你的 Codex 可能只解锁了 1%，大神让它一天肝 71 小时

GPT-5.6 还没大规模放出来，监管先到了门口。

据外媒报道，美国政府要求 OpenAI 把 GPT-5.6 的早期访问限制在少数经过批准的企业客户中，理由是安全评估。

▲ 外媒报道美国政府出于安全考虑，要求 OpenAI 分阶段发布新模型

几乎同一时间，OpenAI 放出了一篇关于 Codex 的研究报告，里面大量的数据，似乎更能解释这种紧张感的来源：AI 已经开始从「回答问题」，真实的走向了「替人完成一段工作」。

这份报告的名字叫《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》（向智能体 AI 的转变：来自 Codex 的证据）。研究对象是 OpenAI 自家的 Codex，就是这段时间以来国内外互联网的流量密码，能读文件、跑命令、改代码、生成文档、调用工具的 agent 产品。

报告里一些夸张的数据像是，OpenAI 每周可能消耗上千万亿 Token，其中 99.8% 都是来自 Codex。

ChatGPT 曾经是 OpenAI 内部默认的 AI 工作工具，在 2025 年 8 月，OpenAI 员工平均在 Codex 上的花费不到其 Token 的 10%。

而到了今年 6 月，从工程、法务、金融到人事，OpenAI 员工平均超过 90% 的工作量都交给了 Codex，OpenAI 活跃员工里，97.9% 用过 Codex。

按每天 Codex 运行总时长从低到高排序，排到第 99 百分位的那批顶端重度用户，每天可以产生平均超过 60 小时的 Codex 智能体运行时间，因为多个 agent 并行跑，所以一天能超过 24 小时。

▲ 有网友发梗图表示震惊，怎么会有用户一天能运行 Agent 71 个小时

也就是说，在 OpenAI 内部，工作场景里的 AI 使用，几乎已经切到了 Codex 上。

「你用不用 AI」，正在变成一个废问题

过去三年，几乎所有关于 AI 的讨论都绕着一个问题转：你要不要用。

OpenAI 早先发过一份分析 ChatGPT 的报告，结论是：人们用 ChatGPT，将近一半是在「问」——问问题、找信息、要建议。

▲ 去年 OpenAI 的 ChatGPT 分析报告显示，49% 的消息都属于询问

Codex 把整个倒了过来，人们用它「做」——调试、重构、验证、配环境、写文档、跑数据。

当 AI 只会聊天，「用没用」确实是个好指标，我们问它，它回答，用了就是用了。可一旦 AI 能替我们干活，该问的就变成了，我们能把多少活交出去，以及，有没有开始围着「给 AI 分配任务」重新安排自己的一天。

Codex 这份报告将衡量 AI 应用深度的指标，定位在我们交出去的任务有多重、agent 替人类跑了多久、用户是不是在同时盯着好几条工作线。

报告里也很清晰地说明了，Codex 现在适用哪些场景，哪些人；他们把用户分成三类：个人用户、外部组织用户、OpenAI 员工。

差异很明显。到 2026 年 6 月 11 日前的 28 天，个人活跃用户里，只有 0.7% 用过 Codex；外部组织用户高很多，达到 17.3%；OpenAI 内部则接近全员使用，达到 97.9%。

但如果按输出 token 算，Codex 的存在感会更强。个人用户里，Codex 贡献了 16.5% 的输出 token；外部组织用户里，这个比例已经到 63.3%；OpenAI 内部更极端，Codex 占 Codex 和 ChatGPT 总输出的 99.8%。

这数据很明显是在说：用 Codex 的人还没那么多，但一旦用上，使用强度很高。尤其在组织里，Codex 已经从一个小众工具，变成重度用户的主要工作界面。

报告里还有一张很关键的图：Codex 的增长已经不只靠开发者拉动。

2026 年 6 月，外部组织账号里的非开发者 Codex 活跃用户，相对 2025 年 8 月 1 日已经接近 189 倍；个人账号里的非开发者也超过 130 倍。

曾经 Codex 还被很多人当成程序员工具看，但增长最快的新增人群，已经来自非开发者。换句话说，Codex 的扩散路径正在从写代码的人，走向做文档、数据、研究、销售、招聘、法务和运营的人。

具体到从岗位看，工程师仍然是最早、最明显的一批。外部组织用户中，工程技术岗位的平均 Codex 输出占比达到 26.8%，数据和分析岗位约 15.2%。法务、招聘等非技术岗位也在增长，但平均占比还低，比如法务只有 1.9%。

OpenAI 内部的曲线更激进。工程、数据岗位直接飙升，随后招聘、法务等岗位也快速跟上。

报告说，2026 年初，OpenAI 的法务、招聘等岗位几乎还没怎么用 Codex；到 4 月左右，这些岗位的 Codex 输出占比已经和工程数据一样，快速冲到很高的位置。

虽然 OpenAI 内部的数据，某种程度上只能算是一个低摩擦样本，毕竟 OpenAI 员工熟悉模型，公司有充裕的使用额度，内部培训和经验分享也多。

它可能无法直接代表普通公司今天的状态，但是展示了一种潜在的未来公司形态：当权限、工具、流程都打开之后，非技术岗位也能开始用 agent 做好工作。

用户拿 Codex 做什么？

报告把任务分成几大类：代码实现、代码理解、代码验证、工程运维、应用管理、数据分析、研究、知识产物、协作、业务流程。

从图表看，软件相关任务仍然占大头。用户不只是让 Codex 写新代码，也会让它读已有代码、解释架构、修 bug、跑测试、配置环境、管理仓库、处理构建和发布问题。

到了 OpenAI 内部，任务范围继续往外扩展。报告提到，OpenAI 员工会用 Codex 做研究和数据分析等工作，外部组织用户也开始出现类似用法，尤其是销售、市场、招聘等岗位，会用 Codex 生成知识产物，比如文档、材料、说明、报告等。

这些任务有多重？

报告里有一个任务复杂度图，专门估算用户交给 Codex 的任务，如果让熟练人类独立完成，大概要花多久。

在个人用户样本里，2025 年 12 月，35.4% 的活跃用户提交过至少一个「熟练人类需要 1 小时以上」的任务。到 2026 年 5 月，这个比例升到 70.2%。

更重的任务也在增加。提交过至少一个「8 小时以上」任务的用户比例，从 2.1% 升到 25.6%。

怎么用，也变了。

报告看了三个指标：并发、运行时间、skill。并发是说大多数人开始在一周内同时跑多个 Codex 任务，管理多个 Agent。运行时间上，平均每天 71 小时的 Codex 运行时间最能说明问题。

而 Skill 则代表了另一种变化，用户开始把重复工作沉淀成可复用流程。报告说，活跃 Codex 用户中，调用过 skill 的比例从 2026 年 3 月 1 日的 5.4%，升到 6 月 11 日的 26.6%。个人用户是 25.7%，外部组织用户是 30.4%，OpenAI 内部达到 96.2%。

这些数据或许并不能直接等同于生产率提升，但这足以说明 Codex 进入工作流后，AI 的使用形态变了。

前段时间 Fable 5 关闭，社交媒体上很多人在嘲讽 Anthropic 的 CEO，说「谁让你天天搞那些耸人听闻的营销，什么被吓到了，恐怖到要关闭，现在真的被关闭了吧！」

▲说是回归，但是能体验到的人还是少数

现在，GPT-5.6 的命运好像要和 Fable 5 一样，甚至还没有正式发布，就被美国政府要求审核分批发布。

当 Agent 真实地在改变工作组织方式的时候，一个人可以同时开几个任务，让一个 agent 查资料，一个 agent 改脚本，一个 agent 生成表格，一个 agent 写说明文档。人站在中间，像项目经理，也像编辑，决定哪些结果能进下一步。

Codex 渗透到越来越多场景的能力，似乎能解释为什么 GPT-5.6 的发布节奏会变得敏感。

当模型只是在聊天框里回答问题，风险主要来自它说了什么；当模型可以调用工具、读写文件、执行任务，风险就会进入真实工作流。能力越接近执行层，发布就越像基础设施上线，无法再只是按普通产品更新来理解。

AI 的能力可能会像资源一样，是人力资源也是物质资源。

虽然 Codex 这么强了，但是报告里还有一个数据很现实，在过去 28 天内活跃于 ChatGPT 或 Codex 的 Go、Free、Pro 和 Plus 套餐用户中，使用 Codex 的用户不到 1%。

所以，跟着我们往期的 Codex 教程一起来上手这个时代的 Agent 工具吧。