2026年11月13日，OpenAI 再次解散了旗下的独立机器人部门。

很多人一边感慨“具身智能的泡沫终于被奥特曼亲手戳破了”，一边翻出旧账：算上 2020 年底那次悄无声息的关停，这已经是 OpenAI 六年之内第二次亲手埋葬自己的机器人团队了。

但如果你真的以为山姆·奥特曼向物理世界举起了白旗，那就完全看反了这场硅谷大戏的剧本。

就在团队“解散”的同一天，OpenAI 内部流传出的时间表依然清晰：

奥特曼死死咬住 2027 年的死线，誓要拿出 OpenAI 首款人形机器人的公开演示。

山姆·奥特曼，2026 年

他们拆掉的，仅仅是独立建制的部门外壳——算法研究员直接并入首席研究官 Mark Chen 麾下的核心模型主干，硬件团队则打包塞进了总裁 Greg Brockman 掌管的应用产品线。

十年三起三落，两度建队、两度拆伙。

奥特曼和他的战友们在机器人这条赛道上折腾出的每一次波澜，都给其他人留下了价值连城的启示。

博士生当“道具复位员”，这届机器人太难带了

把时钟拨回 2015 年底，OpenAI 刚刚在旧金山成立时，机器人和游戏 AI 曾是这家公司唯二的两块金字招牌。

当时奥特曼请来的首位机器人掌门人，是加州大学伯克利分校的泰斗 Pieter Abbeel。

这位大佬一进门就跟信奉“算力至上”的硅谷极客们吵翻了天：

OpenAI 想在虚拟游戏世界里靠纯粹的强化学习“闭门造车”，Abbeel 却坚信离开真实商业场景的机器人就是个电子玩具。

短短一年多后，Abbeel 带着两位核心骨干集体“叛逃”，转身创办了估值超 20 亿美元的物流机器人独角兽 Covariant，去快递仓库里老老实实教机械臂抓包裹了。

Pieter Abbeel

留下来的联合创始人 Wojciech Zaremba 咬着牙死磕出了名震一时的 Dactyl 机械手。

2019 年 10 月，这只拥有 24 个自由度的五指机械手，仅靠单手操作就还原了三阶魔方，风光无限地登上了《纽约时报》头版。

可光鲜的头版背后，是算力与物理规律的惨烈肉搏。

为了教会这只手拧魔方，OpenAI 动用了 3 万个 CPU 核心，在虚拟环境里让它练了相当于人类整整一万年的基本功——比人类有文字记载的历史还要漫长。

工程师们甚至在仿真程序里变态地设定：每隔几秒就改变一次重力系数和摩擦力，还派出一只虚拟的长颈鹿玩具时不时跑过来戳机械手一下，逼它在混乱中学会稳住心态。

即便如此，真放到现实世界里，面对完全打乱的魔方，Dactyl 的成功率也只有可怜的 20%。

更让 Zaremba 崩溃的是物理世界的数据采集效率：

在语言模型里，AI 每秒钟可以在平行宇宙里试错几百万次；而在真实实验室里，机械手每把魔方弄掉一次，都得靠年薪几十万美金的顶尖博士生走过去，弯下腰，老老实实地把道具摆回原位。

2020 年底，看着隔壁 GPT-3 靠着互联网上的免费文本一路狂飙，被“道具复位”折磨得精疲力竭的 OpenAI 痛下杀手，第一次解散了机器人团队。那一次的撤退逻辑简单而残酷：大模型还太弱，带不动物理世界这个沉重的肉身。

Wojciech Zaremba

博古通今，却在动手前“发呆”18秒

科技史最喜欢开玩笑的地方在于，仅仅过了四年，剧本就彻底反转了。

2024 年，随着多模态大模型和 Sora 的横空出世，奥特曼突然觉得“缺失的物理常识拼图”已经被补齐了。

他不仅在旧金山秘密建了一座雇佣上百名数据采集员的“遥操作血汗工厂”，还重金挖来了前 Meta AR 眼镜负责人 Caitlin Kalinowski 掌舵硬件，甚至顺手捧红了初创公司 Figure AI。

那年年初，Figure 机器人接入 OpenAI 模型后，一边跟人类流畅聊天、一边把桌上的苹果递过去、顺手把垃圾扫进筐里的视频刷爆了全网。

Figure 01 把苹果递给人类

可蜜月期刚满一年，2025 年 2 月，Figure CEO Brett Adcock 就单方面宣布跟 OpenAI 分手，后来更是在采访中毫不留情地放话：

“是我炒了 OpenAI。”

他吐槽通用大模型在物理世界里连基本常识都没有，“甚至会一头撞在玻璃墙上”。

为了追求毫秒级的反应速度，Figure 干脆删掉了传统的 C++ 控制代码，甚至在机器人的手掌心里装了一颗微型摄像头——因为手臂一伸进狭小的橱柜，头顶的眼睛就被胳膊挡死了，没有手心长眼，机器人就是个睁眼瞎。

Figure 03 掌心里的微型摄像头

紧接着，今年 3 月，硬件负责人 Caitlin Kalinowski 又因为强烈反对 OpenAI 匆忙接盘五角大楼的涉密军工合同，在社交平台上发布公开信怒而辞职，把刚搭起来的硬件摊子晾在了半空。

内外交困之下，OpenAI 拿出了最新的通用旗舰模型 GPT-6 Astra，准备用纯粹的智商完成降维打击。

在 2026 年 10 月英伟达发布的一项硬核基准测试中，GPT-6 确实交出了一份令人瞠目结舌的成绩单：

在仿真任务 RoboLab-120 上，它的成功率高达 74.8%，把一众耗费巨资训练的专用机器人模型甩出了整整 23 个百分点。

但这份满分答卷的背面，却写着一行让所有商业化团队头皮发麻的账单：

为了完成一次简单的桌面物体抓取，GPT-6 平均要在云端消耗 3090 万个 Token，单次动作的推理账单高达 36.4 美元——够普通人吃两顿像样的快餐了。

更要命的是，每次动手前，它都要联网在云端“深思熟虑”整整 18.56 秒。

以前是“四肢发达、头脑简单”，现在变成了“博古通今、手脚抽筋”。

这就好比一个在电脑模拟驾驶游戏里考了 100 分的学霸，第一次开真车冲上晚高峰的北京三环。前面突然窜出一辆外卖电动车，人类老司机靠脊髓反射 0.1 秒就踩死了刹车；

而这位学霸司机，必须先在脑子里写一篇 800 字的《关于前方电动车速度、轮胎摩擦系数与刹车距离的流体力学分析报告》，等他逻辑严密地算完，车早撞上去了。

物理世界从不相信“事后诸葛亮”，它只相信“条件反射”。

2024 年 OpenAI 场地内的 RX1 机器人演示

拆掉小锅炉房，接上核反应堆

理解了这组数据，你就瞬间看穿了 OpenAI 这次“解散”的真实算盘。

今年三季度，OpenAI 的运营亏损据报已经飙升到了惊人的 109 亿美元，身后的 Anthropic 又在核心大模型榜单上步步紧逼。在这种烧钱如流水的生死时速下，养着一个独立核算、还要单独抢 GPU 算力去训练“机器人专用小脑”的部门，成了一件极其奢侈的冗余。

如果说 2020 年第一次解散，是创业小作坊在经费紧张时“砍掉火箭保飞机”；

那么 2026 年这一次，则是 OpenAI 已经造出了一座功率大得惊人的“通用核反应堆”之后，果断拆掉了旁边那座烧煤的小锅炉房——直接拉一根粗电缆，从主干大模型给机器人供电。

这也是当今全球具身智能领域最刺激的“世纪路线之争”：“身体派”与“大脑派”的终极对决。

以特斯拉 Optimus、Figure AI 以及中国庞大的供应链军团为代表的“身体派”，坚信智能必须从物理世界的碰撞、摩擦和力反馈里一点点“长”出来，没有海量真机的苦力打磨，永远练不出靠谱的机器人；

而奥特曼押注的“大脑派”，则赌的是只要数字大脑的世界模型足够强，控制物理躯壳就只是通用人工智能（AGI）顺理成章的一个“下游插件”。

特斯拉 Optimus 首次实体原型亮相

其实，人类在机器人史上的每一次狂热与幻灭，都逃不开 1988 年机器人学家汉斯·莫拉维克写下的那条残酷铁律：

让计算机在智力测试或下棋中达到成人水平相对容易，但让它们拥有一岁小孩的感知和行动能力却极其困难。

人类用来写诗、算微积分的大脑皮层，只是进化史上最近几十万年才匆忙上线的新软件；而我们闭着眼睛单手剥开一颗糖纸的小脑与触觉神经，却是地球生物在残酷自然界里摸爬滚打了五亿年才刻进 DNA 的底层硬件。

汉斯·莫拉维克与移动机器人

1966 年，世界第一台工业机器人 Unimate 登上美国《今夜秀》，当着几千万观众的面优雅地把高尔夫球推入洞中、倒出一杯啤酒，媒体欢呼“家政机器人五年内走进千家万户”。

很少有人知道，那台重达 1.3 吨的液压巨兽其实是个彻头彻尾的“瞎子”，所有动作全靠磁鼓死记硬背坐标——只要观众把酒杯往旁边挪动一厘米，它就会毫不犹豫地把杯子捏得粉碎。

1966 年 Unimate 登上《今夜秀》

整整六十年过去了。从 1966 年全盲的机械巨兽，到 2019 年练功一万年的魔方手，再到今天花 36 美元算力发呆 18 秒抓起一块积木的 GPT-6，人类在造物这件事上似乎永远遵循着同一个宿命：

我们总能先在实验室里用不计成本的算力跑出“能做到”，然后再花上整整十年，去苦苦追赶“用得起”。

真正的机器人革命，从来不会诞生在某个独立部门的 PPT 里，也不会诞生在每抓一次积木就要烧掉两顿饭钱的云端服务器中。

它只会发生在某一天，当超级大脑的算力成本终于降到和街头大妈摊煎饼一样便宜，且连续摊一万张都不会把鸡蛋打碎的那一刻。