أعادت OpenAI توزيع فريق الروبوتات المستقل لديها على قسمين أوسع داخل الشركة. وتقول إن الغاية هي تسريع العمل في هذا المجال، لا الانسحاب منه: فالشركة ترى أن نماذجها العامة المتقدمة باتت قابلة للتطبيق مباشرة على بعض مهام الروبوتات، ما يقلل الحاجة إلى مجموعة منفصلة مكرّسة لتطوير نماذج روبوتية.
1
8
كيف تغيّر موقع فرق الروبوتات؟
انتقل باحثو الروبوتات إلى قسم الأبحاث الرئيسي في OpenAI، تحت إشراف كبير مسؤولي الأبحاث مارك تشين. أما فرق الروبوتات التطبيقية والأجهزة، فأصبحت ضمن قسم Applied الذي يقوده رئيس الشركة غريغ بروكمان.
1
بهذا الترتيب، تقترب الأبحاث الروبوتية من تطوير النماذج الأوسع في الشركة، بينما تنتقل أعمال الهندسة التطبيقية والأجهزة إلى وحدة أكبر تركّز على التطبيقات. إنه تغيير في مكان تنظيم العمل داخل OpenAI، وليس دليلاً بحد ذاته على توقفها عن تطوير الروبوتات.
من مسار Sora إلى اختبار النماذج العامة
في وقت سابق من عام 2026، أفاد باحثون في OpenAI بأنهم رأوا في نماذج مثل Sora، المخصصة لتوليد الفيديو، طريقاً محتملاً إلى مجال الروبوتات. لكنهم وجدوا لاحقاً نتائج واعدة عند تطبيق نماذج عامة متقدمة، من بينها GPT-6 Astra، مباشرة على مهام روبوتية. ويعني ذلك تحوّلاً من التعامل مع الروبوتات باعتبارها مساراً بحثياً مستقلاً إلى اختبار ما إذا كانت قدرات النماذج العامة قابلة للنقل إلى الروبوتات.
8
ومن المؤشرات التي استند إليها هذا الرهان نتيجةٌ مُبلّغ عنها في معيار محاكاة للمناولة الروبوتية من Nvidia: حقق وكيل يعمل بنموذج Astra نسبة نجاح بلغت 74.8%، مقابل 51.0% لأفضل النماذج المتخصصة في المعيار نفسه.
5
8 لكن هذه نتيجة في بيئة محاكاة، وليست برهاناً على أن روبوتاً يتحكم به نموذج عام سيعمل بموثوقية في العالم المادي. إنها تدعم توجه OpenAI البحثي، من دون أن تحسم الأداء عبر بيئات أو أجهزة أو مهام واقعية مختلفة.
ما الذي لا تحسمه نتائج المحاكاة؟
حتى مع إمكان الاستفادة من النماذج العامة، تظل هناك قيود عملية. فبحسب ما نقلته تغطيات صحفية عن تقييم الباحث غوانيا شي، قد لا يعود الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى التعامل مع الروبوتات بوصفها مشكلة منفصلة تماماً؛ لكن الروبوتات تظل بحاجة إلى نماذج أصغر يمكن تشغيلها على أجهزتها، من دون اتصال دائم بالإنترنت.
21
37
وتتعلق تحفظات أخرى بخبرة التشغيل وعدم اليقين بشأن النهج الذي سينجح. فقد نُقل عن رَس تيدرِك أن شركات الروبوتات تستطيع بناء ميزة من بيانات النشر في العالم الحقيقي، فيما أشار بيت فلورنس إلى أن النموذج الذي سيهيمن على المجال لم يتضح بعد.
28
39 وهذه النقاط تبيّن أن كفاءة النموذج وحدها لا تكفي: فدمجه مع الأجهزة، وتشغيله دون اتصال مستمر، واكتساب الخبرة من الاستخدام الفعلي، تحديات مختلفة.
رهان تنظيمي لا إعلان انسحاب
أوضح قراءة لإعادة التنظيم هي أنها تريد أن تجعل فرق الأبحاث الأساسية والهندسة التطبيقية تضطلع بقدر أكبر من العمل الروبوتي، بدلاً من إبقائه ضمن فريق مستقل. كما أن شراكة OpenAI السابقة مع شركة Figure الناشئة المتخصصة في الروبوتات الشبيهة بالبشر، والتي انتهت في فبراير 2025، تشير إلى أن مقاربة الشركة وشراكاتها في هذا المجال تغيّرت مع الوقت.
20
21
وأفادت تقارير بأن OpenAI تعمل أيضاً على تطوير روبوت شبيه بالبشر، مع استهداف تقديم أول عرض علني له في عام 2027. وهذا موعد مستهدف لعرض توضيحي، وليس التزاماً بإطلاق تجاري.
34
في المحصلة، تراهن OpenAI على أن النماذج العامة يمكن أن تؤدي دوراً أكبر في توفير «ذكاء» الروبوت، فيما تتولى الفرق التطبيقية نقل هذه القدرات إلى أنظمة مادية. نتيجة المحاكاة مشجعة لهذا الرهان، لكنها لا تثبت أن النماذج المتخصصة أو التشغيل على الجهاز أو الخبرة الميدانية لم تعد ضرورية.