Thibault Sottiaux
@thsottiaux · Codex & ChatGPT @OpenAI
在 OpenAI 与 Cursor 决裂的余波中放出悬念预告：团队「从未如此火力全开」，并称「按钮今天已经按下」，庆祝仪式挪到明天，本人正赶回落地。外界普遍解读为 Codex 即将迎来一个重量级里程碑或新版本官宣。 原推 →
OpenAI Codex 与 ChatGPT 负责人 Thibault Sottiaux 连续放出信号：团队「从未如此火力全开」，按钮「今天已经按下」，庆祝仪式挪到明天，本人也正在返程落地——一场大版本发布或里程碑官宣似乎近在眼前。在 OpenAI 与 Cursor 决裂余波未平的时间点，这一悬念预告让外界对 Codex 下一步的形态充满想象。
模型实验室之间的正面竞争也开始显性化。FPV Ventures 合伙人 Nikunj Kothari 直言「大模型实验室打起来是必然的」，并预测补贴性 token 价格会在 6 个月内随算力成本与短缺的真实显现而上调，重置额度（reset limits）时代将终结；短期利好则是各类 open harness 估值或再增 10 亿到 300 亿美元。Vercel CEO Guillermo Rauch 则发布 CLI 工具 fx 0.0.7：MCP 支持大幅增强（用 Context7、Datadog、MongoDB、Linear、Notion、Supabase、Neon 等主流 MCP 实测），工具集更精简、shell 执行更稳健——CLI Agent 的工程细节正在成为新的竞争点。
第一性判断也在收紧。FirstMark 合伙人 Matt Turck 引用 Ryan Greenblatt 的预测：所有前沿实验室其实都在做同一件事——递归自我改进（RSI，即 AI 构建 AI），AI 接管最早可能在 2028 年末到 2029 年到来。而建造者 Zara Zhang 则泼了一盆冷水：AI 产品数量在爆炸，激进的新想法却不多，同质化让每个新产品都「像家庭作业」。
「大脑就是计算机，颅骨就是你的缸中之脑容器。」Science 创始人兼 CEO、Neuralink 前总裁 Max Hodak 在 No Priors 节目中如此开篇。他的公司刚完成一个关键里程碑：Prima 视网膜假体于 2026 年 7 月获得欧洲 CE 上市批准，首批销售将在未来数周内开始。这枚植入视网膜下方的微型芯片配合激光投影眼镜，绕过已死亡的感光细胞直接刺激视网膜，首次让失明患者「看见」成形图像——临床试验里有患者靠它填数独、读完整本书。Hodak 认为这正是「大脑即计算机」的证明：药物发现是漫长的随机游走，「而把电极放进大脑皮层，一小时后你就能打游戏」。
更远的目标是「基质独立」（substrate independence）：让意识不再绑定脆弱的肉身，可升级、可替换部件，最终连太空适应也纳入同一项目。Hodak 相信柏拉图表征假说——AI 模型内部表征与大脑神经表征共享几何结构，Science 已经在用它做脑机对齐，「研究神经科学最快的方式反而是研究 AI 模型」。但他明确拒绝「脑键盘」路线：说话或写作就是思考，约 10 bits/s 的认知瓶颈让高带宽脑机打字成为伪需求；真正值得做的是生成视觉、听觉，以及重新定义「你是谁」。
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发布 CLI 工具 fx 0.0.7：MCP 支持大幅增强，并用 Context7、Datadog、MongoDB、Linear、Notion、Supabase、Neon 等主流 MCP 实测；同时工具集更精简、shell 执行更稳健。他指出 CLI Agent 最棘手的工程问题之一就是「跑命令」——命令可能挂起或跑很久、输出可能巨大也可能没有，这正是 fx 持续发力的方向。 原推 →
转述 Ryan Greenblatt 的判断：所有前沿 AI 实验室其实都在做同一件事——递归自我改进（RSI，即 AI 构建 AI）。按此推演，AI 接管最早可能在 2028 年底至 2029 年到来。这条转发把「对齐 vs 能力」的老话题重新拉回风口浪尖。 原推 →
吐槽 AI 产品前所未有的同质化：产品数量在爆炸，激进的新想法却不多，一切都彼此模糊。每个新产品都承诺「做同样的事但更好」，但具体好在哪，不投入几小时试用根本说不清——「每次打开一个新 app 都像做家庭作业」。她还调侃，几乎所有产品都在要她的 Gmail、日历、Notion、Granola、GitHub、Slack 权限。 原推 →
直言「大模型实验室打起来是必然的」，并给出三个预判：补贴性 token 价格将在 6 个月内随算力成本与短缺的真实显现而上调；重置额度时代将终结；长期对客户选择是好事，而各类 open harness 的估值短期或再添 10 亿到 300 亿美元。 原推 →
在回应一篇关于 AI 模型协作风险的帖子时自谦「不是专家」：这类问题很大程度可以通过让模型不情愿地主动协作、或训练模型报告不良行为来解决。这也是「安全靠训练而非约定」思路在模型协作问题上的又一次延伸。 原推 →