OpenAI hat am 4. November angekündigt, die Pierre Computer Company zu übernehmen, also das Unternehmen hinter der Git-Infrastruktur Code Storage und den Open-Source-Bibliotheken Trees und Diffs. Pierre bestätigte den Deal auf der eigenen Website. Der Kaufpreis wurde nicht genannt, für den Abschluss stehen noch die üblichen behördlichen Genehmigungen aus, und bis dahin arbeiten beide Firmen eigenständig weiter.
Die Begründung von OpenAI dreht sich um Codex. Das Produkt solle zu „a place where teams can build software together with AI, from first idea to the version they ship“ werden, also zu einem Ort, an dem Teams gemeinsam mit KI Software entwickeln, von der ersten Idee bis zur ausgelieferten Version.
Für die Zeit nach dem Deal zeichnen sich drei Punkte ab:
- Trees und Diffs bleiben Open Source. Beide Bibliotheken werden bereits in der Codex-App eingesetzt: Trees für die Dateiansicht, Diffs für die Darstellung von Codeänderungen.
- Bestehende Code-Storage-Kunden können den Dienst weiter nutzen, die Funktionen sollen schrittweise in Codex aufgehen.
- Das Pierre-Team wechselt zu OpenAI und arbeitet an neuen Produkten und Plattformen.
Für Codex-Nutzer ändert sich am Tag der Ankündigung nichts: keine neuen Funktionen, keine neuen Tarife, keine Preisanpassungen.
Was Pierre verkauft
Pierre wurde 2023 gegründet, von Jacob Thornton, einem der Autoren von Bootstrap, und dem früheren Twitter-Ingenieur Ian Ownbey. Im November 2025 schloss das Unternehmen eine Series-A-Runde über 22 Millionen US-Dollar ab, angeführt von CRV und 01A. Im Verzeichnis von Y Combinator beschreibt sich die Firma als „a new, opinionated, git platform“.
Code Storage startete im Oktober 2025, vom Start bis zur Übernahme vergingen also nur rund 13 Monate. Es ist eine White-Label-Git-Schicht für KI-Anwendungen und Agenten: Gewöhnliche Git-Clients können wie gewohnt clone, fetch und push ausführen, die Betreiber steuern alles per API, und eine Synchronisierung mit GitHub, GitLab und Bitbucket wird unterstützt.
Zu den öffentlich genannten Kennzahlen gehören bis zu 32 TB pro Repository, mehr als 30 gleichzeitige Schreibvorgänge pro Repository, über 500 Git-Anfragen pro Sekunde und Repository sowie ein SLA von 99,99 %. Als Kunden werden Lovable, Bolt, Amp, Poke, Anything und Parahelp aufgeführt.
Eine Überschlagsrechnung
Wenn Agenten Code schreiben, belasten sie Git ganz anders als Menschen. Die Zahlen aus dem Lovable-Fall vom August zeigen das am deutlichsten: mehr als 8 Millionen neue Repositories pro Woche, mit Spitzen von 250 pro Sekunde. Grob gerechnet sind das im Schnitt etwa 13 pro Sekunde, die Spitze liegt also rund das 19-Fache über dem Durchschnitt. Wird für jede Generierung ein neues Repository angelegt, dürften die meisten davon schnell kalt werden.
Die Preisgestaltung von Code Storage passt zu diesem Muster. Heiße Daten, auf die in den letzten 7 Tagen zugegriffen wurde, kosten 0,005 US-Dollar pro GB und Stunde, das entspricht etwa 3,65 US-Dollar im Monat; kalte Daten, die 7 Tage unberührt blieben, kosten umgerechnet etwa 0,15 US-Dollar im Monat, rund 24-mal weniger. Für Push-Traffic fallen 0,06 US-Dollar pro GB an, für Pull-Traffic 0,15 US-Dollar pro GB.
Für ein mittelgroßes KI-Website-Produkt ergibt eine Schätzung mit 200 GB heißen Daten, 2 TB kalten Daten, 300 GB Push und 1,5 TB Pull etwa 1.270 US-Dollar im Monat. Das ist unsere grobe Rechnung auf Basis der öffentlichen Preisliste; Großkunden bekommen individuelle Preise, die tatsächliche Rechnung dürfte davon abweichen.
OpenAI hat bereits ein eigenes System
An diesem Deal ist etwas schwer zu erklären. Zwei Tage zuvor, am 2. November, hatte OpenAI erst einen Beitrag über Pando veröffentlicht, ein selbst entwickeltes Git-kompatibles Backend. Es trage nach Angaben des Unternehmens bereits das zentrale Code-Repository, habe die mediane Push-Latenz um knapp 80 % gesenkt, verarbeite täglich fast 1 PB an Repository-Daten, und man untersuche Lasten, bei denen sich sehr viele Agenten ein einziges Repository teilen.
Pando ist ein internes System, Code Storage ein Produkt für externe Kunden; die Probleme, die beide lösen, überschneiden sich. Ob Pando mit Code Storage zusammengelegt oder nach außen geöffnet wird, hat OpenAI nicht gesagt.
Reiht man die Zukäufe dieses Jahres auf, ist die Richtung aber erkennbar: Im März kam Astral, ein Anbieter von Python-Tooling, im Juni Ona, ein Anbieter von Cloud-Entwicklungsumgebungen, und nun folgen Git-Speicher und Frontend-Komponenten für das Code-Review. Codex wächst vom reinen Codeschreiben nach außen, Umgebung, Abhängigkeiten und Repositories kommen Stück für Stück hinzu.
Für die Kunden gibt es noch keine Antworten
In der Kundenliste von Code Storage arbeiten Lovable, Bolt und Amp an Dingen, die sich mit Codex überschneiden. Ihre Code-Repositories sollen künftig auf Infrastruktur liegen, die zu OpenAI gehört, und OpenAI verspricht derzeit nur, dass Kunden den Dienst weiter nutzen können.
Ob Code Storage langfristig als eigenständiger Dienst bestehen bleibt, wie mit laufenden Verträgen und Preisen verfahren wird, welchem Tarif und welchen Limits der Dienst nach der Integration in Codex zugeordnet wird und ob Codex selbst gehostete Repositories anbieten wird, ist bislang nicht bekannt. Auch zu Lizenz und Governance der Open-Source-Bibliotheken nach dem Abschluss macht die Ankündigung keine näheren Angaben. Ein Abschlussdatum wurde ebenfalls nicht genannt.
Quellen: offizielle Ankündigung von OpenAI, Website von Pierre, CocoLoop, Data Studios, RuntimeWire; die öffentliche Preisliste von Code Storage und der Lovable-Fall dienten zur Prüfung der Speicherpreise und der Repository-Zahlen, die Monatskosten sind eine redaktionelle Überschlagsrechnung.