Сэм Альтман на подкасте Sources (медиа-проект журналиста Алекса Хита, который освещает индустрию ИИ и Big Tech) заявил, что что OpenAI «точно сделает» гуманоидного робота, и добавил, что со временем персональная машина должна появиться у каждого человека. Ведущего интересовало, идет ли компания в сторону человекоподобной формы или роботов для дата-центров. На это Альтман довольно смело ответил, что займутся и тем, и другим. При этом сам он считает вопрос тела вторичным: первична начинка, способность машины понять задачу, спланировать движение и выполнить действие.
На странице вакансий OpenAI сейчас открыто 19 позиций в области робототехники, причём четыре напрямую связаны с разработкой приводов. Инженерам предстоит создавать с нуля электромагнитные системы, редукторы и тепловую архитектуру. По оценке McKinsey, на эти компоненты приходится 40–60% стоимости материалов гуманоидного робота. Это указывает, что OpenAI, вероятно, не планирует ограничиться покупкой готовой роботизированной платформы. Компания стремится самостоятельно разработать и «тело» машины — со всеми затратами, техническими рисками и сложностями масштабирования, которые несёт такой подход.
Робототехника для OpenAI — не первый заход в физический ИИ. В 2021 году компания расформировала прежнюю робототехническую команду: тогда её разработки упёрлись в дефицит масштабных и разнообразных данных о реальном взаимодействии с предметами. Тогда OpenAI успела создать Dactyl — роботизированную руку, которая обучалась в симуляции методом обучения с подкреплением, а затем переносила навык в реальный мир.
Теперь основания для возвращения выглядят сильнее. Современные мультимодальные модели лучше связывают изображение, видео, языковую инструкцию и последовательность действий. Симуляторы и методы переноса навыков из виртуальной среды в реальную тоже стали практичнее. Но принципиальная проблема не исчезла: гуманоиду нужны данные, которых почти нет в Интернете, — о силе контакта, проскальзывании, сопротивлении материалов, положении суставов, трении, ошибках захвата и восстановлении после неудачи. Собственный парк роботов важен именно потому, что способен непрерывно собирать такие эпизоды для обучения.
Показателен опыт Figure AI. В феврале 2024 года стартап привлёк $675 млн финансирования. Среди прочих инвесторами выступили OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Intel и Джефф Безос. Одновременно Figure заключила с компанией Сэма Альтмана соглашение о совместной разработке моделей следующего поколения для гуманоидов. Предполагалось объединить нейросети OpenAI с опытом Figure в аппаратной и программной робототехнике, чтобы ускорить коммерческое внедрение роботов, понимающих голосовые команды и рассуждающих о физических задачах.
Однако уже через год основатель и CEO Figure Бретт Адкок объявил о выходе из партнёрства. Он заявил, что Figure совершила «крупный прорыв» в полностью end-to-end ИИ для гуманоидов и будет развивать технологию внутри компании. Получается, что Figure предпочла самостоятельно контролировать модель, данные, обучение и тесную связку ИИ с собственным роботом, а не зависеть от внешнего поставщика «мозга».
Так что для OpenAI урок Figure двоякий. Большая языковая или мультимодальная модель может улучшить понимание инструкции и диалог с человеком, но сама по себе она не решает манипуляцию, баланс и безопасность. Для этого необходима связанная система из тела, сенсоров, низкоуровневого контроля, симуляции, физического тестирования и постоянно пополняемого датасета. Именно в эту более дорогую и медленную часть робототехники OpenAI, судя по найму инженеров по приводам и механике, теперь пытается войти.
Конкурентов хватает, но большинство идет по более легкому пути. Nvidia бесплатно раздает референсный дизайн гуманоида GR00T, Google DeepMind в конце июля показала Gemini Robotics 2 на чужом железе от Apptronik и Boston Dynamics, а стартап Skild AI в январе привлек $1,4 млрд при оценке выше $14 млрд под обещание единого «мозга», способного управлять любым корпусом. Все трое делают ставку на интеллект и оставляют тело чужим инженерам. OpenAI выбирает дорогую полную вертикальную интеграцию, а значит, и больше шансов повторить чужие ошибки в «железе».
Опыт Tesla здесь скорее предостережение, чем ориентир. Компания освобождает площадку во Фримонте под Optimus: производство Model S и Model X там сворачивается, а на их месте Tesla монтирует первые линии для гуманоидов. Однако серийный выпуск ещё не начался: в июльском отчёте за второй квартал Tesla говорила лишь, что рассчитывает запустить производство «в ближайшее время». Контраст с прежними обещаниями особенно показателен. В январе 2025 года Илон Маск говорил о намерении собрать около 10 тысяч Optimus до конца года. Цель не была достигнута. На январском звонке с инвесторами 2026 года он признал, что роботы ещё не вносят «существенного» вклада в работу заводов Tesla: их используют главным образом для обучения и сбора данных, а не для полезных производственных операций.
Маск назвал Optimus самым сложным для масштабирования продуктом в истории Tesla. По его словам, в роботе около 10 тысяч уникальных деталей, а готовой цепочки поставок и отлаженного производственного процесса для гуманоидов пока не существует. Это важная оговорка для OpenAI: даже Tesla, которая десятилетиями развивала электромоторы, батареи, силовую электронику и массовое производство, пока не доказала, что способна быстро довести гуманоидов до коммерческого масштаба.
Гилл Пратт, глава Toyota Research Institute и бывший руководитель робототехнического вызова Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), формулирует главный риск иначе: решена только половина задачи мозга — быстрая, рефлекторная часть, а без прорыва в рассуждении и понимании физического мира индустрия рискует свалиться в полосу разочарования
Свою способность держать фокус и деньги на поставленной задаче OpenAI уже показала в этом году, причем не в свою пользу. Видеогенератор Sora, работавший еще и как социальная лента для роликов, продержался немногим больше полугода — внутри компании решили, что вычислительные мощности нужнее в конкуренции с Anthropic и Google, и сервис свернули. Вместе с проектом рухнула и годовая сделка с Disney на $1 млрд — деньги по ней так и не перешли из рук в руки. Похожая судьба постигла и отдельный браузер Atlas: его закрыли меньше чем через год после старта, объединив с ChatGPT и Codex в единое приложение ради экономии ресурсов. На этом фоне анонс еще одного капиталоемкого направления выглядит смело, особенно с учетом того, что компания уже подала конфиденциальную заявку на публичное размещение, рассчитывая на оценку от $852 млрд до $1 трлн. Собственные прогнозы указывают на убыток около $14 млрд за этот год, а выхода в плюс не ждут раньше 2030-го, и заявление о роботе с равным успехом может быть искренней ставкой на данные из реального мира или частью истории роста для инвесторов перед листингом.
Показательнее всего разница в конкретике. Про настольный гаджет от OpenAI он дал журналу TIME четкий срок — начало 2027 года, а про гуманоида — ни даты, ни цены, ни производственного партнера, только — «точно сделаем».
