OpenAI melebur tim robotik khususnya ke dua bagian perusahaan yang lebih besar. Menurut perusahaan, tujuannya adalah mempercepat pengembangan robot—bukan meninggalkan bidang tersebut. Dasar strateginya: model AI serbaguna terbaru mungkin bisa langsung diterapkan pada sebagian tugas robot, sehingga riset robotik tak lagi harus berdiri sebagai kelompok model tersendiri.
1
8
Ke mana tim robotik dipindahkan?
Para peneliti robotik kini bergabung dengan organisasi riset utama OpenAI, di bawah Chief Research Officer Mark Chen. Sementara itu, tim robotik terapan dan perangkat keras masuk ke organisasi Applied yang dipimpin Presiden OpenAI Greg Brockman.
1
Dengan susunan baru ini, riset robotik berada lebih dekat dengan pengembangan model perusahaan secara luas, sedangkan pekerjaan rekayasa dan perangkat keras berada di organisasi yang lebih berorientasi pada penerapan. Perubahan ini mengatur ulang posisi robotik di dalam OpenAI; dengan sendirinya, perubahan itu tidak membuktikan bahwa perusahaan berhenti mengembangkan robot.
Dari Sora ke model serbaguna
Pada awal 2026, para peneliti OpenAI dilaporkan melihat model video seperti Sora sebagai salah satu jalur menuju robotik. Namun, mereka kemudian menemukan bahwa model serbaguna terdepan—termasuk GPT-6 Astra—dapat diterapkan langsung pada tugas robot tertentu. Dengan kata lain, fokusnya bergeser: bukan hanya mengembangkan model khusus robot, tetapi juga menguji apakah kemampuan model umum dapat dialihkan ke robot.
8
Salah satu hasil yang mendukung pendekatan itu datang dari tolok ukur simulasi manipulasi yang dilaporkan melibatkan Nvidia. Agen yang menggunakan Astra mencatat tingkat keberhasilan 74,8%, dibandingkan 51,0% untuk model robotik khusus dengan hasil terbaik dalam tolok ukur tersebut.
5
8
Namun, angka itu berasal dari simulasi, bukan bukti bahwa robot yang dikendalikan model serbaguna akan selalu bekerja dengan andal di dunia fisik. Hasil tersebut mendukung arah riset OpenAI, tetapi belum menjawab bagaimana kinerjanya di berbagai lingkungan, dengan perangkat keras berbeda, atau untuk jenis tugas lain.
Kemampuan model bukan satu-satunya tantangan
Mengandalkan model serbaguna tidak serta-merta menghapus kendala praktis. Dalam laporan sekunder, Guanya Shi menilai robotik mungkin semakin dipandang bukan sebagai persoalan khusus yang terpisah dalam riset AI. Laporan yang sama juga menyoroti perlunya model lebih kecil yang bisa berjalan langsung di robot tanpa koneksi internet terus-menerus.
21
37
Tantangan lain berkaitan dengan pengalaman di lapangan dan ketidakpastian teknologi. Russ Tedrake dilaporkan berpendapat bahwa perusahaan robotik dapat membangun keunggulan dari data penerapan di dunia nyata. Pete Florence, sementara itu, mengatakan belum jelas pendekatan model mana yang pada akhirnya akan unggul.
28
39
Intinya, kemampuan model, integrasi perangkat keras, pengoperasian tanpa internet, dan pengalaman dari penerapan fisik merupakan tantangan yang berbeda. Model serbaguna yang kuat saja belum tentu cukup untuk mengatasinya.
Apa arti perubahan ini bagi arah OpenAI?
Interpretasi paling jelas adalah perubahan organisasi: OpenAI ingin riset model inti dan tim rekayasa terapan mengambil porsi lebih besar dalam pengembangan robotik, alih-alih mempertahankan tim khusus yang berdiri sendiri. Kemitraan OpenAI dengan Figure, perusahaan rintisan robot humanoid, yang berakhir pada Februari 2025, juga menunjukkan bahwa pendekatan dan kemitraannya telah berubah seiring waktu.
20
21
OpenAI juga dilaporkan sedang mengembangkan robot humanoid sendiri, dengan demonstrasi publik pertamanya ditargetkan pada 2027. Itu merupakan target demonstrasi yang dilaporkan, bukan janji bahwa produk komersial akan diluncurkan pada tahun tersebut.
34
Secara keseluruhan, OpenAI tampaknya bertaruh bahwa model serbaguna dapat menjadi bagian lebih besar dari kecerdasan robot, sementara tim terapan mengupayakan penerapan kemampuan itu ke sistem fisik. Hasil simulasi memberi dukungan awal bagi taruhan tersebut, tetapi belum menunjukkan bahwa model khusus, sistem yang berjalan langsung di perangkat, atau pengalaman penerapan di dunia nyata tak lagi dibutuhkan.