Por que a OpenAI está perseguindo o Claude Code?

Título original: Dentro da corrida da OpenAI para alcançar o Claude Code
Autor original: Maxwell Zeff, Wired
Tradução original: Peggy, BlockBeats
Nota do editor: Com a rápida ascensão dos agentes de programação de IA, a OpenAI, que uma vez liderou a onda do AI generativo com o ChatGPT, tornou-se inesperadamente um 'perseguidor' nesta pista crucial. Em contraste, a Anthropic, fundada por ex-membros da OpenAI, rapidamente ganhou destaque na comunidade de desenvolvedores e no mercado corporativo com o Claude Code, tornando-se um dos principais líderes na área de ferramentas de programação de IA.
Este artigo revela o verdadeiro processo por trás dessa competição através de entrevistas com executivos da OpenAI, engenheiros e vários desenvolvedores: desde a divisão do projeto OpenAI Codex, a mudança de recursos para o ChatGPT e modelos multimodais, até a reestruturação da equipe interna e o lançamento acelerado de produtos de programação de IA, a OpenAI está passando por uma transição de negligência estratégica para uma perseguição completa. De certa forma, isso não é uma defasagem nas capacidades técnicas, mas uma desarticulação do ritmo estratégico: a explosão do ChatGPT alterou as prioridades da empresa, a relação de colaboração com a Microsoft limitou o caminho dos produtos, enquanto a Anthropic apostou mais cedo na pista de programação de IA.
Por trás dessa competição, questões mais profundas começaram a surgir: à medida que os agentes de IA começam a assumir mais e mais trabalhos cognitivos, o próprio processo de desenvolvimento de software e o trabalho de colarinho branco podem ser redefinidos.
Abaixo está o texto original:
O CEO da OpenAI, Sam Altman, está com as pernas cruzadas na cadeira de escritório, olhando para o teto, como se estivesse pensando em uma resposta ainda não formada. De certa forma, isso também está relacionado ao ambiente.
A nova sede da OpenAI, localizada na Mission Bay de São Francisco, é um edifício moderno feito de vidro e madeira clara, quase com uma aura de 「templo tecnológico」. As prateleiras atrás da recepção estão repletas de folhetos que introduzem as 「Eras da IA」（Eras of AI），como se estivessem descrevendo um caminho em direção à iluminação tecnológica. As paredes das escadas estão cobertas com pôsteres de marcos no desenvolvimento da inteligência artificial, um dos quais registra um momento em que milhares de espectadores testemunharam ao vivo uma máquina vencer uma equipe de eSports de elite em um jogo de (Dota 2). No corredor, os pesquisadores circulam usando camisetas com slogans da equipe, uma das quais diz: 「Boa pesquisa leva tempo.」 Claro, idealmente, não deve demorar muito.
Estamos sentados em uma enorme sala de reuniões. A pergunta que lancei a Altman está relacionada à revolução da programação de IA que está varrendo a indústria e por que a OpenAI aparentemente não ocupa uma posição de liderança nessa onda.
Hoje, milhões de engenheiros de software começaram a delegar parte do trabalho de programação à IA, levando muitos na Silicon Valley a confrontar pela primeira vez a realidade de que a automação pode afetar seus próprios empregos. Os agentes de programação tornaram-se, portanto, um dos poucos cenários nos quais as empresas estão dispostas a pagar preços elevados por IA. Deveria ser um momento que poderia, e deveria, ser o próximo 「momento de vitória」 nos pôsteres na parede da OpenAI. Mas, atualmente, os nomes que ocupam as manchetes não são os dela.
A concorrente da empresa é a Anthropic, uma empresa de IA fundada por ex-membros da OpenAI. Com seu produto de agente de programação, o Claude Code, a Anthropic experimentou um crescimento explosivo. A empresa revelou em fevereiro que o produto já contribuiu com quase um quinto de sua escala de negócios, correspondendo a uma receita anual superior a 2,5 bilhões de dólares. Em contraste, de acordo com uma fonte próxima, até o final de janeiro, a receita anual do produto de programação da OpenAI, o OpenAI Codex, era ligeiramente superior a 1 bilhão de dólares.
A questão é: por que a OpenAI está ficando para trás nesta corrida de programação de IA?
「O valor da vantagem inicial é imenso.」 Sam Altman refletiu por um momento e disse: 「Isso já experimentamos com o ChatGPT.」
No entanto, na opinião dele, agora é o momento certo para a OpenAI se concentrar totalmente na programação de IA. Ele acredita que as capacidades atuais dos modelos da empresa já são suficientemente fortes para suportar agentes de programação altamente complexos. Claro, essa capacidade não veio por acaso, a empresa investiu bilhões de dólares em treinamento de modelos.
「Isso será um grande negócio,」 disse Altman, 「não apenas pelo valor econômico que traz, mas também pela produtividade geral que a programação pode liberar.」 Ele parou por um momento e acrescentou: 「Eu raramente uso essa palavra com facilidade, mas acho que isso pode ser um dos mercados que alcança trilhões de dólares.」
Mais adiante, ele acredita que o OpenAI Codex pode ser o 「caminho mais provável」 para a inteligência artificial geral (AGI). De acordo com a definição da OpenAI, a AGI é um sistema de IA que pode superar o desempenho humano na maioria dos trabalhos de valor econômico.
Sam Altman, CEO da OpenAI. Fotografia: Mark Jayson Quines.
No entanto, embora Altman tenha feito um julgamento confiante com uma atitude relaxada, a verdadeira situação dentro da empresa nos últimos anos é muito mais complexa. Para entender a história interna mais completa, entrevistei mais de 30 pessoas com conhecimento, incluindo atuais executivos e funcionários da OpenAI que aceitaram ser entrevistados com a aprovação da empresa, bem como ex-funcionários que introduziram informações sobre o funcionamento interno da empresa sob condições de anonimato. Com base nesses relatos, podemos ver uma situação pouco comum: a OpenAI está correndo para alcançar.
Voltando a 2021. Na época, Altman e outros executivos da OpenAI convidaram o repórter da (WIRED) Steven Levy para seu escritório inicial na Mission District de São Francisco para assistir a uma demonstração de uma nova tecnologia. Este era um projeto derivado do GPT-3, treinado com uma vasta quantidade de código aberto do GitHub.
Na demonstração ao vivo, os executivos mostraram como essa ferramenta chamada OpenAI Codex pode receber instruções em linguagem natural e gerar trechos de código simples.
「Na verdade, ele pode executar operações por você no mundo dos computadores,」 explicou Greg Brockman, presidente e cofundador da OpenAI na época, 「o que você tem é um sistema que realmente pode executar comandos.」 Mesmo naquela época, os pesquisadores da OpenAI já acreditavam amplamente que o Codex se tornaria a tecnologia chave para construir um 「super assistente」.
Naquele período, a agenda de Altman e Brockman estava quase cheia de reuniões com a Microsoft — essa gigante de software era o maior investidor da OpenAI. A Microsoft planejava utilizar o Codex para fornecer suporte técnico a um de seus primeiros produtos de IA comercializados: uma ferramenta de autocompletação de código chamada GitHub Copilot, que poderia ser incorporada diretamente ao ambiente de desenvolvimento que os programadores usam diariamente.
Um ex-empregado da OpenAI lembrou que, naquela fase, o Codex 「basicamente só conseguia fazer preenchimento automático」。 Mas executivos da Microsoft ainda o viam como um sinal importante da chegada da era da IA.
Em junho de 2022, quando o GitHub Copilot foi oficialmente lançado, ele rapidamente atraiu centenas de milhares de usuários em apenas alguns meses.
Greg Brockman, presidente da OpenAI. Fotografia: Mark Jayson Quines.
A equipe da OpenAI inicialmente responsável pelo Codex foi transferida para outros projetos. Um ex-funcionário lembrou que o julgamento da empresa na época era que os modelos futuros em si teriam capacidades de programação, portanto, não havia necessidade de manter uma equipe de projeto Codex independente a longo prazo. Alguns engenheiros foram deslocados para trabalhar no desenvolvimento do DALL-E 2, enquanto outros foram direcionados para treinar o GPT-4. Na época, isso parecia ser o caminho crítico para aproximar a OpenAI do AGI.
Em seguida, em novembro de 2022, o ChatGPT foi lançado e, em dois meses, conquistou mais de 100 milhões de usuários. Quase todos os outros projetos da empresa foram forçados a ser interrompidos por causa disso. Nos anos seguintes, a OpenAI não teve realmente uma equipe dedicada a produtos de programação de IA. Um ex-membro que participou do projeto Codex disse que, depois que o ChatGPT se tornou popular, a programação de IA parecia não se enquadrar mais na nova estratégia de 「prioridade de produtos de consumo」 da empresa. Enquanto isso, a indústria em geral acreditava que esse campo já havia sido 「coberto」 pelo GitHub Copilot, que, em essência, era o campo de atuação da Microsoft. A OpenAI basicamente apenas fornecia suporte ao modelo subjacente.
Portanto, em 2023 e 2024, os recursos da OpenAI foram mais direcionados a modelos de IA multimodal e agentes inteligentes. Esses sistemas foram projetados para entender simultaneamente texto, imagem, vídeo e áudio, e operar o cursor e o teclado como humanos. Essa direção parecia mais alinhada com as tendências da indústria na época: o modelo de geração de imagens da Midjourney se tornou um sucesso nas redes sociais, e a indústria acreditava amplamente que modelos de linguagem de grande escala precisavam ser capazes de 「ver」 e 「ouvir」 o mundo para realmente alcançar níveis mais altos de inteligência.
Em comparação, a Anthropic escolheu um caminho diferente. Embora a empresa também esteja desenvolvendo chatbots e modelos multimodais, parece ter percebido mais cedo o potencial das capacidades de programação. Em um podcast recente, Brockman também admitiu que a Anthropic se concentrou 「fortemente nas capacidades de programação」 desde um estágio muito inicial. Ele observou que a Anthropic não apenas usou problemas de programação complexos de competições acadêmicas durante o treinamento do modelo, mas também incorporou uma grande quantidade de problemas de código 「caótico」 de repositórios reais.
「Essa é uma lição que percebemos mais tarde,」 disse Brockman.
No início de 2024, a Anthropic começou a usar dados reais de repositórios de código para treinar o Claude 3.5 Sonnet. Quando esse modelo foi lançado em junho, muitos usuários ficaram impressionados com suas habilidades de programação.
Esse desempenho foi especialmente validado em uma startup chamada Cursor. A empresa, fundada por um grupo de jovens na casa dos 20 anos, desenvolveu uma ferramenta de programação de IA que permite aos desenvolvedores descrever necessidades em linguagem natural, e a IA modifica o código diretamente. Quando o Cursor se conectou ao novo modelo da Anthropic, sua base de usuários cresceu rapidamente, revelou uma fonte próxima à empresa.
Meses depois, a Anthropic começou a testar internamente seu produto de agente de programação, o Claude Code.
Com a crescente popularidade do Cursor, a OpenAI tentou adquirir esta startup. Mas, segundo várias fontes próximas à empresa, a equipe fundadora do Cursor recusou a proposta antes que as negociações se aprofundassem. Eles acreditam que a indústria de programação de IA tem um enorme potencial e, portanto, desejam continuar a se desenvolver de forma independente.
Andrey Mishchenko, chefe de pesquisa do OpenAI Codex. Fotografia: Mark Jayson Quines.
Naquela época, a OpenAI estava treinando seu primeiro chamado 「modelo de raciocínio」, o OpenAI o1. Esses modelos são capazes de raciocinar passo a passo sobre uma questão antes de fornecer uma resposta. A OpenAI afirmou no lançamento que o modelo se destacou em 「gerar e depurar código complexo com precisão」.
Mishchenko explicou que um dos principais motivos pelos quais os modelos de IA têm feito progressos notáveis em suas habilidades de programação é que a programação é uma 「tarefa verificável」（verifiable task）. O código ou funciona ou não funciona, o que fornece um sinal de feedback muito claro para o modelo. Assim que ocorre um erro, o sistema rapidamente sabe onde está o problema. A OpenAI aproveitou esse ciclo de feedback para continuar treinando o o1 em problemas de programação mais complexos.
「Se não tivéssemos a capacidade de explorar livremente o código, implementar modificações e testar os resultados por conta própria — tudo isso faz parte da capacidade de 'raciocínio' — os agentes de programação de hoje não poderiam alcançar o nível atual.」 ele disse.
Até dezembro de 2024, várias pequenas equipes começaram a se concentrar em agentes de programação de IA dentro da OpenAI. Uma das equipes é liderada por Mishchenko e Thibault Sottiaux. Sottiaux havia trabalhado na Google DeepMind e agora é o responsável pelo Codex da OpenAI.
Inicialmente, seu interesse pelos agentes de programação surgiu principalmente das necessidades de pesquisa interna, buscando usar a IA para automatizar uma grande quantidade de trabalho de engenharia repetitivo, como gerenciar tarefas de treinamento de modelos, monitorar o estado dos clusters de GPU, entre outros.
Outra tentativa paralela foi liderada por Alexander Embiricos. Ele anteriormente liderou o projeto de agentes multimodais da OpenAI e agora é o responsável pelo produto Codex. Embiricos desenvolveu um projeto de demonstração chamado Jam, que rapidamente se espalhou internamente na empresa.
Thibault Sottiaux, chefe do OpenAI Codex. Fotografia: Mark Jayson Quines.
Diferente do controle do computador por mouse e teclado, o Jam pode acessar diretamente a linha de comando do computador. A demonstração do Codex em 2021 ainda mostrava a IA gerando código para humanos, que eram executados manualmente; enquanto a versão de Embiricos poderia executar esses códigos sozinha. Ele se lembrou de que, na época, ficou quase chocado ao ver uma página atualizando continuamente em seu laptop, registrando em tempo real as ações do Jam.
「Houve um tempo em que eu pensei que a interação multimodal poderia ser o caminho para cumprir nossa missão. Por exemplo, os humanos compartilham a tela com a IA o dia todo, trabalhando juntos.」 disse Embiricos, 「depois, de repente, ficou muito claro: talvez a verdadeira maneira de alcançar esse objetivo seja permitir que os modelos tenham acesso programático direto ao computador.」
Esses projetos dispersos levaram meses para se integrar em uma direção unificada. No início de 2025, quando a OpenAI completou o treinamento do OpenAI o3, um modelo otimizado para tarefas de programação que avançou em relação ao OpenAI o1, a empresa finalmente tinha a base técnica para construir produtos de programação de IA genuínos. Mas, ao mesmo tempo, o Claude Code da Anthropic já estava pronto para ser lançado publicamente.
Antes do lançamento do Claude Code (que foi lançado em fevereiro de 2025 na forma de 「avaliação limitada」 e totalmente em maio), o modo dominante no campo de programação de IA era chamado de 「vibe coding」. Os desenvolvedores impulsionavam o progresso dos projetos por meio de ferramentas assistidas por IA, com humanos controlando a direção, enquanto a IA complementava as implementações específicas no processo. Essas ferramentas já atraíram centenas de milhões de dólares em investimentos.
Mas os novos produtos da Anthropic mudaram esse padrão. Assim como a demonstração do Jam, o Claude Code pode ser executado diretamente pela linha de comando do computador, o que significa que ele pode acessar todos os arquivos e aplicativos do desenvolvedor. A programação não é mais apenas 「assistida por IA」, mas os desenvolvedores podem delegar todo o trabalho diretamente ao agente de IA.
Diante dessa mudança, a OpenAI começou a acelerar o lançamento de produtos concorrentes. Sottiaux lembrou que, em março de 2025, ele montou uma 「equipe de sprint」 com a tarefa de integrar rapidamente várias equipes internas da empresa para lançar produtos de programação de IA o mais rápido possível.
Enquanto isso, Altman também tentou conseguir um 「atalho」 por meio de aquisições, oferecendo 3 bilhões de dólares pela startup de programação de IA Windsurf. A alta administração da OpenAI acreditava que essa negociação traria um produto de programação de IA maduro, uma equipe experiente e uma base de clientes corporativos pronta.
Mas essa aquisição logo ficou estagnada. De acordo com o The Wall Street Journal, o problema estava no maior parceiro da OpenAI, a Microsoft. A Microsoft queria obter acesso à propriedade intelectual do Windsurf. Desde 2021, a Microsoft tem usado os modelos da OpenAI para fornecer suporte técnico ao GitHub Copilot, que também se tornou um dos destaques nas chamadas de resultados financeiros da Microsoft. Mas com o Cursor, Windsurf e Claude Code lançando novas experiências de agentes de programação de IA, o GitHub Copilot começou a parecer preso na fase da geração anterior de ferramentas de IA. Se a OpenAI lançasse um novo produto de programação, isso não seria necessariamente uma boa notícia para a Microsoft.
Essas negociações de aquisição ocorreram exatamente durante o período mais tenso nas relações da OpenAI com a Microsoft. Na época, as duas partes estavam renegociando seu acordo de colaboração, enquanto a OpenAI tentava reduzir o controle da Microsoft sobre seus produtos de IA e recursos computacionais. Eventualmente, a aquisição do Windsurf se tornou a vítima desse jogo de poder. Em julho, a OpenAI desistiu do negócio. Em seguida, o Google contratou a equipe fundadora do Windsurf, enquanto os demais funcionários foram adquiridos por outra empresa de programação de IA chamada Cognition.
「Na época, eu realmente esperava que esse negócio pudesse ser concluído,」 disse Altman, 「mas nem todo negócio pode ser controlado.」 Ele disse que, embora esperasse que a aquisição do Windsurf 「pudesse acelerar nosso progresso em certo sentido」, ele também ficou impressionado com o ímpeto da equipe do Codex. Enquanto as negociações estavam em andamento, Sottiaux e Embiricos continuaram a desenvolver produtos e lançar atualizações.
Em agosto, Altman decidiu acelerar completamente o progresso.
Alexander Embiricos, chefe de produto do OpenAI Codex. Fotografia: Mark Jayson Quines.
Greg Brockman gosta de medir as capacidades da IA de uma forma que ele mesmo projetou, um pequeno jogo chamado 「teste de Turing reverso」（Reverse Turing Test）. Alguns anos atrás, ele escreveu o código desse jogo, e agora entrega a tarefa a agentes de IA para reimplementá-lo do zero.
As regras do jogo são simples: dois jogadores humanos sentam-se em computadores diferentes, e cada um verá duas janelas de chat na tela. Uma janela se conecta a outro jogador humano, e a outra a uma IA. Os jogadores precisam adivinhar qual janela é a IA, enquanto tentam fazer o oponente acreditar que eles são a IA.
Brockman disse que, na maior parte do ano passado, o modelo mais forte da OpenAI levaria horas para criar um jogo como esse, e o processo exigiria muitas instruções e assistência claras de humanos. Mas, até dezembro do ano passado, o Codex já era capaz de gerar uma versão totalmente funcional com uma única palavra-chave (prompt) bem elaborada, utilizando o novo modelo GPT-5.2.
Essa mudança não passou apenas despercebida por Brockman. Desenvolvedores em todo o mundo começaram a perceber que as capacidades dos agentes de programação de IA deram um salto repentino. A discussão em torno da programação de IA, que inicialmente se concentrou no Claude Code, rapidamente ultrapassou o círculo tecnológico de Silicon Valley e se tornou um assunto de interesse da mídia mainstream.
Até mesmo alguns usuários comuns sem experiência em programação começaram a criar diretamente seus próprios projetos de software com a IA.
Esse aumento repentino no uso não foi por acaso. Durante esse período, tanto a Anthropic quanto a OpenAI investiram muito dinheiro para adquirir mais usuários de agentes de programação de IA. Vários desenvolvedores disseram à (WIRED) que seu plano de assinatura de 200 dólares por mês para Codex ou Claude Code realmente lhes dá acesso a mais de 1000 dólares em crédito de uso. Esse limite relativamente 「generoso」 é essencialmente uma estratégia de mercado: primeiro, acostumar os desenvolvedores a usar ferramentas de programação de IA em seu trabalho diário, e depois cobrar por uso em cenários corporativos.
De acordo com várias fontes, em setembro de 2025, o uso do Codex era apenas cerca de 5% do Claude Code. Mas, em janeiro de 2026, a base de usuários do Codex já havia subido para cerca de 40% do Claude Code.
O desenvolvedor George Pickett, que trabalhou em startups de tecnologia por 10 anos, até começou a organizar encontros presenciais com o tema Codex.
「Acho que é evidente que estamos substituindo trabalhos de colarinho branco por agentes de IA,」 disse Pickett. 「Quanto ao que isso significa para a sociedade, para ser honesto, ninguém pode dizer. Com certeza, trará um grande impacto, mas eu sou relativamente otimista sobre o futuro.」
Enquanto isso, Simon Last, cofundador da empresa de software de eficiência Notion, avaliada em cerca de 11 bilhões de dólares, disse que, após o lançamento do GPT-5.2, ele e sua equipe de engenharia central mudaram para usar o Codex, principalmente devido à melhor estabilidade.
「Eu descobri que o Claude Code frequentemente 'me engana',」 disse Last, 「ele diz que a tarefa está em execução, mas na verdade não está.」
Katy Shi, pesquisadora da OpenAI. Fotografia: Mark Jayson Quines.
Katy Shi, responsável por pesquisar o comportamento do modelo Codex na OpenAI, afirmou que, embora alguns descrevam o estilo padrão do Codex como 「pão seco」（dry bread），cada vez mais usuários começam a apreciar essa forma de comunicação que não busca agradar. 「Muito do trabalho de engenharia é, por essência, ser capaz de aceitar feedback crítico, sem tomar isso como um insulto.」 ela disse.
Enquanto isso, algumas grandes empresas já começaram a adotar o Codex. Fidji Simo, CEO de negócios de aplicativos da OpenAI, disse: 「O ChatGPT já se tornou um sinônimo de IA, o que nos dá uma grande vantagem no mercado B2B. As empresas estão mais dispostas a implantar tecnologias que seus funcionários já conhecem.」 Ela acrescentou que a estratégia central da OpenAI ao vender o Codex é oferecê-lo em pacote com o ChatGPT e outros produtos da OpenAI.
Jeetu Patel, presidente e diretor de produtos da Cisco, deixou claro aos funcionários que não precisam se preocupar com o custo de usar o Codex, porque o importante é se familiarizar com essa ferramenta o mais rápido possível. Quando os funcionários se preocupam se 「usar essas ferramentas fará com que percam o emprego」, a resposta de Patel é: 「Não. Mas posso garantir que se você não usá-las, você ficará desempregado, porque se tornará menos competitivo.」
Hoje, a ansiedade em torno dos agentes de programação de IA já ultrapassa em muito o círculo tecnológico de Silicon Valley. O Wall Street Journal atribuiu parte de uma venda de ações de tecnologia no valor de 1 trilhão de dólares no mês passado a Claude Code, com investidores preocupados que o desenvolvimento de software poderia ser rapidamente substituído em larga escala pela IA. Semanas depois, após a Anthropic anunciar que o Claude Code poderia ser usado para reformar sistemas legados que executam COBOL (um sistema comum em máquinas da IBM), as ações da IBM tiveram o pior dia em 25 anos.
Enquanto isso, a OpenAI também está se esforçando para colocar os agentes de programação de IA no centro da discussão pública. A empresa gastou milhões de dólares durante o Super Bowl em um anúncio sobre o OpenAI Codex, em vez de promover o ChatGPT.
Na sede da OpenAI em Mission Bay, quase ninguém precisa ser convencido a usar o Codex. Muitos dos engenheiros que entrevistei disseram que agora raramente escrevem código pessoalmente, passando a maior parte do tempo apenas conversando com o Codex. Às vezes, eles até 「comunicam-se coletivamente」.
Na sede, ouvi uma hackathon do Codex. Cerca de 100 engenheiros estavam apertados em uma grande sala, cada um teve quatro horas para fazer a melhor demonstração do projeto com o Codex. Um executivo da OpenAI estava à frente, olhando para o laptop, enquanto anunciava os nomes das equipes pelo microfone. Os representantes de cada equipe subiam nervosamente ao palco, apresentando seus projetos de IA com vozes um pouco trêmulas. Os vencedores finais ganharam mochilas da Patagonia como prêmio.
Muitos projetos foram desenvolvidos com o Codex e também visavam ajudar os engenheiros a usar melhor o Codex. Por exemplo, uma equipe desenvolveu uma ferramenta que pode organizar automaticamente mensagens do Slack em relatórios semanais; outra criou um guia de IA interno semelhante ao Wikipedia para explicar os vários serviços internos da OpenAI. No passado, esse tipo de protótipo levava dias ou até semanas para ser concluído, enquanto agora uma tarde é suficiente.
Ao sair, encontrei Kevin Weil, ex-executivo do Instagram, que agora é responsável pelo departamento 「OpenAI for Science」 da OpenAI. Ele me disse que o Codex estava fazendo algumas tarefas de projeto por ele durante a noite, e ele verificaria os resultados na manhã seguinte. Essa maneira de trabalhar se tornou o dia a dia dele e de centenas de funcionários da OpenAI. Um dos objetivos da OpenAI para 2026 é desenvolver um 「estagiário automatizado」 para pesquisar sobre IA.
Simo disse que, no futuro, o Codex não será usado apenas para programação, mas espera-se que se torne o motor de execução de tarefas entre o ChatGPT e todos os produtos da OpenAI, completando várias tarefas práticas para os usuários. Altman também disse que gostaria de lançar uma versão genérica do Codex, mas ainda se preocupa com os riscos de segurança.
Ele disse que, no final de janeiro de 2026, um amigo sem formação técnica pediu que ele o ajudasse a instalar um popular agente de programação de IA chamado OpenClaw. Altman recusou esse pedido, porque, em sua opinião, 「claramente não é uma boa ideia no momento」, por exemplo, o OpenClaw poderia deletar arquivos importantes por engano.
Ironicamente, algumas semanas depois, a OpenAI anunciou que havia contratado os desenvolvedores do OpenClaw.
Muitos desenvolvedores me disseram que a competição entre Codex e Claude Code nunca foi tão intensa. Mas à medida que essas ferramentas continuam a melhorar suas capacidades e são cada vez mais introduzidas nos fluxos de trabalho pelos gerentes de empresas, as questões que a sociedade precisa enfrentar não são mais tão simples quanto 「qual ferramenta de programação de IA usar」.
Amelia Glaese, vice-presidente de pesquisa da OpenAI e responsável pela alinhamento. Fotografia: Mark Jayson Quines.
Alguns órgãos de supervisão estão preocupados que, na corrida para alcançar o Claude Code, a OpenAI possa colocar questões de segurança em segundo plano. Uma organização sem fins lucrativos chamada Midas Project acusou a OpenAI de enfraquecer seus compromissos de segurança ao lançar o GPT-5.3-Codex, sem divulgar adequadamente os riscos potenciais do modelo em relação à segurança cibernética.
A esse respeito, Glaese argumentou que a OpenAI não sacrificou a segurança para promover o Codex, e a empresa também afirmou que o Midas Project mal interpretou seus compromissos de segurança.
Mesmo Greg Brockman, cofundador da OpenAI que no ano passado doou 25 milhões de dólares para um super PAC que apoia a IA e uma organização que apoia Donald Trump, e que ainda se mostra otimista dizendo 「estamos avançando em direção ao AGI conforme planejado」, também possui sentimentos complexos sobre essa nova realidade.
No círculo de engenheiros do Vale do Silício, Brockman sempre foi conhecido por seu estilo de gestão 「extremamente envolvido」: aquele que ainda revisa detalhes no repositório de código na noite anterior ao lançamento do produto. De certa forma, esse estilo de trabalho mais 「solto」 agora o faz sentir-se mais relaxado. 「Você percebe que, no passado, sua mente estava ocupada com muitos detalhes que na verdade não eram necessários,」 ele disse.
Mas, ao mesmo tempo, quando uma pessoa se torna o 「CEO de uma frota de dezenas de milhares de agentes de IA」, com esses sistemas executando seus objetivos e visões, também é difícil mergulhar nos detalhes específicos da resolução de cada problema.
「De certa forma, isso faz você sentir que está perdendo o 'pulso' do problema em si.」 disse Brockman.
Link original