OpenAI tái cơ cấu hoạt động về robot vào tháng 11/2026, đưa nhóm độc lập vào hai bộ phận lớn hơn của công ty. Lý do được nêu là muốn đẩy nhanh tiến độ, chứ không phải rút khỏi lĩnh vực robot: OpenAI cho rằng các mô hình nền tảng đa năng có thể được áp dụng trực tiếp vào một số tác vụ robot, khiến việc duy trì một nhóm riêng chuyên nghiên cứu mô hình cho robot trở nên kém cần thiết hơn.
1
8
Nhóm robot được chuyển đi đâu?
Các nhà nghiên cứu robot được chuyển vào bộ phận nghiên cứu chính của OpenAI, dưới quyền Giám đốc Nghiên cứu Mark Chen. Nhóm robot ứng dụng và phần cứng chuyển sang bộ phận Applied, do Chủ tịch Greg Brockman lãnh đạo.
1
Cách sắp xếp này đưa nghiên cứu robot gần hơn với hoạt động phát triển mô hình chung, đồng thời đặt công việc ứng dụng và phần cứng trong một tổ chức lớn hơn, hướng nhiều hơn tới triển khai. Nói cách khác, OpenAI thay đổi vị trí của mảng robot trong công ty; riêng việc tái cơ cấu này chưa cho thấy họ đã ngừng phát triển robot.
Từ Sora sang mô hình đa năng
Đầu năm 2026, các nhà nghiên cứu OpenAI được cho là từng xem những mô hình như Sora là hướng đi tiềm năng để tiến vào lĩnh vực robot. Sau đó, họ ghi nhận kết quả khả quan khi áp dụng trực tiếp các mô hình nền tảng đa năng, trong đó có GPT-6 Astra, vào một số tác vụ robot. Trọng tâm vì thế chuyển từ xây dựng một hướng mô hình riêng cho robot sang kiểm tra xem năng lực của các mô hình tổng quát có thể chuyển sang điều khiển robot đến đâu.
8
Một chuẩn đánh giá thao tác robot trong môi trường mô phỏng của Nvidia là bằng chứng được nhắc đến để ủng hộ hướng đi này: tác nhân dùng Astra đạt tỷ lệ thành công 74,8%, so với 51,0% của mô hình robot chuyên biệt tốt nhất trong bài đánh giá.
5
8 Tuy nhiên, đây là kết quả mô phỏng, không phải bằng chứng rằng robot do mô hình đa năng điều khiển đã hoạt động đáng tin cậy trong thế giới thực. Kết quả này củng cố lựa chọn nghiên cứu của OpenAI, nhưng chưa trả lời được mô hình sẽ thể hiện ra sao trên nhiều môi trường, phần cứng hay loại tác vụ ngoài đời.
Mô hình tốt vẫn chưa giải quyết mọi bài toán
Việc dựa vào mô hình đa năng không đồng nghĩa các rào cản thực tế đã biến mất. Theo các nhận định được dẫn lại trong những bài viết thứ cấp, Guanya Shi cho rằng robot có thể đang dần không còn là một bài toán riêng biệt đối với nghiên cứu AI. Tuy nhiên, các bài viết này cũng lưu ý nhu cầu về những mô hình nhỏ hơn, có thể chạy ngay trên robot mà không cần kết nối Internet liên tục.
21
37
Những câu hỏi khác liên quan đến kinh nghiệm thực địa và khả năng xử lý điều kiện không chắc chắn. Russ Tedrake được dẫn lời cho rằng các công ty robot có thể tạo lợi thế nhờ dữ liệu thu thập từ quá trình triển khai thực tế; Pete Florence thì nhận định hiện chưa rõ hướng tiếp cận mô hình nào sẽ chiếm ưu thế.
28
39 Điều đó nhắc rằng năng lực của mô hình, khả năng tích hợp phần cứng, vận hành ngoại tuyến và kinh nghiệm triển khai là những thách thức riêng biệt.
Động thái này cho thấy điều gì — và chưa cho thấy điều gì?
Cách hiểu rõ nhất là về mặt tổ chức: OpenAI muốn hoạt động robot được thực hiện nhiều hơn bởi nhóm nghiên cứu mô hình cốt lõi và các nhóm ứng dụng, thay vì duy trì một đội độc lập. Quan hệ hợp tác trước đây với Figure, công ty khởi nghiệp phát triển robot hình người, kết thúc vào tháng 2/2025; diễn biến này cũng cho thấy cách tiếp cận và các quan hệ đối tác của OpenAI đã thay đổi theo thời gian.
20
21
OpenAI cũng được cho là đang phát triển robot hình người của riêng mình, với mục tiêu trình diễn công khai lần đầu vào năm 2027. Đây là mốc mục tiêu cho một buổi trình diễn, không phải cam kết ra mắt sản phẩm thương mại.
34
Nhìn chung, OpenAI đang đặt cược rằng mô hình đa năng có thể đảm nhiệm phần lớn hơn trong vai trò “trí tuệ” của robot, còn các nhóm ứng dụng sẽ đưa năng lực đó vào hệ thống vật lý. Kết quả mô phỏng là tín hiệu đáng khích lệ, nhưng chưa chứng minh rằng mô hình chuyên biệt, hệ thống chạy ngay trên thiết bị hay kinh nghiệm triển khai thực tế đã trở nên không cần thiết.