A OpenAI quer convencer um novo público: quem projeta objetos físicos. Numa publicação de 3 de novembro de 2026, a empresa explicou como o GPT-6 Astra e o Codex são usados internamente em projeto mecânico e elétrico, divulgou resultados de um teste de referência, alargou a parceria com a equipa de competição Chip Ganassi Racing e anunciou uma colaboração de investigação com a fabricante japonesa Mazda.
O caso mais palpável é um pequeno aparelho criado para conversar com o Codex. Segundo a OpenAI, o Astra definiu os requisitos, desenhou o aspeto exterior, a caixa e as estruturas internas, escolheu os componentes elétricos, fez o desenho da placa de circuito impresso e gerou o firmware e as integrações de software, sem qualquer edição humana direta ao projeto. Dois funcionários dedicaram-lhe menos de uma semana, em regime de projeto paralelo, e um fabricante subcontratado produziu um pequeno lote de protótipos em menos de um mês.
A empresa não esconde as falhas. Passar o aparelho à fase de produção exigiu várias rondas de revisão, porque o Astra nem sempre teve em conta os limites de fabrico, as tolerâncias ou os pormenores de montagem do fornecedor. A OpenAI apresenta estas lacunas como matéria para treinar modelos futuros, e não como problemas resolvidos.
Dentro de casa, as equipas de hardware e de infraestrutura recorrem ao Codex e ao ChatGPT para criar e rever modelos CAD, converter desenhos 3D em desenhos técnicos 2D para fabrico, preparar simulações por elementos finitos, trabalhar em ferramentas de projeto eletrónico e rever soluções para robótica e infraestrutura de computação. A OpenAI diz que o consumo de tokens nestas equipas cresceu 23 vezes desde fevereiro. No BenchCAD 2.0, que avalia se um modelo consegue reconstruir peças e conjuntos em 3D e identificar ligações em placas de circuito, um modelo interno mais recente obteve uma média de 0,875, contra 0,594 do GPT-6 Astra no nível máximo de raciocínio. O modelo interno não tem nome público e os números não foram reproduzidos fora da empresa.
A outra metade do anúncio envolve parceiros. Os engenheiros de investigação e desenvolvimento da Chip Ganassi Racing testam fluxos que transformam digitalizações 3D de peças existentes em modelos CAD editáveis e desenhos de fabrico, algo útil quando os ficheiros originais se perderam, e verificam o rigor e a viabilidade de produção dos resultados. Com a Mazda, as equipas de investigação e de engenharia destacada junto de clientes da OpenAI trabalham com especialistas em aerodinâmica e em segurança em colisão, usando simulações de escoamento de ar e de comportamento estrutural que pesam o desempenho contra o estilo e o custo. Uma das primeiras aplicações põe o Astra, dentro do Codex, a gerar e simular frentes alternativas para reduzir o arrasto. A OpenAI promete partilhar resultados nos próximos meses.
O movimento insere-se no esforço dos laboratórios de IA para provar valor fora do software, onde os agentes de programação já mostram tração mensurável. O projeto de engenharia é um teste mais exigente: um erro de geometria, de tolerância ou de comportamento em colisão tem consequências físicas, e as ferramentas usadas são especializadas e muitas vezes proprietárias. A OpenAI está também a recrutar engenheiros, empresas de engenharia e fornecedores de software nas áreas mecânica, elétrica e eletromecânica para orientar o treino e as ferramentas.
Por agora, toda a evidência vem da própria OpenAI. O aparelho, o crescimento do consumo e as pontuações no teste são dados da empresa, o trabalho com a Mazda está numa fase exploratória sem resultados publicados, e a própria OpenAI reconhece que a revisão humana continuou a ser indispensável antes de qualquer fabrico.