5月还在亲自发帖、用50万美元年薪抢机器人人才；11月，这支团队就被整体拆掉了。据《财富》11月13日报道，OpenAI正式解散独立机器人团队：原机器人研究人员并入核心研究体系，向首席研究官Mark Chen汇报；应用机器人和硬件团队则划给总裁Greg Brockman领导的应用部门。发言人强调，这不代表退出机器人，只是机器人不再由一个独立团队来搞。知乎36氪知乎
本周在奥斯汀举行的机器人学习大会（CoRL）上，OpenAI的208号展位在会议地图上照常标注，现场却只剩一张空桌子，连logo都没挂。36氪知乎
这是OpenAI第二次拆掉机器人团队，而这次的理由和上次完全相反。
2020年第一次解散时，联合创始人Zaremba的解释是：机器人的物理交互数据没法像文本那样大规模采集，换条路推进AGI效率更高。两年后ChatGPT出世，这个决定显得很先见。2024年OpenAI重建机器人团队，还与Figure合作开发人形机器人AI；2025年2月，双方分手。知乎知乎
这一次，不是因为做不好，而是因为“专用大脑”不再被需要。变量是9月3日发布的GPT-6 Astra。在它之前，行业共识是机器人要懂空间、会动作，必须专门训练一个具身智能模型。Astra直接推翻了前提：没做过任何专项训练，它就能操控机械臂完成抓取，抓取任务成功率达到95%；在OpenAI的演示里，一条几百美元的低成本机械臂分四遍画出了金门大桥。英伟达给出的仿真操作基准数字更扎心：基于Astra的智能体成功率74.8%，同一榜单上最强的机器人专用模型只有51.0%。知乎36氪
Anthropic从旁边验证了同一趋势：11月9日发布的Fable 5.2在RoboDojo双臂仿真测试中平均成功率64.9%，而它的前代Fable 5.1只有27.6%；拧魔方、拧瓶盖、画图，都是它从未被训练过的任务。财联社36氪
卡内基梅隆大学助理教授Guanya Shi的解读很直白：OpenAI现在把机器人看作“不再特殊的问题”，而是通用智能的一个下游应用——就像同一套模型今天可以同时支撑编程、法律和金融工具。知乎
但把这一刀读成“通用模型通吃”，就读快了。优必选围绕Astra跑了六组测试：让通用模型直接抓魔方、叠碗，都没成功；换成通用模型负责推理、自研具身模型控制动作之后，任务才完成，token消耗还降了83.6%。谷歌11月10日发布的Gemini Robotics 2.5走的是同款分工：推理模型盯流程、动作模型控双臂，在汽车产线概念验证里，零部件拣选成功率96%。知乎
分工线已经画出来了：通用模型负责“想明白要做什么”，专用模型和真实场景数据负责“把手脚做扎实”。所以MIT教授Russ Tedrake判断，这次解散不是机器人公司的死刑——基础模型越强，工厂车间里攒下的真实运行数据反而越值钱，因为机器人从这些数据里学得更快。知乎
真正的验收时间定在2027年：OpenAI自研人形机器人的公开演示没有取消。机器如期亮相且明显领先，今天的解散就会被读成聚焦；如果跳票，“通用模型直接吃掉物理世界”这条路就还有得等。知乎
