独家解读丨时隔五年，OpenAI为何非要吃机器人这口「回头草」？

时隔五年，山姆·奥特曼为何重返机器人？为何这是他在X上官宣这则消息后，业内最大的非吃疑问。

是人口担心股价破发，开始拼命画饼讲故事了？解读机器还是Anthropic万亿估值压顶下，OpenAI不得不寻求更大差异化？丨时隔年亦或是说，物理世界的为何 AGI 临界点真的已到来？

聚光灯正在移位。2026年的非吃AI科技舞台上，OpenAI 早已告别了独占鳌头的人口绝对主角时代。

随着马斯克SpaceX、解读机器OpenAI、丨时隔年Anthropic 三家超级巨头相继步入美股 IPO 的为何敲钟倒计时，一场残酷的非吃估值绞杀战已然打响。

SpaceX已突破1.75万亿美元，人口Anthropic估值也已超过OpenAI，以9650亿距万亿一步之遥，这也让卡在两大巨头夹缝之间的OpenAI的处境变得前所未有的尴尬。

在这一敏感节点，奥特曼选择重新捡起当年亲手砍掉的机器人业务，究竟在赌什么？

“为什么重返机器人？因为容易融资。”某国内头部AI Lab研究员周立明对雷峰网表示。

在她看来，OpenAI马上要上市了，但Agent和大语言模型的蛋糕分得差不多了，OpenAI继续讲大模型和Agent是拼不过谷歌和Anthropic的，它需要讲机器人，否则有可能破发。

“虽然机器人行业现在日子也不好过，一直不太落地，但架不住总有钱源源不断地往这个领域流，就眼下来说，机器人还是最吸金的话题之一。”

事实上，自今年上半年Anthropic的ARR开始陡峭增长、季度营收和估值双双反超OpenAI起，OpenAI股价破发的观点就开始流传于华尔街。毕竟，不同于2022年底一骑绝尘的势头，眼下的OpenAI面临不小的友商压力。

在自变量机器人创始人王潜看来，OpenAI重返机器人业务，一方面 Open AI 一直将物理智能视为AGI不可或缺的一环，另一方面的核心的驱动力是：与Anthropic的激烈竞争促使它不得不寻求更多差异化。

王潜坦言：“机器人始终是OpenAI通往AGI整体蓝图中的重要组成部分。 OpenAI最早期就涉足过机器人领域，可以说他们一直将物理智能视为AGI不可或缺的一环。”

“但是目前来看，OpenAI与Anthropic的竞争非常激烈，甚至可以说OpenAI目前在下风，两家公司的战略路径有所不同——Anthropic更倾向于高度聚焦的策略，而OpenAI则倾向于在多个方向上布局。”

“在这种背景下，OpenAI选择重返机器人赛道，一方面是因为他们认为这是一个潜力巨大的市场，另一方面也是希望发挥自身在多模态方面的积累，形成差异化竞争优势。”

“毕竟Anthropic此前较少涉足多模态领域，对OpenAI来说这是可以重点发力的方向。”

不过，OpenAI面临的压力远不止战略层面。

某国内机器人感知方案商技术负责人徐栋从最紧迫、也最现实的商业变现焦虑上，给OpenAI算了一笔账。

“OpenAI这么挥金如土的公司，靠每个月收20美金的会员费，这个账肯定是算不过来的。它需要一个新的盈利点。”

“目前，全球不少软件巨头都在尝试做硬件，背后思路是一致的：下个AI时代，会有AI硬件的爆发。单纯卖软件或单纯卖硬件，不如软硬件一体这个闭环飞轮。”更多不同见解，可添加作者微信 xf123a 交流。

事实上，从技术演进路径来看，大模型厂商进军物理AI目前正在成为一种趋势。

某具身智能独角兽算法负责人张强告诉雷峰网，OpenAI在语言模型（LLM）和多模态视觉语言模型（VLM）领域已经有了深厚的积累，现在往视觉-语言-动作模型（VLA，即控制机器人的物理智能）升级，技术跨越是比较顺理成章的。

“相比其他纯做硬件的公司，OpenAI有之前的模型和底座技术打底，复用性很高，起点更有优势。”

奥特曼在此次宣布重返机器人时，给出了一个官方理由。他透露，重组机器人团队的底气来自于内部一个秘密沉淀了很久的项目：Worldsim，世界模拟器。

所谓世界模拟器，通俗来说就是，在虚拟的数字空间里，像素级地还原、仿真、甚至预判真实物理世界的法则。

2021年，OpenAI关停机器人实验室时给出了很多理由，比如训练数据不够，强化学习迭代太慢等，其中，核心瓶颈，是“物理时间的不可加速性”。

简单来说就是，软件算法可以在电脑里一秒钟跑一万次，但实体的机器在现实中必须遵循物理世界的时间表。

在现实中，机械臂挥动一次就是需要一秒钟。想要训练一亿次，硬件早就磨损烧毁了。

而这次，有了世界模拟器，这一难题有望被解开。

据官方介绍，这次率队的是Aditya Ramesh，DALL-E的灵魂人物，Sora视频生成模型的核心开发者，同时也是OpenAI的研究副总裁。从这项人事任命上，可以看出OpenAI世界模拟器技术的底层逻辑，大概率与Sora一脉相承。

而Sora 证明了OpenAI 的模型不仅仅是在屏幕上“生成画面”，而是其内部已经具备了模拟现实的能力，能够理解重力、碰撞、流体力学等现实世界运行的物理规律。

耐人寻味的是，就在两个月前，2026年3月，OpenAI刚刚关停了Sora的消费级应用。

OpenAI总裁Greg Brockman在播客中解释了这个决策：Sora和GPT推理模型属于技术树的两个不同分支，算力有限时无法同时推进。

在一些业内人看来，砍掉Sora的消费级应用，或许是为了把资源集中到一条更有前途的赛道上：机器人赛道。

一位机器人仿真工程师赵杰告诉雷峰网(公众号：雷峰网)，通过Worldsim世界模拟器，OpenAI可以在虚拟的超级计算机里，构建一个高度还原真实世界的数字孪生空间。

在这里，机器人的虚拟化身可以同时开启数千万个并发线程，在几小时内进行几十亿次的动作跨越与错误尝试。

当它在虚拟世界里被训练得足够聪明后，研究人员只需要把这套“脑回路”打包，一次性写入实体的机械躯壳中，以往机器人“训练慢、成本高”的困境，就可以得到缓解。

“世界模型，是实现物理智能与具身智能大模型的关键技术。如果OpenAI真的在偏算法大模型这一块补齐了技术，确实会让他们更有信心切入机器人赛道。”水木清华校友基金投资人陈程卓表示。

“不过，奥特曼的世界模型大概率是基于Sora延伸的生成式技术方案，不一定是最优解。杨立昆所主张的 JEPA（联合嵌入预测架构）预测式世界模型，在技术逻辑上或许更具可行性。”

事实上，在过去几年里，OpenAI其实一直通过“外挂”的方式，曲线布局机器人。

2023年，他们领投了挪威机器人公司1X Technologies。2024年，又联合微软、英伟达向Figure AI砸了6.75亿美元，让Figure 01接入GPT当“大脑”。

但到了2025年2月，Figure创始人兼CEO Brett Adcock在X上突然宣布：终止与OpenAI的合作。

理由是Figure在“完全自主研发的端到端机器人AI上取得了重大突破”，Figure不想再用OpenAI的通用大模型了，要自己做垂直整合。

创始人Adcock当时放话，要在30天内发布“从未在人形机器人上见过的东西”。三个月后，Figure推出了自研的Helix 02模型，实现了全身自主运动控制，能直接基于像素输入控制机器人的全身动作。

这对OpenAI来说，无异于一次背刺。

“外部合作的方式，不可控性确实会大一些。但更重要的是，现在机器人的ChatGPT时刻尚未到来，这也预示着未来会有一个大的历史机遇，OpenAI可能是想押这个宝。”前述投资人陈程卓表示。

事实上，OpenAI的不少老对手，今年也在疯狂加码硬件，走“软硬件闭环”路线。对于这一路线的更多洞见，可添加作者微信 xf123a 交流。

Google DeepMind在2026年4月发布了Gemini Robotics-ER 1.6，一个专注于“具身推理”的AI模型，让机器人真正学会“看懂”物理世界。

英伟达在2026年6月1日，也就是OpenAI官宣的同一天，推出了Isaac GR00T参考人形机器人，与Unitree Robotics战略合作，搭载Jetson Thor计算模块。

跑得最快的还有马斯克。2026年1月，特斯拉确认Fremont工厂已有超过1000台Optimus Gen 3机器人在生产线上实际操作。

其德州Giga工厂的千万级机器人工厂已经开始建设，目标2026年量产10万到30万台，单价压到2万到3万美元。

大厂包抄之下，陈程卓认为：“想要发展物理AI，需要走软硬件闭环的路线，因为目前的数据、算法与机器人本体耦合度极高，抛开硬件，单独发展物理智能大模型在技术上几乎不可能。为了加快迭代，重返机器人赛道是一个必要的策略。”

OpenAI如果再没有自己的核心硬件和控制系统，未来可能会在物理AI时代被边缘化。

有意思的是，奥特曼在此次官宣中也提到了 OpenAI Robotics 的短期目标。

这支新组建的 OpenAI Robotics 团队，其第一阶段的核心任务，既不是进入千家万户做家务，也不是去医院照顾老人，而是：被派往全美各地的无人荒漠和工业重区，去支持和协助熟练工人建造下一代超级数据中心、核电站与高压电网。

这个设定看似形成了一个用机器人盖机房、再用算力反哺GPT-6等大模型演进的闭环。但在不少业内一线专家和投资人眼里，这个目标却充满了争议。

自变量创始人王潜对此表示：“说实话，我认为这个目标目前更多是一个愿景性的表述，实际落地的可能性还需要观察。”

“建设数据中心本身是一项复杂度非常高的工程，如果机器人真的能胜任数据中心建设，那理论上它应该也具备了应对绝大多数复杂场景的能力，这本身就是一个极高的技术门槛。”

“所以我倾向于认为，这更多是为了展示机器人业务的潜在价值和应用前景，而非严格意义上的短期可交付目标。”

前述投资人陈程卓的评价则更加尖锐和直接。

“如果是让机器人做点日常运维监测，没问题，但深度参与，短期不可行，从技术成熟度、投资回报率等方面均不支持该场景落地。”

“这个场景类似建筑工地，杂乱无序环境差且快速变化，场景过于特殊，对于通往智能AGI的价值相对较小，过程中积累的行业数据和算法，可泛化性弱，有其他更值得投入的垂直场景。”

不得不说，此刻的OpenAI和奥特曼无疑是焦虑的。

在IPO交卷之际，一边是Anthropic和SpaceX在商业化上的步步紧逼与估值反超，一边是英伟达、特斯拉在硬科技赛道的包抄，留给OpenAI打响反击战的时间已经不多了。

本文作者长期追踪海外AI巨头动态、前沿技术和幕后故事，欢迎添加作者微信 xf123a 互通有无。