오픈AI가 2026년 11월 로봇 전담팀을 해체하고 인력을 다른 조직으로 옮겼다. 회사가 내세운 이유는 로봇 개발에서 손을 떼려는 게 아니라, 범용 인공지능 모델을 로봇에 직접 적용해 연구 속도를 높이려는 것이다.
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연구와 하드웨어 조직을 나눈 이유
로봇 연구진은 최고연구책임자(CRO) 마크 첸이 이끄는 핵심 연구 조직으로 이동했다. 응용 로봇과 하드웨어팀은 그렉 브록먼 사장이 맡은 Applied 조직에 편입됐다.
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정리하면, 로봇 연구는 회사의 주요 모델 개발과 더 가까워지고, 하드웨어와 실제 적용을 맡는 팀은 더 큰 응용 조직 안으로 들어간 셈이다. 로봇 전담 조직이 사라진 것은 맞지만, 그 자체가 로봇 개발 중단을 뜻하지는 않는다.
Sora에서 GPT-6 Astra로, 접근법이 달라졌다
2026년 초 오픈AI 연구진은 Sora 같은 영상 모델을 로봇 개발의 발판으로 생각했던 것으로 전해졌다. 이후에는 GPT-6 Astra를 비롯한 범용 프런티어 모델을 로봇 작업에 직접 적용하는 방식에서도 가능성을 확인했다. 로봇만을 위한 별도 모델을 만드는 대신, 일반 모델이 이미 갖춘 능력을 로봇 제어에 활용할 수 있는지 시험하는 쪽으로 전략이 이동한 것이다.
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보도에 인용된 엔비디아 시뮬레이션 조작 작업에서는 Astra 기반 에이전트가 성공률 74.8%를 기록했다. 같은 벤치마크에서 가장 성능이 좋았던 특화 로봇 모델의 51.0%보다 높은 수치다.
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다만 이는 시뮬레이션 결과다. 실제 로봇이 다양한 물리적 환경과 작업에서 안정적으로 작동한다는 뜻은 아니다. 이 성과는 범용 모델을 로봇에 적용하려는 오픈AI의 선택을 뒷받침하는 근거이지, 현실 세계에서의 성능까지 입증한 결과는 아니다.
범용 모델만으로는 풀리지 않는 과제
보도에 인용된 카네기멜런대 구안야 시의 견해는 로봇공학이 AI 연구에서 점차 별도의 문제로 취급되지 않을 수 있다는 것이다. 다만 로봇에 탑재해 인터넷 연결이 끊겨도 작동할 수 있는 더 작은 모델이 필요하다는 점도 함께 거론됐다.
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현장 경험의 중요성도 남아 있다. 러스 테드레이크는 로봇 기업이 실제 환경에 배치하며 얻는 데이터로 경쟁력을 쌓을 수 있다고 지적한 것으로 전해졌다. 피트 플로렌스는 어떤 모델 접근법이 로봇 분야에서 우위를 차지할지 아직 불분명하다고 말했다.
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결국 모델의 성능만으로는 충분하지 않다. 로봇에 모델을 통합하는 일, 인터넷 없이 작동하게 하는 일, 실제 환경에서 데이터를 축적하는 일은 각각 별개의 과제다.
팀 해체가 보여주는 것과 보여주지 않는 것
이번 변화의 핵심은 조직 구조다. 오픈AI는 별도 로봇 연구팀을 유지하기보다 핵심 모델 연구와 응용·하드웨어 조직이 함께 로봇 개발을 맡는 구조를 택했다. 휴머노이드 로봇 스타트업 피겨(Figure)와 맺었던 협력은 2025년 2월 종료된 것으로 보도됐다.
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오픈AI가 자체 휴머노이드 로봇을 개발 중이며 2027년 첫 공개 시연을 목표로 한다는 보도도 있다. 이는 공개 시연 목표이지, 상용 제품 출시를 약속한 것은 아니다.
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현재까지 드러난 전략은 범용 모델이 로봇의 지능을 맡고, 응용·하드웨어 조직이 그 능력을 실제 기계에 구현하는 방식에 가깝다. 시뮬레이션 성과는 이 구상의 가능성을 보여주지만, 특화 모델이나 기기 내 작동, 현장 경험이 더는 필요 없다는 결론까지 뒷받침하지는 않는다.