Codex 正在以疯狂迭代速度重新定义 AI 开发工具。从插件体系到远程锁屏操作，从团队共享到企业级管控，OpenAI 正将这款产品打造为撬动商业价值的战略支点。本文深度拆解其两个月内 15 项重磅更新，揭秘如何通过「看得见现场、推得动任务、管得住风险」三步策略攻占企业级市场。

Codex最近的更新频率实在疯狂。

过去两个月，OpenAI几乎隔几天就往Codex里塞一个新东西。

先是插件、内置浏览器、电脑操作、PR review、远程SSH、手机端接入……再到5月21日，Codex也搞“疯狂星期四”，一口气更新了几个大功能：一键把屏幕内容交给Codex，让Codex长时间围绕目标工作，电脑锁屏后继续远程使用，还支持团队共享插件和查看使用数据。

之前网上有一个流传挺广的梗图：醒来，看见又一个Claude更新。现在Codex也不遑多让。

只不过Claude更新得更“碎”、更精细，Codex则发布了更多大功能。

值得注意的是，它们更新的都是同一个方向——企业入口和真实工作流。

Claude Code已经先证明了这条路的价值，Anthropic甚至开始让市场相信，前沿模型公司不一定永远只能烧钱，也有机会把利润表跑出来。

Codex也在做同样的事，在这个时间点上，背后站着的是正在准备上市的OpenAI。

ChatGPT已经证明了OpenAI有用户，但用户不等于生意，热闹也不一定能带来利润。尤其对一家前沿模型公司来说，算力成本、训练投入、推理开销都重。OpenAI需要向市场证明，自己不只是会做爆款Chatbot，也能把AI放进企业真正愿意付钱的生产环节。

Codex的高频更新，就是在补全这一部分。

它不只是一个开发工具，它是OpenAI眼下最容易讲清楚商业价值的一张牌。

01 这两个月，Codex在做什么

我们用ChatGPT Images 2.0做了一张图，看看最近两个月Codex都做了什么更新。

3月24日，搜索与设置同步。

Codex App加入历史线程搜索、最近线程快捷跳转功能，并同步Codex App和VS Code扩展里的关键设置。算是基础体验优化：让用户能更快找回之前的任务，让桌面端和编辑器里的使用体验更一致。

3月25日，插件体系上线。

Codex开始支持插件。插件可以打包skills、应用集成和MCP server配置，用来复用工作流，支持Codex App、CLI和IDE extension。

4月9日，代码审查工作流增强。

Codex App加入了可折叠的行内审查评论、不同的审查模式、Git摘要和来源区块。Codex开始更深地进入代码审查和PR协作。

4月12日，文件与终端上下文增强。

Codex增加了命令菜单里的文件搜索，支持在侧边栏预览图片、PDF和Markdown，也为每个线程加入了终端标签页，并支持用户选中文本后直接询问Codex。

4月16日，Codex for almost everything。

这是最近两个月第一个大节点，OpenAI开始把Codex推成一个更完整的AI工作台。这一波更新包括内置浏览器、电脑操作、线程自动化、任务侧边栏、PR工作流、结果预览、SSH远程连接、多终端、多窗口、Intel Mac支持，以及一批新插件。

4月23日，自动审批审查。

Codex可以把符合条件的审批请求，先交给自动审查代理判断风险，再显示审查状态和风险等级，最后由用户决定是否批准。

5月5日，Codex访问令牌上线。

ChatGPT Enterprise的工作区所有者和管理员，可以允许成员创建Codex访问令牌，用在脚本、调度器、私有CI runner等可信的非交互式本地工作流里。Codex开始接近CI、自动化和企业工程系统。

5月7日，Codex进入Chrome。

Codex推出Chrome扩展，可以在浏览器标签页里并行工作，但不会直接接管用户浏览器，用户也可以控制哪些网站允许Codex使用。浏览器是很多后台系统、内部工具和网页调试场景的入口，这一步让Codex更接近真实办公现场。

5月14日，Codex支持手机控制。

OpenAI支持用户从ChatGPT手机App使用Codex，连接一台正在运行Codex App的Mac，用户在手机上也可以查看任务进展、批准操作、看代码差异和测试结果。这一波还包括Hooks正式可用、访问令牌和企业管理员设置指南。Codex开始变成一个可以远程跟进的工作代理。

5月21日，Appshots、目标模式、锁屏远程使用和插件共享。

这是第二个大节点。Appshots可以把Mac当前窗口的截图和可用文本直接发给Codex；目标模式正式上线，用户可以给Codex一个目标，让它围绕这个目标持续工作数小时甚至数天；锁屏远程使用则允许Codex在Mac锁屏后继续操作桌面应用，不再需要“留一线”。

同时，ChatGPT Business开始支持团队共享插件；内置浏览器的标注能力进一步增强，可以直接调整字体、颜色、间距等样式。

功能本身当然重要，但整体的更新趋势同样值得关注。无论是Appshots还是目标模式，又或者Chrome扩展、访问令牌和插件共享，都是在补进入真实工作流的基本条件：看得见现场，推得动任务，也管得住风险。

想看得见现场，需要补全的是上下文能力。

真实开发任务很少只发生在代码编辑器里。文件搜索、文件预览、终端标签页、内置浏览器、浏览器标注、Chrome扩展、Appshots，本质上都是在减少用户给AI描述上下文的成本。

以前你要通过描述或者Ctrl+C/V告诉AI哪里有问题，现在，OpenAI想让Codex直接看到这些东西。

想推得动任务，长任务和远程执行能力很重要。

目标模式解决的是“能不能持续做下去”。手机端远程访问和锁屏远程使用，让用户即使不在电脑前，任务也能继续推进。访问令牌和Hooks，则把Codex进一步接进脚本、调度器、CI runner这些企业工程系统里。

能不能管住风险，就是企业和团队管理的事情了。

个人开发者用工具，核心是看好不好用，但企业工具的问题要复杂得多：权限怎么管，插件怎么分发，谁在用、用了多少，风险怎么审查，能不能接入CI，能不能被团队统一管理。

Codex在这方面也做了很多工作。插件体系让工作流可以被打包和复用；插件共享让团队可以统一分发工具；自动审批审查是在控制代理执行的风险；访问令牌和企业管理员设置，则是在让Codex接进企业已有的工程和治理流程。

02 “全村的希望”

Codex的更新为它带来了非常亮眼的用户增长速度。

3月初，Codex的周活跃用户还是160万左右。到了5月14日，OpenAI官方在介绍Codex手机端时提到，每周使用Codex的人已经超过400万。也就是说，在两个月左右的时间里，Codex的周活用户又翻了一大截。

这条增长线绕不开底层模型的能力，用户愿意更频繁地把真实任务交给Codex的前提是，它真的能干活。尤其是GPT-5.5之后，Codex的编码、工具调用、长上下文和多步骤任务能力有了更好的基础。

但光有模型是不够的，市场不会只因为一个模型benchmark变高就买单，它更关心这些能力能不能变成收入。

这也是OpenAI在上市前必须讲清楚的地方。

OpenAI手里有很多牌，但每张牌都有自己的不确定性。

ChatGPT是最大的用户入口，证明了OpenAI有全球用户和消费级订阅能力。问题是，用户规模越大，推理成本也越重；消费级订阅能不能支撑一家前沿模型公司的长期投入，还需要继续证明。

API是基础收入来源，能把模型能力卖给开发者和企业。但API市场很容易卷进价格竞争，企业客户也未必只绑定一家模型供应商。模型能力越通用，客户越可能多模型混用。

ChatGPT Enterprise、Agents和行业解决方案，是OpenAI进入企业市场的正面战场。但这些产品要真正深入企业流程，需要时间、销售、集成和行业落地。

更远一点，OpenAI还有硬件、数据中心、多云合作和算力基础设施。这些故事想象力很大，但也更重、更远、更烧钱。它们能撑起长期愿景，却很难立刻解释短期商业回报。

而Codex的商业价值更容易被解释。它面对的人群很明确：开发者和工程团队。

这是一群本来就愿意花钱服务的人。工程师时间贵，软件项目周期长，代码维护成本高。bug修复、测试、代码审查，每一个环节都能算出成本。

软件开发本身也是企业最核心的生产环节之一。金融公司有风控和交易系统，零售公司有供应链和会员系统，医疗公司有数据和合规系统，媒体公司有内容后台和分发系统。哪怕不是科技公司，也有大量内部工具、数据管道、自动化脚本和业务系统需要维护……今天几乎所有公司都离不开软件系统。

也就是说，Codex切进去的，是企业每天都在花钱、每天都在消耗人力的地方。

某种意义上来讲，它是OpenAI讲好IPO叙事的希望。在OpenAI准备走向资本市场的时间点上，这件事变得格外重要。

因为上市叙事里，OpenAI要面对的已经不再是“AI有没有未来”这种问题。真正难回答的是另一件事：一家前沿模型公司，能不能在巨额算力投入之外，找到一条足够清楚、足够稳定、足够能赚钱的商业路径。

更麻烦的是，Anthropic已经先把这个问题往前推进了一步。

03 Anthropic已经先跑了一步

Codex必须被推到前台，还有一个很关键的原因：OpenAI最大的竞争对手之一Anthropic，已经在企业端先跑出了一条路。

虽然从营收规模看，OpenAI仍然领先，The Information报道，OpenAI 2026年第一季度营收约57亿美元，高于Anthropic同期的48亿美元。但现在的问题已经不只是收入有多少，前沿模型公司的真正压力，是收入增长能不能跑过成本增长。

OpenAI第一季度收入很高，但其调整后经营利润率约为-122%。按这一口径计算，收入1美元，调整后经营成本可能约为2.22美元，到头还要亏1.22美元。

过去几年，外界一直质疑大模型公司太烧钱：训练、推理、GPU、人才支出，每一样都是无底洞。用户越多，调用越多，成本也越重。

Anthropic最近释放出的信号，则改变了这件事的想象空间。

据《华尔街日报》报道，Anthropic预计2026年第二季度收入超过109亿美元，并接近首次季度营业利润，预计营业利润约5.59亿美元。

虽然这并不代表Anthropic从此摆脱了烧钱问题，但它给了市场一个很重要的信号：前沿模型公司不一定永远只能靠融资续命，只要模型能力足够强，产品足够贴近企业高价值场景，收入增长就有可能跑在成本前面。

Anthropic没有ChatGPT那样的全民入口，也没有那么多同时推进的故事。它的路线更窄，也更纯粹：直接进入企业愿意付钱的地方，尤其是开发者、金融、法律、研究、数据分析和内部知识工作这些高价值场景。

Claude Code就是其中最典型的一张牌。它最早做的是开发者圈里的神器，主打编程场景，后来一路补长任务、插件、权限、团队管理和企业治理，慢慢变成Anthropic进入企业工作流的重要入口。开发者先用起来，团队再跟上，最后变成企业采购和预算。

2026年4月，在Ramp的样本企业中，Anthropic的采用率升至34.4%，OpenAI则降至32.3%。虽然这只是基于Ramp平台上的企业支出样本，不代表全市场统计，但这个数据至少能说明，Anthropic在企业付费场景里的势头正在变强。

Codex的压力也就在这里。

OpenAI的营收规模仍然领先，但如果它要走向资本市场，就不能只讲用户规模或者模型能力。它需要一个更接近企业生产现场的产品，去证明自己能把AI变成稳定的企业收入。

如果Claude Code证明了开发者工作流可以成为Anthropic的企业入口，那么Codex就必须证明，OpenAI也能走通这条路。

Codex负责人Tibo Sottiaux最近半开玩笑地总结了公司的“总体规划”：发布更好、更高效的模型，每周发布更好的产品，再拿到更多算力（并增加在X上冲浪的时间）。

更好的模型，决定Codex能不能真正干活；更高频的产品更新，决定Codex能不能进入真实工作流；更多算力，则决定这一切能不能支撑越来越大的使用量。

这些都对上市非常重要。

换句话说，Codex最近的密集更新不只是追功能，也在追Anthropic已经跑出来的那条企业化路径。

ChatGPT已经证明了OpenAI有用户。

而Codex要证明，OpenAI是个能赚钱的生意。