六月的第一天，OpenAI 扔下了一枚重磅炸弹。

CEO Sam Altman 在 X 上发布了一条招聘推文，正式宣告 OpenAI Robotics 成立。联合创始人Greg Brockman同步发文宣布，团队正在快速推进，目标是“打造能在物理世界帮助人类的AI”。同日，Sam Altman将机器人列为公司核心战略优先级，并向全栈硬件、运营、系统及机器学习工程师发出招募令。

长期愿景：人人拥有个人机器人。Sam Altman在帖子中描绘了一个更为宏大的未来：“长远来看，我们想象每个人都拥有一个个人机器人，能够完成他们所需的一切任务。”但他也坦诚，目前没有任何具体产品、合作伙伴或时间表。

这种“短期务实、长期宏大”的战略定位，既展现了OpenAI进入实体AI的决心，也透露出对这一复杂赛道的谨慎态度。

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赛道拥挤，优势何在？

OpenAI Robotics踏入的是一个已经相当拥挤的战场。

特斯拉的Optimus人形机器人由马斯克亲自推动，被定位为未来的个人助理和工业工人，计划2026年进入批量生产阶段。谷歌DeepMind、波士顿动力等企业也已经在物理AI领域部署了规模化系统。Figure AI凭借Helix系统在技术上备受瞩目，估值飙升至400亿美元。摩根士丹利更是预测，到2050年，人形机器人市场可能超过5万亿美元。

面对这些先行者，OpenAI的优势在哪里？

核心是大模型能力。OpenAI拥有全球领先的通用AI模型底座，能够将语言理解、推理能力与机器人控制系统深度融合。这一优势的潜在效应是：未来基础模型能力可能直接内嵌进机器人平台，而不是以独立API的形式对外出售。对Figure、1X等与OpenAI存在投资关系的公司而言，这意味着合作与竞争的关系将同步加深。这解释了为什么是 Aditya Ramesh 来带队。他是 DALL·E 系列的核心作者，Sora 的搭建者，履历全在多模态生成这条线上。

但挑战同样巨大。如何将大模型的能力有效转化为可靠的机器人控制与运动系统，仍是一个未知数。