OpenAI 正以高薪大舉招募機器人人才，但最醒目的訊號並非某個機械設計職位，而是一個負責分散式資料系統的機器學習工程師職缺：公開基本年薪為 38 萬至 50 萬美元，另提供股權。這個角色要建立的是支援大規模機器人訓練的資料管線。 46

這反映 OpenAI 的機器人策略，可能不只是做出一台會動的人形機器人，而是建立一套「實體 AI」閉環：機器人感知並操作真實環境、記錄成功與失敗的經驗、將資料轉為訓練素材，再以更好的模型推動下一輪部署。

職缺組合：正在形成一支全棧機器人團隊

9 月的一次盤點顯示，OpenAI 有 27 個機器人相關職缺，高於 5 月的 11 個；職務橫跨硬體、軟體、資料蒐集與原型製作，公開基本年薪介於 17.7 萬至 50 萬美元，未計股權。 23

職缺數量只是特定時間點的快照，隨時可能異動；不過，擴張幅度與職務範圍仍具指標性。OpenAI 的機器人軟體工程師職缺明確寫到，要擴大機器人資料蒐集與評估計畫，並與硬體、研究及營運團隊合作，支援多種機器人硬體。 30

康乃爾大學教授 Guy Hoffman 檢視這 27 個職缺後，形容其構成了打造客製化機器人設計團隊所需的要素。 17 這樣的判讀並不意外：若要讓機器人真正可用，除了機構與電子設計，還需要控制、軟體、測試、營運，以及把實體操作經驗轉為可訓練資料的能力。

為何最高薪的是資料職，而不是造機器人的職位？

OpenAI 機器人職缺中最高的公開薪資帶，是分散式資料系統機器學習工程師的 38 萬至 50 萬美元加股權。 46 對該職缺的報導指出，其核心工作是建置支援大規模訓練執行的管線，而不是直接組裝或設計機器人。 21

這透露出一個關鍵技術優先順序。語言模型可以利用龐大的網路文字與影像資料訓練；機器人卻必須取得可靠的實體世界紀錄，包括動作、感測器輸入、失敗原因、修正過程與任務結果。如何大規模蒐集、儲存、篩選與重播這些經驗，是具身 AI 的核心系統難題。

可將這個回饋循環理解為四步：

1. 機器人在真實環境中嘗試完成任務；
2. 感測器與操作流程產生訓練、評估資料；
3. 資料基礎設施把紀錄整理為模型研發可用的輸入；
4. 改良後的模型提升下一輪機器人的表現。

這並不表示硬體不重要；恰好相反，硬體的戰略價值之一，就是能否持續產生高品質的實體互動資料。換言之，OpenAI 看重的可能不只是人形機器人的「身體」，也是讓它從世界中持續學習的資料作業能力。

高薪顯示急迫性，但不等於總報酬

公開職缺顯示，OpenAI 的機器人職務基本年薪約為 17.7 萬至 50 萬美元，股權另計。 23 其中，機器人軟體工程師的公開區間為 25.5 萬至 32.5 萬美元；分散式資料系統職缺則達 38 萬至 50 萬美元。 2246

這些數字應謹慎解讀：它們是刊登的基本薪資範圍，不是員工總報酬。股權可能大幅改變整體待遇。H-1B 簽證薪資資料也提供了 OpenAI 技術人才市場的背景：部分研究科學家職位的申報基本薪資最高可達 68.5 萬美元；但這不代表每位員工、也不代表每位機器人新進人員都領取這個水準。 34

從早期研究重返更重資本的機器人布局

OpenAI 過去曾投入機器人研究，包括知名的魔術方塊機器手專案，之後為重新配置資源而關閉早期計畫。不同報導對關閉時間的說法略有差異，分別指向 2020 年或 2021 年。 5428

這次回歸的不同之處，在於人力需求已從研究延伸至營運、資料蒐集、原型開發與硬體整合。另有報導指出，OpenAI 在美國加州 Richmond 租下約 20.2 萬平方英尺的工業建築。 53 單憑租約尚不能證實該設施的最終用途、製造計畫或產品時程；但這種規模的空間，確實符合硬體測試、實驗室營運、機器人機隊與資料蒐集流程的需求，而不是一般純軟體辦公室能輕易容納的配置。

人形機器人是明確目標，但不是唯一外型

執行長 Sam Altman 表示，OpenAI「肯定」會製作人形機器人，也會製作其他型態的機器人。 47 這讓公司更直接踏入實體機器人市場，但並不等於已有消費產品上市日期，或已敲定最終設計。

相關報導將早期應用描繪為協助技術工人與基礎設施工作，例如資料中心與電網；更長期的願景則是人人擁有能處理多種需求的個人機器人。 2949 從執行面來看，先在較受控的工地或產業場域驗證任務，會比直接進入私人住宅更容易量測表現、管理風險並累積資料。不過，「人人都有個人機器人」目前仍應視為願景，而非交付承諾。 29

優勢在 AI 與資料，難題在製造與可靠度

如果 OpenAI 自行開發人形機器人，將更直接與 Tesla、Figure AI 等追求通用人形機器人的公司競爭。其潛在優勢是前沿 AI 研究、運算資源，以及逐漸成形的機器人資料能力。

但實體世界的門檻同樣很高：機電系統可靠性、安全驗證、長時間現場運作、量產與供應鏈，都不是單靠強大模型即可解決。職缺布局顯示 OpenAI 正嘗試把更多迭代環節收回內部；然而，目前資料仍不足以判定它未來會自行量產、委託代工，或提供軟硬體整合平台。

治理議題也將影響機器人計畫

曾負責 OpenAI 硬體業務的 Caitlin Kalinowski，於 3 月辭職，並對公司與美國國防部五角大廈的合作提出疑慮，涉及監控與致命自主武器的防護界線。路透社其後更正先前描述，指出她並非整體機器人部門主管。 1

她的離職不能證明機器人計畫缺乏領導，但也說明：在快速擴張的硬體與機器人組織中，治理與用途界線將和技術、製造執行一樣，成為不可忽視的問題。

核心結論：OpenAI 想建立的是「實體 AI 飛輪」

OpenAI 不只是為了做一台人形機器人而招人。從職缺配置可見，它正試圖建立一個實體 AI 飛輪：打造並運作機器人、蒐集真實世界資料、訓練更好的具身模型，再用更好的模型提升下一輪部署能力。

年薪最高達 50 萬美元的資料基礎設施職缺，是目前最清楚的公開線索。它暗示 OpenAI 的近程競賽不只在於做出能移動的機器人身體，更在於建立一套能讓機器人大規模從世界學習的系統。 2146

OpenAI 正以高薪大舉招募機器人人才，但最醒目的訊號並非某個機械設計職位，而是一個負責分散式資料系統的機器學習工程師職缺：公開基本年薪為 38 萬至 50 萬美元，另提供股權。這個角色要建立的是支援大規模機器人訓練的資料管線。 46

這反映 OpenAI 的機器人策略，可能不只是做出一台會動的人形機器人，而是建立一套「實體 AI」閉環：機器人感知並操作真實環境、記錄成功與失敗的經驗、將資料轉為訓練素材，再以更好的模型推動下一輪部署。

職缺組合：正在形成一支全棧機器人團隊

9 月的一次盤點顯示，OpenAI 有 27 個機器人相關職缺，高於 5 月的 11 個；職務橫跨硬體、軟體、資料蒐集與原型製作，公開基本年薪介於 17.7 萬至 50 萬美元，未計股權。 23

職缺數量只是特定時間點的快照，隨時可能異動；不過，擴張幅度與職務範圍仍具指標性。OpenAI 的機器人軟體工程師職缺明確寫到，要擴大機器人資料蒐集與評估計畫，並與硬體、研究及營運團隊合作，支援多種機器人硬體。 30

康乃爾大學教授 Guy Hoffman 檢視這 27 個職缺後，形容其構成了打造客製化機器人設計團隊所需的要素。 17 這樣的判讀並不意外：若要讓機器人真正可用，除了機構與電子設計，還需要控制、軟體、測試、營運，以及把實體操作經驗轉為可訓練資料的能力。

為何最高薪的是資料職，而不是造機器人的職位？

OpenAI 機器人職缺中最高的公開薪資帶，是分散式資料系統機器學習工程師的 38 萬至 50 萬美元加股權。 46 對該職缺的報導指出，其核心工作是建置支援大規模訓練執行的管線，而不是直接組裝或設計機器人。 21

這透露出一個關鍵技術優先順序。語言模型可以利用龐大的網路文字與影像資料訓練；機器人卻必須取得可靠的實體世界紀錄，包括動作、感測器輸入、失敗原因、修正過程與任務結果。如何大規模蒐集、儲存、篩選與重播這些經驗，是具身 AI 的核心系統難題。

可將這個回饋循環理解為四步：

1. 機器人在真實環境中嘗試完成任務；
2. 感測器與操作流程產生訓練、評估資料；
3. 資料基礎設施把紀錄整理為模型研發可用的輸入；
4. 改良後的模型提升下一輪機器人的表現。

這並不表示硬體不重要；恰好相反，硬體的戰略價值之一，就是能否持續產生高品質的實體互動資料。換言之，OpenAI 看重的可能不只是人形機器人的「身體」，也是讓它從世界中持續學習的資料作業能力。

高薪顯示急迫性，但不等於總報酬

公開職缺顯示，OpenAI 的機器人職務基本年薪約為 17.7 萬至 50 萬美元，股權另計。 23 其中，機器人軟體工程師的公開區間為 25.5 萬至 32.5 萬美元；分散式資料系統職缺則達 38 萬至 50 萬美元。 2246

這些數字應謹慎解讀：它們是刊登的基本薪資範圍，不是員工總報酬。股權可能大幅改變整體待遇。H-1B 簽證薪資資料也提供了 OpenAI 技術人才市場的背景：部分研究科學家職位的申報基本薪資最高可達 68.5 萬美元；但這不代表每位員工、也不代表每位機器人新進人員都領取這個水準。 34

從早期研究重返更重資本的機器人布局

OpenAI 過去曾投入機器人研究，包括知名的魔術方塊機器手專案，之後為重新配置資源而關閉早期計畫。不同報導對關閉時間的說法略有差異，分別指向 2020 年或 2021 年。 5428

這次回歸的不同之處，在於人力需求已從研究延伸至營運、資料蒐集、原型開發與硬體整合。另有報導指出，OpenAI 在美國加州 Richmond 租下約 20.2 萬平方英尺的工業建築。 53 單憑租約尚不能證實該設施的最終用途、製造計畫或產品時程；但這種規模的空間，確實符合硬體測試、實驗室營運、機器人機隊與資料蒐集流程的需求，而不是一般純軟體辦公室能輕易容納的配置。

人形機器人是明確目標，但不是唯一外型

執行長 Sam Altman 表示，OpenAI「肯定」會製作人形機器人，也會製作其他型態的機器人。 47 這讓公司更直接踏入實體機器人市場，但並不等於已有消費產品上市日期，或已敲定最終設計。

相關報導將早期應用描繪為協助技術工人與基礎設施工作，例如資料中心與電網；更長期的願景則是人人擁有能處理多種需求的個人機器人。 2949 從執行面來看，先在較受控的工地或產業場域驗證任務，會比直接進入私人住宅更容易量測表現、管理風險並累積資料。不過，「人人都有個人機器人」目前仍應視為願景，而非交付承諾。 29

優勢在 AI 與資料，難題在製造與可靠度

如果 OpenAI 自行開發人形機器人，將更直接與 Tesla、Figure AI 等追求通用人形機器人的公司競爭。其潛在優勢是前沿 AI 研究、運算資源，以及逐漸成形的機器人資料能力。

但實體世界的門檻同樣很高：機電系統可靠性、安全驗證、長時間現場運作、量產與供應鏈，都不是單靠強大模型即可解決。職缺布局顯示 OpenAI 正嘗試把更多迭代環節收回內部；然而，目前資料仍不足以判定它未來會自行量產、委託代工，或提供軟硬體整合平台。

治理議題也將影響機器人計畫

曾負責 OpenAI 硬體業務的 Caitlin Kalinowski，於 3 月辭職，並對公司與美國國防部五角大廈的合作提出疑慮，涉及監控與致命自主武器的防護界線。路透社其後更正先前描述，指出她並非整體機器人部門主管。 1

她的離職不能證明機器人計畫缺乏領導，但也說明：在快速擴張的硬體與機器人組織中，治理與用途界線將和技術、製造執行一樣，成為不可忽視的問題。

核心結論：OpenAI 想建立的是「實體 AI 飛輪」

OpenAI 不只是為了做一台人形機器人而招人。從職缺配置可見，它正試圖建立一個實體 AI 飛輪：打造並運作機器人、蒐集真實世界資料、訓練更好的具身模型，再用更好的模型提升下一輪部署能力。

年薪最高達 50 萬美元的資料基礎設施職缺，是目前最清楚的公開線索。它暗示 OpenAI 的近程競賽不只在於做出能移動的機器人身體，更在於建立一套能讓機器人大規模從世界學習的系統。 2146