OpenAI übernimmt ein mysteriöses Team, Sam Altman will innerhalb von Codex ein weiteres GitHub aufbauen.

Heute ist das Silicon Valley unglaublich lebhaft!

Gerade hat OpenAI offiziell den Erwerb eines geheimnisvollen Startup-Teams bekanntgegeben — Pierre Computer.

Sam Altman hat die Entscheidung gerade getroffen und sofort seine Fähigkeiten im Code-Browsing, der zeilenweisen Überprüfung und dem verteilten Git in das Portfolio von Codex integriert.

Fast zur gleichen Zeit wurde Conductor, das parallele Programmierwerkzeug mit über 100.000 Entwicklern, heute vollständig von Meta übernommen.

Gründer Charlie Holtz kündigte an, dass das gesamte Team dem Meta Superintelligence Lab (MSL) beitritt.

Gemeinsam werden sie mit dem ehemaligen GitHub-CEO Nat Friedman und dem Chief AI Officer Alexandr Wang zusammenarbeiten, um die „nächste Generation von Benutzeroberflächen“ zu entwickeln.

Hinter dem plötzlichen Ansturm großer KI-Unternehmen auf den Kauf von Werkzeugen steckt eine durchdachte Strategie —

Das Schreiben von Code ist nur der Anfang: Sie wollen nun jeden Schritt des Entwicklers abdecken, von der Erstellung von Branches über die Code-Prüfung bis zur Auslieferung in der Produktion.

OpenAI nimmt Pierre auf: Codex integriert „Anzeigen, Prüfen, Speichern“ vollständig in sein eigenes Portfolio

Das Pierre-Team, das von OpenAI sofort ins Auge gefasst wurde, hat einen sehr beeindruckenden Hintergrund.

Jacob Thornton, Mitbegründer des legendären Open-Source-Frontend-Frameworks Bootstrap, Amadeus, ehemaliger Kernentwickler von Discord, und Je Xia, Ersteller von esm.sh, gehören alle zu diesem Team.

Das Pierre-Team hat extra einen trockenen Humor-Kurzfilm gedreht, der auf einem öffentlichen Basketballplatz ohne Drehgenehmigung und nur mit einer einzigen Aufnahme gedreht wurde, um den Beitritt zu OpenAI offiziell bekanntzugeben

Obwohl der offizielle Ankündigungsvideo wie ein unprofessionelles Projekt wirkt, hat Tibo, Leiter von OpenAI Codex, bei der Weiterverbreitung Pierre direkt als „Arbeitsspeicher (RAM)“ im Computer bezeichnet und angekündigt, „alles neu zu gestalten“.

Der Grund für die hohe Bewertung von Tibo liegt darin, dass das aktuelle Codex zwar Dutzende von Agenten gleichzeitig zum Schreiben von Code einsetzen kann, die Abgabe der fertigen Arbeit aber zu einem großen Problem geworden ist.

Dutzende von Agenten schreiben im Hintergrund schnell Tausende von Zeilen Änderungen, die sofort den Bildschirm füllen, sodass menschliche Entwickler sie nicht vollständig durchsehen können und es keinen Speicherplatz für so viele massenhafte Branches gibt.

Die drei Kernkompetenzen von Pierre helfen Codex genau dabei, die Schwachstellen beim „Anzeigen, Prüfen und Speichern von Code“ auf einmal vollständig zu beheben.

• Code-Anzeige (Trees): Ist bereits in die Desktop-Version von Codex integriert und sorgt für das reibungslose Öffnen von Verzeichnissen großer Projekte in Millisekunden sowie die Positionierung von Dateien über verschiedene Branches hinweg.
• Code-Prüfung (Diffs): Bisher musste man bei der Prüfung von PRs auf GitHub, selbst wenn nur ein falscher Variablenname durch KI gefunden wurde, zur lokalen IDE wechseln, um die Änderung vorzunehmen und neu zu pushen. Die Diffs von Pierre integrieren direkt einen „Inline-Bearbeitungsmodus“ in die Vergleichsansicht: Sie können jede Zeile, die Ihnen nicht gefällt, mit einem Klick sofort ändern.
• Code-Speicherung (Code Storage): Ein verteiltes Git-Repository, das speziell für hochparalleles Lesen und Schreiben durch KI-Agenten entwickelt wurde. Es ist bereits die unsichtbare Infrastruktur hinter beliebten Anwendungen wie Lovable, Bolt, Poke. Allein das Einhorn-Unternehmen Lovable erstellt damit wöchentlich über 8 Millionen neue Git-Repositories, und Poke führt damit 40.000 Git-Operationen pro Minute durch, um die Erinnerungen von Agenten zu speichern.

In Zukunft wird diese technische Grundlage vollständig in Codex integriert. OpenAI verspricht, dass alle ursprünglichen Open-Source-Projekte von Pierre und die Dienstleistungen für alte Kunden unverändert weitergeführt werden, ohne Unterbrechung.

KI überlastet Git, der Wettbewerb dringt in das Kerngebiet von Microsoft GitHub ein

Der Grund, warum OpenAI so eilig ist, Pierre in Codex zu integrieren, liegt in einem großen Problem —

Das eigene Git-System wurde vor einiger Zeit durch KI zum Absturz gebracht.

Zwei Tage vor der offiziellen Ankündigung des Erwerbs von Pierre hat OpenAI gerade das neu entwickelte interne Git-Backend Pando vorgestellt.

Tatsächlich ist das riesige interne Monorepo von OpenAI seit Ende letzten Jahres überlastet, seit alle Mitarbeiter Codex nutzen und die Ingenieure täglich Dutzende von Agenten parallel Branches erstellen, Code pushen und CI-Tests durchführen lassen.

Code konnte nicht abgerufen und nicht gepusht werden, Zusammenführungen schlugen häufig fehl. Die Zuverlässigkeit des internen Git-Systems von OpenAI fiel zeitweise unter 90 %.

Vor dem Hintergrund dieses Drucks hat OpenAI die gesamte unterste Schicht von Git komplett neu geschrieben.

Als Ergebnis war die Push-Geschwindigkeit fast 5 Mal höher, und täglich wurden fast 1 PB Daten intern übertragen. Sogar Präsident Greg Brockman hat persönlich diese Erfolge veröffentlicht.

Ursprünglich dachte die Öffentlichkeit, dass dies nur eine „interne Selbsthilfemaßnahme“ von OpenAI sei, aber nur zwei Tage später hat das Unternehmen direkt Pierre erworben.

Mit dieser Kombination von Maßnahmen ist OpenAI direkt in das Kerngebiet von GitHub eingedrungen, das zu seinem Großaktionär Microsoft gehört.

Natürlich ist OpenAI nicht das einzige Unternehmen, das dieses attraktive Ziel im Blick hat.

Cursor mit der Hosting-Plattform Origin, Anthropic mit dem selbst entwickelten Versionskontrollsystem Scion und Thomas Dohmke, ehemaliger GitHub-CEO, der letzten Monat sein neues Startup gegründet hat, umzingeln gemeinsam das traditionelle Gebiet des Code-Hostings.

Von Editoren über Prüfplattformen bis zur untersten Schicht der Git-Repositories möchte keines der großen KI-Unternehmen mehr von Dritten abhängig sein und nur als „Erweiterungs-Plug-in“ für die Code-Vervollständigung fungieren.

Obwohl GitHub mit 150 Millionen Entwicklern derzeit noch als Zentrum der Open-Source-Community gilt, ist sogar der ehemalige Leiter von GitHub selbst in diese Bewegung eingetreten, die das traditionelle System verändert.

Der ehemalige Leiter von GitHub greift ein: Meta schnappt sich das Werkzeug für 100.000 Entwickler vor der Konkurrenz

In derselben Nacht, in der OpenAI Pierre erworben hat, hat das MSL von Mark Zuckerberg ebenfalls eine blitzschnelle Personalaufnahme durchgeführt.

Der bemerkenswerteste Name bei diesem Erwerb ist der Übernehmer auf Seiten von Meta, Nat Friedman.

Er war der erste CEO von GitHub, nachdem Microsoft GitHub im Jahr 2018 für 7,5 Milliarden US-Dollar erworben hat, und er hat den vorherigen Arbeitsablauf von Entwicklern persönlich aufgebaut.

Jetzt arbeitet er bei Meta zusammen mit dem Chief AI Officer Alexandr Wang und hat direkt die beliebteste „nächste Generation von Agenten-Kontrollzentren“ im Silicon-Valley-Geek-Kreis in sein Portfolio aufgenommen.

Conductor, das erst im Juli letzten Jahres veröffentlicht wurde, hat 100.000 Entwickler in bekannten Unternehmen wie Linear, Vercel, Notion und Spotify begeistert, indem es das Arbeiten mit Agenten zu einem Erlebnis gemacht hat, das so viel Spaß macht wie das gemeinsame Spielen in einem Team:

• Isolierte Parallelausführung mehrerer Agenten: Sie können schwere und lästige Aufgaben an mehrere Claude Code- oder Codex-Agenten verteilen, die gleichzeitig in ihren eigenen isolierten Arbeitsbereichen arbeiten, ohne sich gegenseitig zu stören.
• Gemeinsame Arbeit auf demselben Bildschirm wie bei Figma: Mit der Tastenkombination „⌘⇧C“ können Sie den Arbeitsbereich an Kollegen weitergeben. Mehrere Personen können gemeinsam auf demselben Bildschirm zusehen, wie Agenten Code schreiben, nacheinander Anweisungen übermitteln und nach der Prüfung von Diffs direkt auf „Zusammenführen“ klicken.

Sogar Ilya Sutskever und YC-Partner Aaron Epstein sind frühe Unterstützer davon.

Wenn Sie sich den Screenshot des Arbeitsbereichs auf der offiziellen Website von Conductor oben genauer ansehen, können Sie sogar das Profilbild und den Namen von Ilya in der Teamliste unten links entdecken.

Die alten Arbeitsplätze von Entwicklern werden schrittweise vollständig ersetzt

Heute ist das Schreiben von Code der günstigste Schritt. Mit ein paar Zeilen Prompts können Dutzende von Agenten gleichzeitig Code ändern, Tests ergänzen und Fehler beheben.

Das eigentliche Hindernis liegt nach dem Schreiben des Codes: Wie man Tausende von Zeilen Änderungen durchsieht, Dutzende von Branches prüft und massenhafte Repositories speichert.

Die großen Unternehmen wissen besser als jeder andere, dass man Entwickler nicht nur mit Modellen binden kann: Heute wechselt man zu Claude, morgen aktualisiert sich GPT und man wechselt zu GPT. Der Wechsel zu einem anderen Modell erfordert nur einen Mausklick.

Sobald aber die Code-Bibliothek, der Prüfablauf und die historischen Aufzeichnungen vollständig in ihren Werkzeugen gespeichert sind, ist ein Wechsel zu einem anderen System sehr schwierig.

Wie OpenAI in der Erwerbsankündigung erklärt hat:

Jeder Arbeitsablauf, der aus der Ära der alten Software stammt, muss für die Ära neu gestaltet werden, in der Menschen und Agenten gemeinsam Code schreiben.

Wie Code geschrieben wird, ist nicht mehr wichtig. Auf welchem Arbeitsplatz Entwickler arbeiten, ist das, was die großen Unternehmen in Zukunft wirklich erobern wollen.

Referenzmaterialien:

https://openai.com/index/openai-to-acquire-pierre/ 

https://x.com/OpenAINewsroom/status/2117999237745049883 

https://openai.com/index/scaling-git-at-openai/ 

https://www.axios.com/2026/11/04/openai-pierre-computer-github 

https://x.com/charlieholtz/status/2118045232218743264 

https://www.conductor.build/announcement 

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „AI Era“, Autor: ASI Offenbarung; Redakteur: Moses, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.