Ringkasan OpenAI DevDay 2025

Berlangganan newsletter, https://maily.so/kkumaeunsonyeon

Ringkasan pidato utama Sam Altman

Pada 6 Oktober 2025, acara 'OpenAI DevDay 2025' digelar. Acara kali ini berfokus pada hasil riset terbaru dan pembaruan produk OpenAI, sekaligus mengumumkan upaya perubahan strategis ke depan di berbagai bidang.

Dalam pidato utamanya, Sam Altman meninjau masa depan pengembangan AI dan memperkenalkan alat serta platform baru yang disediakan OpenAI agar para pengembang dapat berkontribusi mengubah dunia melalui AI. Pada awal pidato, ia membandingkan masa lalu dan masa kini sambil menunjukkan pertumbuhan platform OpenAI melalui angka-angka konkret agar audiens lebih mudah memahaminya. (Throughput API meningkat tajam dari 300 juta token per menit menjadi lebih dari 6 miliar token per menit, yang menunjukkan bahwa AI telah melampaui sekadar alat bermain dan kini menjadi alat yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari.) Sam Altman juga menambahkan bahwa perjalanan ini masih berada pada tahap awal, dan OpenAI akan berfokus membantu pengembang agar dapat memanfaatkan AI dengan lebih mudah.

Untuk itu, mereka mengumumkan cara membangun dan mendistribusikan aplikasi di dalam ChatGPT, cara membuat agen dengan lebih cepat dan efisien, cara menyederhanakan pengembangan perangkat lunak dengan mengurangi pekerjaan coding yang berulang, serta pembaruan model dan API untuk mendukung semua ini. OpenAI pun berjanji akan terus mendukung pengembang agar dapat mewujudkan kemungkinan yang lebih besar melalui teknologi AI.

Melalui acara DevDay 2025 ini, OpenAI mengumumkan perubahan strategis di berbagai sisi, termasuk kemitraan hardware dan infrastruktur, ekspansi model multimodal, serta pembukaan ekosistem aplikasi
Bertransformasi dari fokus konsumen menuju perluasan bisnis platform AI untuk enterprise
Secara bersamaan menangani risiko eksternal dan respons regulasi seperti isu hak cipta, keselamatan, dan rencana model berbobot terbuka

Pengumuman utama dan perkembangan

1. Apps In ChatGPT: peluncuran App SDK

OpenAI telah melakukan berbagai upaya untuk membuka ChatGPT kepada para pengembang agar pengguna dapat bekerja lebih produktif dan kreatif melalui ChatGPT. Mereka telah mengadopsi standar seperti GPT's dan MCPs, serta menghubungkan ChatGPT dengan lebih banyak aplikasi. Sebagai hasil dari upaya ini, OpenAI meluncurkan App SDK agar pengembang dapat membangun aplikasi nyata di dalam ChatGPT. App SDK ini mendukung pengembang untuk berinteraksi dengan pengguna ChatGPT dan membuat aplikasi yang dipersonalisasi. App SDK dibangun berdasarkan MCP, dan pengembang dapat mengendalikan sepenuhnya logika backend serta UI frontend.

Aplikasi yang dikembangkan melalui App SDK dapat menjangkau ratusan juta pengguna ChatGPT, yang akan sangat membantu pengembang dalam memperluas produk dengan cepat. Jika pengguna sudah berlangganan produk yang ada, mereka juga bisa langsung login di dalam percakapan. Selain itu, OpenAI menyatakan akan mendukung berbagai metode monetisasi dengan pembayaran di dalam ChatGPT melalui protokol Agent Commerce yang baru. Artinya, bahkan ketika pengguna tidak secara spesifik meminta aplikasi tertentu, ChatGPT dapat merekomendasikan aplikasi yang relevan dengan isi percakapan.

2. AgentKit: penyederhanaan pengembangan agen dan peningkatan efisiensi

OpenAI menjelaskan bahwa AI sedang berevolusi dari sistem tanya-jawab sederhana menjadi sistem yang dapat melakukan berbagai tugas untuk pengguna, dan agen berada di pusat evolusi ini. (Agen adalah software yang menjalankan tugas berdasarkan konteks, tool, dan kepercayaan.) Namun, meskipun ekspektasi dan potensi agen sangat tinggi, agen yang benar-benar dipakai luas di lingkungan produksi masih sangat sedikit. Ini merupakan hasil gabungan dari beragam faktor seperti sulitnya pengembangan agen, penggunaan framework yang kompleks, orkestrasi, loop evaluasi, koneksi tool, serta pembangunan antarmuka pengguna. AgentKit dari OpenAI bertujuan membuat proses dari ide menjadi agen menjadi cepat dan mudah.

AgentKit adalah seperangkat building block lengkap yang disediakan di platform OpenAI, dirancang agar agen dapat dengan mudah dibangun, dideploy, dan dioptimalkan dari prototipe hingga produksi. AgentKit menyediakan berbagai fungsi inti seperti Agent Builder, Chat Kit, Eval for Agents, serta akses agen ke data.

Agent Builder: kanvas visual untuk membangun agen, mendukung perancangan langkah logika, pengujian alur, dan implementasi ide dengan cepat.
Chat Kit: menyediakan antarmuka chat yang bisa langsung diintegrasikan ke aplikasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Eval for Agents: fitur baru untuk mengukur performa agen, membantu memahami pengambilan keputusan agen langkah demi langkah, mengevaluasi dataset, mengotomatiskan optimasi prompt, dan melakukan evaluasi terhadap model eksternal. Selain itu, melalui connector registry OpenAI, agen dapat terhubung dengan aman ke tool internal dan sistem pihak ketiga.

3. Codex: perubahan dalam cara pengembangan software

OpenAI menekankan bahwa kita memasuki era baru ketika AI mengubah cara pengembangan software, dan melalui Codex mereka membantu developer menulis kode dengan lebih cepat dan efisien. Codex bekerja di semua tempat penulisan kode seperti IDE, terminal, GitHub, dan cloud, serta menghubungkan semuanya melalui akun ChatGPT sehingga pekerjaan dapat berpindah mulus antar-tool.

Codex berbasis model GPT-5 Codex, lebih mahir untuk tugas seperti refactoring kode dan code review, serta dapat menyesuaikan waktu berpikir secara dinamis berdasarkan kompleksitas tugas. Para pengembang menyukai model baru ini, dan penggunaan Codex meningkat pesat. Codex juga dipakai luas di internal OpenAI; sebagian besar kode baru ditulis oleh pengguna Codex, dan hampir semua PR OpenAI melewati review Codex.

Codex berguna bukan hanya untuk pengembang individu tetapi juga untuk tim engineering. Melalui integrasi Slack, Codex SDK, dan tool administrasi, kerja tim dapat ditingkatkan dan penggunaan Codex dapat dikelola. Sebagai contoh, Cisco menerapkan Codex ke seluruh organisasi engineering, memangkas waktu code review hingga 50% dan mempersingkat durasi rata-rata proyek dari beberapa minggu menjadi beberapa hari.

(Raman mendemonstrasikan cara menggunakan Codex dan API untuk mengubah segala sesuatu di sekitarnya menjadi software yang dapat dijalankan. Ia membuat antarmuka panel kontrol kamera dengan Codex CLI dan menambahkan branding Figma agar desainnya benar-benar cocok. Tanpa menulis satu baris kode pun, ia bertanya bagaimana cara mengontrol kamera Sony FR7 menggunakan Codex CLI, lalu membuat scaffolding integrasi dengan protokol Visca dan menghubungkannya ke panel kontrol.)

4. GPT-5 Pro, GPT-Realtime-Mini, Sora2
   OpenAI mengumumkan beberapa pembaruan model.

GPT-5 yang dirilis pada Agustus unggul dalam agent steering dan end-to-end coding, dan telah digunakan oleh startup coding seperti Cursor, Windsurf, dan Percel untuk mengubah cara pengembangan software dan meluncurkan aplikasi.

OpenAI merilis GPT-5 Pro melalui API agar dapat digunakan oleh semua pengembang. GPT-5 Pro cocok untuk tugas sulit yang membutuhkan akurasi tinggi dan penalaran mendalam, seperti di bidang keuangan, hukum, dan kesehatan. Mereka juga merilis model kecil yang lebih ringan bernama GPT-Realtime-Mini melalui API. Model ini 70% lebih murah dibanding model ringan canggih yang dirilis dua bulan lalu, sambil tetap menawarkan kualitas dan ekspresivitas ringan yang sama. OpenAI percaya model ringan akan menjadi salah satu cara utama dalam berinteraksi dengan AI.

OpenAI juga merilis Sora2 melalui API sebagai fitur baru untuk kreator. Kini model yang sama yang menggerakkan output video Sora2 yang mengesankan dapat diakses secara langsung. Sora2 memiliki tingkat kontrol yang jauh lebih baik dibanding model sebelumnya, dapat mengikuti instruksi detail, dan menghasilkan output yang bergaya serta tersusun akurat.

Sebagai contoh, pengguna dapat mengambil tampilan iPhone lalu meminta Sora memperluasnya menjadi wide shot sinematik yang luas. Model ini juga mampu menggabungkan elemen visual dan suara dengan baik, menyediakan bukan hanya voice tetapi juga soundscape yang kaya, audio ambience, dan efek yang sinkron.

Selain itu

Pembaruan model multimodal dan reasoning

Model GPT-4.5: disebut sebagai model percakapan berfokus chat, dengan peningkatan pengenalan pola, kreativitas, dan kemampuan memahami intent pengguna
o3-mini: model reasoning yang efisien dari sisi biaya, diumumkan memiliki performa lebih baik daripada o1 di bidang matematika, sains, dan coding
Kemampuan interpretasi input gambar pada GPT-4o (versi multimodal) diperkuat

Kemitraan hardware dan infrastruktur

OpenAI menandatangani kontrak pasokan chip bernilai miliaran dolar dengan AMD, dan berencana mengamankan sumber daya komputasi berskala XGW (gigawatt) di masa depan
Kemitraan dengan perusahaan Korea: bersamaan dengan pembahasan untuk menarik proyek Stargate ke Korea melalui kemitraan dengan Samsung Electronics, SK hynix, dan lainnya, juga sedang dibahas pasokan semikonduktor dan pembangunan pusat data AI

Respons hak cipta dan model pembangkitan video

Model Sore2: model multimodal canggih yang menghasilkan video + audio dari input teks, dan dapat membuat hasil yang lebih realistis serta lebih mudah dikendalikan
Karena model Sore2 memungkinkan pembuatan video yang mencakup karakter populer dan sebagainya, muncul kemungkinan penolakan dari pemegang hak cipta terkait isu copyright
OpenAI mengumumkan akan memberikan opsi kontrol yang rinci kepada pemegang hak cipta (misalnya, apakah pembuatan video diizinkan dan pembatasan penggunaan)

Penguatan bisnis AI enterprise dan strategi ekosistem aplikasi

OpenAI mendorong transformasi ChatGPT dari sekadar model percakapan menjadi ekosistem yang dapat dimanfaatkan seperti platform atau operating system. (Contoh: menjalankan aplikasi di dalam ChatGPT)
Disebutkan perluasan kemitraan lintas industri dengan Samsung Electronics, SK hynix, Spotify, Zillow, Canva, dan Booking.com
OpenAI juga berencana memperkenalkan proses submit dan review aplikasi, serta menyediakan fitur commerce dengan pembayaran di dalam aplikasi

Reinterpretasi strategi inti OpenAI

Jika isi acara OpenAI DevDay 2025 ini ditafsirkan ulang sebagai strategi bisnis inti OpenAI ke depan, maka garis besarnya adalah sebagai berikut.

1. Awal transformasi menjadi platform dan penguasaan ekosistem

Ada niat untuk mengubah ChatGPT dari sekadar chatbot AI menjadi hubspot tempat pengguna dapat berinteraksi dengan berbagai aplikasi
AgentKit, Connector, Registry, Apps SDK, dan lainnya membangun fondasi teknis untuk transformasi 'App -> AI Platform'
Sebuah strategi untuk memperkuat efek platform lock-in dibanding pesaing seperti Google, MS, dan Meta

2. Kontrol infrastruktur dan manajemen biaya

Pertumbuhan model AI, terutama model multimodal dan video skala besar, menghadapi hambatan utama berupa biaya komputasi dan pengamanan hardware
Kontrak strategis dengan AMD merupakan strategi untuk mengurangi ketergantungan pada hardware yang berpusat pada NVIDIA dan mendiversifikasi rantai pasok
Pengamanan opsi kepemilikan saham AMD menandakan evolusi dari hubungan pelanggan-pemasok sederhana menjadi hubungan aliansi strategis

3. Transformasi struktur pendapatan

Ada penilaian realistis bahwa pendapatan dari layanan gratis dan premium yang berpusat pada konsumen saja sulit menanggung biaya infrastruktur besar yang saat ini dikeluarkan
Diversifikasi model pendapatan melalui perluasan pelanggan AI enterprise, monetisasi dalam aplikasi, dan peningkatan penggunaan API

4. Kesadaran risiko di tengah persaingan

Di tengah persaingan platform AI yang makin ketat, OpenAI sedang berupaya cepat beralih ke strategi yang berpusat pada platformnya sendiri, tetapi keberhasilan ekspansi ekosistem, masuknya developer AI, isu pengamanan mitra termasuk partnership, serta berbagai risiko regulasi tetap menjadi variabel penting. Strategi untuk memastikan netralitas hardware juga berpotensi memicu respons dari para pesaing.

Implikasi dan poin yang patut diamati

1. Transformasi platform: ChatGPT → ekosistem aplikasi di dalam ChatGPT

Arah evolusi ChatGPT menjadi platform aplikasi, bukan sekadar language model, kini semakin jelas.
Pengembang akan terhubung langsung dengan pengguna melalui antarmuka chat, dan pintu masuk ke ekosistem yang memudahkan pengembangan serta distribusi pun terbuka.
Perubahan ini dapat menjadi tantangan bagi struktur pasar aplikasi yang selama ini berpusat pada mobile app dan web app.

2. Perluasan otomatisasi workflow berpusat pada agen

AgentKit memungkinkan pengembangan cepat agen AI yang dapat menjalankan otomatisasi kompleks, tugas yang dipersonalisasi, dan penyesuaian proses.
Ke depan, otomatisasi berbasis agen kemungkinan besar akan meluas ke berbagai area seperti pekerjaan internal perusahaan, dukungan pelanggan, dan pemrosesan data secara otonom.
Yang penting, pendekatan perancangan non-coder membuat agen bisa dirangkai dan diimplementasikan dengan hambatan masuk teknis yang lebih rendah.

3. Meningkatnya pentingnya performa per biaya dan model ringan

Yang ditekankan bukan hanya model besar, tetapi juga model ringan (seperti GPT‑Realtime‑Mini) atau model yang dioptimalkan untuk tujuan tertentu.
Dalam interaksi real-time serta pemrosesan suara/video, keseimbangan performa dan biaya model ringan menjadi kunci.
Ini meningkatkan kemungkinan bagi pengembang dan perusahaan untuk “mengintegrasikan AI ke pekerjaan sehari-hari tanpa beban biaya besar”.

4. Mengamankan keunggulan kompetitif dalam strategi hardware/infrastruktur

Sebagus apa pun inovasi model dan platform AI, tanpa infrastruktur yang memadai skalabilitasnya akan terbatas.
Kemitraan dengan AMD dapat dilihat sebagai upaya OpenAI menciptakan struktur yang lebih fleksibel dalam pengamanan sumber daya komputasi.
Selain itu, pengamanan skala dan efisiensi infrastruktur menjadi dasar untuk mendapatkan daya saing biaya dan stabilitas dibanding para pesaing.

5. Perubahan lanskap persaingan dan perang ekosistem

Muncul kemungkinan tantangan terhadap model ekosistem berbasis app store milik Apple dan Google.
Struktur di mana penyedia model AI sekaligus penyedia platform juga menangani distribusi aplikasi dan monetisasi menjadi semakin kuat.
Perusahaan lain juga akan merespons ke arah serupa, dan persaingan platform AI akan menjadi lebih ketat.

6. Risiko dan hal yang perlu dipertimbangkan

Isu hukum dan etika seperti privasi pengguna, keamanan data, kemungkinan sanksi, dan kejelasan tanggung jawab akan menjadi semakin penting.
Khususnya untuk aplikasi berbasis chat dan agen, tingkat izin yang akan diberikan kepada agen atas kewenangan pengguna serta strategi governance menjadi tugas utama.
Selain itu, risiko infrastruktur fisik seperti ketergantungan hardware, beban biaya, dan risiko rantai pasok juga tetap ada.

Strategi ke depan dari sudut pandang perusahaan dan pengembang

1. Persiapan pengembangan aplikasi di dalam ChatGPT

Meninjau strategi untuk memindahkan atau menghubungkan aplikasi yang ada dan web app ke lingkungan berbasis ChatGPT
Membuat prototipe awal Apps SDK dan MCP (Model Context Protocol)

2. Menemukan use case penerapan otomatisasi berbasis agen

Menjelajahi bidang layanan berbasis AI Agent yang menjanjikan seperti pekerjaan berulang, konsultasi dan dukungan, reservasi, serta penjadwalan
Menjalankan proyek pilot internal dengan memanfaatkan AgentKit

3. Menyusun strategi optimasi biaya model

Memanfaatkan model ringan dan model tujuan khusus secara tepat guna
Mempertimbangkan keseimbangan antara pola penggunaan API, batch processing, dan integrasi (pemrosesan) real-time

4. Menata ulang strategi infrastruktur dan cloud

Merencanakan diversifikasi ketergantungan hardware dan pengamanan sumber daya komputasi cloud
Secara aktif meninjau resource internal dan partnership eksternal

5. Governance data dan respons regulasi

Secara aktif mencari penguatan perlindungan privasi, transparansi, dan keselamatan
Membangun akuntabilitas dan sistem monitoring untuk perilaku agen

6. Respons terhadap persaingan ekosistem dan strategi kolaborasi

Menjelajahi kemitraan dengan platform dan layanan lain
Strategi diferensiasi dengan memanfaatkan kekuatan data dan domain yang dimiliki sendiri