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OpenAI 狂請機械人專才：27 個職位背後，重點其實唔止係人形機械人
OpenAI 目前列出 27 個與機械人相關職位，較 5 月的 11 個大增，涵蓋硬件、軟件、數據採集及原型開發。[15][18] 最高薪職位並非直接造機械人，而是建立支援大規模訓練的分散式數據系統，底薪為 38 萬至 50 萬美元另加股權。[11][16] 招聘範圍橫跨致動器、電子、韌體、推論、數據與機器學習，反映 OpenAI 似乎想掌握由設計、測試到訓練與部署的整套能力。
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研究答案
重點
- OpenAI 目前列出 27 個與機械人相關職位，較 5 月的 11 個大增，涵蓋硬件、軟件、數據採集及原型開發。[15][18]
- 最高薪職位並非直接造機械人，而是建立支援大規模訓練的分散式數據系統，底薪為 38 萬至 50 萬美元另加股權。[11][16]
- 招聘範圍橫跨致動器、電子、韌體、推論、數據與機器學習，反映 OpenAI 似乎想掌握由設計、測試到訓練與部署的整套能力。
- 人形機械人是目標之一，但較近的落地場景較可能是數據中心及其他受控的基建環境；「人人一部個人機械人」仍屬長遠願景。[5][15]
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does OpenAI’s rapid expansion into physical AI and robotics reveal about its hiring, compensation, technical priorities, product ambiti. Article summary: OpenAI’s hiring suggests a shift from being primarily a model and software company to building an integrated “physical AI” stack: custom hardware, embodied model training infrastructure, inference, data operations, and r. Topic tags: general web, ai safety, openai, chatgpt, ai. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts
OpenAI 今輪大舉招聘，訊號相當清楚：它不再只想做提供模型和軟件的 AI 公司，而是正嘗試砌出一套完整的「實體 AI」能力——包括自訂硬件、具身模型訓練、推論系統、數據營運，以及快速做原型和測試。
真正值得留意的，未必只係「會唔會出人形機械人」。從職位配置看，OpenAI 更急切要補上的，是讓通用機械人可靠運作所需的現實世界數據，以及處理那些數據的系統。11
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職位由 11 個增至 27 個：唔似只係做個概念示範
截至 9 月，OpenAI 公開招聘的機械人相關職位有 27 個，較 5 月的 11 個增加逾倍；工種覆蓋硬件、軟件、數據採集和原型開發，公開底薪約由 17.7 萬至 50 萬美元，另加股權。15
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呢個規模較似一支認真內建的研發隊伍，而唔係純粹找人把現成大模型接駁到第三方機械人。康奈爾大學教授 Guy Hoffman 分析這批招聘時認為，職位組合已涵蓋致動器、韌體、軟件及機器學習，近乎在組建自訂機械人設計團隊。1
最高人工的角色，核心係「餵飽」機械人模型
最能反映優先次序的，是薪酬最高的職位：負責分散式數據系統的機器學習工程師，列出的底薪為 38 萬至 50 萬美元另加股權。工作重點是搭建支援大規模機械人訓練的數據管線，並非直接設計一部機械人。11
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換句話說，OpenAI 似乎將數據基建看得比單純造出一個機械身體更關鍵。語言模型可從互聯網吸收海量文字和影像資料；但機械人要學識在真實世界拿取、移動、避障和操作物件，就需要大量、多樣而且高質素的實體互動數據。這亦正是 OpenAI 早年做機械人時遇過的主要限制之一。
公開招聘資料亦顯示，機械人軟件工程師的底薪約為 25.5 萬至 32.5 萬美元，部分推論工程角色列出 38 萬美元；至於致動器、韌體、電路板設計和原型製作等職位，則未必全部公開薪酬範圍。13
15 這些只是底薪，股權可能令總薪酬出現明顯差別。
H-1B 簽證薪酬申報資料可作背景參考：OpenAI 的研究科學家最高申報數字約 68.5 萬美元，硬件工程相關職位亦可達約 55.5 萬美元。不過，這不代表每位員工都會收到該水平，亦沒有計入股權。8
唔只供應「大腦」，而係想掌握整個機械人迴圈
從致動器、電子、韌體、系統、推論、數據擷取到機器學習都在招聘，可合理推斷 OpenAI 不滿足於只做第三方機械人廠商的「AI 大腦」。它看來正建立自行設計、測試、操作和持續改進專有機械人平台的能力。
這種垂直整合的好處，是能夠把硬件故障、真人示範、模擬環境、模型訓練和實際部署串成更快的回饋循環：機械人出錯後，收集到的數據可以用來改善模型；模型進步後，再回到新一輪實測。
人形機械人會做，但初期未必走入屋企
Sam Altman 表示，OpenAI 會做類人形機械人，也會做其他形態的機械人；他同時強調，最核心的難題仍然是 AI「大腦」，但由於現實世界是按人類身形和操作方式設計，實體機身同樣不可或缺。5
報道所指的先後部署方向，是先在數據中心、電網或其他基建類受控環境協助工作，再逐步朝一般用途甚至個人助理機械人發展。15 這個次序有實際考慮：受控場所的任務較重複、工作範圍較清晰，較易測試安全性、可靠度和運作時間，也較方便蒐集訓練數據。
至於「每個人都有一部可處理任何所需事務的個人機械人」，現階段仍是長遠願景，並非已公布的產品推出時間表。5
重返機械人領域，今次更燒錢亦更重數據
OpenAI 曾在 2021 年結束早期機械人項目，當時其中一項關鍵困難正是欠缺足夠數據。如今重建團隊，加上外界報道其租用加州 Richmond 一個約 20 萬平方呎設施，顯示這次回歸會比純軟件研發更需要資本投入。15
如此面積的場地，與實驗室、硬件整合、機械人機隊及數據採集運作的需要相符。不過，該設施的實際用途和時間表仍屬報道資訊，不能直接視為已確認的大規模生產計劃。
管治和組織問題，仍可能影響執行
OpenAI 前硬件主管 Caitlin Kalinowski 於 3 月辭職，表示她對公司與美國國防部五角大樓的合作安排有憂慮，包括監控和自主致命武器的界線問題。2
3 Reuters 其後更正，Kalinowski 當時負責的是硬件，而非整個機械人部門主管。
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因此，公開資料未能確認現時是否有一名對外清晰可見、統領整個機械人業務的單一負責人。較準確的說法是：其領導架構在公開層面仍不明朗，而非斷言團隊「無人領導」。
面對 Tesla、Figure AI，OpenAI 強項與短板都鮮明
若 OpenAI 自家推出人形機械人，將更直接與 Tesla Optimus、Figure AI 等競爭，也可能與 OpenAI 生態圈中曾合作或獲投資的機械人公司形成競爭關係。
OpenAI 的優勢在於前沿模型、算力和數據系統；但 Tesla 及專門機械人公司，在機電設計量產、供應鏈和大規模機隊營運方面的累積通常更深。OpenAI 最終會否自行量產、交由代工廠製造，抑或推出軟硬件參考平台，目前仍未有答案。
整體而言，OpenAI 正嘗試建立一個新的飛輪：機械人收集物理世界數據，數據提升具身模型，模型變好令機械人更有用，而更多部署又會產生更多數據。最高薪的數據系統職位尤其說明，在 OpenAI 眼中，決定勝負的未必是人形外殼本身，而是能否以規模化方式取得和運用訓練數據。11
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人們還問
「OpenAI 狂請機械人專才：27 個職位背後，重點其實唔止係人形機械人」的簡短答案是什麼？
OpenAI 目前列出 27 個與機械人相關職位，較 5 月的 11 個大增，涵蓋硬件、軟件、數據採集及原型開發。[15][18]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
OpenAI 目前列出 27 個與機械人相關職位，較 5 月的 11 個大增，涵蓋硬件、軟件、數據採集及原型開發。[15][18] 最高薪職位並非直接造機械人，而是建立支援大規模訓練的分散式數據系統，底薪為 38 萬至 50 萬美元另加股權。[11][16]
接下來在實務上我該做什麼？
招聘範圍橫跨致動器、電子、韌體、推論、數據與機器學習，反映 OpenAI 似乎想掌握由設計、測試到訓練與部署的整套能力。