智能体已经彻底改变了开发者的工作方式，而其下一个突破方向，则是知识工作领域——处理海量信息、解决复杂问题、催生新想法并推动创新。
OpenAI的智能体编程应用Codex，正是开拓这一新领域的核心工具。Codex目前已搭载OpenAI最新前沿模型GPT-5.5，并运行于英伟达GB200 NVL72机架级系统之上。
目前，英伟达内部已有超过10,000名员工——涵盖工程、产品、法务、市场、财务、销售、人力资源、运营及开发者项目等部门——正在使用由GPT-5.5驱动的Codex。他们用来描述这一体验的词汇，是"令人震撼"和"改变人生"。
英伟达工程师获得通过Codex应用使用GPT-5.5的权限已有数周，效率提升已有据可查。GPT-5.5运行于GB200 NVL72平台，该平台相比上一代系统，每百万Token的推理成本降低35倍，每兆瓦每秒Token输出量提升50倍，这样的经济性使大型前沿模型推理在企业级场景中真正具备了可行性。
曾经需要数天才能完成的调试工作，如今几小时内便可收尾。过去要耗费数周的实验探索，在复杂的多文件代码库中，如今一夜之间便能取得实质进展。各团队已能够直接从自然语言提示出发，端到端地交付完整功能，与早期模型相比，可靠性更强，资源浪费也更少。
OpenAI取得的惊人进展，只是英伟达与所有前沿模型公司携手合作的最新缩影——不仅是为了在英伟达内部加速AI智能体的应用，更是为了帮助合作伙伴构建全球最优秀、成本最低、能效最高的模型，服务于所有人。
正如英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在全员邮件中所写，他鼓励每位员工使用Codex："让我们跃进光速。欢迎来到AI时代。"
安全部署：每位智能体都有专属计算环境
就像人类一样，每个智能体都需要一台专属计算机。
为确保在安全的企业环境中无缝运行，Codex应用支持通过远程安全外壳（SSH）连接至经过审批的云端虚拟机，使智能体能够直接处理真实的公司数据，而无需将数据暴露在外部。
为确保最大程度的安全性与可审计性，英伟达IT部门为每位员工部署了专属的云端虚拟机（VM），供其安全运行智能体。这为智能体提供了一个独立的沙箱环境，使其在发挥最大能力的同时，保持完整的操作记录可追溯性。用户可以通过熟悉的操作界面，对运行在云端虚拟机中的Codex智能体实施控制。
英伟达的部署方案采用零数据留存策略，智能体通过命令行界面和Skills（英伟达用于运行全公司自动化工作流的同款智能体工具包）以只读权限访问生产系统。
十年合作的结晶
GPT-5.5的发布与Codex的全面落地，是英伟达与OpenAI超过十年深度合作的集中体现。这段合作始于2016年——当时，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋亲手将第一台英伟达DGX-1 AI超级计算机送到了OpenAI位于旧金山的总部。
此后，两家公司在完整的AI技术栈上展开了全方位的紧密合作。
英伟达是OpenAI开源权重模型gpt-oss发布的首日合作伙伴，负责针对英伟达TensorRT-LLM以及vLLM、Ollama等生态框架对模型权重进行深度优化。
OpenAI已承诺为其下一代AI基础设施部署超过10吉瓦的英伟达系统，这一建设规模将使数百万块英伟达GPU成为OpenAI未来数年模型训练与推理的核心基础。
同时，OpenAI与英伟达还是早期芯片设计的联合开发伙伴：OpenAI提供的反馈直接影响着英伟达的硬件路线图，并因此得以提前获取新架构的访问权限。这一合作关系产出了一个具体的里程碑——双方联合完成了首个GB200 NVL72 10万GPU集群的启动测试。该集群顺利完成了多轮大规模训练任务，并在前沿规模下为系统级可靠性树立了新的基准。
GPT-5.5，正是这套基础设施在全功率运行下的最终成果。
Q&A
Q1：GPT-5.5在英伟达GB200 NVL72上运行有哪些具体的性能优势？
A：GPT-5.5运行于英伟达GB200 NVL72机架级系统，相较上一代系统，每百万Token的推理成本降低35倍，每兆瓦每秒Token输出量提升50倍。这样的性能与成本表现，使前沿模型的推理服务在企业级规模下真正具备了经济可行性，从而支撑起大规模的日常应用部署。
Q2：英伟达内部是如何确保Codex使用安全的？
A：英伟达IT部门为每位员工配备了专属的云端虚拟机，作为Codex智能体的独立运行沙箱。该方案采用零数据留存策略，智能体通过只读权限访问生产系统，同时支持完整的操作记录可审计性。此外，Codex通过SSH远程连接至经过审批的云端虚拟机，确保公司数据不会暴露于外部环境。
Q3：OpenAI与英伟达的合作关系是从什么时候开始的，主要体现在哪些层面？
A：两家公司的合作始于2016年，黄仁勋亲自将第一台DGX-1 AI超级计算机交付给OpenAI。此后合作延伸至完整AI技术栈，包括：模型权重针对TensorRT-LLM等框架的联合优化、OpenAI承诺部署超过10吉瓦的英伟达系统，以及双方作为早期芯片联合设计伙伴共同完成GB200 NVL72万卡集群的首次启动测试。
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