OpenAI byggede Sora til Android på rekordtid med AI-assistent
OpenAI har løftet sløret for, hvordan virksomheden formåede at udvikle Android-versionen af deres videogenereringsapp Sora på blot 28 dage – en bedrift der normalt ville tage måneder med et større udviklerteam.
Nøglen til den lynhurtige udvikling var virksomhedens egen AI-kodningsassistent, Codex, som nu er tilgængelig for alle udviklere og virksomheder.
Millioner af videoer på første dag
Fra 8. oktober til 5. november 2025 arbejdede et lille team af fire ingeniører sammen med Codex og brugte cirka 5 milliarder tokens på at bringe Sora til Android fra prototype til global lancering. Resultatet blev en øjeblikkelig succes – appen nåede førstepladsen i Google Play Store på lanceringsdagen, og Android-brugere genererede over en million videoer i løbet af de første 24 timer.
Trods den hurtige udvikling har appen en crash-fri rate på 99,9 procent og en arkitektur, som teamet er stolte af.
Mindre team, større effekt
Patrick Hum og RJ Marsan, begge medlemmer af det tekniske personale hos OpenAI, forklarer i en artikel, hvordan de vendte den klassiske softwareudviklings-visdom på hovedet.
I stedet for at tilføje flere udviklere til projektet – hvilket ifølge Brooks’ Lov ofte forsinker projekter yderligere på grund af koordinationsomkostninger – valgte de at holde teamet lille, men udruste hver ingeniør med Codex.
“Vi behandlede Codex som en nyansatt senior-ingeniør,” forklarer teamet. Det betød at investere tid i at give AI’en den rette kontekst, retningslinjer og eksempler på, hvordan kode skulle skrives.
Mennesker designer, AI koder
Strategien var klar: Mennesker tog sig af de vigtige arkitektoniske beslutninger, systemdesign og brugeroplevelse, mens Codex håndterede størstedelen af den faktiske kodning. Teamet estimerer, at omkring 85 procent af kodebasen blev skrevet af Codex.
Nøglen var at lægge et solidt fundament først. Teamet designede selv appens arkitektur, modularisering og navigation og implementerede kritiske funktioner som autentificering og netværkskommunikation. Disse fungerede som eksempler, som Codex kunne følge for resten af projektet.
Planlægning før kodning
En vigtig lektie var ikke bare at bede Codex om at “bygge denne funktion”, men først at få AI’en til at forstå systemet og udarbejde en implementeringsplan. Denne ekstra planlægningsfase gjorde det muligt at lade Codex arbejde uovervåget i længere perioder – i nogle tilfælde mere end 24 timer.
“Det føltes mindre som at bruge et værktøj og mere som at lede et team,” beskriver udviklerne. På projektets højdepunkt kørte de ofte flere Codex-sessioner parallelt, hvor hver arbejdede på forskellige funktioner som afspilning, søgning eller fejlhåndtering.
Fremtidens softwareudvikling
Teamet understreger, at AI-assisteret udvikling ikke reducerer behovet for stringens – tværtimod øger det det. Mens Codex er dygtig til at skrive kode, er det stadig mennesker, der forstår de virkelige begrænsninger, kan designe skalerbare systemer og tænke langsigtet.
“De mest interessante dele af softwareudvikling er at bygge overbevisende produkter, designe skalerbare systemer og eksperimentere med data og mønstre,” siger teamet. “Nu gør Codex det muligt at fokusere på de mest meningsfulde dele af softwareudvikling – grundene til, at vi elsker vores håndværk.”
Med Codex, der nu er tilgængelig for alle udviklere gennem CLI, IDE-udvidelser eller webapp, håber OpenAI, at flere teams kan multiplicere deres kapacitet på samme måde.
