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◎ OpenAI：造脑，更要造身。

△ 撰文：DONG

6月1日凌晨，OpenAI CEO Sam Altman在社交平台上宣布：OpenAI Robotics正式成立。

这家凭借大语言模型呼风唤雨的软件巨头，终于试图摘下「只做AI大脑」的头衔，决定亲自下场打造机器人的肉体。

据相关媒体报道，Altman开出的筹码极具诱惑力：

部分职位的基本年薪达到21万美元至31万美元，外加股权期权，目标直指全栈硬件、运营、系统和机器学习的顶尖大脑。

值得一提的是，此前据媒体披露，OpenAI正准备向SEC秘密提交IPO草稿，最快将在今年9月上市，目标估值超过1万亿美元。

尽管Altman在全员会议上强调提交IPO申请和真正准备好上市是两回事，条件未成熟不会贸然登陆公开市场，但明眼人都看得出来，要撑起这万亿美金的滔天估值，光靠屏幕里那个会聊天的对话框已经不够了。

OpenAI需要一个更宏大的故事，一个能在物理世界中摸爬滚打的终极形态。

这就是OpenAI Robotics诞生的底层逻辑。

从纯软件向软硬件一体化转型，正面硬刚Tesla Optimus、Figure AI的野心，彻底暴露了。

01.

为什么是现在？

在相当长的一段时间里，OpenAI在机器人赛道的姿态是极其「克制」甚至带有几分傲慢的。

他们笃信只要把模型做大、把“脑子”练好，硬件不过是随时可以接入的外部躯壳。

2023年他们领投了挪威人形机器人公司1X，2024年又高调参投了Figure AI。

这种「我出脑子，你出身体」的合作模式，一度被认为是AI巨头切入具身智能的最优解。

但现实很快给了OpenAI一记响亮的耳光。

转折点就来自于，Figure AI主动结束了与OpenAI的合作。

这场“分手”并不体面。

今年3月，Figure的CEO Brett Adcock在公开了双方合作破裂的细节：Figure内部的人工智能团队已经远远领先OpenAI。

在Adcock看来，OpenAI那套打法在物理世界根本行不通——他们长期偏重仿真技术，无法持续深度参与实体硬件的迭代调试。

于是，Figure在2025年初主动结束了与OpenAI 的合作，转去自研模型Helix。

Adcock还透露了一个细节，让双方关系彻底走向破裂的最后一根稻草，是Altman亲自打给Adcock的一通电话。

在电话里，Altman摊牌：OpenAI正在考虑建立自己的内部机器人项目。也正是这一消息，让双方分道扬镳。

OpenAI也终于意识到，在具身智能的时代，满足于仅为其他企业的硬件产品构建“大脑”的拼图模式是行不通的。

想要真正让AI理解重力、摩擦力和复杂的物理接触，必须走「Hardware + ML Co-design（硬件与机器学习协同设计）」的路子。

机器人本体的设计与AI模型的研发，必须同步推进、相互“纠缠”、相互优化。

02.

五角大楼阴影下的硬件部门

既然决定了要自己造实体，第一步就是找人。但OpenAI的硬件之路刚一起步，就遭遇了剧烈的人事动荡。

OpenAI其实曾经拥有一位的硬件领头人——Caitlin Kalinowski。

她曾在Apple担任过MacBook Air和Mac Pro的技术负责人，后来又在Meta主导了备受赞誉的Orion AR眼镜的开发。

2024年底，她加入OpenAI主管硬件，甚至公开宣称：OpenAI一定会自研机器人本体，并配备全套自定义的传感器。

然而，2026年3月7日，Kalinowski决绝地宣布辞职，离职的原因并非技术分歧，而是冰冷的“治理担忧”。

就在不久前，OpenAI与美国国防部（五角大楼）达成了一项合作协议，决定将OpenAI的模型部署在一个机密的政府网络上。

这件事在业内引发了轩然大波，因为就在此前，五角大楼与另一家AI巨头Anthropic的谈判刚刚破裂，原因是Anthropic坚持要求对国内监控施加更严格的限制。

OpenAI迅速接盘的行为，被不少业内人士痛批为“投机取巧”。

作为一名有底线的硬件先驱，Kalinowski无法接受公司在人工智能国家安全伦理上的越界。

她在社交平台上连续发文：“未经司法监督对美国公民进行监视，以及未经人类授权赋予致命自主权，这些界限本应得到更深入的探讨。”

尽管OpenAI官方辩解称合作红线明确禁止技术用于自主武器或非法监控，但在Kalinowski看来，这些内部保障措施在交易敲定前根本就不完善。

她走得决绝，称这是出于原则而非针对个人，以此保留了对Altman和机器人团队最后的体面。

就在Kalinowski愤然离场的同时，OpenAI迎来了一位新面孔——Benjamin Bolte。

这算不算接力还不得而知，但是颇具戏剧性。

Bolte此前是帕洛阿尔托初创公司K-Scale Labs的CEO，曾致力于研发低成本的开源人形机器人K-Bot及开源操作系统KOS。

遗憾的是，2025年底，因为资金链断裂，K-Scale Labs宣告倒闭，Bolte不得不取消所有订单并开源了知识产权。

从弹尽粮绝的创业公司，一步跨入拥有几乎无尽算力和资金的OpenAI，Bolte的加入不仅带来了低成本人形机器人平台的宝贵经验

虽然OpenAI尚未确认Bolte的具体职位，但他在低成本人形机器人平台和KOS等开源操作系统方面的背景，与OpenAI构建能够模拟物理世界并与之交互的AI系统的既定目标不谋而合。

03.

OpenAI到底有什么人才“弹药”

根据Sam Altman公布的信息，OpenAI Robotics的成立，背后的操盘手是OpenAI的研究副总裁Aditya Ramesh。

提到Aditya Ramesh，外界的第一反应往往是那个惊艳世界的DALL·E系列（1、2、3代）的核心作者。

但他还有一个更隐秘也更重量级的身份：初代Sora团队的搭建者，Sora 2的推进者。

过去这一段时间里，外界也一直有一个巨大的疑惑：为什么红极一时的视频生成模型Sora，在发布后似乎陷入了停滞？

答案也许就是这个OpenAI Robotics。

在他们看来，Sora从来不是一个用来做特效视频的玩具，它是一个“世界模拟（World Simulation）”工具。

让AI通过观看海量视频，自己去领悟重力、遮挡、惯性等物理规律，从而构建出一个原生的世界模型。

现在，Aditya Ramesh领导的世界模拟项目正式演变成了OpenAI Robotics。他们要把这份在虚拟世界中淬炼出的物理直觉，直接灌注到机器人中。

那么，OpenAI到底有什么人才“弹药”，来支撑这一转变？

不少原本深耕 Sora 视频生成、图像技术的研发人员，转而投身机器人与世界模型相关工作。比如斯坦福CS出身的连续创业者Welton Wang，他在OpenAI做Sora，如今毅然转向机器人。

此外，OpenAI还吸纳了大量来自斯坦福、MIT、CMU、哈佛、伯克利等顶尖院校的业内精英与新生代人才，他们大多师承机器人、强化学习、触觉感知等领域的学界权威，或是在头部科技企业、专业研究机构积累了深厚经验，分别主攻机器人算法、遥操作、仿真落地等核心方向。

比如Tairan He，CMU机器人博士，曾在英伟达的GEAR实验室跟着Jim Fan和朱玉可大展拳脚，博士期间搞出了OmniH2O、HOVER等一系列硬核成果。

另外，在数据和仿真这一侧，还有李飞飞的得意门生Chengshu Li，曾打造出用来衡量机器人能否完成上千项家务的仿真基准BEHAVIOR-1K。

甚至连软件侧，OpenAI历史上的第一个Android工程师David Carr，硬是从ChatGPT的安卓端开发，一头扎进了机器人领域。

04.

“机器人，自己造”

除此之外，我们细看OpenAI目前在旧金山放出的11个不同岗位的招聘启事，招聘重点集中在硬件工程、高阶仿真技术和数据运营三大板块。

字里行间写满了三个字：自己造。

OpenAI似乎完全放弃了简单组装市面现成零部件的捷径，而是要从零开始，全面掌控从执行器到AI模型的整个机器人技术栈。

先看这个执行器设计工程师岗位。

OpenAI要求任职者全权负责定制机电执行器的全流程研发，从初期架构设计到原型机测试验证一力主导。

任职人员需要针对扭矩密度、运行效率、响应带宽、散热架构开展系统性综合评估，这些都是打造灵活敏捷、性能强劲的人形机器人及多关节机械结构的核心要求。

再看仿真真实性工程师这个岗位。

这个岗位需要衔接虚拟软件与实体硬件，主攻物理求解器、传感器、渲染引擎（如 MuJoCo、艾萨克仿真平台），全力缩小“仿真到现实”（Sim-to-Real）的差距。

该岗位要求从业者扎实掌握刚体/柔体动力学与接触力学知识，保障虚拟环境中训练完成的模型，能够无缝适配实体硬件。

更有意思的是数据采集运营经理和相关的基建岗位（如数据采集站工程师、分布式数据系统工程师、机器学习系统工程师、3D打印实验室技术员等）。

数据采集运营经理这一岗位凸显出 OpenAI 计划搭建超大规模的数据采集体系，主要负责管理分布在多个场地的专职作业团队与设备集群，采集机器人在真实场景中的交互数据。

早在2025年初，OpenAI就悄悄建立了一个人形机器人实验室，甚至雇佣了专门的数据采集员，训练机械臂执行家务任务。

如今看来，OpenAI正试图通过大规模的实地数据采集，不断反哺他们的具身基础模型。

此外，OpenAI还在寻找顶尖的电气工程师来进行整机集成，甚至连关键零部件的制造版图都规划好了。

据一份2026年初曝光的名为“美国硬件制造提案请求（RFP）”的官方文件显示：

OpenAI野心勃勃地计划在未来10年内，将其硬件设备、数据中心的关键组件模块，乃至机器人电机、执行器等最终组装的“显著部分”，统统本土化转移到美国制造。

他们不仅要自己设计，还要自己把控生产线。

05.

回溯：为什么要自断一臂？

其实，对OpenAI来说，造机器人并不是一时兴起，而是一场长达八年的轮回。

2018年，当时的OpenAI还没有因为大模型封神，内部有一个极具科幻色彩的项目——Dactyl。

他们搞了一只拥有24个自由度的Shadow Dexterous Hand（灵巧手），试图用强化学习让这只机械手在掌心里单手转动魔方。

2019年10月，Dactyl成功解开了魔方，那一幕曾让整个科技界惊为天人。

但魔幻的是，仅仅到了2020年前后，这个看起来前途无量的机器人团队竟然被整个解散了。

为什么要自断一臂？

直到2021年7月，OpenAI联合创始人、当时机器人团队的负责人Wojciech Zaremba在一档播客中才道出了心酸的真相：

他们本以为靠自我生成的数据加上强化学习就能一招鲜吃遍天，但残酷的现实是，真正卡住机器人脖子的，是数据。

在虚拟世界里靠域随机化硬造出来的几万年模拟经验，依然无法穷尽现实世界的复杂物理法则。相比之下，互联网上现成的文本数据简直便宜得像白开水一样。

权衡利弊之下，OpenAI为了集中资源攻克语言大模型，做出了那个“艰难但正确”的决定：裁撤机器人团队。

因为从通往AGI（通用人工智能）的路径来看，当年的机器人路线缺了一块最核心的拼图——廉价且高质量的物理交互数据。

那么问题来了：既然六年前因为数据瓶颈放弃了，今天为什么又要杀个回马枪？

答案就藏在Aditya Ramesh和他的Sora里。

当年，Dactyl只能靠笨拙的试错去逼近真实；而现在，OpenAI拥有了世界模型。

他们准备用视频生成模型本身去「理解」和「想象」世界运转的规律，将对三维空间的理解预训练在模型中，再把这份沉甸甸的物理直觉灌输进机器人。

世界模型，就是OpenAI用来解决数据瓶颈的重要拼图之一。

当然，软硬件一体从来不是嘴上说说而已。

造大模型需要的是算力，而造实体机器人面对的是高额的资本投入、复杂的全球供应链管理、大规模的量产制造挑战、以及严苛的质量控制体系。

目前，外界依然在猜测OpenAI的首款机器人究竟会长什么样。

招聘信息中刻意使用了“探索广泛的机器人形态（a broad range of robotic form factors）”这样含糊的字眼。

它会是传统的双足人形机器人？还是轮式移动操作机器人？抑或是一种前所未见的工业新物种？我们不得而知。

但Altman的蓝图已经划定了极其清晰的阶段性使命：

短期内，他们将视线锁定在劳动力补充上，先打造出能辅助熟练工人建设未来基础设施的机器人；

而长远来看，那个属于未来的宏伟愿景是——“让每个人拥有一台能做任何事的个人机器人（everyone having a personal robot doing anything they need）”。

06.

写在最后

据《华尔街日报》报道，Altman甚至在2025年底就认真讨论过，要不要采用类似Alphabet（谷歌母公司）的伞形结构，将机器人和消费硬件部门拆分出去，让它们独立融资、独立运营，以免重资产拖垮核心的AI软件业务。

虽然后来因为IPO暂缓搁置了拆分计划，但这足以证明硬件业务在OpenAI宏大版图中的极高优先级。

三年多以前，ChatGPT推开了认知智能的大门；今天，OpenAI Robotics正试图一脚踹开物理世界的大门。