OpenAI rozwiązuje zespół robotyki i stawia na GPT-6 Astra

Co dokładnie zmieniło OpenAI

Reorganizację opisała Wen Shao z Fortune w materiale oznaczonym jako ekskluzywny. Zespół badań nad robotyką przeszedł do głównej struktury badawczej OpenAI, którą kieruje szef badań Mark Chen. Zespoły zajmujące się robotyką stosowaną i sprzętem trafiły do pionu Applied, podległego prezesowi Gregowi Brockmanowi. OpenAI nie podało, ile osób objęła zmiana ani czy ktoś odszedł z firmy.

Decyzja zapadła na tyle niedawno, że OpenAI miało zarezerwowane stoisko na konferencji CoRL w Austin, jednym z najważniejszych spotkań naukowych o uczeniu robotów. Według Fortune stoisko nr 208 stało puste, bez logo firmy. Rzecznik OpenAI przedstawił zmianę jako dowód zaangażowania w robotykę, a nie wycofanie się z niej. Firma podtrzymuje, że rozwija własnego robota humanoidalnego, a Sam Altman zakłada jego pierwszą publiczną prezentację w 2027 roku.

Dlaczego firma uznała osobny zespół za zbędny

OpenAI tłumaczy, że na początku 2026 roku zakładało inną drogę. Postęp w robotyce miał wynikać z prac nad modelami wideo, takimi jak Sora, które muszą w pewnym stopniu rozumieć fizykę świata. W ciągu roku okazało się jednak, że ogólne modele językowe i wizyjne, w tym GPT-6 Astra, można podłączyć do robota bezpośrednio. Model dostaje obraz z kamery, opis budowy maszyny i interfejs sterowania, a następnie sam wydaje polecenia ruchu.

Guanya Shi z Instytutu Robotyki Uniwersytetu Carnegie Mellon powiedział Fortune, że odczytuje ruch OpenAI jako sygnał, że firma nie traktuje już robotyki jako osobnego problemu. W tym ujęciu sterowanie robotem staje się kolejnym zastosowaniem ogólnej inteligencji modelu, podobnie jak programowanie albo analiza dokumentów prawnych. Ta teza podważa założenia wielu start-upów robotycznych, które pozyskały miliardy dolarów na budowę wyspecjalizowanych „mózgów” dla robotów.

Co pokazują testy GPT-6 Astra na robotach

Najwięcej danych daje badanie zespołu Seattle Robotics Lab NVIDII, przygotowane na CoRL 2026 i opublikowane 14 października. Autorzy sprawdzili GPT-6 Astra jako politykę sterowania, czyli moduł zamieniający obraz i polecenie na ruchy ramienia, w symulowanym teście RoboLab-120. Chodzi o 120 zadań typu „podnieś i odłóż”, wykonywanych przez wirtualnego robota, a nie fizyczną maszynę. Wyniki opisano poniżej.

• Tryb agentowy (model w stałej sesji Codex z narzędziami) - 74,8 proc. udanych prób, o 23,8 punktu procentowego więcej niż najlepsza polityka w rankingu (Lakeside, 51 proc.).
• Tryb bezpośredni (pojedyncze zapytania do modelu) - 66,3 proc. przy średnim koszcie 1,96 USD na epizod, czyli ok. 7,81 zł.
• Koszt trybu agentowego - średnio 30,9 mln tokenów i 36,40 USD na epizod, czyli ok. 145,06 zł (kurs NBP z 13 listopada 2026 roku, 1 USD = 3,9852 zł).
• Opóźnienie - pojedyncze wywołanie modelu w trybie bezpośrednim trwało średnio 18,56 sekundy, co autorzy uznają za przeszkodę we wdrożeniach w realnym świecie.

Ograniczenia i zdania odrębne

Badanie NVIDII ma wyraźne zastrzeżenia. Każde zadanie powtórzono tylko pięć razy z powodu kosztu i czasu obliczeń, więc autorzy nie ustalili istotności statystycznej różnic. Test nie obejmował zadań wymagających precyzyjnego kontaktu, jak wkładanie czy montaż części. Anthropic w lipcowym raporcie o sterowaniu robotami przez Claude doszedł do podobnego wniosku, że modele radzą sobie słabo przy bezpośrednim sterowaniu stawami, a znacznie lepiej, gdy nadzorują gotowy kontroler.

Część badaczy nie uważa, że duże modele zastąpią wyspecjalizowane systemy. Guanya Shi wskazuje, że modele w chmurze są wolne i wymagają stałego połączenia z siecią, więc robot nadal potrzebuje mniejszego modelu działającego na pokładzie. Russ Tedrake z MIT i Walden Robotics zwraca uwagę, że firmy robotyczne mają przewagę w danych z prawdziwych hal i magazynów. Pete Florence z Generalist ocenia, że nie wiadomo, który model ostatecznie zdominuje robotykę.

Robotyka a finanse OpenAI

Reorganizacja wpisuje się w szersze porządkowanie firmy. Fortune przypomina, że Altman wezwał zespół do porzucenia pobocznych projektów, a OpenAI wygasiło m.in. Sorę, aby przesunąć moc obliczeniową do głównych produktów. Według The Wall Street Journal strata operacyjna OpenAI wzrosła w III kwartale 2026 roku do 10,9 mld USD, a firma przygotowuje nową rundę finansowania i możliwy debiut giełdowy na początku 2027 roku.

To już drugie rozwiązanie zespołu robotyki w historii OpenAI. Pierwszy zamknięto w 2020 roku. Współzałożyciel Wojciech Zaremba tłumaczył wtedy, że brakowało danych z robotów, a modele językowe dawały szybszą drogę do ogólnej sztucznej inteligencji. Zespół odbudowano w 2024 roku, m.in. przy współpracy z firmą Figure, która zakończyła ją w lutym 2025 roku.

Co to oznacza dla polskich firm i zespołów

Bezpośredniego wpływu na polski rynek nie ma, bo OpenAI nie sprzedaje robotów ani modeli sterowania w Polsce. Zmiana jest jednak sygnałem dla integratorów robotów, uczelni i start-upów, które planują własne modele. W naszej ocenie warto testować oba podejścia równolegle. Model ogólny przez API pozwala szybko sprawdzić nowe zadanie bez zbierania danych, a otwarty model wyspecjalizowany, jak Runway Praxis-1, działa lokalnie, szybciej i taniej na pojedyncze zadanie.

Przy obecnych liczbach z badania NVIDII sterowanie ramieniem przez GPT-6 Astra w trybie agentowym kosztuje ponad 140 zł za jedno zadanie i trwa kilka minut. Dla linii produkcyjnej to wciąż za drogo i za wolno. Dla prototypowania, planowania zadań i nadzoru nad prostszym kontrolerem takie połączenie może mieć sens już dziś.