A dbt Labs anunciou em 28 de maio, no dbt Launch Showcase, o release em beta público do dbt Fusion engine pra projetos elegíveis no Snowflake, junto com a versão oficial em beta público da extensão do dbt para Visual Studio Code.
O que é o Fusion
Fusion é a nova engine do dbt, reescrita do zero em Rust a partir da tecnologia da SDF Labs, que a dbt adquiriu no início do ano. O número que aparece nas notas oficiais: parsing até 30x mais rápido que o dbt Core nos projetos maiores.
A diferença maior não é só velocidade. Fusion introduz compreensão do estado real do warehouse — ou seja, sabe não só o que existe no código mas também o que já foi materializado, e decide dinamicamente quais models precisam ser recompilados. Em projetos com mil ou mais models, isso significa builds incrementais reais em vez de heurísticas baseadas em hash de código.
A extensão VS Code oficial
A extensão do dbt para VS Code traz autocomplete inteligente direto no IDE, navegação entre models, lint e preview de SQL compilado. Funciona também em Cursor, que herda o ecossistema VS Code. Pra times que vinham usando extensões da comunidade ou nenhuma, é a primeira opção mantida pela própria dbt Labs.
Fusion pode ser usado via CLI, via essa extensão, ou via dbt Studio (a IDE web da dbt). A combinação Fusion + VS Code Extension parece ser o caminho que a dbt vai favorecer pra desenvolvimento local.
Disponibilidade hoje
O beta público cobre projetos no Snowflake. Outros warehouses (BigQuery, Redshift, Databricks, Postgres) ainda não estão no escopo deste release. A dbt não publicou cronograma definitivo de expansão por warehouse, e esse ponto precisa de verificação na documentação oficial conforme o ciclo de release avança.
O que muda em projetos grandes
Projetos dbt com 1000+ models costumam ter tempo de parsing dolorido — 30 segundos a alguns minutos só pra preparar o DAG. Reduzir isso em ordem de magnitude muda o ciclo de feedback durante desenvolvimento. Times que rodam dbt parse em CI a cada commit veem economia direta de minutos por pipeline.
A compreensão de estado do warehouse atinge outra dor: builds incrementais que retroalimentam tudo porque o detector de mudanças do dbt Core era conservador. Fusion saber o que está materializado significa rebuild só do que realmente mudou.
O que precisa ficar de olho
Fusion ser feito em Rust e diferente do dbt Core levanta uma questão de compatibilidade: macros customizadas, pacotes da comunidade (dbt-utils, dbt-expectations, etc.) e adapters proprietarios podem precisar de ajustes. A dbt afirma compatibilidade ampla, mas times com pacotes muito customízados devem testar antes de produção.
O modelo de licenciamento ao redor do Fusion também merece atenção. dbt Core é open-source sob Apache 2.0; Fusion roda como parte do ecossistema dbt mais amplo, mas não ficou claro na nota oficial qual a licença da engine em si.
Pra times brasileiros
Quem opera dbt Cloud no Snowflake já pode habilitar Fusion em beta. Pra projetos rodando dbt Core localmente em outros warehouses, esperar o suporte específico antes de planejar migração é a aposta mais segura.
Reportado originalmente por dbt Labs em 2026-05-28.
