Harry Stebbings：有人让我一定要问你：coding数据是否已经被Anthropic拿走了？
Alexander Embiricos：就我们看到的情况而言，我们有足够的数据来构建非常好的coding模型。反而更有挑战的是知识工作数据--它们根本不存在于互联网上。你可能需要付钱让人模拟工作流程；或者收购已经倒闭但有大量内部数据的公司（比如Slack数据）。知识工作任务的数据，比coding难得多。
Harry Stebbings：你们会在数据供应商上花10倍的钱吗？
Alexander Embiricos：我们的核心问题永远是：怎么跑得最快？内部搭建这些能力非常耗时，而我们团队很小。所以目前，如果要做大规模数据活动，我们通常会借助这些公司。
Harry Stebbings：在消费者侧，你们会和Lovable、Replit这类工具竞争吗？
Alexander Embiricos：目前还没有直接竞争。但我们发现，越来越多技术门槛较低的人正在开始用Codex构建东西。很多是"hello world"级别。而现在Codex已经向免费ChatGPT用户开放了一部分能力。这会让很多人用Codex做原本会去用专门工具做的事情。
Harry Stebbings：你最想做、但现在做不了的事情是什么？
Alexander Embiricos：这是个有意思的问题。说实话，这几周对我们来说都非常好。我现在对发生的一切都非常兴奋。
Harry Stebbings：这真的很有意思。你刚才说最近这几周对我们来说非常好，我也强烈地感受到了这一点。团队内部是否也能感受到这种动量的风向变化--无论是在正向周期还是负向周期中？
Alexander Embiricos：当然，我们对这一点非常敏感。如果你回顾Codex的历史，去年我们发布的第一个东西，是一个让人极度兴奋的想法。大概就是："嘿，我们要在云端给agent一个属于它自己的电脑。你可以拥有任意多个agent，让它们并行地为你处理任务。"这是一个非常棒的想法。"但老实说，它的效果并没有我们后来发布的产品那么好，它并不是最优解。
然后从8月开始，随着GPT-5的推出，我们开始在交互式编码上非常用力地推进--而这正是当前市场竞争最激烈的地方。我们可以说是一路狂奔。我记得公开指标大概是：自8月以来，我们增长了大约20倍，而在年底阶段，从12月到现在又翻了一倍。具体数字我可能记不太准确，当时竞争基本上是势均力敌、咬得很紧。但我们在上周感受到的转折是：我们第一次觉得，我们拥有了当前最智能的模型，而这一点被"免费Codex"牢牢确立了。
此前我们收到的反馈主要集中在：模型有点慢；用起来可能没那么有趣；在我工作的时候，它和我沟通得不够好。我们正面解决了这些反馈。而且这在对比一些竞争模型时依然成立--有的模型在我们发布前20分钟刚刚上线，号称是SOTA（当前最先进）。那种感觉就像汽水一样--只爽了20分钟。与此同时，我们一直也在收到大量关于用户体验质量的反馈。
在Codex中，我们最受欢迎的使用入口一直是IDE插件，而CLI（命令行界面）相对来说打磨得没那么好。但随着App的推出，市场反馈几乎是一边倒的：这是一个非常高质量的体验。它简单、直觉（原文如此）、易用，人们非常喜欢使用它，甚至我们最大的批评者，也被转化成了用户。
再加上我们投放了超级碗广告，然后又转向免费策略。所以回到你刚才的问题："我最想做出哪些不同的改变？"第一点是：我其实很想重新回到云端。去年我们从以云端agent为核心的策略，转向更偏向交互式体验的方向，背后的逻辑非常简单。这和我之前跟你提到的FTEs（全职人力等价）有点类似。如果你在终端用户还没有真正熟练掌握工具、还无法轻松把它用起来之前，就过早推进完整的工作流自动化，那么就会出现一种脱节，最终只剩下一个不切实际的"管道梦"，只有极少数高阶用户才能真正用好。
