Чому OpenAI invece переслідує Claude Code?

Wait, let me provide a better translation to Ukrainian:

Чому OpenAI навпаки гонитися за Claude Code?

Or more naturally:

Чому OpenAI насправді ловить Claude Code?

Most natural version:

Чому OpenAI насправді прагне наздогнати Claude Code?

Внутрішній погляд на гонку OpenAI за наздоганяння Claude Code

Автор: Maxwell Zeff, Wired

Переклад: Peggy, BlockBeats

Редакторський коментар: У часи швидкого зростання AI-агентів для програмування, коли OpenAI, що раніше очолювала генеративний AI з ChatGPT, несподівано стала «наступаючою стороною», ситуація кардинально змінилася. На противагу цьому, Anthropic — компанія, заснована колишніми співробітниками OpenAI, — швидко здобула популярність у спільноті розробників і бізнес-сегменті завдяки Claude Code, ставши одним із провідних гравців у сфері інструментів для AI-програмування.

У цій статті через інтерв’ю з керівниками, інженерами та розробниками розкривається реальний процес цієї гонки: від розділення проекту OpenAI Codex і перенаправлення ресурсів на ChatGPT і мультимодальні моделі, до внутрішньої реорганізації команд і прискорення запуску AI-програмістських продуктів. OpenAI переживає перехід від стратегічного ігнорування до повного наздоганяння. Це не стільки про технічні можливості, скільки про стратегічний ритм: вибух ChatGPT змінив пріоритети компанії, а партнерство з Microsoft обмежує шлях продукту, тоді як Anthropic раніше зробила ставку на AI-програмування.

Глибше у цій гонці постають питання: коли AI-агенти починають виконувати дедалі більше когнітивних завдань, процес розробки програмного забезпечення і навіть праця білих комірців можуть бути кардинально переосмислені.

Ось оригінальний текст:

Генеральний директор OpenAI Сам Альтман сидить, склавши ноги на офісному кріслі, і дивиться на стелю, ніби намагається знайти відповідь, яка ще не сформувалася. У певному сенсі це пов’язано з оточенням.

Новий головний офіс OpenAI у Mission Bay, Сан-Франциско, — сучасна будівля з скляних і світлих дерев’яних панелей, що нагадує «храм технологій». На виставкових стендах за рецепцією розміщені брошури про «Епохи AI», ніби шлях до технічного прориву. На стінах сходів — плакати з ключовими віхами розвитку штучного інтелекту, зокрема одна з них зафіксувала момент: тисячі глядачів дивилися онлайн, як машина перемогла топ-команду в «Dota 2». У коридорах — дослідники у футболках із лозунгами, наприклад: «Дослідження вимагає часу». Ідеально, щоб не затягувати — не надто довго.

Ми сидимо у великій конференц-залі. Мені ставлять питання, що стосуються AI-революції у програмуванні, яка зараз охоплює галузь, і чому OpenAI, здається, не випереджає цю хвилю.

Зараз мільйони інженерів починають делегувати частину програмування AI, і це вперше змушує багато людей у Кремнієвій долині серйозно задуматися: автоматизація може торкнутися їхніх робочих місць. Агентські системи для кодування (coding agents) стають однією з небагатьох сфер, де компанії готові платити високі ціни за AI. За логікою, цей момент цілком міг би стати «перемогою» для OpenAI, але наразі головні новини — не на їхньому боці.

Конкурентом компанії є Anthropic — AI-компанія, заснована колишніми співробітниками OpenAI. Завдяки своєму продукту Claude Code, Anthropic швидко зросла. У лютому компанія повідомила, що цей продукт становить майже п’яту частину їхнього бізнесу, з річним доходом понад 2,5 мільярди доларів. Для порівняння, за даними джерел, станом на січень, річний дохід OpenAI Codex — їхнього власного продукту для програмування — був трохи більше 1 мільярда доларів.

Питання: чому у цій AI-гонці OpenAI відстає?

«Першість має велике значення», — сказав Альтман, задумавшись. — «Ми вже відчули це на ChatGPT».

Однак він вважає, що зараз саме час для OpenAI активно зайнятися AI-програмуванням. За його словами, поточні моделі компанії вже достатньо потужні, щоб підтримати високорівневих агентів для кодування. І це не випадковість — компанія вклала мільярди доларів у тренування моделей.

«Це буде великий бізнес, — сказав Альтман. — Не лише через економічну цінність, яку він принесе, а й через потенціал підвищення універсальної продуктивності». Він зробив паузу і додав: «Я рідко так говорю, але вважаю, що це може бути одним із ринків на десятки трильйонів доларів».

Ще він вважає, що OpenAI Codex — можливо, найперспективніший шлях до загального штучного інтелекту (AGI). За визначенням OpenAI, AGI — це система AI, здатна перевищувати людину у більшості економічно цінних завдань.

Сам Альтман, генеральний директор OpenAI. Фото: Mark Jayson Quines.

Проте, незважаючи на спокійний і впевнений тон Альтмана, внутрішня ситуація у компанії за останні роки була набагато складнішою. Щоб отримати більш повну картину, я поспілкувався з понад 30 інформованими джерелами, включно з нинішніми керівниками і співробітниками, які погодилися на інтерв’ю, а також з колишніми працівниками, що анонімно розповіли про внутрішню роботу. З цих розповідей випливає незвичайна ситуація: OpenAI активно наздоганяє.

Повернемося до 2021 року. Тоді Альтман і інші керівники OpenAI запросили журналіста Wired Стівена Леві до їхнього раннього офісу у Mission, Сан-Франциско, щоб подивитися демонстрацію нової технології. Це був проект на базі GPT-3, тренований на великій кількості відкритого коду з GitHub.

На демонстрації керівники показали, як інструмент OpenAI Codex може приймати природну мову і генерувати простий код.

«Він фактично може виконувати операції у світі комп’ютерів за вас», — пояснив тоді президент і співзасновник OpenAI Greg Brockman. — «Ви маєте систему, здатну реально виконувати команди». Навіть тоді дослідники вже вважали, що Codex стане ключовою технологією для створення «суперпомічника».

Тоді ж, у 2021 році, графік Альтмана і Brockman був заповнений зустрічами з Microsoft — головним інвестором OpenAI. Microsoft планувала використовувати Codex для підтримки своїх перших комерційних AI-продуктів: наприклад, GitHub Copilot — інструмент автодоповнення коду, інтегрований у популярне середовище розробки.

Один із ранніх співробітників згадує, що тоді Codex «майже виконував лише автоматичне доповнення». Але керівництво Microsoft вважало цей продукт важливим сигналом приходу епохи AI.

У червні 2022 року, коли GitHub Copilot офіційно запустили, він за кілька місяців залучив сотні тисяч користувачів.

Greg Brockman, президент OpenAI. Фото: Mark Jayson Quines.

Команда, що відповідала за Codex, згодом була перепрофільована. Один із ранніх співробітників згадує, що тоді в компанії вважали, що майбутні моделі вже матимуть здатність до програмування, тому не потрібно тримати окрему команду для Codex. Частина інженерів перейшла до роботи над DALL-E 2, інша — над GPT-4. Це, на думку керівництва, був ключовий шлях до досягнення AGI.

Після цього, у листопаді 2022 року, запустили ChatGPT, який за два місяці набрав понад 100 мільйонів користувачів. Внутрішні проекти компанії майже всі були призупинені. Наступні роки OpenAI не мала окремої команди, що займалася AI-програмуванням. Колишній учасник проекту Codex зазначає, що після популярності ChatGPT AI-програмування перестало бути пріоритетом у новій стратегії компанії. Водночас, у галузі вважають, що цю сферу вже «захопив» GitHub Copilot — продукт Microsoft, а OpenAI лише забезпечує базові моделі.

Тому у 2023-2024 роках ресурси компанії були спрямовані на мультимодальні моделі і агентські системи, здатні розуміти текст, зображення, відео і аудіо, і керувати курсором і клавіатурою так само, як людина. Це відповідало трендам: моделі для генерації зображень, наприклад Midjourney, швидко здобули популярність у соцмережах, а галузь вважала, що для досягнення більш високого рівня інтелекту потрібно, щоб великі мовні моделі «бачили» і «чули» світ.

На противагу цьому, Anthropic обрала інший шлях. Хоча ця компанія також розробляє чат-ботів і мультимодальні моделі, вона раніше усвідомила потенціал програмування. У недавньому подкасті Brockman визнав, що Anthropic з самого початку «зосереджена на здатності до програмування». Він зазначив, що під час тренування моделей компанія використовувала не лише складні задачі з програмування з конкурсів, а й багато «хаотичного» коду з реальних репозиторіїв.

«Це був урок, який ми зрозуміли пізніше», — сказав Brockman.

На початку 2024 року Anthropic почала тренувати Claude 3.5 Sonnet на реальних кодових репозиторіях. Коли ця модель вийшла у червні, багато користувачів були вражені її здатністю до програмування.

Це підтвердили у стартапі Cursor — компанії, заснованій групою молодих людей у віці 20+ років, яка створила AI-інструмент для програмістів, що дозволяє описувати потреби природною мовою, а AI автоматично редагує код. Після інтеграції з новою моделлю Anthropic кількість користувачів швидко зросла, повідомив один із джерел.

Через кілька місяців Anthropic почала внутрішнє тестування власного агентського продукту для програмування — Claude Code.

Зростання популярності Cursor змусило OpenAI спробувати його придбати. Але, за словами кількох джерел, засновники Cursor ще до глибоких переговорів відмовилися від пропозиції. Вони вважають, що потенціал AI-програмування дуже великий і хочуть залишитися незалежними.

Андрей Мищенко, керівник досліджень Codex у OpenAI. Фото: Mark Jayson Quines.

Тим часом OpenAI тренувала перший «модель для дедукції» — OpenAI o1. Це модель, здатна перед відповіддю послідовно розв’язувати задачі. Вона показала особливу ефективність у точному створенні і налагодженні складного коду.

Мищенко пояснює, що головною причиною значного прогресу у програмуванні стала особливість коду як «перевірюваного завдання»: код або працює, або ні, що дає системі чіткий зворотній зв’язок. При помилках система швидко розуміє, де помилка. Саме цей зворотній зв’язок дозволив OpenAI тренувати o1 на все більш складних задачах.

«Якщо б не можливість вільно досліджувати, змінювати і тестувати власні результати у кодовій базі — що є частиною «дедуктивних» навичок — сучасні агентські системи не досягли б такого рівня», — каже він.

До кінця 2024 року у OpenAI з’явилися кілька малих команд, що зосереджувалися на AI-програмуванні. Одна з них, під керівництвом Мищенка і Тибо Соттьо, займалася саме цим напрямком. Соттьо раніше працював у Google DeepMind і тепер керує командою Codex.

Спочатку їхній інтерес до агентів для програмування був зумовлений внутрішніми потребами — автоматизацією рутинних завдань, наприклад, управління тренуваннями моделей і моніторингом GPU-кластерів.

Паралельно, під керівництвом Александра Ембірікоса, який раніше займався мультимодальними агентами і тепер керує продуктом Codex, з’явився експериментальний проект Jam. Він дозволяв безпосередньо керувати командним рядком комп’ютера. У 2021 році демонстрація Codex показувала, як AI генерує код, а людина його запускає. Ембірікоc згадує, що тоді він дивився на веб-сторінку з реальним записом дій Jam, що оновлювалася на його ноутбуці, і був у захваті.

«Я довго думав, що мультимодальна взаємодія — шлях до нашої мети. Наприклад, коли люди весь день працюють з AI, ділячись екраном і спільно працюючи», — каже він. — «Але раптом стало зрозуміло: можливо, справжній шлях — дати моделі безпосередній доступ до командного рядка і можливість керувати комп’ютером».

Ці окремі проекти кілька місяців узгоджувалися і зливалися у єдину стратегію. До початку 2025 року, коли OpenAI завершила тренування моделі OpenAI o3, що була ще більш оптимізована для програмування, компанія отримала технічну базу для створення справжнього AI-програміста. Але одночасно Claude Code від Anthropic вже був готовий до публічного запуску.

Перед запуском Claude Code (у лютому 2025 року у форматі «обмеженого дослідження», повністю — у травні) у сфері AI-програмування ще панувала «vibe coding» — підхід, коли розробники використовують AI для прискорення проектів, керуючи напрямком роботи, а AI допомагає з конкретною реалізацією. Ці інструменти вже залучили сотні мільйонів доларів інвестицій.

Але новий продукт Anthropic змінив цю модель. Як і у демонстрації Jam, Claude Code може запускатися безпосередньо через командний рядок, отримуючи доступ до всіх файлів і додатків розробника. Програмування більше не просто «AI-підтримка», а цілком можливо — передача роботи агенту.

У відповідь OpenAI почала прискорювати випуск конкурентних продуктів. Соттьо згадує, що у березні 2025 року він сформував «спринт-команду», яка за кілька тижнів мала інтегрувати різні внутрішні підрозділи і швидко вивести на ринок AI-програміста.

Одночасно Альтман намагався обійти конкурентів через придбання — за 3 мільярди доларів він купив стартап Windsurf, що займався AI-програмуванням. Вважається, що ця угода могла б дати компанії готовий продукт, досвідчену команду і клієнтську базу.

Однак угода зазнала невдачі. За повідомленням The Wall Street Journal, причина — у Microsoft, головному партнері OpenAI. Microsoft хотіла отримати доступ до інтелектуальної власності Windsurf. Вони вже використовували моделі OpenAI для підтримки GitHub Copilot, який став одним із ключових продуктів у фінансових звітах Microsoft. Але з появою нових AI-продуктів, таких як Claude Code і інші, GitHub Copilot почав здавати позиції. Якщо OpenAI випустить новий продукт для програмування, це може погіршити ситуацію для Microsoft.

Ця угода припала на період напруженості у відносинах між OpenAI і Microsoft. Вони переглядали умови співпраці, і OpenAI намагалася послабити контроль Microsoft над своїми AI-продуктами і ресурсами. В результаті Windsurf відмовилися від угоди у липні. Замість цього, команда Windsurf перейшла до Google, а решту співробітників — до іншої AI-компанії Cognition.

«Я дуже хотів, щоб ця угода відбулася», — сказав Альтман. — «Але не кожна угода під нашим контролем». Він додав, що сподівався, що Windsurf допоможе швидше просунутися, але і розвиток команди Codex його вразив. Паралельно Соттьо і Ембірікоc продовжували працювати і оновлювати продукти.

У серпні Альтман вирішив прискорити темпи.

Андрей Ембірікоc, керівник продукту Codex у OpenAI. Фото: Mark Jayson Quines.

Грег Брокман найкраще оцінює можливості AI за допомогою власної гри — «Зворотний тест Тюрінга». Кілька років тому він написав код цієї гри сам, а тепер передає цю задачу AI-агенту, щоб він її реалізував з нуля.

Правила дуже прості: два гравці — людина і AI — сидять за різними комп’ютерами і бачать по два чат-екрани. Один з них з’єднаний з іншим гравцем, інший — з AI. Гравець має вгадати, який екран — AI, і при цьому зробити так, щоб суперник подумав, що він — людина.

Брокман каже, що минулого року найсильніша модель OpenAI потребувала кілька годин, щоб створити таку гру, і для цього потрібно було багато людських команд і допомоги. Але до грудня Codex вже міг за допомогою ретельно продуманого підказки (prompt) створити повністю робочу версію, що базується на новій моделі GPT-5.2.

Ця зміна не залишилася непоміченою. Розробники по всьому світу почали усвідомлювати, що здатності AI-агентів для програмування раптово зросли. Спочатку обговорення зосереджувалися на Claude Code, але швидко ця тема стала популярною у технічних колах Кремнієвої долини і у ЗМІ.

Навіть користувачі без досвіду програмування почали створювати свої проєкти за допомогою AI.

Цей сплеск активності був не випадковим. За цей час Anthropic і OpenAI інвестували багато коштів у залучення нових користувачів AI-програмістів. Багато розробників повідомляють, що їхні підписки на Codex або Claude Code вартістю 200 доларів на місяць фактично дають можливість використовувати інструменти на суму понад 1000 доларів. Це — стратегія: спочатку привчити розробників до роботи з AI, а потім — платити за використання у бізнесі.

За даними джерел, у вересні 2025 року використання Codex становило близько 5% від Claude Code. Але вже у січні 2026 року кількість користувачів Codex зросла до 40% від загальної.

Розробник із 10-річним досвідом у стартапах, George Pickett, навіть почав організовувати офлайн-збори, присвячені Codex.

«Ми явно використовуємо AI-агентів для заміни білих комірців», — каже він. — «Що це означає для суспільства — важко сказати. Це, безумовно, матиме великий вплив, але я все ж залишаюся оптимістом щодо майбутнього».

Тим часом компанія Notion, оцінена у близько 11 мільярдів доларів, співзасновник якої — Simon Last, — зазначає, що після виходу GPT-5.2 він і команда перейшли на використання Codex через його стабільність.

«Я помітив, що Claude Code часто «обманює» мене», — каже Last. — «Він каже, що завдання виконано, але насправді — ні».

Кеті Ши, дослідниця OpenAI. Фото: Mark Jayson Quines.

Кеті Ши, відповідальна за дослідження поведінки моделей Codex, зазначає, що хоча деякі називають стиль Codex «сухим хлібом», все більше користувачів цінують цю «непідробну» комунікацію. «Багато інженерних завдань — це здатність приймати критичний зворотній зв’язок і не сприймати його особисто», — каже вона.

Також великі компанії почали активно використовувати Codex. CEO бізнесу застосунків OpenAI Fidji Simo каже: «ChatGPT вже став синонімом AI, і це дає нам величезну перевагу на B2B-ринку. Бізнеси хочуть використовувати вже знайомі технології». Вона додає, що головна стратегія продажу Codex — у пакеті з ChatGPT і іншими продуктами OpenAI.

Президент Cisco Jeetu Patel наголошує, що не варто боятися вартості використання Codex, — головне швидко освоїти цей інструмент. Якщо співробітники бояться втратити роботу через AI, він відповідає: «Ні, але якщо не будете його використовувати, втратите конкурентоспроможність».

Зараз тривоги щодо AI-програмістів виходять за межі Кремнієвої долини. Минулого місяця The Wall Street Journal повідомила, що масштабна продаж технологічних акцій на трильйон доларів частково пояснюється страхом, що AI швидко замінить розробку софту. А через кілька тижнів, після оголошення, що Claude Code може використовуватися для модернізації застарілих систем на COBOL (часто на IBM), акції IBM зазнали найгіршого дня за 25 років.

Водночас OpenAI активно просуває AI-програмістські інструменти у публічний простір. Компанія витратила мільйони доларів на рекламу OpenAI Codex під час Супербоулу, а не на ChatGPT.

У головному офісі у Mission Bay майже ніхто не потребує переконання у користі Codex. Багато інженерів кажуть, що тепер вони рідко пишуть код самі — здебільшого спілкуються з Codex. Іноді навіть у колективі.

Я був присутній на хакатоні з Codex. Близько 100 інженерів у великій кімнаті за чотири години намагалися створити найкращий демонстраційний проект. Один із керівників стояв перед командою, дивився у ноутбук і оголошував назву команди. Представники команд нервово виходили на сцену і коротко розповідали про свої AI-проекти. Переможець отримав рюкзак Patagonia.

Багато проектів створені за допомогою Codex і допомагають інженерам краще ним користуватися. Наприклад, одна команда зробила інструмент, що автоматично перетворює повідомлення у Slack у щотижневий звіт; інша — внутрішній AI-гідівник, що пояснює внутрішні сервіси OpenAI. Раніше такі прототипи займали дні або тижні, а тепер — кілька годин.

На виході я зустрів Кевіна Вейла, колишнього топ-менеджера Instagram, тепер відповідального за «OpenAI for Science». Він сказав, що Codex допомагає йому працювати ночами, і він перевіряє результати наступного ранку. Такий режим роботи став нормою для сотень співробітників OpenAI. Однією з цілей на 2026 рік є створення «автоматичного стажиста» для досліджень AI.

Simo каже, що у майбутньому Codex має стати не лише інструментом для програмування, а й рушієм для виконання завдань у ChatGPT і всіх інших продуктах OpenAI. Альтман теж хоче випустити універсальну версію Codex, але побоюється безпеки.

Він розповів, що наприкінці січня 2026 року його друг без технічної освіти попросив допомогти з інсталяцією популярного AI-інструменту OpenClaw. Альтман відмовив, бо вважає, що «зараз це не дуже безпечно», наприклад, OpenClaw може випадково видалити важливі файли.

Смішно, але через кілька тижнів OpenAI найняла розробників OpenClaw.

Багато розробників кажуть, що конкуренція між Codex і Claude Code ніколи не була такою напруженою. Але з підвищенням можливостей цих інструментів і їхнім все більш широким впровадженням у бізнес, суспільство має стикнутися з більш складними питаннями, ніж просто «який інструмент обрати».

Амелія Глейз, віце-президентка OpenAI і керівниця з вирівнювання моделей. Фото: Mark Jayson Quines.

Деякі регулятори побоюються, що у гонитві за Claude Code OpenAI може зменшити увагу до безпеки. Неприбуткова організація Midas Project звинуватила OpenAI у тому, що при випуску GPT-5.3-Codex компанія послабила свої зобов’язання щодо безпеки і не розкрила потенційні ризики для кібербезпеки.

На це Глейз відповіла, що OpenAI не жертвує безпекою заради просування Codex. Компанія також заперечує, що Midas Project неправильно зрозумів її зобов’язання.

Навіть Грег Брокман, один із засновників OpenAI, який минулого року пожертвував 25 мільйонів доларів на підтримку AI-розвитку і досі оптимістично налаштований щодо досягнення AGI, має складні почуття щодо цієї нової реальності.

У технічних колах Кремнієвої долини Брокман відомий своїм «екстремальним залученням»: він часто перевіряє код напередодні релізу, і його стиль управління — дуже детальний. Тепер, коли він дозволяє системам виконувати більшу частину роботи, йому стає легше. «Раніше я був занурений у багато дрібних деталей, які насправді не були важливими», — каже він.

Але коли ти стаєш «CEO сотень тисяч AI-агентів», які виконують твої цілі і бачення, важко контролювати кожен аспект.

«У певному сенсі це змушує відчувати, що ти втрачаєш пульс проблеми», — додає він.