OpenAI DevDay 2025 का सारांश

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Sam Altman के keynote भाषण का सारांश

6 अक्टूबर 2025 को 'OpenAI DevDay 2025' इवेंट आयोजित हुआ। इस इवेंट में OpenAI ने अपनी नवीनतम research उपलब्धियों और product updates को केंद्र में रखते हुए, कई क्षेत्रों में आगे की रणनीतिक दिशा में बदलाव लाने वाली घोषणाएँ कीं।

Sam Altman ने keynote में AI development के भविष्य पर प्रकाश डाला और ऐसे नए tools और platforms पेश किए जो developers को AI के जरिए दुनिया बदलने में योगदान देने में मदद कर सकें। भाषण के शुरुआती हिस्से में उन्होंने अतीत और वर्तमान की तुलना करते हुए OpenAI platform की growth को ठोस आँकड़ों के साथ समझाया। (API throughput प्रति मिनट 300 million tokens से बढ़कर 6 billion tokens से अधिक हो गया है, जो यह संकेत देता है कि AI अब सिर्फ एक खिलौना नहीं, बल्कि रोज़मर्रा की ज़िंदगी में इस्तेमाल होने वाला उपयोगी tool बन चुका है।) Sam Altman ने यह भी जोड़ा कि यह यात्रा अभी शुरुआती चरण में है, और OpenAI का फोकस developers के लिए AI का उपयोग और आसान बनाने पर रहेगा।

इसके लिए उन्होंने ChatGPT के भीतर apps बनाने और deploy करने के तरीके, agents को और तेज़ व अधिक efficient ढंग से बनाने के तरीके, दोहराए जाने वाले coding tasks को कम करके software development को सरल बनाने के तरीके, और इन सबको support करने वाले model व API updates की घोषणा करने की बात कही। OpenAI ने वादा किया कि वह developers को AI technology के जरिए बड़ी संभावनाएँ साकार करने में लगातार support करता रहेगा।

OpenAI ने इस DevDay 2025 इवेंट के जरिए hardware और infrastructure partnerships, multimodal model expansion, और app ecosystem को खोलने जैसे कई पहलुओं में रणनीतिक बदलावों की घोषणा की।
consumer-केंद्रित दिशा से enterprise AI platform business के विस्तार की ओर बदलाव
copyright और safety issues, तथा open-weights model plans जैसे बाहरी risk और regulatory response को साथ लेकर चलना

मुख्य घोषणाएँ और रुझान

1. Apps In ChatGPT : App SDK लॉन्च

OpenAI, ChatGPT के जरिए users को अधिक productive और creative बनने में मदद देने के उद्देश्य से, ChatGPT को developers के लिए खोलने के कई प्रयास करता रहा है। उसने GPT's, MCPs जैसे standards को अपनाया है और ChatGPT को अधिक applications से जोड़ा है। इन प्रयासों के परिणामस्वरूप OpenAI ने App SDK लॉन्च किया, जिससे developers ChatGPT के भीतर वास्तविक apps बना सकें। यह App SDK developers को ChatGPT users के साथ interact करने और personalized apps बनाने में मदद करता है। App SDK, MCP पर आधारित है, और developers backend logic तथा frontend UI दोनों पर पूरा control रख सकते हैं।

App SDK से विकसित apps, ChatGPT के सैकड़ों millions users तक पहुँच सकती हैं, जो developers को अपने products को तेज़ी से scale करने में बड़ी मदद देगी। यदि user पहले से किसी existing product का subscriber है, तो वह conversation के भीतर ही सीधे login भी कर सकता है। साथ ही OpenAI ने बताया कि नया Agent Commerce protocol, ChatGPT के भीतर payments को संभव बनाकर monetization के कई तरीके support करेगा। इसका मतलब यह भी है कि भले ही user किसी specific app की मांग न करे, ChatGPT बातचीत के संदर्भ के अनुसार संबंधित apps recommend कर सकेगा।

2. AgentKit : agent development को सरल बनाना और efficiency बढ़ाना

OpenAI ने बताया कि AI अब सिर्फ question-answering system से आगे बढ़कर ऐसा system बन रहा है जो user की ओर से कई तरह के tasks कर सकता है, और इस बदलाव के केंद्र में agents हैं। (agents ऐसे software हैं जो context, tools और trust के आधार पर tasks करते हैं।) लेकिन agents से जुड़ी बड़ी expectations और potential के बावजूद, production environment में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले agents अभी भी बहुत कम हैं। इसका कारण agent development की कठिनाई, complex frameworks का उपयोग, orchestration, evaluation loops, tool integration, user interface निर्माण जैसी अनेक जटिलताएँ हैं। OpenAI का AgentKit, idea से agent तक की यात्रा को तेज़ और आसान बनाने का लक्ष्य रखता है।

AgentKit, OpenAI platform पर उपलब्ध एक complete building-block set है, जिसे agents को prototype से production तक आसानी से build, deploy और optimize करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। AgentKit, Agent Builder, Chat Kit, Eval for Agents, और data तक agent access जैसी कई core capabilities प्रदान करता है।

Agent Builder: agents बनाने के लिए एक visual canvas, जो logic steps को design करने, flows को test करने और ideas को जल्दी implement करने में मदद करता है।
Chat Kit: application में सीधे integrate की जा सकने वाली chat interface प्रदान करता है, जिससे user experience बेहतर होता है।
Eval for Agents: agent performance को मापने के लिए नई capability, जो step-by-step agent decision-making को समझने, datasets को evaluate करने, prompt optimization को automate करने, और external models पर evaluation करने में मदद करती है। इसके अलावा, OpenAI की connector registry के जरिए agents को internal tools और third-party systems से सुरक्षित रूप से जोड़ा जा सकता है।

3. Codex : software development के तरीके में बदलाव

OpenAI ने ज़ोर देकर कहा कि AI अब software development के तरीके को बदलने वाले नए युग में प्रवेश कर चुका है, और Codex के जरिए software developers को तेज़ व अधिक efficient तरीके से code लिखने में मदद मिलती है। Codex, IDE, terminal, GitHub और cloud सहित हर उस जगह काम करता है जहाँ code लिखा जाता है, और ChatGPT account के जरिए सब कुछ जोड़कर tools के बीच काम को सहज रूप से move करने की सुविधा देता है।

Codex, GPT-5 Codex model पर आधारित है और code refactoring तथा code review जैसे tasks में अधिक सक्षम है। यह task complexity के अनुसार thinking time को dynamically adjust कर सकता है। Developers इस नए model को पसंद कर रहे हैं और Codex का usage तेज़ी से बढ़ रहा है। Codex, OpenAI के भीतर भी व्यापक रूप से इस्तेमाल हो रहा है; नए code का बड़ा हिस्सा Codex users द्वारा लिखा जा रहा है और लगभग हर OpenAI PR, Codex review से गुजरता है।

Codex सिर्फ individual developers के लिए ही नहीं, engineering teams के लिए भी उपयोगी है। Slack integration, Codex SDK और admin tools के जरिए teamwork को बेहतर बनाया जा सकता है और Codex usage को manage किया जा सकता है। उदाहरण के तौर पर, Cisco ने Codex को अपनी पूरी engineering organization में deploy किया, जिससे code review की गति 50% बढ़ी और औसत project अवधि कुछ हफ्तों से घटकर कुछ दिनों की रह गई।

(Raman ने Codex और API का उपयोग करके अपने आसपास की हर चीज़ को executable software में बदलने का तरीका demo किया। उन्होंने Codex CLI से camera control panel interface बनाया और Figma branding जोड़कर design को पूरी तरह match कराया। उन्होंने एक भी line of code लिखे बिना, Codex CLI से यह पूछा कि Sony FR7 camera को कैसे control किया जाए, फिर Visca protocol का उपयोग करके integration scaffold किया और उसे control panel से जोड़ दिया।)

4. GPT-5 Pro, GPT-Realtime-Mini, Sora2
OpenAI ने कई model updates की घोषणा की।

अगस्त में जारी GPT-5, agent steering और end-to-end coding में सक्षम है, और Cursor, Windsurf तथा Percel जैसे coding startups द्वारा software development के तरीके बदलने और apps लॉन्च करने में उपयोग किया जा रहा है।

OpenAI ने GPT-5 Pro को API के रूप में जारी किया ताकि सभी developers इसका उपयोग कर सकें। GPT-5 Pro, finance, legal, healthcare जैसे कठिन tasks के लिए उपयुक्त है, जहाँ high accuracy और deep reasoning की आवश्यकता होती है। साथ ही GPT-Realtime-Mini नामक एक छोटा, lightweight model भी API में जारी किया गया। यह model दो महीने पहले जारी advanced lightweight model की तुलना में 70% सस्ता है, और वही lightweight quality तथा expressiveness प्रदान करता है। OpenAI का मानना है कि lightweight models, AI के साथ interaction के प्रमुख तरीकों में से एक बनेंगे।

OpenAI ने creators के लिए नई capability Sora2 को API में जारी किया। अब उसी model तक access संभव है जो Sora2 के अद्भुत video output को power करता है। Sora2, पिछले model की तुलना में काफ़ी अधिक controllable है, detailed instructions को समझता है, और stylized तथा accurately composed results देता है।

उदाहरण के लिए, iPhone view लेकर Sora से उसे cinematic, व्यापक wide shot में expand करने के लिए कहा जा सकता है। यह model visual elements और sound को भी अच्छी तरह combine कर सकता है और speech के साथ-साथ rich soundscapes, ambient audio और synchronized effects भी प्रदान करता है।

इसके अलावा

multimodal और reasoning model updates

GPT-4.5 model: chat-केंद्रित conversational model के रूप में, pattern recognition और creativity में सुधार, तथा user intent को समझने की क्षमता बेहतर होने का उल्लेख
o3-mini: cost-effective reasoning model, जिसने math, science और coding में o1 की तुलना में बेहतर performance दिखाई
GPT-4o (multimodal version) की image input interpretation capability मजबूत हुई

hardware और infrastructure partnerships

OpenAI ने AMD के साथ कई billion dollar के chip supply agreement पर हस्ताक्षर किए, और भविष्य में XGW (gigawatt) स्तर के computing resources सुरक्षित करने की योजना बनाई
कोरियाई कंपनियों के साथ partnership: Samsung Electronics, SK hynix आदि के साथ Stargate project को कोरिया में लाने पर चर्चा के साथ-साथ semiconductor supply और AI datacenter निर्माण पर भी चर्चा चल रही है

copyright response और video generation model

Sore2 model: text input से video + audio generate करने वाला advanced multimodal model, जो अधिक realistic और controllable outputs दे सकता है
Sore2 model, popular characters आदि को शामिल करने वाले videos generate कर सकता है, जिससे copyright holders की ओर से copyright issues पर प्रतिक्रिया की आशंका उठी
OpenAI ने घोषणा की कि वह copyright holders को विस्तृत control options देगा (जैसे, video generation की अनुमति देनी है या नहीं, और usage restrictions आदि)

enterprise AI business को मज़बूत करना और app ecosystem strategy

OpenAI, ChatGPT को सिर्फ एक conversational model से आगे बढ़ाकर ऐसे ecosystem में बदलना चाहता है जिसे platform या operating system की तरह इस्तेमाल किया जा सके। (उदाहरण: ChatGPT के भीतर app चलाना)
industry-wise partnerships बढ़ाने के लक्ष्य के तहत Samsung Electronics, SK hynix, Spotify, Zillow, Canva, Booking.com आदि का उल्लेख किया गया
OpenAI app submission और review process शुरू करेगा, और in-app payments को सक्षम करने वाली commerce capabilities भी देने की योजना है

OpenAI की core strategy की पुनर्व्याख्या

इस OpenAI DevDay 2025 इवेंट की घोषणाओं के आधार पर, OpenAI की भविष्य की business core strategy को इस प्रकार समझा जा सकता है।

1. platform की ओर बदलाव और ecosystem dominance की शुरुआत

ChatGPT को केवल AI chatbot नहीं, बल्कि ऐसा hubspot बनाने का इरादा जहाँ users विभिन्न apps के साथ interact कर सकें
AgentKit, Connector, Registry, Apps SDK आदि, 'App -> AI Platform' बदलाव के लिए तकनीकी आधार तैयार करते हैं
Google, MS, Meta जैसे competitors की तुलना में platform lock-in effect को मजबूत करने की strategy

2. infrastructure control और cost management

AI models, खासकर बड़े multimodal और video models की growth में computing cost और hardware availability सबसे बड़ा hurdle है
AMD के साथ strategic agreement, NVIDIA-केंद्रित hardware dependency को कम करने और supply chain diversify करने की strategy है
AMD equity option हासिल करना, सिर्फ customer-supplier relationship से आगे बढ़कर strategic alliance की दिशा का संकेत माना जा सकता है

3. revenue structure transformation

consumer-केंद्रित free और premium services से मिलने वाली revenue alone, मौजूदा भारी infrastructure costs को संभालने के लिए पर्याप्त नहीं है—यह एक व्यावहारिक समझ है
enterprise AI customers का विस्तार, in-app monetization, API usage expansion आदि के जरिए revenue model diversification

4. competitive landscape में risk awareness

AI platform competition लगातार तेज़ हो रही है। OpenAI अपने self-platform-centric strategy की ओर तेज़ी से मुड़ रहा है, लेकिन ecosystem expansion की सफलता, AI developers को आकर्षित करना, partnerships सुरक्षित करना, और कई regulatory risks जैसे मुद्दे अब भी महत्वपूर्ण variables बने हुए हैं। साथ ही hardware neutrality हासिल करने की strategy, competitors की प्रतिक्रियाएँ भी उत्पन्न कर सकती है।

मुख्य निहितार्थ और देखने योग्य बिंदु

1. platform transition: ChatGPT → ChatGPT के भीतर app ecosystem

यह और स्पष्ट हो गया है कि ChatGPT केवल language model नहीं, बल्कि app platform के रूप में विकसित हो रहा है।
developers, chat interface के जरिए सीधे users तक पहुँचेंगे, और development व deployment के लिए एक आसान ecosystem entry path खुलेगा
यह बदलाव mobile apps और web apps-केंद्रित app market structure को चुनौती दे सकता है।

2. agent-केंद्रित workflow automation का विस्तार

AgentKit, ऐसे AI agents को तेज़ी से विकसित करने में मदद करता है जो complex automation, user-customized tasks और process coordination कर सकें।
आगे चलकर enterprise internal operations, customer support और autonomous data processing जैसे कई क्षेत्रों में agent-based automation के विस्तार की संभावना अधिक है।
खास तौर पर, non-coder design approach के जरिए agents को जोड़कर implement कर पाना, technical entry barriers को कम करने के लिहाज़ से महत्वपूर्ण है।

3. cost-to-performance और lightweight models का बढ़ता महत्व

बड़े models के बजाय lightweight models (GPT‑Realtime‑Mini आदि) या purpose-optimized models पर ज़ोर दिया गया।
real-time interaction, voice/video processing आदि में lightweight models का performance-cost balance महत्वपूर्ण है।
इससे developers और enterprises के लिए “बिना अधिक cost burden के रोज़मर्रा के कामों में AI integrate करना” अधिक संभव होगा।

4. hardware/infrastructure strategy के जरिए competitive advantage

AI models और platforms कितने भी innovative हों, यदि infrastructure पर्याप्त न हो तो scalability सीमित हो जाती है।
AMD के साथ partnership को OpenAI द्वारा compute resource सुरक्षित करने में अधिक flexible structure बनाने के प्रयास के रूप में देखा जा सकता है।
साथ ही infrastructure scale और efficiency सुनिश्चित करना, competitors की तुलना में cost competitiveness और stability की नींव बनता है।

5. competition dynamics में बदलाव और ecosystem war

Apple और Google के app store-केंद्रित ecosystem model को चुनौती मिलने की संभावना उठी है।
AI model provider + platform provider का ऐसा structure मजबूत हो रहा है जो app distribution और monetization दोनों को साथ संभाले।
अन्य कंपनियाँ भी इसी तरह की दिशा में प्रतिक्रिया देंगी, और AI platform competition और अधिक तीव्र होगी।

6. risks और considerations

user privacy, data security, liability, accountability जैसी कानूनी और नैतिक चिंताएँ और महत्वपूर्ण हो जाएँगी।
खासकर chat-based apps और agents को user permissions किस स्तर तक मिलनी चाहिए, यह governance strategy का मुख्य प्रश्न होगा।
इसके अलावा hardware dependency, cost burden और supply chain risks जैसे physical infrastructure risks भी बने रहेंगे।

कंपनियों और developers के दृष्टिकोण से आगे की रणनीति

1. ChatGPT के भीतर app development की तैयारी

existing apps और web apps को ChatGPT-आधारित environment में लाने या उससे जोड़ने की strategy पर विचार
Apps SDK, MCP (Model Context Protocol) के शुरुआती prototypes बनाना

2. agent-based automation use cases की पहचान

repetitive tasks, consultation and support, reservations और scheduling जैसे AI Agent-आधारित services के promising क्षेत्रों की खोज
AgentKit के उपयोग से internal pilot projects चलाना

3. model cost optimization strategy बनाना

lightweight models और purpose-specific models का उपयुक्त जगहों पर उपयोग
API usage patterns, batch processing और real-time integration (processing) के बीच संतुलन पर विचार

4. infrastructure और cloud strategy की पुनर्समीक्षा

hardware dependency को distribute करने और cloud compute resources सुरक्षित करने की योजना
internal resources और external partnerships की सक्रिय समीक्षा

5. data governance और regulatory response

privacy protection, transparency और safety को मजबूत करने के उपाय सक्रिय रूप से तलाशना
agent behavior के लिए accountability और monitoring systems तैयार करना

6. ecosystem competition response और collaboration strategy

अन्य platforms और services के साथ partnerships की खोज
स्वतंत्र data और domain strengths का उपयोग कर differentiation strategy बनाना