OpenAI 於 2 月 2 日推出獨立桌面應用程式 Codex，短短 1 周錄得超過 100 萬次下載，行政總監 Sam Altman 在社交平台 X 確認此數字。這款目前僅支援 Mac 電腦的編程工具，定位為「AI 代理指揮中心」，容許開發者同時管理多個 AI 代理執行編程任務，隨後數天更獲更強大的 GPT-5.3-Codex 模型支援。隨著推廣期結束，免費用戶和低價訂閱用戶的使用限制將收緊，與此同時，Anthropic 的 Claude Code 和新興開源工具 Kilo CLI 1.0 各自以不同策略搶佔市場，令 AI 編程工具領域競爭進入白熱化階段。
Codex 應用程式的核心定位
傳統 AI 編程輔助工具以自動補全程式碼為主，開發者在整合開發環境（IDE）獲取逐行建議，再決定是否採納。OpenAI 的 Codex 應用程式打破這種單一互動模式，定位為可同時調度多個 AI 代理的桌面操作平台。
Codex 應用程式推出時採用 GPT-5.2-Codex 模型，OpenAI 隨後於 2 月 5 日發布更強大的 GPT-5.3-Codex，形容這是該公司迄今最強大的代理式模型，運行速度比前代快 25%。Sam Altman 透露，GPT-5.3-Codex 在開發過程曾「參與自身的誕生」，早期版本用於調試生成最終版本的訓練流程。在 Terminal-Bench 2.0 基準測試中，GPT-5.3-Codex 大幅超越此前所有模型表現，該測試主要衡量 AI 代理在終端機環境的實際執行能力。
在功能設計上，Codex 應用程式容許開發者在 3 個層面同步運作：
- 平行工作樹（Parallel Worktrees）：多個代理可獨立探索不同程式碼路徑而不會產生分支衝突。
- 委派長時間任務：將依賴項更新和測試運行等日常維護工作交由後台自動執行。
- 統一監督功能：開發者在同一桌面介面切換不同代理，同時保持對整個複雜專案的全局掌控。
OpenAI 亦為 Codex 引入「技能」（Skills）系統，這些預設指令和腳本組合可將代理能力擴展到編寫程式碼以外範疇。開發者可透過技能連接外部工具、執行工作流程，並按團隊偏好完成任務。OpenAI 曾以此功能示範，讓 Codex 從單一指令出發，獨立完成一款賽車遊戲開發，過程消耗超過 700 萬個 token，代理同時擔任設計師、開發者和測試員角色，甚至透過自行試玩驗證遊戲運作。
OpenAI 的定價策略轉向
Codex 應用程式首周能達到 100 萬次下載，關鍵在於 OpenAI 向 ChatGPT 免費用戶和月費 8 美元（約港幣 62.4 元）的 Go 訂閱用戶開放限時使用權。OpenAI 同時將所有付費計劃（Plus、Pro、Team、Business、Enterprise 及 Edu）的使用速率上限暫時提升 1 倍，進一步刺激下載量增長。
Sam Altman 在 X 表明，這種高運算資源的免費體驗並非長期安排。他寫道：「推廣期結束後，我們會繼續讓 Free 和 Go 用戶使用 Codex，但可能需要降低使用限額。我們希望每個人都能嘗試 Codex 並開始構建。」這段話清楚傳達一個訊息：OpenAI 正從開放式增長轉向可持續的商業化模式。
這種策略調整有其實際考量。運行高能力模型的運算成本極為龐大，據 The Information 報道，OpenAI 預計 2026 年現金消耗將達到 170 億美元（約 1,326 億港元），較 2025 年的 90 億美元（約 702 億港元）大幅上升。在推廣期為免費用戶提供頂級模型存取權，目標是迅速建立用戶基礎和使用習慣，後續收緊限制則是為將這批用戶轉化為付費訂閱者。對於企業級客戶，Plus、Pro、Business 和 Enterprise 等付費計劃將繼續享有較高使用配額，而免費和 Go 層級用戶則可能面對更嚴格的流量限制。
Claude Code 與 Kilo CLI 的不同路徑
OpenAI 推出 Codex 應用程式時機並非偶然。據 Reuters 報道，Anthropic 旗下 Claude Code 在 2025 年 11 月已達到年化收入 10 億美元（約 78 億港元）里程碑，距離全面推出僅約 6 個月。分析師估計，截至 2026 年 1 月，此數字可能已接近 20 億美元（約 156 億港元）。在 Visual Studio Code 每日安裝量統計中，Claude Code 從 2026 年初的 1,770 萬次（30 天移動平均值）急升至 2,900 萬次，增長軌跡呈現指數級特徵。Anthropic 整體年化收入在 2025 年 8 月已達 50 億美元（約 390 億港元），公司在 2025 年底將 2026 年收入預測上調約 20% 至最高 180 億美元（約 1,404 億港元）。
Claude Code 成功源於產品主導增長策略。Anthropic 並非單純透過 API 授權收費，而是將 Claude Code 建立成開發者面對最困難問題時的首選工具。Claude Code 主管 Boris Cherny 曾公開分享，他在 Claude Opus 4.5 發布後，已連續 2 個月完全透過 Claude Code 編寫所有日常程式碼。這種從「有用助手」到「更出色的工程師」的能力躍升，正是 Claude Code 能在短時間獲取大量開發者信賴的核心原因。
在另一條賽道上，由 GitLab 聯合創辦人 Sid Sijbrandij 支持的 Kilo 於 2 月 4 日推出 Kilo CLI 1.0，採取截然不同的市場策略。Kilo 以 MIT 開源授權為基礎，支援超過 500 個 AI 模型，涵蓋 Alibaba 的 Qwen、Google Gemini 等競爭對手模型。Kilo 行政總監兼聯合創辦人 Scott Breitenother 指出，當前 AI 編程工具體驗「過於碎片化」，工程師需要在 IDE、終端機和 Slack 之間不斷跳轉。
Kilo 的「Agentic Anywhere」策略期望讓開發者在任何環境啟動 AI 代理，無論是終端機對話、VS Code 側邊欄還是 Slack 訊息。Kilo 於 1 月推出的 Slack 整合功能，容許團隊直接在聊天中執行程式碼修改和推送 Pull Request，毋須打開 IDE。這家擁有 800 萬美元（約 6,240 萬港元）種子輪融資的初創公司，與 GitLab 簽訂有效期至 2026 年 8 月的優先購買權協議（Right of First Refusal），目前團隊規模約 30 人，分布北美和歐洲。
3 家公司策略差異清晰可見：OpenAI 以封閉生態系統和強大模型能力為賣點，將用戶鎖定自身平台；Anthropic 以產品質素和開發者體驗驅動增長，建立深厚用戶黏度；Kilo 則以模型無關和開源透明度為差異化優勢，瞄準不願被單一供應商綑綁的企業客戶。
AI 編程工具市場的規模與增長動力
全球 AI 編程工具市場正處於高速擴張階段。市場研究機構數據顯示，2025 年市場規模約 295 億美元（約 2,301 億港元），預計 2026 年將增長至 346 億美元（約 2,698.8 億港元），年均複合增長率約 17.5%，到 2032 年市場規模有望達到 913 億美元（約 7,121.4 億港元）。
推動增長的並非單純技術好奇心，而是切實生產力提升。涵蓋 51,000 名開發者的 DX Insight 數據顯示，每日使用 AI 編程工具的開發者比偶爾使用者多合併約 60% Pull Request，合併時間亦顯著縮短。企業層面報告指出，大型機構在程式碼相關開發活動節省時間達 33% 至 36%。
全球範圍內，約 85% 開發者已採用某種形式 AI 編程助手，此比例覆蓋 177 至 194 個國家和地區數萬名開發者。大型企業佔據 2024 年 AI 編程工具市場約 63% 份額，但中小企業採用率正以 28.2% 年均複合增長率快速追趕，原因是免費增值模式消除前期授權費用門檻。
從地域分布看，北美在 2024 年佔據約 43% 市場份額，亞太地區則以 27.4% 年均複合增長率成為增長最快區域，各國政府 AI 戰略和本地化大型語言模型發展是主要推動因素。
企業決策者如何應對這場變革
對於企業技術總監和工程管理層，Codex 首周 100 萬次下載意義在於驗證市場對代理式系統強烈需求。這類系統能自主管理調試、部署和跨平台協調，代表 AI 在軟件開發的角色正從「副機師」（Copilot）轉變為「操作員」（Operator）。
企業評估和採納 AI 編程工具時，需要在 3 個維度進行策略性思考：
- 平台選擇：GPT-5.3-Codex 原始能力毋庸置疑，但 Kilo CLI 等開源替代方案崛起提醒企業，保持選擇彈性對於避免供應商綑綁和不透明訂閱成本至關重要。企業應考慮建立模型無關的技術架構，容許團隊根據任務性質選擇最合適工具，而非將所有工作流程綑綁在單一供應商生態系統。
- 治理架構：企業需要優先建立一個「受管控代理層」（Governed Agent Layer），在所有工具之間統一身分驗證、權限管理和審計日誌，無論這些工具屬於封閉式商業平台還是開源終端機介面。隨著 AI 代理獲得愈來愈大自主權，人類監督機制（Human-in-the-loop）設計變得尤為關鍵，確保代理「自我改進」循環受嚴格約束。
- 人才策略：Kilo 行政總監 Scott Breitenother 觀察值得管理層深思：「我們實際上已將工程師轉型為產品負責人，他們從編寫程式碼釋放出來的時間，用於進行更多思考和產品策略制定。」這意味企業需重新定義開發團隊角色分工，從直接編寫程式碼轉向管理和協調 AI 代理工作流程。據市場研究機構 Gartner 預測，到 2027 年將有 80% 工程人力需要專門針對 AI 協作技能進行再培訓。
未來從工具競賽到生態系統之爭
展望 2026 年下半年及以後，AI 編程工具競爭將從單純模型能力比拼，演變為更深層次生態系統之爭。
OpenAI 計劃為 Codex 推出 Windows 版本，並增強多代理工作流程和雲端自動化觸發功能，讓 Codex 在用戶未開啟應用程式時也能持續在後台運行。Anthropic 則透過推出 Cowork 擴大 Claude Code 適用範圍，將目標用戶從專業開發者延伸至非技術人員，Cowork 容許用戶在已安裝軟件中構建 AI 代理，令 Claude Code 潛在市場遠超全球 2,800 萬名專業開發者範疇。Kilo 方面，其對 Model Context Protocol（MCP）支援和跨倉庫上下文管理能力，正吸引需要於複雜多倉庫環境協作的企業團隊。
AI 編程工具市場終局可能並非贏家通吃，而是形成多層次競爭格局：封閉式高效能平台服務願意為頂級能力付費的大型企業，開源靈活方案服務重視選擇自由和透明度的技術團隊，而垂直整合工具則瞄準特定行業合規和安全需求。對於所有參與者，2026 年關鍵考驗在於能否將快速增長用戶基礎轉化為持久市場份額和可持續收入模式。
來源：VentureBeat
