AI 寫程式戰爭的兩派分流：Swyx 拆解 Claude Code、Codex、Cursor 各 20 億美元背後的哲學差異

本文整理自《Latent Space》與《Unsupervised Learning》2026 年 4 月 23 日的跨刀單集《AIE Europe Debrief + Agent Labs Thesis》，主持人是 Redpoint 投資合夥人 Jacob Effron，受訪者是 Latent Space 主持人、AI Engineer 大會策展人、現任 Cognition 員工 Swyx（Shawn Wang）。本系列共三篇，這是第一篇談市場結構、數字與兩派哲學分流；第二篇談 Swyx 的 2026 大論：寫程式 Agent 破籠；第三篇談 Swyx 公開承認的兩個轉念與下一個 frontier。

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一年生出三家 20 億美元等級公司的市場

Swyx 才剛從倫敦的 AI Engineer Europe 回來。AIE 大會今年從每年一場變成每季一場，他自嘲「我們在試著跟上 AI 的速度」。Jacob Effron 一開頭就把問題拉到他最熟悉的領域：能不能講一下 AI 寫程式戰爭今天的全貌。Swyx 那段回應在播出的版本是這集的冷開場剪輯，因為它本身就是過去一年最好的數字盤點。Anthropic 的 Claude Code 在 4 月剛慶祝上線一週年，年化營收（ARR）大約 25 億美元；OpenAI 的 Codex 雖然沒有公開數字，業界估計也約 20 億；Cursor 傳聞同樣坐落在 20 億美元附近。

把這三個數字疊起來看，比單看任何一家都震撼。一年之內，從接近零的市場規模長出三家 20 億美元等級的公司，而且它們做的事情幾乎是同一個：把寫程式這件事交給 AI 代理人。Swyx 在訪談裡直接承認，去年他自己跟 Jacob 對話的時候都低估了這個市場有多大。當時兩個人都還在討論「程式碼領域會不會跟 ChatGPT 一樣只長出一家獨大的公司」，現在的答案是兩到三家公司同時在這個量級上飆。

更值得關注的是，OpenAI 與 Anthropic 都在過去十二個月把寫程式設定為公司的 P0 任務。Swyx 解釋這個術語的時候用的是內部視角：當一家實驗室把某個方向設成 P0，意思是所有其他研究、訓練、產品資源都要為這件事讓路。兩家頂尖實驗室同時 P0 同一個方向，這在 AI 史上沒有前例。Swyx 把這件事跟一個常見的誤判放在一起對照。有一張在推特上很紅的圖，把 LLM 的使用情境分成寫程式 50%、法律、客服等等，圖的作者用「剩下還有很多空白」當論點，呼籲創業者去吃那些空白市場。Swyx 對這個論點的反駁很乾脆：寫程式從去年的 10% 漲到今年的 50%，憑什麼會在這裡停？「動能下注通常贏均值回歸下注，搞錯這個會非常痛。」

Anthropic 限量、OpenAI 補貼，兩種商業哲學在同場打仗

光看數字差不多，但 Swyx 強調這兩家公司現在用的是完全不同的玩法。Anthropic 走的是「高價、限量、把產品跟模型綁在一起」的精品路線。Claude Code 的訂閱方案有明確的次數上限，模型釋出也是控制式的，連企業要拿到最新的 Mythos 模型都要走特定流程。OpenAI 走的是反方向，Codex 從一開始就喊「歡迎進來，用我們的 SDK、用我們的登入，額度滿了我們會重置」。Gemini 也是類似的補貼開放姿態，定價低到讓開發者無法忽略。

這兩種姿態都不是純粹的商業哲學選擇，背後有一個很現實的資源約束。Swyx 補了一句：「玩世不恭一點看，這跟兩家手上有多少算力有關。」Anthropic 算力相對稀缺，把每一單位的 token 賣給願意付高價的企業，比補貼大量低 ARPU 使用者更划算。OpenAI 與 Google 算力相對充裕，現在的補貼其實是用未來的市場份額換現在的使用者習慣。對使用者來說，這個分流的意義是：你現在能在每月 200 美元的 Claude Code 訂閱、或是 Codex 跟 Gemini 的補貼方案上做完絕大多數能力探索的事情。Swyx 的建議很直白，「能拿補貼的時候就拿，這種好日子不會永遠有」。

值得拆的是「捆綁產品與模型」這個策略。Anthropic 從去年下半年開始把 Claude Code 跟自家模型深度綁定，Mythos 上線後這個綁定更明顯，企業要用最強的模型，幾乎只能透過 Anthropic 自家的產品介面。OpenAI 的姿態相反，他們把 Codex 當成模型的展示窗，背後 SDK 跟 API 對所有人開放，鼓勵第三方產品在 Codex 之上長出來。前者像 Apple，把硬體軟體服務做成一個無縫包；後者像 Microsoft，把作業系統當平台讓 ISV 開花結果。哪一條路會贏，目前還沒有答案，但 Swyx 直白給了 Anthropic 一個建議：「行銷可以稍微收一下，模型本身已經夠好，不需要這麼多營銷論述。」

「Token Psychosis」與當下的能力探索階段

要理解為什麼這個市場會出現「補貼好過效率」的意想不到現象，必須先理解 Swyx 對當下 AI 階段的命名。他把現在叫做 capability exploration 階段，不是 efficiency 階段。意思是，整個產業還在弄清楚這些工具能做什麼，而不是在弄清楚怎麼便宜地做。在能力探索階段，獎賞機制完全顛倒：誰花最多 token、誰嘗試最多種瘋狂用法，誰先撞到下一個被忽略的能力。Swyx 給這個現象取了一個半玩笑的名字：「token psychosis」。

這個詞背後有一個具體的人物。Swyx 在 Latent Space 訪問過 OpenPipe 的 Ryan La Popolo，這位工程師每天燒掉約十億顆 token，按市場價算大約一萬美元一天。對絕大多數開發者來說這個數字是天方夜譚，但 Swyx 的觀察是，這種「住在邊緣」的人才會先發現下一個熱點。「他寫出來的東西可能 80% 是垃圾，但只要那 20% 裡有一個是新的能力，他就比所有不嘗試的人提早三個月看到。」反過來看，那種看到別人一天燒十億顆 token 就皺眉、覺得「這就是垃圾、不參加」的工程師，會是最後一個發現下一個能力的人。

Jacob 在訪談裡接這個論點，把它連結到當下「token-maxing 排行榜」的職場文化。一個月內就有好幾個團隊在炫耀員工平均消耗多少 token，老闆給獎金的依據從程式碼產出變成 token 消耗。這種文化看起來很離譜，但 Swyx 認為方向是對的。AI 工具的潛在使用率還很低，老闆與其討論「品質好不好」，不如先把所有人都拉進「敢用、會用」的階段。這個階段不討論精緻，只討論探索。要等到 token 消耗曲線開始飽和、使用者不再從多花 token 換到更多能力，效率階段才會開始，那才是「省錢」「精煉 prompt」「做出更小更專的模型」這些討論被認真聽進去的時候。

為什麼只有兩個名字，Gemini 與 xAI 為什麼還沒進來

談完現有玩家，Jacob 拋了一個 Swyx 自己也說不清的問題：為什麼這個市場只有兩個名字，Gemini 與 xAI 都在嘗試，為什麼到現在還沒擠進來？Swyx 的承認很坦率，他自己也不知道。Gemini 的模型實力在公開 benchmark 上跟 Claude、GPT 互有勝負，xAI 把 Grok 的程式碼能力提到 IPO 路演的中心議題，估值都做到 1.2 兆美元了，但寫程式市場的兩個位置就是被 Anthropic 跟 OpenAI 佔住，後進者試了一年都還沒擠進去。

Swyx 推了一個推測：這跟「先發者進入企業產品的黏性」有關，而不是模型的好壞。一個有趣的反例是 Codex。從許多開發者的私下回饋看，Codex 在某些場景甚至比 Claude Code 還好用，速度更快（用 Rust 寫的）、skill 整合度更好、Spark 系列功能更前衛。但市場份額還是 Claude Code 拿最大。Swyx 自己的解釋是：「一年前我會以為消費端會比較黏、企業端 API 會最不忠誠。後來發現完全相反，黏的是企業產品，不是企業 API。」Anthropic 從一開始就用 Claude Code 把企業客戶圈起來，這個產品介面、權限系統、合規流程一旦上線，要換到 Codex 不只是換一條 API key 而已，是整個工作流重建。

這個觀察反過來鼓勵後進者。如果黏性來自企業產品而不是模型，那 Gemini 跟 xAI 還是有機會。只要他們做出新的產品形態，把使用者帶進新體驗，就有機會建立自己的鎖定。Swyx 自己對下一個產品形態是什麼還沒答案，他在訪談裡半自嘲說「這是我想像力的失敗，每次別人說『救我們的會是下一個新產品』，我都想問：是哪一個？」但他猜測，OpenClaw（OpenAI 在 2026 年初推出的瀏覽器代理）或許就是個方向。下一篇會詳細談這個 thesis。

兩派玩法之外：應用層怎麼活、企業要的是什麼

Jacob 把問題從模型實驗室帶到應用層公司。在這場兩個 P0 的戰爭旁邊，Cursor、Cognition 這些「不是模型實驗室、但走在前線」的公司怎麼活？Swyx 在 Cognition 上班，講這段時帶著明顯的內部視角。他的論點是，模型實驗室現在的注意力被太多新方向分散了，OpenAI 在做超級 App、Anthropic 在打 Claude for Finance、DeepMind 自己有一堆並行任務，沒有人有閒情再把寫程式產品做到「最後一哩」的程度。應用層公司因此有空間，可以做企業級的客製、整合、合規這些事，把模型實驗室不想碰的最後一公里吃下來。

Swyx 用一個比喻來說明這個分工：「Agent lab 的工作就是替你做最後一哩；模型實驗室的工作是相信模型本身能解，做極簡的包裝。兩種做法都能跑，沒有哪一邊會永遠贏。」實際接觸大型企業之後他得到一個觀察：客戶會明確說，他們希望有一個「不是模型實驗室」的合作夥伴。這個偏好很微妙，因為要解的痛點不是模型不夠好，是企業擔心被模型實驗室綁死。一旦你的工作流跑在 OpenAI 自家的 Codex 上，OpenAI 對你公司運作的可見度太高，這對 GE、JPMorgan 這種對外部依賴極度敏感的企業來說是不能接受的風險。

下一個被模型實驗室盯上的領域，Swyx 點名兩個：金融與醫療。金融的路徑比較清楚，錢就是錢，把模型賣進銀行的回報是直接的；醫療比較棘手，監管、責任、隱私問題比寫程式複雜十倍。Anthropic 已經宣布 Claude for Finance，這跟它把 Mythos 賣給 40 家大型企業的策略是一致的。但 Swyx 在跟 Anthropic 產品長克里格（Mike Krieger，前 Instagram 共同創辦人，2026 年 1 月起出任 Anthropic Labs 共同負責人）的一場晚餐上提了一個尖銳問題：Mythos 給 40 家企業，每家平均一萬名員工，這個模型還算「私有」嗎？克里格的回應這集沒收進來，但這個問題本身值得放在心上：當「私有模型」的使用者數量已經是中型公司等級的時候，企業安全的定義也該改寫了。

結尾：黏在產品，不在 API；黏在哲學，不在數字

把這集看完，三個 20 億美元的數字其實只是表面。底下真正的故事，是兩種商業哲學在公開叫板。Anthropic 賭精品+限量，OpenAI 賭補貼+規模，兩條路在 2026 都活著，但會在不同地方收割。如果你是企業 IT 主管，做選擇的時候別只看模型 benchmark，要看哪一邊的商業姿態跟你公司的風險偏好對得起來。如果你是創業者，想清楚你要的是 Anthropic 那種「把產品做厚到企業換不掉」的鎖定，還是 OpenAI 那種「把生態做大到誰都離不開」的網路效應。

對臺灣的開發者跟早期創業團隊，最值得記住的訊號是 Swyx 一直在重複的那句話：「現在不是效率階段，是能力探索階段。」這意味著兩件事：第一，不要急著去做「便宜的 AI」，那個機會是十二個月之後的；第二，敢花 token 的人會比省 token 的人提早看到下一個能力。如果你的老闆現在還用 token 消耗量在質疑你，把 Swyx 這集播給他聽。下一篇會接著拆 Swyx 的 2026 核心 thesis：寫程式 Agent 不會停在寫程式，它們會破籠、吃掉所有軟體。