OpenAI восстановила команду робототехники — рестарт начался в январе 2025 года

OpenAI в начале 2025 года восстановила команду робототехники: рестарт стартовал в январе 2025 и оформлен как централизованная внутренняя инициатива. Команда формировалась на базе программы моделирования мира под руководством Aditya Ramesh и поглотила часть бывшего проекта Sora после закрытия связанного AI‑видео‑приложения. Это возобновление важно тем, что на первом этапе компания намерена сосредоточиться на инфраструктурных роботах, способных облегчить разработку и эксплуатацию систем AI; в перспективе такая работа рассматривается как шаг к персональным роботам.

Параллельно с рестартом OpenAI активно нанимает специалистов: в объявленных вакансиях ищут инженеров по аппаратуре, операционным процессам, системам и машинному обучению. В описаниях ролей явно подчёркивается работа по интеграции аппаратного обеспечения, отладке эксплуатационных процедур и системной инженерии для создания реалистичных роботизированных платформ. Компания планирует развивать и полевые, и лабораторные возможности, чтобы доводить аппаратные и программные решения до стадии практического тестирования и сбора данных.

Решение о возрождении направления робототехники коренится в истории: в 2020 году OpenAI закрыла своё подразделение робототехники, объяснив это нехваткой подходящих данных для обучения и убеждением, что прогресс в направлении AGI можно ускорить без непосредственной работы с физическими машинами. Это прошлое закрытие служит контрастом к нынешнему рестарту и показывает смену приоритетов внутри компании по мере роста потребности в данных и интеграции физических платформ.

Руководство компании по‑прежнему называет долгосрочную цель — персональный робот для каждого пользователя: Сэм Альтман публично озвучивал такую амбицию, одновременно объявив стратегический сдвиг в сторону AI‑агент‑приложений. Внутри OpenAI эту траекторию описывают как двухэтапную: сначала разработка инфраструктурных роботов, которые помогут специалистам строить и поддерживать системы, затем — более масштабные эксперименты и исследования для бытовых и потребительских сценариев.

Для разработчиков и исследователей рестарт означает конкретные возможности и значительную неопределённость одновременно. Массовый набор команд по аппаратуре и ML создаёт спрос на специалистов и инфраструктуру для тренировок и полевых испытаний, но сроки появления коммерчески готовых персональных роботов остаются неопределёнными. В материале также отмечают, что одним из мотивов рестарта может быть необходимость сбора новых тренировочных данных и изучение подходов embodied AI, а не намерение немедленно вывести на рынок потребительский продукт.