OpenAI解散机器人团队！GPT-6 Astra证明：通用大模型已可直接用于“物理AI”，无需专用模型

OpenAI解散独立机器人团队，押注通用模型直驱具身智能。

11月13日，据《财富》杂志报道，OpenAI已解散独立运营的机器人团队，将相关研究人员分拨至其他部门。公司表示，此举的直接导火索是GPT-6 Astra等通用前沿模型的意外突破。

研究人员发现，这些模型可被直接应用于机器人控制任务，无需为机器人单独开发专用模型。在英伟达的一项测试中，由Astra驱动的智能体在模拟操作基准测试中达到74.8%的成功率，优于该榜单上最佳专用机器人模型报告的51.0%。

此次重组同样发生在OpenAI承压削减成本的背景之下。据报道，该公司最近一个季度的运营亏损高达109亿美元，同时正寻求完成新一轮融资，并为2027年初可能的IPO做准备。

首席执行官Sam Altman此前已要求公司放弃"旁支任务"，将资源集中于核心产品。

团队去向：研究与应用双线并入

OpenAI确认，机器人研究团队已并入公司主研究团队，向首席研究官Mark Chen汇报；应用机器人与硬件团队则划归更大的Applied组织，向公司总裁Greg Brockman汇报。

这已是OpenAI在机器人领域的第二次收缩。该公司早期曾设有机器人团队，于2020年将其裁撤。

联合创始人Wojciech Zaremba当时的理由是机器人训练数据匮乏，且通过其他路径，尤其是在海量人类书写文本上训练超大型语言模型更能高效推进通用人工智能（AGI）的研发目标。

正是这条路径，最终在2022年底催生了ChatGPT。

OpenAI于2024年重建独立机器人团队，宣布与人形机器人初创公司Figure合作，共同开发机器人AI模型。该合作于2025年2月告终，Figure宣布将自主研发机器人AI。

OpenAI表示目前仍在开发自研人形机器人，Altman的目标是在2027年完成首次公开演示。

此次重组之仓促，使得OpenAI在解散团队后仍在本周于奥斯汀举办的顶级学术机器人会议CoRL上保留了展位注册。据《财富》杂志报道，该杂志记者赶赴208号展位时，发现展位空置，OpenAI的标识踪迹全无。

核心逻辑：通用模型使机器人不再是"特殊问题"

OpenAI在回应《财富》时阐明了这一战略转变背后的逻辑演变。

该公司表示，年初时研究人员原本认为，推动机器人领域进展的最佳路径，是在Sora等视频生成模型的工作基础上继续深耕。Sora为生成逼真视频，必须对物理世界的运行方式具备某种隐性理解。

但此后，GPT-6 Astra等通用前沿模型展现出可被直接应用于机器人控制的能力，这一发现促使公司改变方向。

卡内基梅隆大学机器人研究所助理教授Guanya Shi将此次调整解读为一个信号：OpenAI认为机器人学"不再是一个特殊问题"，而是通用智能的一项下游应用。正如同一套底层前沿AI模型如今已同时驱动代码、法律、金融等垂直领域的专业工具。

Shi补充称，通用模型在空间感知和推理能力上的进步，已使其能够处理此前需要专门训练的任务，例如应对瓶子摆放位置变化或光线条件改变，以及对任务步骤进行推理排序。

行业冲击：挑战机器人专用AI的底层逻辑

这一思路对当前机器人创业生态构成潜在挑战。众多机器人初创公司已在"机器人需要自有大脑"的前提假设下募集了数十亿美元资金，而通用模型可直接用于机器人控制的可能性，从根本上动摇了这一叙事。

不过，MIT教授、Walden Robotics联合创始人兼CEO Russ Tedrake认为，机器人公司仍具备AI实验室不拥有的优势：它们的机器人已在工厂车间等真实场所积累实际作业经验。这类"部署"数据帮助机器人适应特定工作场景和任务。

Tedrake指出，更强大的基础模型反而使这些场景专属数据更具价值，因为机器人可以从中更快速地学习。

Generalist联合创始人Pete Florence则持更为审慎的态度。他表示，"培育智能的起点可能不止一种"，目前尚不清楚哪个现有模型将最终主导机器人领域。

此外，技术层面的制约依然存在。Shi指出，大型语言模型虽然强大，但运行速度慢且依赖云端部署，意味着机器人需要持续联网。他认为，能在机器人本地计算机上独立运行、无需持续网络连接的小型专用模型仍有其存在价值。

成本压力：聚焦核心，剥离旁支

此次重组亦是OpenAI更大范围成本管控举措的组成部分。

Altman去年已明确要求公司摒弃"旁支任务"，此后OpenAI已陆续削减若干项目，包括视频生成模型Sora，以将算力资源重新调配至更具商业潜力的核心业务。

据报道，OpenAI最近一个季度运营亏损达109亿美元。在筹备新融资轮次及谋划2027年初IPO的双重压力下，压缩亏损的迫切性持续上升。解散独立机器人团队、将相关人员并入主线研究，既契合公司聚焦核心的战略导向，也有助于减少重复建设、提升研发效率。

OpenAI表示，重新安置机器人研究人员至其他团队，是因为公司现在相信这是加速推进通用机器人研发的最佳方式。公司强调，机器人仍是OpenAI长期愿景的核心组成部分。