31 мая 2026 года, в 23:47 по тихоокеанскому времени, Сэм Альтман опубликовал пост в X. Не про искусственный интеллект. Не про новую модель. Про роботов. «OpenAI Robotics нанимает, — написал Альтман. — Ищем exceptional full-stack hardware, ops, systems и ML-инженеров, чтобы программировать и производить роботов, полезных для общества». Так компания, которая пять лет назад закрыла свою робототехническую команду, чтобы сосредоточиться на больших языковых моделях, объявила о возвращении в физический мир.
В краткосрочной перспективе — роботы для строительства инфраструктуры: дата-центров, электростанций, заводов. В долгосрочной — персональные роботы для каждого
Запуск возглавляет Адитья Рамеш — создатель DALL-E и Sora. Подразделение выросло из программы world simulation research (исследования симуляции физической реальности), которая последний год занималась генерацией физически правдоподобного видео
Это не экспромт. За последние полтора года компания тихо восстанавливала компетенции: в январе 2025 года появились первые вакансии, связанные с робототехникой. В марте 2026 года глава hardware-направления Кейтлин Калиновски ушла из-за этических разногласий по контракту с Пентагоном. Теперь — официальный запуск.
Рынок человекоподобных роботов
Goldman Sachs оценивает рынок humanoid robotics в $38 млрд к 2035 году, Morgan Stanley — более $5 трлн к 2050. В 2025 году робототехнические стартапы привлекли $13,8 млрд глобально · PitchBook, Goldman Sachs, Morgan Stanley, 2026
Как закрывали и открывали робототехнику
В 2019 году компания показала Dactyl — роботизированную руку, которая научилась собирать кубик Рубика за одну попытку. Это был прорыв в reinforcement learning (обучении с подкреплением). Через год команду закрыли. Причина — нехватка данных для обучения: «Мы поняли, что AGI можно достичь быстрее без роботов, и что данные для роботов слишком дороги и медленны», — объяснял Альтман.
С 2021 года разработчик действовал через инвестиции: вложился в 1X Technologies, Figure AI и Physical Intelligence. Партнёрство с Figure закончилось в начале 2025 года, когда было решено, что пора строить собственное железо. Как мы писали в мае, Figure AI к тому моменту уже вывела своих роботов на автономную работу — 191 час без остановки на заводе BMW.
Новое подразделение выросло из world simulation — программы, которую возглавляет Адитья Рамеш. Идея: если модель научилась генерировать физически правдоподобное видео (Sora), те же представления можно перенести на управление реальными роботами. «Мы работаем над тем, чтобы перенести интеллект наших моделей генерации видео в физический мир», — указано на сайте Рамеша. Сейчас в команде открыто 11 позиций в Сан-Франциско: от инженера-конструктора актуаторов до специалиста по data acquisition (сбору данных). Зарплаты — до $310 000 в год.
«В краткосрочной перспективе мы фокусируемся на роботах, которые помогут квалифицированным рабочим строить нашу будущую инфраструктуру. В долгосрочной — мы представляем, что у каждого будет персональный робот, делающий всё, что нужно»— Сэм Альтман, CEO OpenAI, 31 мая 2026
Почему возвращение происходит именно сейчас
Есть три совпавших фактора. Первый — рынок созрел. В 2025 году робототехнические стартапы привлекли $13,8 млрд — почти вдвое больше, чем годом ранее. Apptronik закрыл $520 млн Series A, NEURA Robotics — $1,2 млрд, Skild AI — $1,4 млрд. Figure AI оценивается в $39 млрд после Series C. Это не стартапы — это новые категории.
Второй — инфраструктурный кризис AI. Дата-центры потребляют всё больше энергии, их строительство тормозится нехваткой рабочих рук. Первые роботы будут не на складах Amazon и не на кухнях — они будут на стройплощадках. «Роботы для skilled workers (квалифицированных рабочих), которые строят дата-центры и электростанции», — повторяет Альтман не случайно. Компании нужно строить — и некем.
Третий — технологический. World foundation models (WFM — фундаментальные модели мира) достигли уровня, когда симуляция и реальность сближаются. NVIDIA Isaac GR00T N1.5 — первая открытая foundation model (фундаментальная модель) для человекоподобных роботов — была обучена за 36 часов на синтетических данных вместо трёх месяцев ручного сбора. Если раньше bottleneck'ом (узким местом) были данные для обучения роботов, то теперь их можно генерировать.
Что изменилось в робототехнике за пять лет
Аппаратная база: Стоимость компонентов humanoid-робота снизилась с ~$200K (2021) до ~$30K (2026) благодаря масштабированию производства в Китае
Капитал: В 2021 году весь рынок robotics VC составлял ~$4 млрд. В 2025 — $13,8 млрд. За первое полугодие 2026 — уже более $8 млрд
Коммерциализация: В 2021 ни один humanoid-робот не работал в реальном производстве. В 2026 — Figure 03 собирает по одному роботу в час, Agility Digit работает на Toyota Canada, Atlas начинает deployment в Hyundai
Карта конкурентов: кто уже на поле
Разработчик выходит на рынок, где уже идёт война за доминирование. Figure AI — главный конкурент и бывший партнёр — имеет фору в производстве: BotQ factory выпускает Figure 03 с темпом один робот в час. Tesla Optimus Gen 3 готовится к серийному производству летом 2026. Boston Dynamics Atlas начал первые deployment'ы (развёртывания) у Hyundai и DeepMind. Agility Digit работает на семи объектах Toyota Canada по модели RaaS (Robot as a Service).
В Китае — отдельная история. Unitree Robotics поставила 5500+ роботов в 2025 году и целится на 10 000–20 000 в 2026. AgiBot — около 5100 единиц. Разрыв в объёмах производства между Китаем и остальным миром составляет порядка 10:1, и он не сокращается. Единственный способ догнать — не копировать китайскую модель, а переизобрести подход. Что команда и пытается сделать: не строить ещё один hardware-стартап, а соединить свою foundation model с робототехникой с нуля.
Что дальше: когда роботы появятся на рынке?
Вероятность: 60% — типичный cycle time для hardware-стартапа от найма команды до производства — 24–36 месяцев. Команда начинает с нуля: у неё нет производственной линии, нет фабрики, нет готового hardware-стека. Есть — сильная research-база и капитал. Этого достаточно для прототипа, но недостаточно для масштаба. Первые роботы, вероятно, появятся на собственных стройках дата-центров компании — в controlled environment (контролируемой среде), а не на открытом рынке.
✅ Аргументы за быстрый выход
World simulation research (исследование симуляции реальности) позволяет сократить цикл обучения: от трёх месяцев ручного сбора данных до 36 часов синтетической генерации
Morgan Stanley оценивает рынок humanoid robotics в $5 трлн к 2050 — delay cost (стоимость задержки) огромна
Критерии подтверждения: если до конца 2027 года компания покажет работающий прототип на собственной стройплощадке — прогноз подтверждён
❌ Аргументы против быстрого выхода
Hardware принципиально сложнее software: cycle time от концепта до производства — 24–36 месяцев в лучшем случае, даже с неограниченным бюджетом
Китайские производители (Unitree, AgiBot) масштабируются на порядок быстрее, и разрыв будет только расти: их преимущество в vertical integration (вертикальной интеграции) и контроле над supply chain (цепочкой поставок)
Критерии опровержения: если к концу 2027 года разработчик не покажет прототип или объявит о новом партнёрстве (вместо собственного производства) — прогноз опровергнут
Сценарии развития
🟢 Оптимистичный сценарий (30%)
Последствия: Разработчик становится третьим игроком в humanoid robotics после ведущих китайских производителей и Tesla, занимая нишу «интеллектуального ядра» для роботов
🟡 Базовый сценарий (50%)
Последствия: Подразделение остаётся небольшим, решающим внутренние инфраструктурные задачи. Основной бизнес — по-прежнему модели и API
🔴 Пессимистичный сценарий (20%)
Последствия: Разработчик возвращается к модели «инвестора и партнёра» в робототехнике — как это было с Figure AI. Рынок humanoid robotics развивается без прямого участия компании
🏭 Запуск производства: компания арендует или строит производственное помещение — первый hardware-сигнал после найма
🤝 Партнёрство с производителем компонентов: без собственного production-опыта команде понадобится партнёр (Foxconn, Pegatron или аналог)
📉 Уход ключевых сотрудников: robotics-инженеры покидают разработчика до появления прототипа — ранний индикатор проблем
💰 Дополнительный раунд: если подразделение привлекает внешнее финансирование (первые $50M+) — серьёзность намерений подтверждена
🇨🇳 Китайский ответ: Unitree или AgiBot анонсируют AI-native humanoid с собственной foundation model — прямая реакция на вход компании
Что это значит
Возвращение в робототехнику — не столько технологический анонс, сколько заявление о намерениях. Пока у компании нет ни одного робота. Нет производственной линии. Нет готового hardware. Есть research-команда под руководством человека, который научил нейросеть генерировать видео, и есть понимание, что следующий этап AI — не в облаке, а в физическом мире.
Роботы, если они появятся, будут отличаться от конкурентов не железом. Железо стандартизируется — Unitree и AgiBot уже сделали из humanoid-робота товар. Разница будет в «мозгах» — в ability to generalize (способности обобщать), в world model, которая позволяет роботу действовать в среде, которую он видит впервые. Это то, что разработчик умеет лучше всех. Вопрос только — сколько времени это займёт и хватит ли терпения у акционеров.
