Codex на GPT-5.5 у NVIDIA: 40 тысяч доступов и до 10× на ML-workflow
Доступ к Codex на GPT-5.5 есть у 40 000 сотрудников NVIDIA, продовый inference для агента идёт на GB200 и GB300, а для полного ML-research workflow в кейсе заявлено ускорение в 10 раз — OpenAI зафиксировала это 12 мая 2026 года на примере инженерных и исследовательских команд.
Прод и агентные сценарии
- Codex описывают как инструмент по умолчанию для сложной инженерии и длинных автономных сессий с несколькими compaction без потери контекста.
- Desktop-клиент Codex с computer interaction собрал и протестировал внутреннее подкаст-приложение: видео- и аудиозахват проверялись по ходу разработки без ручных шагов инженера.
- Вместо недель на закупку стороннего софта под приватность прототип собрали за счёт часов работы с агентом.
От гипотез до удалённых прогонов
- Исследовательский контур замыкается от выбора области и разбора корпуса статей до генерации скриптов и запуска экспериментов на удалённых машинах.
- GPT-5.5 используют как партнёра по знаниям: проще проследить цепочку улик и собрать knowledge graph связей между идеями.
- Встроенный SSH в приложении Codex убирает ручной логин и подготовку remote-хостов при больших ML-нагрузках с ноутбука.
В отдельных сценариях команды гоняют машинный перенос legacy-кода с Python на Rust и получают до 20× рост эффективности по оценке исследователей — как способ обойти узкие места производительности старых репозиториев.
Источник: How NVIDIA engineers and researchers build with Codex.