OpenAI quer prender desenvolvedores à própria plataforma, mostra DevDay de Berlim

O que aconteceu em Berlim

A OpenAI realizou nesta semana o DevDay Exchange 2026 em Berlim, uma versão itinerante do evento de desenvolvedores que a empresa já fez em São Francisco. Segundo o The Decoder, boa parte do conteúdo repetiu anúncios já feitos nos Estados Unidos, mas alguns detalhes novos saíram na sessão de perguntas e respostas.

Romain Huet, responsável pela experiência de desenvolvedores na OpenAI, disse que o assistente Dots deve ficar mais amplamente disponível na Europa em algumas semanas, depois de conversas com reguladores locais. Contas Pro pessoais no Espaço Econômico Europeu, na Suíça e no Reino Unido ainda não têm acesso ao serviço, embora algumas contas empresariais já consigam usar o Dots nessas regiões.

Para quem desenvolve no Brasil, essa barreira regulatória é especificamente europeia: não há menção, na fala da OpenAI, a restrições equivalentes para a América Latina. O recorte interessante aqui não é a data exata do lançamento no Velho Continente, mas o padrão que ele revela: a OpenAI negocia liberação de produto país a país, o que deve se repetir toda vez que um mercado tiver regra de dados ou de IA mais rígida.

Codex cresce 20 vezes na Alemanha, mas sem números absolutos

A OpenAI informou que o número de usuários ativos semanais do Codex, seu agente de programação, cresceu vinte vezes na Alemanha desde janeiro de 2026. Em junho, a mesma empresa havia reportado um crescimento de mais de sete vezes no país, segundo apuração anterior do próprio The Decoder.

Em nenhum dos dois casos a OpenAI divulgou o número absoluto de usuários, o que torna a comparação entre as duas taxas de crescimento pouco útil sem o denominador. Um salto de 7x para 20x pode significar adoção real se a base inicial for pequena, ou pode mascarar um platô se a base já tiver ficado grande no meio do caminho. Sem o dado bruto, o profissional de TI deve tratar os dois números como sinal de direção, não como métrica de dimensionamento.

A empresa também disse que quase um em cada cinco usuários do Codex no desktop aciona as chamadas skills (habilidades) para gerar documentos, apresentações ou planilhas. Na prática, isso mostra que uma fatia relevante de quem instala uma ferramenta de código está usando o Codex para trabalho de escritório geral, não para programar. É um indício de que o produto está migrando de ferramenta de desenvolvedor para assistente de produtividade mais amplo, o que pode mudar a priorização de recursos da própria OpenAI no médio prazo.

Por que ainda não existe um modelo de vídeo, e o que sobrou do Sora

Na sessão de perguntas, alguém questionou por que a OpenAI ainda não oferece um modelo capaz de entender sequências de vídeo como o Gemini, do Google, faz. A resposta da diretoria foi direta: segundo o The Decoder, os clientes quase não pedem esse recurso, então a empresa não priorizou nada além da análise de frames isolados.

O mesmo painel voltou a justificar o encerramento do gerador de vídeo Sora, em março, pelo custo extremo de recursos computacionais envolvidos, somado à demanda fraca: os clientes queriam, sobretudo, modelos de código e agentes. A OpenAI não descartou reativar o Sora no futuro, mas também não deu prazo.

Para quem avalia stack de IA multimodal hoje, a mensagem prática é que a OpenAI está deliberadamente atrasada em vídeo frente ao Gemini, e isso não é falta de capacidade técnica, é alocação de orçamento. Times que dependem de compreensão de vídeo continuam com alternativa mais madura fora do catálogo da OpenAI.

A Agents API é o centro da estratégia de retenção

O ponto mais relevante do evento, segundo o Decoder, não foi nenhum anúncio de produto isolado, mas o desenho geral da plataforma. Com a Agents API, a própria OpenAI roda a infraestrutura dos agentes, em vez de apenas fornecer o modelo por trás deles. Plugins e web apps dão aos desenvolvedores mais formas de oferecer seus próprios produtos dentro do ecossistema da empresa.

O argumento de venda é simples: menos trabalho técnico de infraestrutura, em troca de acesso ao que a OpenAI diz serem 1,2 bilhão de usuários semanais ativos do ChatGPT. O modelo lembra bastante uma loja de aplicativos: o desenvolvedor constrói o app, a OpenAI fornece infraestrutura e canal de distribuição.

Isso tem implicações concretas para quem arquiteta sistemas:

• Menos trabalho de operação: não é preciso provisionar e escalar servidor próprio para rodar o agente, a OpenAI cuida disso.
• Distribuição embutida: o produto nasce exposto à base de usuários do ChatGPT, sem custo de aquisição separado.
• Dependência de runtime proprietário: a lógica do agente roda dentro das máquinas virtuais da OpenAI, não na infraestrutura do próprio time.
• Troca de ecossistema fica cara depois: quem monta o produto em cima de serviços gerenciados e integrações específicas da plataforma tende a ter dificuldade para migrar mais tarde.

O Codex Harness é aberto, mas isso não muda a equação de lock-in

A OpenAI mantém o Codex Harness, o runtime que executa o agente de código por baixo do capô, como projeto de código aberto. Qualquer desenvolvedor pode ler o código-fonte e rodá-lo na própria infraestrutura, sem depender dos servidores da OpenAI para essa parte específica.

Segundo a análise do The Decoder, isso não enfraquece a estratégia de retenção da empresa. A parte aberta é só a execução do agente. O que prende o desenvolvedor são os serviços gerenciados em volta (Agents API, skills, distribuição via ChatGPT), que continuam fechados e proprietários. Abrir o runtime dá transparência e confiança técnica, sem abrir mão do controle sobre onde o valor comercial é capturado.

O que fica em aberto

A OpenAI também mencionou, de forma breve, que mantém uma equipe dedicada a revisar semanalmente as bases de código internas da empresa, para reduzir o consumo de processamento gerado pelo crescimento de agentes rodando em máquinas virtuais próprias e pelo volume cada vez maior de código gerado por IA. A empresa não detalhou números de capacidade nem cronograma de expansão de infraestrutura, então não dá para saber se esse esforço interno é suficiente para sustentar o ritmo de adoção do Codex e da Agents API fora dos Estados Unidos.

Para quem decide stack no Brasil, a pergunta prática que o DevDay de Berlim não respondeu é até que ponto a OpenAI vai replicar esse modelo de plataforma fechada em mercados fora da Europa e dos Estados Unidos, e com que prazo de regulação. O padrão visto com o Dots (liberação negociada região por região) sugere que o roteiro de expansão da Agents API para novos países também deve ser gradual e sujeito a negociação local, não um lançamento global simultâneo.

Fonte: The Decoder