Qualche giorno fa, OpenAI ha presentato ufficialmente il suo nuovissimo modello di grandi dimensioni, GPT-5.4-Cyber. Come hanno sottolineato molti utenti in rete, questo modello suscita una fortissima sensazione di déjà vu.
Questo nuovo modello, per quanto riguarda gli utenti target, gli scenari di applicazione e persino la strategia di marketing, rispecchia quasi completamente il prodotto recentemente lanciato da Anthropic Claude Mythos. Questo tipo di “combattimento ravvicinato” ha raggiunto un punto in cui non viene nemmeno più mascherato. Persino il *New York Times* lo ha sottolineato senza mezzi termini in un recente titolo: “Come Antropico, OpenAI…”
Questa tendenza all’omogeneizzazione non si limita ai modelli base. Se si osserva la serie di prodotti lanciati di recente da queste due aziende, si nota che stanno diventando l’uno lo specchio dell’altro.
Sotto i riflettori del mercato dei capitali, questa convergenza diventa ancora più evidente. Le loro valutazioni sul mercato secondario sono ormai estremamente simili. Anthropic ha persino superato leggermente OpenAI di recente, grazie alla sua rapida espansione nel mercato aziendale. Il capitale è sempre sensibile: dal suo punto di vista, queste due “unicorni” stanno sviluppando le stesse caratteristiche.
Sembra che l’omogeneizzazione dei modelli di base porterà inevitabilmente a una convergenza nelle applicazioni dei livelli superiori.
Oggi vorrei parlare di due strumenti di benchmark che rappresentano l'attuale apice della programmazione assistita dall'intelligenza artificiale: Codex di OpenAI e Claude Code di Anthropic. Da quando un tempo seguivano direzioni completamente diverse ad oggi arrivare alla stessa destinazione, come hanno fatto ad assumere gradualmente la stessa forma?
Dalla divergenza alla convergenza: l’evoluzione di due giganti
Se torniamo indietro di qualche anno, Codex e Claude Code erano il risultato di filosofie tecniche completamente diverse.
La logica alla base di Codex era essenzialmente “la velocità prima di tutto”. Era come avere alle spalle uno sviluppatore senior con cinque anni di esperienza, sempre pronto a completare automaticamente il codice.
Nella visione di OpenAI, Codex era un agente terminale leggero e altamente interattivo. Puntava sulla rapida iterazione e programmazione interattiva. La sua velocità di esecuzione era estremamente elevata: grazie all’hardware Cerebras WSE-3, era in grado di raggiungere una velocità di elaborazione di 1000 token al secondo. Nei flussi di lavoro effettivi, Codex offriva tre chiare modalità di approvazione: suggerimento, modifica automatica e automazione completa, mantenendo gli sviluppatori costantemente aggiornati. Questo approccio si adattava perfettamente alle esigenze degli sviluppatori che necessitavano di prototipazione rapida e interazione ad alta frequenza.
D'altra parte, Claude Code aveva fin dall'inizio una personalità “fredda” e sobria, tipica di un architetto.
Anthropic gli ha fornito il DNA per gestire compiti estremamente complessi. Si basava su una finestra di contesto enorme, che poteva arrivare fino a 1 milione di token, insieme a un’esclusiva tecnica di “compressione” per consentire conversazioni di fatto illimitate. La filosofia di Claude Code era “controllo globale, agire dopo aver pianificato”. Prima di eseguire qualsiasi azione, utilizzava innanzitutto una ricerca basata su agenti per comprendere appieno l’intero codice, per poi coordinare modifiche coerenti su più file. Per attività di refactoring a livello aziendale che coinvolgevano decine di migliaia di righe di codice, Claude Code ha dimostrato una superiorità sbalorditiva.
Tuttavia, con il passare del tempo e l’estensione dei casi d’uso verso il basso, questi due strumenti, inizialmente molto diversi tra loro, hanno iniziato a imitarsi a vicenda.
Quando si gestiscono progetti complessi, il principale collo di bottiglia per un singolo modello di IA è l’inquinamento del contesto. Se si chiede a un’IA di rifattorizzare un modulo di autenticazione, dopo aver letto 40 file, spesso dimentica il modello di progettazione del primo file. Per risolvere questo problema, entrambe le aziende sono giunte a soluzioni quasi identiche: assegnare finestre di contesto indipendenti a ciascuna sottoattività.
OpenAI ha rapidamente lanciato una nuova app desktop per macOS, che isola le attività in thread distinti per progetto e le esegue in modo indipendente all’interno di sandbox cloud. Anthropic ha introdotto un’architettura basata su team di agenti, che consente agli sviluppatori di generare più sotto-agenti che condividono elenchi di attività e dipendenze, pur lavorando in parallelo all’interno di contesti separati. Che si chiami “sandbox cloud” o “team di agenti”, l’idea ingegneristica di base è ora perfettamente allineata.
Anche nelle classifiche dei benchmark si nota un delicato equilibrio. GPT-5.3-Codex è in testa nel Terminal-Bench 2.0 con un punteggio di 77,31 TP3T, mentre Claude Code raggiunge 80,81 TP3T nel più complesso SWE-bench Verified. Ciascuno domina il proprio ambito di eccellenza, cercando al contempo di colmare in modo aggressivo i propri punti deboli.
L'effetto OpenClaw: la forza invisibile che abbatte i muri
Se la strategia interna è la causa della convergenza, allora la pressione esercitata dall’ecosistema open source rappresenta una forza esterna che non può essere ignorata. A questo proposito, è d’obbligo menzionare OpenClaw.
In quanto framework per i flussi di lavoro proveniente dalla comunità open source, OpenClaw ha di fatto abbattuto le barriere dell'ecosistema erette dai giganti della tecnologia. Ha standardizzato l'interazione tra i modelli di grandi dimensioni e le catene di strumenti dei terminali locali.
In passato, aspetti quali il modo elegante in cui consentire a un modello di richiamare i commit Git locali, l'esecuzione sicura degli script di test in un ambiente sandbox e la verifica del ragionamento in più fasi erano tutte “tecnologie segrete” proprietarie di cui Codex e Claude Code andavano fieri.
Ma OpenClaw ha astratto questi processi in protocolli generali. Ciò significa che gli sviluppatori non devono più essere vincolati a una piattaforma specifica solo per utilizzare un determinato modello di collaborazione. Il movimento open source ha reso la standardizzazione una tendenza inarrestabile. Di fronte a ciò, sia OpenAI che Anthropic non hanno avuto altra scelta che abbassare la guardia e adattarsi a questi standard aperti.
Quando le barriere tecniche sottostanti vengono abbattute da iniziative open source come OpenClaw e tutte le funzionalità avanzate diventano configurazioni standard, l’unica strada da seguire per Codex e Claude Code è quella di una competizione senza fine a livello di esperienza utente più sottile.
Ecco perché si assomigliano sempre di più. In un contesto standardizzato, spesso esiste una sola soluzione ottimale, proprio come nell’evoluzione convergente in biologia.
Codex sta raggiungendo Claude Code
Sebbene Claude Code e Codex stiano convergendo, permangono ancora alcune differenze. Sotto certi aspetti, Codex sta addirittura diventando la scelta preferita dagli sviluppatori.
Qualche giorno fa, nella community r/ClaudeCode, un ingegnere senior con 14 anni di esperienza (l’utente u/Canamerican726) ha condiviso una valutazione davvero approfondita.
Ha dedicato 100 ore a Claude Code e 20 ore a Codex per un progetto complesso con 80.000 righe di codice.
Dal suo punto di vista, utilizzare Claude Code era come supervisionare un ingegnere alle prese con una scadenza: procedeva a un ritmo estremamente veloce, ma spesso ignorava le regole scritte nel file CLAUDE.md e tendeva ad accumulare codice nei file esistenti piuttosto che rifattorizzarlo.
Al contrario, Codex dava l’impressione di essere uno sviluppatore affidabile ed esperto, con 5–6 anni di esperienza alle spalle. Pur essendo 3–4 volte più lento, si fermava a riflettere e a rifattorizzare man mano che procedeva, seguendo rigorosamente i limiti delle istruzioni. Questo livello di autonomia permetteva all’ingegnere di sentirsi abbastanza tranquillo da affidargli dei compiti e concentrarsi su altre attività.
Opinioni simili sono apparse su piattaforme come X. Il ricercatore Aran Komatsuzaki ha osservato che Claude Code è ancora in testa nelle attività di front-end, mentre Codex risulta più affidabile nella pianificazione del back-end e nel mantenimento delle informazioni aggiornate grazie alle frequenti ricerche sul web.
Nelle discussioni pratiche, gli sviluppatori hanno sottolineato che i modelli basati su Opus funzionano velocemente ma spesso accumulano un “debito di pulizia del codice”, mentre Codex procede più lentamente ma ripulisce man mano che avanza. Alcuni hanno persino sintetizzato una regola empirica: quando l’utilizzo della finestra di contesto raggiunge 70%, è necessario avviare immediatamente una nuova sessione, altrimenti è probabile che compaiano bug nascosti.
Queste esperienze dirette dimostrano chiaramente che, man mano che le funzionalità di questi strumenti si sovrappongono sempre di più, ciò che alla fine determina la preferenza degli sviluppatori sono piccole differenze esperienziali, come il “costo della correzione dei bug” e il “carico mentale legato alla manutenzione”. Per gli utenti cinesi, inoltre, vi sono alcune ulteriori difficoltà.
Una riflessione fredda: la guerra nascosta tra gli ecosistemi dietro l’omogeneizzazione
Ovviamente, quale strumento sia migliore dipende comunque dallo sviluppatore e dal suo livello di competenza. Come ha concluso u/Canamerican726: se non si ha una buona comprensione dell’ingegneria del software, entrambi gli strumenti produrranno risultati scadenti. Gli strumenti non sono sinonimo di competenze.
Questa affermazione sfata un’illusione di lunga data riguardo agli strumenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale. Un tempo credevamo che, con un assistente di intelligenza artificiale sufficientemente potente, anche chi non avesse alcuna esperienza potesse sviluppare da solo applicazioni di livello aziendale. Ma la realtà è ben diversa.
Claude Code richiede un “pilota” altamente specializzato e competente, altrimenti rischia facilmente di perdere la rotta nei codici di grandi dimensioni. Codex, sebbene sia più autonomo, necessita comunque di un contesto di sistema ben definito da parte dello sviluppatore per funzionare al meglio.
Quindi, quando le funzionalità degli strumenti diventano estremamente omogenee, dove si spostano i veri vantaggi competitivi di queste aziende?
La risposta sta nelle strategie di prezzo e nelle realtà finanziarie. Per lo stesso compito, Claude Code consuma spesso 3–4 volte più token rispetto a Codex, il che lo rende più costoso. Per i team aziendali, l'utilizzo di Il codice Claude può costare da $100 a $200 per sviluppatore al mese. Codex, dal canto suo, raggruppa le proprie funzionalità in piani di abbonamento più convenienti e sfrutta l’enorme ecosistema di GitHub per attirare gli utenti.
L’ambizione di Anthropic è quella di integrare profondamente Claude Code nei flussi di lavoro dei giganti tecnologici con ingenti risorse finanziarie. Ad esempio, Stripe ha permesso a 1.370 ingegneri di utilizzare Claude Code per completare una migrazione tra linguaggi in quattro giorni — un’operazione che avrebbe richiesto settimane a un team di dieci persone. Ramp lo ha utilizzato per ridurre i tempi di risposta agli incidenti dell’80%. OpenAI, d’altra parte, fa leva sulla capillare diffusione del proprio ecosistema per rendere Codex la scelta predefinita per molti sviluppatori che lavorano quotidianamente.
Non si tratta più solo di una competizione tecnica: è una guerra che vede in gioco il vincolo all'ecosistema, la strategia dei prezzi e la formazione delle abitudini degli utenti.
Il bivio dello sviluppatore
Guardando indietro all’anno appena trascorso, il lancio di GPT-5.4-Cyber rappresenta solo una piccola nota a margine in una battaglia molto più lunga. La convergenza tra Codex e Claude Code indica che gli strumenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale sono passati da una fase iniziale sperimentale, caratterizzata dalla novità, a una fase matura e industrializzata.
Oggi, Claude Code genera 135.000 commit su GitHub al giorno, rappresentando già circa 4% del totale dei commit pubblici. Nel prossimo futuro, la maggior parte del codice standard, dei casi di test di base e delle operazioni di refactoring di routine saranno probabilmente gestiti in modo discreto in background da questi agenti di intelligenza artificiale sempre più simili tra loro.
Di fronte a due strumenti eccezionali, quasi identici in termini di funzionalità e sempre più simili dal punto di vista dell’esperienza d’uso, che ne è del valore fondamentale dello sviluppatore umano?
Forse l'era del vantaggio offerto dagli strumenti sta volgendo al termine. Quando tutti avranno a disposizione la stessa arma affilata, ciò che determinerà il successo non sarà più chi dispone di un completamento automatico del codice più veloce, ma chi è in grado di definire meglio i problemi, chi ha una visione più ampia dell'architettura di sistema e chi riesce a individuare quell'insostituibilità tipicamente umana in un mondo pieno di codice generato dall'intelligenza artificiale.
