Resumo do OpenAI DevDay 2025

Assine a newsletter, https://maily.so/kkumaeunsonyeon

Resumo da keynote de Sam Altman

Em 6 de outubro de 2025, foi realizado o evento 'OpenAI DevDay 2025'. O evento apresentou mudanças estratégicas futuras em diversas áreas, tendo como foco principal os resultados mais recentes de pesquisa da OpenAI e atualizações de produtos.

Em sua keynote, Sam Altman apresentou uma visão do futuro do desenvolvimento de inteligência artificial e introduziu novas ferramentas e plataformas oferecidas pela OpenAI para que desenvolvedores possam contribuir para transformar o mundo com IA. No início da apresentação, ele comparou o passado com o presente e mostrou o crescimento da plataforma OpenAI com números concretos para facilitar a compreensão do público. (O volume de processamento da API aumentou drasticamente de 300 milhões de tokens por minuto para mais de 6 bilhões por minuto, sugerindo que a IA deixou de ser apenas uma ferramenta lúdica e passou a se consolidar como ferramenta de uso cotidiano.) Sam Altman também acrescentou que ainda estamos nos estágios iniciais dessa jornada e que a OpenAI continuará focada em ajudar desenvolvedores a usar IA com mais facilidade.

Para isso, a empresa anunciou como criar e distribuir apps dentro do ChatGPT, como tornar a criação de agentes mais rápida e eficiente, como reduzir tarefas repetitivas de codificação para simplificar o desenvolvimento de software e, além disso, atualizações de modelos e APIs para sustentar tudo isso. A OpenAI prometeu continuar apoiando os desenvolvedores para que possam concretizar possibilidades ainda maiores com tecnologia de IA.

Por meio do DevDay 2025, a OpenAI anunciou mudanças estratégicas em vários aspectos, incluindo parcerias de hardware e infraestrutura, expansão de modelos multimodais e abertura do ecossistema de apps.
Mudança de um foco voltado ao consumidor para a expansão do negócio de plataforma de IA corporativa
Resposta paralela a riscos externos e regulação, como questões de copyright, segurança e planos para modelos com pesos abertos

Principais anúncios e tendências

1. Apps In ChatGPT: lançamento do App SDK

A OpenAI vem tentando abrir o ChatGPT para desenvolvedores, para que usuários possam ser mais produtivos e criativos por meio da plataforma, adotando padrões como GPTs e MCPs e conectando o ChatGPT a mais aplicações. Como resultado desses esforços, a OpenAI lançou o App SDK para permitir que desenvolvedores criem apps reais dentro do ChatGPT. O App SDK oferece suporte para que desenvolvedores interajam com usuários do ChatGPT e criem apps personalizados. O App SDK foi construído com base em MCP, e os desenvolvedores podem controlar completamente a lógica de backend e a UI de frontend.

Os apps desenvolvidos com o App SDK podem alcançar centenas de milhões de usuários do ChatGPT, o que deve ajudar bastante os desenvolvedores a escalar seus produtos rapidamente. Se o usuário já assina um produto existente, ele também pode fazer login diretamente dentro da conversa. Além disso, a OpenAI afirmou que pretende oferecer várias formas de monetização com pagamentos dentro do ChatGPT por meio do novo protocolo Agent Commerce. Isso significa que, mesmo que o usuário não solicite um app específico, o ChatGPT poderá recomendar apps relacionados ao conteúdo da conversa.

2. AgentKit: simplificação do desenvolvimento de agentes e aumento de eficiência

A OpenAI explicou que a IA está evoluindo de um sistema simples de perguntas e respostas para um sistema capaz de executar várias tarefas para o usuário, e que os agentes estão no centro dessa evolução. (Agentes são softwares que executam tarefas com base em contexto, ferramentas e confiança.) No entanto, apesar das altas expectativas e do potencial dos agentes, ainda existem muito poucos agentes amplamente utilizados em produção. Isso é resultado combinado de diversos fatores, como a dificuldade de desenvolver agentes, o uso de frameworks complexos, orquestração, loops de avaliação, conexão com ferramentas e construção de interfaces de usuário. O AgentKit da OpenAI tem como objetivo tornar o caminho da ideia ao agente mais rápido e fácil.

O AgentKit é um conjunto completo de building blocks oferecido pela plataforma OpenAI, projetado para facilitar a criação, implantação e otimização de agentes, do protótipo à produção. O AgentKit oferece vários recursos centrais, como Agent Builder, Chat Kit, Eval for Agents e acesso de agentes a dados.

Agent Builder: um canvas visual para criar agentes, permitindo desenhar etapas de lógica, testar fluxos e implementar ideias rapidamente.
Chat Kit: oferece uma interface de chat pronta para integração direta em aplicações, melhorando a experiência do usuário.
Eval for Agents: novo recurso para medir o desempenho de agentes, ajudando a entender decisões passo a passo, avaliar datasets, automatizar a otimização de prompts e realizar avaliações com modelos externos. Além disso, por meio do registry de conectores da OpenAI, é possível conectar agentes com segurança a ferramentas internas e sistemas de terceiros.

3. Codex: mudança na forma de desenvolver software

A OpenAI destacou que estamos entrando em uma nova era em que a IA transforma a forma de desenvolver software, e que o Codex ajuda desenvolvedores a escrever código com mais rapidez e eficiência. O Codex funciona em todos os lugares onde se escreve código, como IDE, terminal, GitHub e nuvem, conectando tudo por meio da conta do ChatGPT para permitir a movimentação fluida do trabalho entre ferramentas.

O Codex é baseado no modelo GPT-5 Codex, tem maior habilidade em tarefas como refatoração e revisão de código, e consegue ajustar dinamicamente o tempo de raciocínio de acordo com a complexidade da tarefa. Os desenvolvedores preferem esse novo modelo, e o uso do Codex está crescendo rapidamente. O Codex também é amplamente usado dentro da própria OpenAI: a maior parte do código novo é escrita por usuários do Codex, e praticamente todos os PRs da OpenAI passam por revisão com Codex.

O Codex é útil não apenas para desenvolvedores individuais, mas também para equipes de engenharia. Com integração com Slack, Codex SDK e ferramentas de administração, ele melhora o trabalho em equipe e permite gerenciar o uso do Codex. Como exemplo, a Cisco implantou o Codex em toda a sua organização de engenharia, reduzindo em 50% o tempo de revisão de código e encurtando a duração média de projetos de semanas para dias.

(Raman demonstrou como usar Codex e API para transformar tudo ao seu redor em software executável. Ele criou uma interface de painel de controle de câmera com o Codex CLI e adicionou branding do Figma para alinhar perfeitamente o design. Sem escrever uma única linha de código, perguntou ao Codex CLI como controlar uma câmera Sony FR7, fez o scaffold da integração usando o protocolo Visca e conectou isso ao painel de controle.)

4. GPT-5 Pro, GPT-Realtime-Mini, Sora2
   A OpenAI anunciou várias atualizações de modelos.

O GPT-5, lançado em agosto, é habilidoso em agent steering e codificação end-to-end, e está sendo usado por startups de coding como Cursor, Windsurf e Percel para mudar a forma de desenvolver software e lançar apps.

A OpenAI lançou o GPT-5 Pro via API para que todos os desenvolvedores possam usá-lo. O GPT-5 Pro é adequado para tarefas difíceis que exigem alta precisão e raciocínio profundo, como finanças, direito e saúde. A empresa também lançou via API um modelo menor e mais leve chamado GPT-Realtime-Mini. Esse modelo é 70% mais barato do que o modelo avançado leve lançado dois meses antes, oferecendo a mesma qualidade e expressividade nesse formato leve. A OpenAI acredita que modelos leves se tornarão uma das principais formas de interação com IA.

A OpenAI lançou via API o Sora2, um novo recurso para criadores. Agora é possível acessar o mesmo modelo que impulsiona a impressionante geração de vídeo do Sora2. O Sora2 tem controlabilidade significativamente melhor do que o modelo anterior, aceita instruções detalhadas e entrega resultados estilosos e compostos com precisão.

Por exemplo, é possível pegar uma vista de iPhone e pedir ao Sora para expandi-la em um amplo wide shot cinematográfico. O modelo também consegue combinar bem elementos visuais e som, oferecendo não apenas voz, mas também soundscapes ricos, áudio ambiente e efeitos sincronizados.

Além disso

Atualizações de modelos multimodais e de raciocínio

Modelo GPT-4.5: citado como modelo de conversa focado em chat, com melhorias em reconhecimento de padrões, criatividade e compreensão da intenção do usuário
o3-mini: apresentado como modelo de raciocínio com boa relação custo-benefício, com desempenho superior ao o1 em matemática, ciência e coding
A capacidade do GPT-4o (versão multimodal) de interpretar entradas de imagem foi reforçada

Parcerias de hardware e infraestrutura

A OpenAI assinou com a AMD um contrato de fornecimento de chips na casa de bilhões de dólares e planeja garantir recursos computacionais em escala de XGW (gigawatts) no futuro
Parcerias com empresas coreanas: há discussões com Samsung Electronics e SK hynix para atrair o projeto Stargate para a Coreia, juntamente com conversas sobre fornecimento de semicondutores e construção de datacenters de IA

Resposta a copyright e modelos de geração de vídeo

Modelo Sore2: modelo multimodal avançado que gera vídeo + áudio a partir de entrada de texto e pode produzir resultados mais realistas e controláveis
Foi levantada a possibilidade de reação por parte de detentores de direitos autorais, já que o modelo Sore2 pode gerar vídeos incluindo personagens populares
A OpenAI anunciou que fornecerá aos detentores de direitos opções detalhadas de controle (por exemplo, permitir ou não geração de vídeo e restrições de uso)

Fortalecimento do negócio de IA corporativa e estratégia de ecossistema de apps

A OpenAI busca transformar o ChatGPT de um simples modelo conversacional em um ecossistema utilizável como plataforma ou sistema operacional. (Por exemplo, executar apps dentro do ChatGPT.)
Foram citadas Samsung Electronics, SK hynix, Spotify, Zillow, Canva e Booking.com como parte do objetivo de ampliar parcerias por setor
A OpenAI planeja introduzir um processo de submissão e revisão de apps, além de oferecer recursos de commerce com pagamentos dentro do app

Reinterpretação da estratégia central da OpenAI

Ao reinterpretar os conteúdos apresentados no OpenAI DevDay 2025, a futura estratégia central de negócios da OpenAI pode ser vista da seguinte forma.

1. Início da transição para plataforma e domínio do ecossistema

Intenção de transformar o ChatGPT, de simples chatbot de IA, em um hubspot onde usuários possam interagir com diversos apps
AgentKit, Connector, Registry e Apps SDK estabelecem a base técnica da transição de 'App -> AI Platform'
Estratégia para reforçar o efeito de lock-in da plataforma em relação a concorrentes como Google, MS e Meta

2. Controle de infraestrutura e gestão de custos

O crescimento de modelos de IA, especialmente grandes modelos multimodais e de vídeo, tem como principais obstáculos os custos computacionais e a obtenção de hardware
O contrato estratégico com a AMD visa reduzir a dependência de hardware centrado na NVIDIA e diversificar a cadeia de suprimentos
A obtenção de opções de participação na AMD indica um sinal de evolução além de uma simples relação cliente-fornecedor, rumo a uma parceria estratégica

3. Mudança na estrutura de receita

Há uma avaliação realista de que receitas baseadas apenas em serviços gratuitos e premium voltados ao consumidor dificilmente conseguirão sustentar os enormes custos de infraestrutura atuais
Diversificação do modelo de receita por meio da ampliação de clientes corporativos de IA, monetização dentro de apps e expansão do uso de APIs

4. Percepção de riscos em meio à concorrência

À medida que a competição entre plataformas de IA se intensifica, a OpenAI tenta migrar rapidamente para uma estratégia centrada em sua própria plataforma. No entanto, variáveis como o sucesso ou não da expansão do ecossistema, a entrada de desenvolvedores de IA, a garantia de parceiros e afiliados, além de diversos riscos regulatórios, continuam pesando. A estratégia para assegurar neutralidade de hardware também tem grande chance de provocar respostas dos concorrentes

Implicações e pontos de atenção

1. Transição para plataforma: ChatGPT → ecossistema de apps dentro do ChatGPT

Ficou mais clara a direção de evolução do ChatGPT de simples modelo de linguagem para plataforma de apps.
Os desenvolvedores passam a ter uma via de entrada em um ecossistema onde se conectam diretamente com usuários por meio da interface de chat, com desenvolvimento e distribuição facilitados
Essa mudança pode desafiar a estrutura atual do mercado de apps centrado em apps móveis e web apps.

2. Expansão da automação de workflows centrada em agentes

O AgentKit permite desenvolver rapidamente agentes de IA capazes de realizar automações complexas, tarefas personalizadas para usuários e coordenação de processos.
Há grande chance de expansão da automação baseada em agentes em diversas áreas, como operações internas de empresas, suporte ao cliente e processamento autônomo de dados.
É especialmente importante o fato de que, com uma abordagem de design non-coder, passa a ser possível combinar e implementar agentes, reduzindo a barreira técnica de entrada.

3. Crescente importância de desempenho por custo e modelos leves

Modelos leves como GPT‑Realtime‑Mini, ou modelos otimizados para objetivos específicos, ganham destaque em vez de apenas modelos grandes.
Em interações em tempo real e processamento de voz/vídeo, o equilíbrio entre desempenho e custo dos modelos leves é essencial.
Isso aumenta, para desenvolvedores e empresas, a possibilidade de “integrar IA às tarefas do dia a dia sem peso excessivo de custo”.

4. Garantia de vantagem competitiva na estratégia de hardware/infraestrutura

Por mais inovadores que sejam os modelos e plataformas de IA, sem infraestrutura de suporte a escalabilidade fica limitada.
A parceria com a AMD pode ser vista como uma tentativa da OpenAI de criar uma estrutura mais flexível para garantir recursos computacionais.
Além disso, garantir escala e eficiência de infraestrutura se torna a base para competitividade em custo e estabilidade frente à concorrência.

5. Mudança no cenário competitivo e guerra de ecossistemas

Surge a possibilidade de desafio ao modelo de ecossistema centrado em app stores da Apple e do Google.
Fortalece-se uma estrutura em que o provedor do modelo de IA + o provedor da plataforma também cuidam de distribuição e monetização de apps.
Outras empresas também devem responder em direção semelhante, e a competição entre plataformas de IA tende a se intensificar.

6. Riscos e pontos de consideração

Questões legais e éticas, como privacidade do usuário, segurança de dados, possibilidade de punição e definição de responsabilidades, tornam-se ainda mais importantes.
Especialmente em apps baseados em chat e agentes, a estratégia de governança sobre até que nível permitir permissões do usuário é uma tarefa central.
Além disso, riscos de infraestrutura física, como dependência de hardware, custos e riscos da cadeia de suprimentos, continuam presentes.

Estratégia futura na perspectiva de empresas e desenvolvedores

1. Preparação para desenvolver apps dentro do ChatGPT

Analisar estratégias para migrar ou integrar apps existentes e web apps a um ambiente baseado em ChatGPT
Criação de protótipos iniciais com Apps SDK e MCP (Model Context Protocol)

2. Identificação de casos de uso para automação baseada em agentes

Exploração de áreas promissoras para serviços baseados em AI Agent, como tarefas repetitivas, atendimento e suporte, reservas e agendamento
Execução de projetos-piloto internos usando AgentKit

3. Definição de estratégia de otimização de custo de modelos

Uso adequado de modelos leves e modelos otimizados para fins específicos
Considerar o equilíbrio entre padrões de uso da API, processamento em lote e integração em tempo real (processamento)

4. Reorganização da estratégia de infraestrutura e nuvem

Planejamento para distribuir dependências de hardware e garantir recursos computacionais em nuvem
Análise ativa de recursos internos e parcerias externas

5. Governança de dados e resposta regulatória

Buscar ativamente fortalecer privacidade, transparência e segurança
Estabelecer responsabilidade e sistemas de monitoramento para o funcionamento dos agentes

6. Resposta à competição de ecossistemas e estratégia de colaboração

Explorar parcerias com outras plataformas e serviços
Estratégia de diferenciação com base em dados próprios e pontos fortes de domínio