「我們一定會做人形機器人」：Sam Altman 親口證實 OpenAI 將打造自有機器人硬體

當 Sam Altman 在 Sources Podcast 上被問到，OpenAI 重啟的機器人計畫究竟是要做人形機器人，還是為資料中心打造專用硬體時，他沒有含糊其辭。「兩者都要，」他說。「我們一定會做人形機器人，也會做其他形態的機器人。」

這段訪談錄製於 9 月 2 日，隨後由 Humanoids Daily 與 Forbes 率先報導。短短幾句話，終結了自 OpenAI 今年正式成立內部機器人部門以來懸而未決的疑問：這家地球上資金最雄厚、才剛用超過 10 萬顆 GPU 訓練出 GPT-6 Astra 的 AI 實驗室，不打算只當別人家機器人的「大腦供應商」——它要連身體一起自己造。

宣示本身很簡短，但衝擊波及整個機器人產業。以下整理 Altman 實際說了什麼、OpenAI 為何走這一步，以及為什麼科技業最困難的製造難題，現在落在一家以軟體聞名的公司肩上。

Altman 到底承諾了什麼

這次訪談透露了三個重點，每一項都比 OpenAI 以往對硬體企圖心的表態更具體：

人形機器人確定要做。被直接問到形態問題時，Altman 說「我們一定會做人形機器人」——這是這位執行長第一次用毫不模糊的語言，確認 OpenAI 將打造自有的雙足人形機器人。在此之前，該公司對外的訊息只有一個機器人部門、一堆職缺，以及無盡的市場揣測。

世界是為人設計的，所以機器人該長得像人。Altman 的論述是人形機器人陣營的標準論點，如今首次獲得前沿 AI 實驗室的背書。「這個世界基本上是為人設計的，」他解釋。「想想開門、在電腦上打字、操作設備、打掃廚房這些事——我們打造了一個為人服務的世界，而我想確保這個世界繼續為人服務。所以機器人採用人的形態是合理的。」

但不只做人形。Altman 特別指出，在人形沒有優勢的場域——尤其是運算基礎設施內部——OpenAI 也會部署專門設計的非人形機器人。「當然會有採用不同形態的資料中心機器人，」他說。他也暗示，近期的重點是工業應用：建造與維護資料中心、製造更多機器，而不是家庭助理。

至於消費者市場——每個家裡一台機器人——他的態度更謹慎，但終究樂觀：「我不認為那是第一件最重要的事……但總有一天。我認為每個人都應該有一台個人機器人。我自己也會想要一台能幫我做那些我不想做的事的機器人。」（對於傳聞已久、與 Jony Ive 合作的消費性裝置，他只給了一個字的暗示：「快了。」）

最關鍵的是，Altman 把所有硬體議題都放在智慧之後：「我認為這些都比不上真正解決讓機器人運作的大腦問題來得重要。」

走到這一步的路

OpenAI 的機器人史是一部撤退與回歸的歷史。該公司於 2021 年解散了最初的機器人團隊，後來的解釋是資料問題：OpenAI 當時拿不到足夠的真實物理互動資料。在那段空窗期，它轉而投資他人——2024 年初參與 Figure 的 6.75 億美元輪次，並早早押注挪威裔美國人形機器人公司 1X Technologies。

2026 年，硬體路線一步步重建。內部機器人部門在研究副總裁 Aditya Ramesh 底下正式成立，之前則有硬體負責人 Caitlin Kalinowski 的高調離職——她轉投 Anthropic，職位由 Benjamin Bolte 接任。5 月 31 日，Altman 宣布為「OpenAI Robotics」大舉徵才，尋找全端硬體、營運、系統、控制與機器學習工程師，來「協助我們編程與製造」機器人。

職缺內容說明了真正的方向。OpenAI 的徵才頁面曾列出致動器技術專案經理（年薪 20.7 萬至 28.5 萬美元）、負責開發「先進機器人系統客製化齒輪與齒輪組」的致動器齒輪設計工程師，以及負責營運「資料採集設施」的機器人資料獲取營運專案經理。這不是一個只在探索模擬研究的實驗室——這是一家正在建立機電製造與實體資料管線的公司。

與此同時，合作關係逐漸磨損。Figure 執行長 Brett Adlock 曾表示，他們等於是被迫「開除」OpenAI，理由是該實驗室對實體測試的投入不足——言下之意，是其日益膨脹的內部硬體野心。Figure 此後全力自建端到端基礎模型。1X 則成為軟銀洽談以 60 億美元估值取得多數股權的標的；在這些談判之前，曾傳出 OpenAI 考慮直接收購 1X，最終決定自建。

為什麼這改變了競爭格局

多年來，機器人生態系圍繞著一個清晰的分工運作：AI 實驗室供應大腦，製造商供應身體。NVIDIA 的 GR00T 是跑在合作夥伴硬體上的參考設計；Google DeepMind 於 7 月 30 日發布的 Gemini Robotics 2 支援 Apptronik、Boston Dynamics 與 Franka 平台；Skild AI 今年 1 月以超過 140 億美元估值融資 14 億美元，承諾打造能控制「從未訓練過的機器人」的泛用大腦；Physical Intelligence 則以 π0.7 走類似路線。

Altman 的表態打破了這個模型。當最強的大腦供應商也親自下場造身體，合作推銷的難度大幅提高——為什麼要向一個在系統層級與你競爭的公司購買智慧？正如 Forbes 分析所言，OpenAI 此舉是對數百家機器人公司鳴槍示警，其中許多公司至少有一部分實體 AI 是外購或合作的。

正面對決的對象是 Tesla 的 Optimus、Figure 與 Boston Dynamics——再加上主宰製造端的中國玩家如 Unitree 與小鵬 IRON 部門。Agile Robots 執行長趙鵬預測，人形機器人產業最終可能達到今日汽車產業的十倍規模；馬斯克則向 G20 領袖表示，十年內地球上可能有多達十億台機器人運作。Altman 如今公開把 OpenAI 綁上了同一個命題。

最難的部分：身體非常難造

反方論點是製造，而馬斯克是最好的見證人。Tesla 約於 8 月起在 Fremont 工廠、以改裝後的 Model S/X 產線開始生產 Optimus——距離計畫宣布已五年，而至今沒有任何一台交到客戶手上。馬斯克 1 月承認，Tesla 自家工廠內沒有任何一台 Optimus 在做有用的工作，2025 年出貨約一萬台的目標也跳票；在最近的法說會上，他稱 Optimus 是「我們迄今最難規模化生產的產品」，機器人上的一切都是全新的，需要一條全新供應鏈。

經濟面同樣殘酷。Forbes 引述的麥肯錫數據顯示，致動器佔人形機器人物料成本的 40% 至 60%，諧波減速器與精密滾珠絲杠面臨嚴重的供應商集中問題；中國掌控約 69% 的稀土開採與約 90% 的磁體加工。OpenMind 估計，在不依賴中國供應商的前提下打造先進機器人，成本約 13.1 萬美元，而含中供料的物料成本僅 4.6 萬美元。一家必須在美中科技緊張局勢中建立第一條實體供應鏈的公司，將一次繼承所有這些限制。

對 OpenAI 而言，還有一個研究驅動的理由讓身體不可或缺。該公司 2021 年放棄機器人，就是因為拿不到足夠的資料——而自建並自行營運機器人，是取得 VLA（視覺－語言－動作）模型所需物理互動資料最直接的路徑。豐田研究院執行長 Gill Pratt 主張，大腦只解決了一半——快速、反射性的模式匹配那一半——若無推理與世界模型的突破，整個領域恐陷入幻滅低谷。擁有機艦，就是擁有資料飛輪。

後續觀察指標

OpenAI 沒有給出人形機器人的時間表，而 Altman 自己的說法暗示運算基礎設施機器人會先登場。值得追蹤的訊號包括：致動器與資料採集職缺是否擴編為實際的製造設施；OpenAI 自製硬體是否在資料中心場景公開亮相；在 OpenAI 確定成為競爭者而非收購者之後，軟銀與 1X 的談判走向；以及 Figure、Apptronik 或 Boston Dynamics 是否因此重新調整 AI 合作策略。

在因為資料不足而離開機器人領域五年之後，這家如今經營著地表最大訓練叢集的公司決定：取得實體世界資料最好的方式，就是自己打造實體世界的機器。這個賭注能否勝過合作模式——還是會以更少的硬體經驗重演 Tesla 五年的製造之痛——將是 AI 時代最重要的產業故事之一。