OpenAI распустила отдельную команду робототехники

OpenAI расформировала отдельную команду робототехники и перевела её людей в другие подразделения, сообщил 13 ноября Fortune, которому компания подтвердила перестройку. Решение OpenAI объясняет тем, что универсальные модели вроде GPT-6 Astra управляют роботами напрямую. Но самая сильная цифра в пользу этого тезиса, 74,8% решённых задач против 51,0% у специализированных моделей, получена в исследовании Nvidia в симуляции, а не на настоящем роботе.

Исследовательскую часть команды перевели в основной исследовательский отдел к директору по исследованиям Марку Чену. Прикладная робототехника и железо ушли в подразделение Applied, которое подчиняется президенту Грегу Брокману. Представитель OpenAI уверяет, что робототехника остаётся ключевой частью долгосрочных планов и перестройка говорит о приверженности направлению, отступлением её считать не стоит. Собственного гуманоидного робота компания разрабатывает, и первый публичный показ Сэм Альтман наметил на 2027 год.

Что показал замер

В исследовании Nvidia модели GPT-6 Astra дали изображения с камер, сведения о роботе и интерфейс управления, через который она отдавала роботу команды, без специального обучения на данных роботов. Агент на Astra решил 74,8% задач на бенчмарке по манипуляции, где модель управляет роботом в цифровой симуляции. Лучшие специализированные модели в таблице этого бенчмарка показывают 51,0%. Исследователи, подключавшие Astra к роботам, тоже видели неожиданно хорошие результаты на части задач.

Гуанья Ши, доцент Института робототехники Университета Карнеги-Меллон, говорит, что прогресс универсальных моделей в пространственном мышлении и рассуждениях уже закрывает задачи, под которые раньше требовалось отдельное обучение. Модель справляется, если бутылка стоит в другом месте или поменялся свет, и может рассуждать о порядке шагов и о том, на каком шаге что-то пошло не так. Перестройку в OpenAI Ши читает как сигнал, что для компании робототехника «перестала быть особой задачей» и стала прикладным применением общего интеллекта, вроде инструментов для кода или для юристов и финансистов, которые работают на тех же фронтирных моделях.

От Sora к Astra

В начале года, по словам OpenAI, её исследователи считали, что к роботам лучше идти через Sora: видеомодели, чтобы генерировать правдоподобное видео, приходится неявно понимать, как устроен физический мир. С тех пор фронтирные модели, включая GPT-6 Astra, показали, что их можно применять к роботам напрямую, и это стало поводом распустить отдельную команду, объясняет представитель компании.

Давление по расходам тоже никуда не делось. В прошлом году Альтман сказал сотрудникам, что пора бросить «побочные квесты», и компания отказалась от ряда проектов, включая саму Sora, чтобы перераспределить вычислительные мощности на более основные и потенциально прибыльные направления. Операционный убыток OpenAI за последний квартал, по имеющимся сведениям, составил 10,9 миллиарда долларов, а компания добивается нового раунда финансирования и готовится к возможному IPO в начале 2027 года.

С роботами OpenAI расходится не впервые. Первую команду компания свернула в 2020 году, и сооснователь Войцех Заремба потом объяснял это нехваткой данных с роботов и более эффективным путём к AGI через другие методы; этим путём стали большие языковые модели, которые в итоге привели к ChatGPT. Как вспоминает The Robot Report, Заремба тогда говорил, что команда рассчитывала далеко уйти на самостоятельно сгенерированных данных и обучении с подкреплением, но с точки зрения AGI каких-то компонентов не хватало. Вторую команду собрали в 2024 году вместе с партнёрством с Figure по моделям для гуманоидов, а в феврале 2025 года Figure ушла разрабатывать собственный ИИ для роботов.

Что остаётся робототехникам

Такая логика, похоже, ставит под вопрос исходную посылку многих робототехнических стартапов, которые привлекли миллиарды под тезис, что роботам нужен собственный «мозг». Расс Тедрейк, профессор MIT, сооснователь и CEO Walden Robotics, считает, что у этих компаний остаётся преимущество, которого нет у лабораторий: их роботы уже работают в реальных местах, например в цехах, и собирают данные, которые помогают подстроиться под конкретную площадку и задачу. Чем лучше базовые модели, тем ценнее такие данные, потому что роботы учатся на них быстрее, говорит он.

Ограничение видит и Ши. Большие языковые модели мощные, но медленные и работают в облаке, так что роботу нужна постоянная связь, поэтому, по его мнению, понадобятся и компактные специализированные модели, которые работают на бортовом компьютере робота без интернета.

«Отправные точки для того, чтобы выращивать интеллект, могут быть разными», - сказал Пит Флоренс, сооснователь стартапа Generalist, который обучает универсальные модели для роботов. По его словам, неясно, станет ли какая-то из нынешних моделей той, что будет доминировать в робототехнике в долгосрочной перспективе.

Перестройка случилась так недавно, что OpenAI успела зарегистрировать стенд на CoRL, одной из главных академических конференций по робототехнике, в Остине. В приложении конференции и на плане зала место OpenAI было отмечено, но стенд №208, к которому подошёл корреспондент Fortune, пустовал, логотипа компании там не было. Несколько бывших участников робототехнической команды, теперь разошедшихся по другим отделам, всё равно собрали вокруг себя людей, хотя не показывали ни экрана, ни демо.