Harry Stebbings：但我是《Seven Powers》这本书的粉丝--这是一本非常棒的书，讲的是企业如何通过七种方式积累价值与可持续性。其中一个就是粘性和留存。如果我们现在站在同一阵营、一起做Codex，我们该如何创造真正的留存模式、行为和机制，确保用户会留在Codex，而不是在出现更好模型时转向Cursor，或者Claude Code？
Alexander Embiricos：是的，这点很有意思。一方面，当然，我们是在经营一家企业。但另一方面，我们的使命是确保将AGI的益处安全地交付给全人类。所以，关于Codex团队，有一件事对很多人来说其实是不太直觉的。
Harry Stebbings：你其实--我知道--你的工作就是让Codex成功。
Alexander Embiricos：我们的工作是"智能的分发"（distribution of intelligence），对吧？所以我们当然在构建Codex，而这对很多听众来说是非常反直觉的。但事情是这样的：我们投入了大量精力去训练这些模型，然后又把这些模型提供给我们的竞争对手使用。而从我们的视角来看……
Harry Stebbings：作为一名风险投资人，这件事对我来说真的太难理解了。你意识到这一点吗？
Alexander Embiricos：我完全意识到这一点。OpenAI是一个非常有趣、也非常不寻常的工作场所，但本质原因在于，我们是在打一场非常长期的战役。对我们来说，如果竞争对手变得更强，我们反而能从中学习，这实际上是对我们有帮助的。所以我们在非常用力地推动Codex的增长，因为--
Harry Stebbings：如果他们是封闭的、自己变强了，你是学不到东西的。
Alexander Embiricos：我并不这么认为。比如说，最近有一系列发布，甚至就在今天早上，我真的刚刚quote tweet了一条关于Warp的新发布（没有任何利益相关）。他们在"代理如何同时在云端和本地运行"这一点上的设计方式里，有很多很酷的想法。对我来说，这是非常有启发性的。我从各家公司身上看到这些东西。而这个领域最酷的一点就是：我们几乎不可避免地在一起得出相同的结论。
然后在Codex团队内部把这些东西真正做出来。我们确实有一些巨大的优势：我们有ChatGPT带来的巨大分发优势；我们有训练自有模型的能力优势；我们能让模型在我们自己的harness（模型运行与评测框架）里表现最好，同时也不断让harness适配新模型。而这些，没有任何其他人能提前接触到。所以我认为我们是在"为了赢而打"，我们有非常明显的一系列优势；但与此同时，我们也在打这场长期战：把模型服务给所有人，推动开放标准，让所有人都能使用我们正在推动的这些东西。
Harry Stebbings：我想问你一个问题：什么才算"赢"？我知道我在用风险投资的语言，而你们的视角更自由、更开放。但如果我一定要逼你回答--真正决定胜负的，是GTM（go-to-market，市场进入与销售执行）吗？毕竟，全球的大型企业都想和OpenAI合作，我在你们销售团队里有很多朋友，来自顶级品牌的inbound（主动咨询）非常惊人。
所以，是GTM？还是因为品牌与产品执行力？还是因为Codex本身就是一个他妈的好产品？还是计算力/推理速度上的真实优势？哪一个才是"定义性的胜利因素"？
Alexander Embiricos：好，如果从OpenAI的整体视角来说--当然，这已经远远超出我的职级了--我会说是算力优势（compute advantage）和拥有最好的模型。而为了实现这一点，我们必须构建能够产生收入的业务。
另外一件非常有意思的事情是：Codex团队是一个研究与产品高度融合的团队，而通过打造成功的产品，我们反过来对模型改进施加了巨大的压力，让模型进化得更快。这是从公司层面的视角。
