OpenAI API及开发者平台工程负责人Sherwin Wu近日在接受Lenny's Podcast访谈时透露，公司内部AI工具使用率已达惊人水平。目前，OpenAI 95%的工程师在日常工作中使用Codex编程模型，所有代码审查（PR）均由该模型完成。这一数据凸显了AI在软件工程领域的深度渗透，也印证了OpenAI对自身技术的强大信心。
据Sherwin Wu介绍，深度使用Codex的工程师工作效率显著提升。数据显示，这些工程师发起的PR数量比不常使用Codex的同事高出70%，且这一差距随时间推移持续扩大。更引人注目的是，OpenAI内部正在进行一项激进实验：一个团队完全依赖Codex维护代码库，彻底摒弃传统编码方式。这种"无逃生舱"的实验模式，迫使工程师必须通过优化上下文和提示词来引导模型工作，而非直接干预代码生成。
在职业角色演变方面，Sherwin Wu观察到工程师职能正发生根本性转变。独立贡献者（IC）逐渐向技术管理者转型，他们不再专注于逐行编写代码，而是同时管理10至20个并行AI线程，通过协调智能体（agents）完成任务。这种工作模式被形象地比喻为"巫师施展咒语"——工程师只需定义任务目标，AI工具便会自动执行具体操作。Sherwin Wu特别提到，这种转变放大了顶尖人才的杠杆效应，形成"优秀者更卓越"的马太效应。
针对AI对就业结构的影响，访谈深入探讨了"单人十亿美元创业公司"的概念。Sherwin Wu认为，虽然可能出现由超级个体运营的高价值公司，但更确定的机会在于大量定制化软件工具的涌现。他预测，未来将出现数百个为超级个体服务的"千万美元级"小微SaaS公司，这将彻底改变风险投资生态，显著降低创业门槛。OpenAI的使命定位也印证了这一观点——通过提供开放平台赋能开发者，而非直接参与竞争。
在技术演进路线图上，Sherwin Wu给出了明确时间表。未来12至24个月内，AI模型将具备连贯执行数小时复杂任务的能力，当前模型处理任务时长已从不足1小时提升至数小时。音频领域将成为下一个爆发点，原生语音模型将在6至12个月内实现重大突破，特别是在企业业务流程自动化方面存在巨大应用潜力。这些进展将推动AI从辅助工具向核心生产力转变。
关于AI部署的挑战，Sherwin Wu指出，许多企业因缺乏自下而上的采纳机制导致ROI为负。他建议企业建立内部攻坚团队，通过知识共享和实战演练激发员工热情。这种策略与OpenAI内部实践一致——通过设立专门团队探索AI应用边界，再将最佳实践推广至全公司。对于开发者关心的平台定位问题，Sherwin Wu强调，OpenAI始终视自身为生态系统平台，致力于提升行业整体水位，而非通过竞品扼杀创新。
访谈还深入探讨了AI工具链的演进规律。Sherwin Wu提出"模型吞噬脚手架"理论：随着基础模型能力提升，许多为弥补缺陷而构建的中间层将变得多余。他以向量数据库为例，指出这类工具的重要性正在下降，未来模型可能直接通过文件系统或自定义文档管理上下文。这种趋势要求开发者具备前瞻性思维，聚焦模型未来发展方向而非当前局限。
在业务流程自动化领域，Sherwin Wu特别看好重复性操作的市场空间。他区分了知识工作与流程工作的本质差异——前者需要创造性探索，后者依赖标准化执行。AI在财务、客服等领域的渗透将远超软件工程，因为这些工作存在大量可优化的标准操作流程。OpenAI内部正在开发相关工具，帮助企业将AI集成至核心业务系统，实现真正的端到端自动化。
对于创业公司的生存策略，Sherwin Wu给出务实建议：聚焦用户需求而非竞争威胁。他以Cursor等成功案例说明，只要产品能解决真实痛点，即使在巨头林立的领域也能脱颖而出。OpenAI的API战略也遵循这一原则——通过持续开放最新模型，培养开发者生态，最终实现平台与开发者的共赢。这种策略已取得显著成效，API业务收入随生态扩大呈现指数级增长。
在技术伦理层面，Sherwin Wu重申了OpenAI的使命承诺。他指出，免费版ChatGPT已让全球数十亿人接触前沿AI技术，这种民主化进程对缩小数字鸿沟至关重要。即便付费版本提供更强性能，但普通用户与亿万富翁获得的体验差距正在缩小。这种技术普惠理念，驱动着OpenAI在医疗、教育等领域的持续投入，力求让AI真正造福全人类。
