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OpenAI 已解散其独立的机器人团队，将研究人员调往其他团队。该公司在《财富》杂志就此询问时证实了这一重组。一位公司发言人表示，机器人技术仍是 OpenAI 长期愿景的核心部分，并将此次重组描绘为公司对机器人技术承诺的体现，而非从中退缩。OpenAI 表示，已将其机器人研究团队重新划归公司主要研究团队，向首席研究官 Mark Chen 汇报；而应用机器人团队和硬件团队则被重新划归公司规模更大的 Applied 组织，该组织向 OpenAI 总裁 Greg Brockman 汇报。这一变动发生得相当近，以至于 OpenAI 已经在本周于奥斯汀举行的顶级学术机器人会议 CoRL 上注册了展位。尽管会议应用和展位图都标出了 OpenAI 的位置，但当《财富》杂志来到 #208 号展位时，展位空空如也，OpenAI 的标志无处可寻。
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OpenAI 在早期曾设有一个机器人团队，但在 2020 年将其解散，联合创始人 Wojciech Zaremba 后来提到，原因在于机器人数据有限，而且通过其他方法通往通用人工智能（AGI）——即 OpenAI 自成立以来一直追求的那种类人 AI——的路径更高效。尤其是，OpenAI 越来越致力于在大量人类撰写文本数据集上训练超大型语言模型。正是这种方法最终在 2022 年底催生了该公司的突破性产品 ChatGPT。OpenAI 在 2024 年重建了一个独立的机器人团队，宣布与初创公司 Figure 合作，为人形机器人开发 AI 模型。该合作于 2025 年 2 月结束，当时 Figure 表示将开发自己的机器人 AI。OpenAI 表示目前正在开发自己的人形机器人，CEO Sam Altman 的目标是在 2027 年进行首次公开演示。该公司发言人表示，尽管进行了重组，OpenAI 仍致力于将通用机器人带入世界。此次重组反映了一种正在整个 AI 行业获得越来越多认同的押注：为语言、代码和视觉构建的通用模型也可以用于“具身 AI”——即 AI 模型控制能够在物理世界中行动的设备，例如机器人、无人驾驶汽车或无人机。这将消除为了仅仅充当机器人的数字“大脑”而需要 separate 机器人团队构建专用 AI 模型的必要性。研究人员在将 GPT-6 Astra 连接到机器人时看到了令人惊讶的性能表现，即直接使用通用 AI 模型来执行某些机器人任务。卡内基梅隆大学机器人研究所助理教授 Guanya Shi 此前已听说过 OpenAI 的重组，他告诉《财富》，他会将此举解读为一个信号，即 OpenAI 认为机器人技术“不再是一个特殊问题”。他说，相反，他们很可能将机器人技术视为一个可以作为通用智能下游应用来解决的挑战——类似于如今同样的底层前沿 AI 模型为专门的编程工具或法律、金融工作工具提供支持的方式。OpenAI 在给《财富》的回复中似乎证实了这一观点。该公司表示，今年年初，其研究人员假设，在机器人技术方面取得进展的最佳方式是基于其在 Sora 等 AI 模型上的工作——Sora 是一个视频生成模型，为了创建逼真的视频，它必须对物理世界的运作方式有一定隐含的理解。但该公司发言人表示，自那以后，该公司的通用前沿模型，包括 GPT-6 Astra，已经表明可以直接应用于机器人技术。正是这一发现促使 OpenAI 解散独立的机器人团队，并将相关研究人员转移到致力于更通用 AI 模型的团队。此次重组也正值 OpenAI 面临压力，需要控制成本并表明其更加专注于少数核心产品之际。去年，Altman 告诉公司，它需要放弃“支线任务”，该公司已经放弃了一些努力——包括 Sora——以便将计算资源重新分配到更核心、可能更有利可图的事业上。该公司面临遏制巨额运营亏损的压力——据报道，最近一个季度的亏损总额达 109 亿美元——同时它正寻求完成新一轮融资，并为可能在 2027 年初进行的 IPO 做准备。
这种思路——即通用 AI 模型可以直接应用于控制机器人，而无需创建具有“空间智能”的专用模型——似乎挑战了当今许多机器人初创公司赖以立足的假设，这些公司基于机器人需要有自己的大脑这一前提已经筹集了数十亿美元。
OpenAI 解散其机器人团队，其通用模型开始操控机器人
但 Russ Tedrake——MIT 教授、Walden Robotics 联合创始人兼首席执行官——表示，机器人公司仍拥有 AI 实验室不具备的优势：它们的机器人已经在工厂车间等真实场所积累工作经验。这种“部署”经验——以及这些机器人收集的数据——有助于机器人适应特定工作场所和任务。Tedrake 说，更好的基础模型会让这些特定场所的数据更有价值，因为机器人能更快从中学习。
最近的实验测试了通用模型在没有针对机器人数据进行专门训练的情况下能完成多少工作。研究人员向 Astra 提供摄像头图像、机器人信息和一个控制接口，使该模型能够命令机器人执行某些动作。在 Nvidia 的一项研究中，一个由 Astra 驱动的智能体在模拟操作基准测试中取得了 74.8% 的成功率——在该基准测试中，模型在数字仿真里指挥模拟机器人，而非真实机器人——相比之下，该排行榜上最佳专用机器人模型报告的成功率为 51.0%。
Shi 表示，通用模型在空间和推理能力方面的进步，已使它们能够处理此前需要专门训练的任务。他说，当瓶子处于不同位置或光照发生变化时，它们能够应对，并能推理任务的顺序或哪一步出了问题。
与此同时，大型语言模型能力强大但速度慢，而且需要托管在云端，这意味着机器人或设备需要持续的网络连接。Shi 仍然认为需要更小的专用模型，它们可以在机器人的机载计算机上运行，而无需持续的互联网连接。
“如何发展智能，可能会有不同的起点，”为机器人训练通用 AI 模型的初创公司 Generalist 的联合创始人 Pete Florence 告诉 Fortune。他说，尚不清楚任何现有模型会在长期内主导机器人领域。就 OpenAI 而言，它表示正在将其机器人研究人员重新分配到其他团队，因为它现在认为这是加速构建通用机器人进展的最佳方式。
回到 CoRL 的 208 号展位，几位前 OpenAI 机器人团队成员尽管没有展品或演示，仍然吸引了一群人。毕竟，这场会议最热门的问题之一是，随着通用模型能力越来越强，机器人技术专长还有多少价值——而那些现已被分配到其他团队的前 OpenAI 机器人研究人员的经历，提供了一个答案。