OpenAI har opløst sit selvstændige robothold og fordelt arbejdet på tværs af virksomheden. Begrundelsen er ifølge OpenAI ikke, at robotter er blevet mindre vigtige, men at generelle AI-modeller nu ser ud til at kunne løse nogle robotopgaver direkte. Derfor mener virksomheden, at robotarbejdet kan gå hurtigere uden en separat gruppe, der udvikler modeller specifikt til robotter.
1
8
Sådan er robotarbejdet blevet fordelt
Forskerne er flyttet ind i OpenAIs centrale forskningsorganisation under forskningsdirektør Mark Chen. De teams, der arbejder med anvendt robotteknik og hardware, er i stedet blevet en del af organisationens større Applied-afdeling, som ledes af præsident Greg Brockman.
1
Det placerer forskningen tættere på udviklingen af OpenAIs øvrige modeller og samler det praktiske arbejde med robotter og hardware i en bredere organisation. Det er en ændring af, hvor robotarbejdet hører til internt – ikke i sig selv et tegn på, at OpenAI har opgivet robotter.
Fra Sora til generelle modeller
Tidligere i 2026 overvejede OpenAIs forskere ifølge rapporteringen, om videomodeller som Sora kunne være en vej ind i robotteknologien. Senere så de lovende resultater, da generelle, avancerede modeller – herunder GPT-6 Astra – blev anvendt direkte på robotopgaver. Strategien bevæger sig dermed fra særskilt modeludvikling til at undersøge, om evner fra de generelle modeller kan overføres til robotter.
8
Et simuleret manipulationstestforløb fra Nvidia giver et eksempel på, hvorfor OpenAI satser på den retning: En agent baseret på Astra klarede 74,8 procent af opgaverne, mens den bedste specialiserede robotmodel nåede 51,0 procent.
5
8
Resultatet stammer fra en simulering. Det dokumenterer ikke, at en robot styret af en generel model allerede fungerer pålideligt i den fysiske verden, hvor omgivelser, hardware og opgaver kan variere. Testen støtter OpenAIs satsning, men afgør ikke, hvor godt modellen vil klare sig på tværs af virkelige situationer.
Derfor er modellen ikke hele løsningen
Generelle modeller kan måske gøre robotteknologi mindre særskilt som forskningsområde, men det fjerner ikke de praktiske udfordringer. Guanya Shi vurderes i sekundær rapportering at se robotteknologi som et område, der i stigende grad kan bygge på generel AI. Samme rapportering fremhæver dog fortsat behovet for mindre modeller, som kan køre på selve robotten uden en konstant internetforbindelse.
21
37
Andre spørgsmål handler om erfaring og usikkerhed. Russ Tedrake er blevet citeret for, at robotvirksomheder kan opbygge en fordel gennem data fra robotter, der allerede er taget i brug i virkelige miljøer. Pete Florence har ifølge rapporteringen peget på, at det endnu er uklart, hvilken type model der i sidste ende kommer til at dominere robotteknologien.
28
39
Det er væsentlige forbehold: En models evner, dens samspil med hardware, drift uden internet og erfaringer fra fysisk brug er forskellige udfordringer. Gode resultater i en simulering løser ikke automatisk dem alle.
Hvad omorganiseringen siger – og ikke siger
Den tydeligste konklusion er organisatorisk: OpenAI vil lade den centrale modeludvikling og de anvendte ingeniørteams stå for en større del af robotarbejdet i stedet for at have et selvstændigt robothold. Virksomhedens tidligere samarbejde med humanoidrobot-startuppen Figure, som sluttede i februar 2025, viser også, at OpenAIs tilgang og partnerskaber har ændret sig over tid.
20
21
OpenAI udvikler ifølge rapporteringen også sin egen humanoide robot. Sam Altman har sigtet mod en første offentlig demonstration i 2027. Det er et mål for en demonstration – ikke et løfte om, at en kommerciel robot bliver lanceret på det tidspunkt.
34
Samlet set satser OpenAI på, at generelle modeller kan levere en større del af robotternes intelligens, mens de anvendte teams arbejder på at få teknologien til at fungere i fysiske systemer. Benchmarkresultatet er opmuntrende for den satsning, men viser ikke, at specialiserede modeller, drift på selve robotten eller erfaring fra virkelige installationer er blevet overflødige.