thêm một sản phẩm lập trình mới nữa thì đó có thể không phải là tin vui cho Microsoft.

Cuộc đàm phán mua lại này diễn ra trong giai đoạn căng thẳng nhất trong mối quan hệ giữa OpenAI và Microsoft. Vào thời điểm đó, hai bên đang đàm phán lại thỏa thuận hợp tác và OpenAI đang cố gắng giảm bớt sự kiểm soát của Microsoft đối với các sản phẩm AI và tài nguyên máy tính của mình. Cuối cùng, việc mua lại Windsurf đã trở thành một nạn nhân của trò chơi này. Đến tháng 7, OpenAI từ bỏ thỏa thuận. Google sau đó đã thuê nhóm sáng lập Windsurf, trong khi số nhân viên còn lại được mua lại bởi Cognition, một công ty lập trình AI khác.

“Tôi chắc chắn muốn thỏa thuận này được thực hiện,” Altman nói, “nhưng không phải mọi thỏa thuận đều có thể được kiểm soát.” Anh ấy nói rằng mặc dù anh ấy hy vọng rằng việc mua lại Windsurf “sẽ đẩy nhanh tiến độ của chúng tôi đến một mức độ nhất định”, nhưng anh ấy cũng ấn tượng không kém trước động lực của nhóm Codex. Trong khi các cuộc đàm phán vẫn tiếp tục, Sottiaux và Embiricos tiếp tục phát triển sản phẩm và tung ra các bản cập nhật.

Đến tháng 8, Altman quyết định tăng tốc hết sức.

Alexander Embiricos, trưởng nhóm sản phẩm OpenAI Codex. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Cách ưa thích của Greg Brockman để đo lường khả năng của AI là một trò chơi nhỏ do chính anh thiết kế, “Thử nghiệm đảo ngược”. Anh ấy đã tự mình viết mã cho trò chơi cách đây vài năm và bây giờ anh ấy sẽ giao nhiệm vụ cho một đặc vụ AI để triển khai lại từ đầu.

Luật chơi rất đơn giản: hai người chơi ngồi trước các máy tính khác nhau và mỗi người sẽ thấy hai cửa sổ trò chuyện trên màn hình của họ. Một trong các cửa sổ kết nối với người chơi khác là con người và cửa sổ còn lại kết nối với AI. Người chơi cần đoán cửa sổ nào là AI đồng thời cố gắng đánh lừa đối thủ nghĩ rằng họ là AI.

Trong phần lớn năm ngoái, Brockman cho biết, các mô hình mạnh nhất của OpenAI sẽ phải mất vài giờ để xây dựng một trò chơi như vậy và quá trình này đòi hỏi rất nhiều sự hướng dẫn và hỗ trợ rõ ràng của con người. Nhưng đến tháng 12 năm ngoái, Codex đã có thể trực tiếp tạo ra một phiên bản có thể chạy được hoàn toàn thông qua lời nhắc được thiết kế cẩn thận, sử dụng mẫu GPT-5.2 mới bên dưới.

Sự thay đổi này không chỉ được Brockman chú ý. Các nhà phát triển trên khắp thế giới cũng bắt đầu nhận ra rằng có một bước nhảy vọt đột ngột và đáng kể về khả năng của các tác nhân lập trình AI. Cuộc thảo luận xung quanh việc lập trình AI ban đầu tập trung vào Claude Code, nhưng nhanh chóng vượt qua vòng tròn công nghệ ở Thung lũng Silicon và trở thành chủ đề thu hút sự chú ý của giới truyền thông chính thống.

Ngay cả một số người dùng bình thường không có kinh nghiệm lập trình cũng bắt đầu sử dụng AI để trực tiếp tạo ra các dự án phần mềm của riêng họ.

Việc sử dụng tăng vọt này không phải là ngẫu nhiên. Trong thời gian này, cả Anthropic và OpenAI đều đã đầu tư rất nhiều vào việc thu hút thêm người dùng các tác nhân lập trình AI của họ. Nhiều nhà phát triển nói với WIRED rằng gói đăng ký Codex hoặc Claude Code trị giá 200 đô la hàng tháng của họ thực sự mang lại khoản tín dụng sử dụng trị giá hơn 1.000 đô la. Giới hạn khá “hào phóng” này thực chất là một chiến lược thị trường: để các nhà phát triển làm quen với việc sử dụng các công cụ lập trình AI trong công việc hàng ngày của họ, sau đó tính phí dựa trên mức độ sử dụng trong các tình huống của doanh nghiệp.

Theo nhiều người quen thuộc với vấn đề này, vào tháng 9 năm 2025, mức sử dụng Codex chỉ khoảng 5% của Claude Code. Nhưng đến tháng 1 năm 2026, cơ sở người dùng của Codex đã tăng lên khoảng 40% so với Claude Code.

George Pickett, một nhà phát triển đã làm việc tại các công ty khởi nghiệp công nghệ trong 10 năm, thậm chí gần đây còn bắt đầu tổ chức các cuộc gặp gỡ ngoại tuyến theo chủ đề Codex.

"Tôi nghĩ rõ ràng là chúng tôi đang thay thế các công việc văn phòng bằng các đặc vụ AI," Pickett nói. "Thành thật mà nói, điều này có ý nghĩa gì đối với xã hội. Không ai có thể nói trước được. Nó chắc chắn sẽ có tác động rất lớn, nhưng nhìn chung tôi rất lạc quan về tương lai." Codex, lý do chính là sự ổn định tốt hơn.

“Tôi thấy rằng Claude Code thường xuyên ‘nói dối tôi’,” Last nói. “Nó sẽ thông báo rằng tác vụ đang chạy, nhưng thực tế không phải vậy.”

Katy Shi, nhà nghiên cứu OpenAI. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Katy Shi, người chịu trách nhiệm nghiên cứu hành vi của các mô hình Codex tại OpenAI, cho biết mặc dù một số người mô tả phong cách mặc định của Codex là "bánh mì khô" nhưng ngày càng nhiều người dùng bắt đầu đánh giá cao phương thức giao tiếp kín đáo này. Cô nói: “Bản chất của nhiều công việc kỹ thuật là có thể chấp nhận những phản hồi quan trọng mà không coi đó là sự xúc phạm”.

Đồng thời, một số doanh nghiệp lớn cũng đã bắt đầu áp dụng Codex. Fidji Simo, Giám đốc điều hành mảng kinh doanh ứng dụng của OpenAI, cho biết: "ChatGPT đã trở thành đồng nghĩa với AI, điều này mang lại cho chúng tôi lợi thế rất lớn trong thị trường B2B. Các doanh nghiệp sẵn sàng triển khai công nghệ mà nhân viên đã quen thuộc hơn." Cô nói thêm rằng chiến lược cốt lõi của OpenAI để bán Codex là đóng gói nó cùng với ChatGPT và các sản phẩm OpenAI khác.

Chủ tịch kiêm Giám đốc Sản phẩm của Cisco Jeetu Patel đã nói rõ với nhân viên rằng không cần phải lo lắng về chi phí sử dụng Codex vì điều quan trọng là phải làm quen với công cụ này càng nhanh càng tốt. Khi nhân viên lo lắng về việc liệu "sử dụng những công cụ này có khiến họ mất việc hay không", câu trả lời của Patel là: "Không. Nhưng tôi có thể đảm bảo rằng nếu không sử dụng chúng, bạn sẽ mất việc vì sẽ không còn khả năng cạnh tranh nữa".

Ngày nay, mối lo lắng xung quanh các nhân viên lập trình AI đã lan rộng ra ngoài giới công nghệ ở Thung lũng Silicon. Tạp chí Phố Wall tháng trước cho rằng đợt bán tháo cổ phiếu công nghệ trị giá 1 nghìn tỷ USD một phần là do Claude Code, vì các nhà đầu tư lo ngại rằng việc phát triển phần mềm có thể sớm bị thay thế phần lớn bởi AI. Vài tuần sau, cổ phiếu IBM có ngày tồi tệ nhất trong 25 năm sau khi Anthropic thông báo rằng Claude Code có thể được sử dụng để trang bị thêm các hệ thống cũ chạy COBOL, vốn phổ biến trên các máy IBM.

Trong khi đó, OpenAI đang nỗ lực đẩy các tác nhân lập trình AI trở thành trung tâm thảo luận của công chúng. Công ty thậm chí còn chi hàng triệu đô la để chạy quảng cáo về OpenAI Codex trong Super Bowl thay vì quảng cáo ChatGPT.

Rất ít người trong trụ sở chính của OpenAI ở Mission Bay cần được thuyết phục sử dụng Codex. Nhiều kỹ sư mà tôi đã phỏng vấn cho biết ngày nay họ hiếm khi tự gõ mã và dành phần lớn thời gian chỉ để nói chuyện với Codex. Đôi khi, họ thậm chí còn "giao tiếp theo nhóm".

Tại trụ sở chính, tôi đã tham gia cuộc thi hackathon Codex. Khoảng 100 kỹ sư chen chúc trong một căn phòng lớn và mỗi người có bốn giờ để thực hiện dự án demo tốt nhất của mình bằng Codex. Một giám đốc điều hành của OpenAI đứng ở phía trước, nhìn vào chiếc máy tính xách tay trên tay khi anh ấy thông báo tên nhóm vào micrô. Đại diện mỗi đội hồi hộp bước lên bục và giới thiệu dự án AI của mình với giọng hơi run. Người chiến thắng cuối cùng được thưởng một chiếc ba lô Patagonia.

Nhiều dự án vừa được phát triển bằng Codex vừa được thiết kế để giúp các kỹ sư sử dụng Codex tốt hơn. Ví dụ: một nhóm đã phát triển một công cụ có thể tự động sắp xếp các tin nhắn Slack thành các báo cáo hàng tuần; một nhóm khác đã tạo hướng dẫn AI nội bộ tương tự Wikipedia để giải thích các dịch vụ nội bộ khác nhau của OpenAI. Trước đây, những nguyên mẫu như vậy thường phải mất nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần mới hoàn thành nhưng hiện nay, một buổi chiều là đủ.

Khi rời đi, tôi gặp Kevin Weil ở cửa, cựu giám đốc Instagram, hiện đứng đầu bộ phận “OpenAI for Science” của OpenAI. Anh ấy nói với tôi rằng Codex đang thực hiện một số nhiệm vụ dự án cho anh ấy qua đêm và anh ấy sẽ kiểm tra kết quả vào sáng hôm sau. Cách làm việc này đã trở thành thói quen hàng 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 hóa” để nghiên cứu về AI.

Simo cho biết trong tương lai Codex sẽ không chỉ được sử dụng để lập trình mà hy vọng sẽ trở thành công cụ thực thi tác vụ trong ChatGPT và tất cả các sản phẩm OpenAI để hoàn thành các tác vụ thực tế khác nhau cho người dùng. Altman cũng cho biết ông muốn tung ra phiên bản phổ thông của Codex nhưng vẫn lo ngại về các rủi ro bảo mật.

Anh ấy kể rằng vào cuối tháng 1 năm 2026, một người bạn không có kiến ​​thức về kỹ thuật đã nhờ anh ấy giúp cài đặt OpenClaw, một tác nhân lập trình AI nổi tiếng. Altman đã từ chối yêu cầu vì theo ý kiến ​​​​của ông, "rõ ràng đó chưa phải là một ý tưởng hay", chẳng hạn như khả năng OpenClaw có thể vô tình xóa các tệp quan trọng.

Trớ trêu thay, vài tuần sau, OpenAI thông báo rằng họ đã thuê các nhà phát triển OpenClaw.

Nhiều nhà phát triển nói với tôi rằng sự cạnh tranh giữa Codex và Claude Code chưa bao giờ mạnh mẽ hơn thế. Tuy nhiên, khi khả năng của các công cụ này tiếp tục được cải thiện và ngày càng được đưa vào quy trình làm việc của các nhà quản lý doanh nghiệp, những vấn đề mà xã hội cần phải đối mặt không còn đơn giản như “sử dụng công cụ lập trình AI nào”.

Amelia Glaese, Phó Chủ tịch Nghiên cứu và Trưởng bộ phận Liên kết, OpenAI. Nhiếp ảnh: Mark Jayson Quines.

Một số cơ quan giám sát lo ngại rằng OpenAI có thể đứng sau các vấn đề bảo mật trong cuộc đua bắt kịp Claude Code. Một tổ chức phi lợi nhuận có tên Dự án Midas đã cáo buộc OpenAI làm suy yếu các cam kết bảo mật khi phát hành GPT-5.3-Codex và không tiết lộ đầy đủ các rủi ro tiềm ẩn của mô hình trong an ninh mạng.

Đáp lại, Glaese phản bác rằng OpenAI không hy sinh bảo mật để phát triển Codex, đồng thời công ty cũng tuyên bố rằng Midas Project đã hiểu sai cam kết bảo mật của mình.

Ngay cả Greg Brockman, người đồng sáng lập OpenAI, người đã quyên góp 25 triệu USD cho Super PAC ủng hộ AI và một tổ chức ủng hộ Donald Trump vào năm ngoái để hỗ trợ phát triển AI, đồng thời vẫn lạc quan rằng "chúng tôi đang đi đúng hướng hướng tới AGI", cũng có những cảm xúc lẫn lộn về thực tế mới này.

Trong giới kỹ thuật ở Thung lũng Silicon, Brockman luôn nổi tiếng với phong cách quản lý "cực kỳ quan tâm": kiểu ông chủ vẫn đi sâu vào cơ sở mã để kiểm tra chi tiết vào đêm trước khi sản phẩm được phát hành. Theo một cách nào đó, cách làm việc rảnh tay hơn này giờ đây khiến anh ấy cảm thấy thoải mái hơn. “Bạn nhận ra rằng bộ não của bạn đã bị chiếm giữ bởi rất nhiều chi tiết không cần thiết,” ông nói.

Nhưng đồng thời, khi một người trở thành "Giám đốc điều hành của hàng trăm nghìn đội đặc vụ AI" và các hệ thống này thực hiện mục tiêu cũng như tầm nhìn của bạn, bạn sẽ khó đi sâu vào chi tiết cụ thể của từng giải pháp vấn đề.

“Theo một nghĩa nào đó, bạn có cảm giác như đang mất đi ‘nhịp đập’ của chính vấn đề,” Brockman nói.

Liên kết gốc