OpenAI распустила отдельную команду робототехники и перевела её сотрудников в другие подразделения компании. Исследовательская группа теперь подчиняется основному исследовательскому подразделению директора по исследованиям Марка Чена. Команды прикладной робототехники и аппаратного обеспечения переходят в более крупное подразделение Applied, которым руководит президент компании Грег Брокман.
В OpenAI заявили Fortune, что это изменение отражает новый подход к развитию робототехники, а не отказ от неё. По словам компании, её универсальные модели, в том числе GPT-6 Astra, уже показали, что их можно напрямую применять в робототехнике. OpenAI также разрабатывает гуманоидного робота: генеральный директор Сэм Альтман рассчитывает представить его публике в 2027 году.
Почему OpenAI меняет подход?
В первые годы у OpenAI была команда робототехники, но в 2020 году её расформировали. В 2024 году компания вновь создала отдельную команду и заключила партнёрство с производителем гуманоидных роботов Figure для разработки моделей ИИ. В феврале 2025 года Figure сообщила, что будет создавать собственный ИИ для роботов, положив конец партнёрству.
Новая структура соответствует более широкой отраслевой ставке: модели, обученные на таких задачах, как работа с языком, программирование и видео, могут управлять и машинами — вместо того чтобы создавать для роботов отдельную модель ИИ. OpenAI рассказала Fortune, что сначала исследователи рассматривали Sora, свою модель для генерации видео, как возможный путь к робототехнике: создание реалистичных видео требует некоторого понимания законов физического мира. По словам компании, появление более новых универсальных моделей изменило этот расчёт.
На что способны универсальные модели?
В исследовании Nvidia сообщалось, что агент на базе GPT-6 Astra успешно справился с задачей в 74,8% случаев на симулированном тесте управления роботом-манипулятором. Лучший результат специализированных моделей робототехники в этом рейтинге составил 51,0%. Тест проводился на симулированном роботе, а не на машине, работающей в реальном мире, поэтому он не показывает, насколько хорошо Astra справляется с задачами на заводах или в домах.
По словам исследователей, универсальные модели могут адаптироваться к изменениям — например, если бутылку передвинули или изменилось освещение, — и выстраивать последовательность действий. Однако они могут работать медленно и зависеть от облачных вычислений, а значит, роботу может потребоваться стабильное подключение к интернету. Исследователь Университета Карнеги — Меллона Гуанья Ши считает, что небольшие модели, работающие непосредственно на роботе, по-прежнему будут востребованы. Расс Тедрейк из MIT также отмечает преимущество компаний, занимающихся робототехникой: роботы, уже работающие, например, на заводах, накапливают опыт и данные, которые помогают им адаптироваться к конкретным задачам.
Почему это важно
Для производителей роботов и операторов заводов решение OpenAI означает, что универсальные модели могут выполнять больше задач без отдельной модели для робототехники. Однако результат Astra был получен в симуляции, а модели, зависящие от облачного доступа, могут подойти не каждому роботу и не для любого рабочего места.
