1 июня генеральный директор OpenAI Сэм Альтман опубликовал на социальной платформе объявление о найме, официально объявив о вступлении компании в гонку по созданию физических роботов. Альтман заявил, что компания формирует новую команду под названием «OpenAI Robotics» и открыто набирает инженеров полного цикла в области аппаратного обеспечения, операционной деятельности, систем и машинного обучения, с целью «совместно программировать и создавать роботов, которые действительно приносят пользу обществу».
По словам Альтмана, стратегия OpenAI в области робототехники делится на краткосрочные и долгосрочные цели. В краткосрочной перспективе OpenAI сосредоточится на разработке роботов, способных помогать техническим специалистам строить инфраструктуру будущего; в долгосрочной перспективе компания предполагает, что в будущем у каждого человека будет личный робот, способный выполнять различные задачи.
Альтман раскрыл, что решение войти в сферу робототехники основано на быстром развитии внутреннего исследовательского проекта OpenAI под названием «Worldsim» (Модель мира). За последний год этот проект превратился в OpenAI Robotics и возглавляется вице-президентом компании по исследованиям, ключевым разработчиком моделей генерации изображений DALL·E и генерации видео Sora — Адитьей Рамешем. Основой этого проекта является глубокая интеграция и совместное проектирование исследований в области аппаратного обеспечения для роботов и машинного обучения.
Это возвращение OpenAI в область робототехники фактически является «возрождением». Еще на ранних этапах существования компании робототехника была важным направлением в исследовании искусственного общего интеллекта (AGI). В период с 2016 по 2019 год OpenAI последовательно представила среду для оценки обучения с подкреплением OpenAI Gym, открытую платформу моделирования роботов Roboschool и успешно разработала ловкую роботизированную руку Dactyl.
В 2019 году с помощью технологий обучения с подкреплением и «автоматической рандомизации домена» (ADR) OpenAI обучила ИИ-систему, позволившую роботизированной руке антропоморфного типа успешно собрать кубик Рубика. Это исследование доказало жизнеспособность технического пути: обучение в симулированной среде с последующим переносом навыков на реального робота. Однако в то время из-за дефицита данных для обучения роботов и медленной итерации, в то время как текстовые и графические данные в интернете были огромны и легко доступны, примерно в 2020 году OpenAI приняла стратегическое решение: распустить команду робототехники и сосредоточить ресурсы на разработке больших языковых моделей, представленных серией GPT. Это решение в итоге привело к созданию ChatGPT.
В последующие годы OpenAI, благодаря продуктам серии ChatGPT, вызвала глобальный ажиотаж вокруг больших моделей и стала самым дорогим AI-единорогом в мире. Согласно сообщениям многочисленных СМИ, 22 мая OpenAI втайне подала проект проспекта эмиссии для IPO, планируя выйти на биржу самое раннее в сентябре 2026 года. По результатам последнего раунда финансирования, завершенного в марте этого года, оценка OpenAI достигла 8520 миллиардов долларов. А такие институты, как Deutsche Bank, прогнозируют, что ее рыночная капитализация при IPO может превысить 1 триллион долларов, объем привлечения средств может составить 60 миллиардов долларов, что, возможно, станет крупнейшим технологическим IPO в истории публичного рынка США.
Однако OpenAI также сталкивается с огромным давлением убытков. Компания прогнозирует, что в 2026 году ее чистый убыток составит около 14 миллиардов долларов, расход денежных средств увеличится, и только к 2030 году, возможно, удастся достичь положительного денежного потока. Ее валовая прибыль составляет лишь около 33%, а высокие затраты на инференс AI-моделей являются основной причиной поглощения прибыли.
В течение нескольких лет после роспуска собственной команды по разработке роботов OpenAI не полностью отказалась от этого направления, а придерживалась стратегии инвестиций «в несколько точек» через свой венчурный фонд, последовательно инвестируя в несколько робототехнических стартапов, включая норвежскую компанию по созданию человекоподобных роботов 1X Technologies, американскую звездную компанию человекоподобных роботов Figure AI, Physical Intelligence и другие.
Наибольший интерес вызвало сотрудничество с Figure AI в феврале 2024 года. Тогда OpenAI не только участвовала в раунде финансирования Series B Figure AI на общую сумму 6,75 миллиарда долларов, но и объявила о разработке специальной мультимодальной AI-модели для человекоподобных роботов Figure. Всего через 13 дней после начала сотрудничества, человекоподобный робот Figure 01, оснащенный моделью OpenAI, продемонстрировал плавное взаимодействие на естественном языке, распознавание объектов и способность к автономным операциям.
Однако это сотрудничество продлилось менее года. В феврале 2025 года основатель Figure AI Бретт Адкок официально объявил о прекращении сотрудничества с OpenAI, решив самостоятельно разрабатывать сквозную (end-to-end) AI-модель для роботов. Основной причиной разрыва сотрудничества стали разногласия по техническому пути. Figure считает, что универсальные большие модели не могут быть адаптированы к аппаратным потребностям роботов и необходимо создавать вертикально интегрированные сквозные модели. Это также подтолкнуло OpenAI, спустя шесть лет, «воскресить» команду робототехники и лично вступить в игру, превратив робототехнику из «инвестиции» в «внутренний стратегический бизнес».
Одновременно это также попытка OpenAI перед IPO нарисовать новую кривую роста для рынка капитала. Компания демонстрирует инвесторам грандиозное видение перехода от чисто программного обеспечения к сочетанию программного и аппаратного обеспечения, от виртуального мира к расширению в физический мир, надеясь историей о «воплощенном интеллекте» компенсировать опасения рынка относительно устойчивости ее бизнес-модели и огромных убытков.
Преимущество OpenAI при вступлении в сферу робототехники заключается в ее передовых в мире способностях в области больших AI-моделей, особенно «модели мира» для понимания и симуляции физического мира. Ее технический путь может отличаться от пути многих компаний, начинающих с аппаратной платформы, и следовать логике «сначала создать мозг, потом тело», то есть сначала с помощью мощной модели мира заставить ИИ понять физические законы, а затем внедрить эти способности в физического робота. Такой подход к определению аппаратного обеспечения программным обеспечением и алгоритмами, в случае успеха, возможно, изменит модель исследований и разработок в робототехнической отрасли.
Статья из «Jiemian News», автор: Ли Кэфэн
