时隔五年，山姆 · 奥特曼为何重返机器人？这是他在 X 上官宣这则消息后，业内最大的疑问。

是担心股价破发，开始拼命画饼讲故事了？还是 Anthropic 万亿估值压顶下，OpenAI 不得不寻求更大差异化？亦或是说，物理世界的 AGI 临界点真的已到来？

聚光灯正在移位。2026 年的 AI 科技舞台上，OpenAI 早已告别了独占鳌头的绝对主角时代。

随着马斯克 SpaceX、OpenAI、Anthropic 三家超级巨头相继步入美股 IPO 的敲钟倒计时，一场残酷的估值绞杀战已然打响。

SpaceX 已突破 1.75 万亿美元，Anthropic 估值也已超过 OpenAI，以 9650 亿距万亿一步之遥，这也让卡在两大巨头夹缝之间的 OpenAI 的处境变得前所未有的尴尬。

在这一敏感节点，奥特曼选择重新捡起当年亲手砍掉的机器人业务，究竟在赌什么？

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是 " 股价叙事 " 还是竞争所迫？

" 为什么重返机器人？因为容易融资。" 某国内头部 AI Lab 研究员周立明对雷峰网表示。

在她看来，OpenAI 马上要上市了，但 Agent 和大语言模型的蛋糕分得差不多了，OpenAI 继续讲大模型和 Agent 是拼不过谷歌和 Anthropic 的，它需要讲机器人，否则有可能破发。

" 虽然机器人行业现在日子也不好过，一直不太落地，但架不住总有钱源源不断地往这个领域流，就眼下来说，机器人还是最吸金的话题之一。"

事实上，自今年上半年 Anthropic 的 ARR 开始陡峭增长、季度营收和估值双双反超 OpenAI 起，OpenAI 股价破发的观点就开始流传于华尔街。毕竟，不同于 2022 年底一骑绝尘的势头，眼下的 OpenAI 面临不小的友商压力。

在自变量机器人创始人王潜看来，OpenAI 重返机器人业务，一方面 Open AI 一直将物理智能视为 AGI 不可或缺的一环，另一方面的核心的驱动力是：与 Anthropic 的激烈竞争促使它不得不寻求更多差异化。

王潜坦言：" 机器人始终是 OpenAI 通往 AGI 整体蓝图中的重要组成部分。 OpenAI 最早期就涉足过机器人领域，可以说他们一直将物理智能视为 AGI 不可或缺的一环。"

" 但是目前来看，OpenAI 与 Anthropic 的竞争非常激烈，甚至可以说 OpenAI 目前在下风，两家公司的战略路径有所不同—— Anthropic 更倾向于高度聚焦的策略，而 OpenAI 则倾向于在多个方向上布局。"

" 在这种背景下，OpenAI 选择重返机器人赛道，一方面是因为他们认为这是一个潜力巨大的市场，另一方面也是希望发挥自身在多模态方面的积累，形成差异化竞争优势。"

" 毕竟 Anthropic 此前较少涉足多模态领域，对 OpenAI 来说这是可以重点发力的方向。"

不过，OpenAI 面临的压力远不止战略层面。

某国内机器人感知方案商技术负责人徐栋从最紧迫、也最现实的商业变现焦虑上，给 OpenAI 算了一笔账。

"OpenAI 这么挥金如土的公司，靠每个月收 20 美金的会员费，这个账肯定是算不过来的。它需要一个新的盈利点。"

" 目前，全球不少软件巨头都在尝试做硬件，背后思路是一致的：下个 AI 时代，会有 AI 硬件的爆发。单纯卖软件或单纯卖硬件，不如软硬件一体这个闭环飞轮。"更多不同见解，可添加作者微信  xf123a  交流。

事实上，从技术演进路径来看，大模型厂商进军物理 AI 目前正在成为一种趋势。

某具身智能独角兽算法负责人张强告诉雷峰网，OpenAI 在语言模型（LLM）和多模态视觉语言模型（VLM）领域已经有了深厚的积累，现在往视觉 - 语言 - 动作模型（VLA，即控制机器人的物理智能）升级，技术跨越是比较顺理成章的。

" 相比其他纯做硬件的公司，OpenAI 有之前的模型和底座技术打底，复用性很高，起点更有优势。"

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奥特曼的 " 世界模拟器 "，能打吗？

奥特曼在此次宣布重返机器人时，给出了一个官方理由。他透露，重组机器人团队的底气来自于内部一个秘密沉淀了很久的项目：Worldsim，世界模拟器。

所谓世界模拟器，通俗来说就是，在虚拟的数字空间里，像素级地还原、仿真、甚至预判真实物理世界的法则。

2021 年，OpenAI 关停机器人实验室时给出了很多理由，比如训练数据不够，强化学习迭代太慢等，其中，核心瓶颈，是 " 物理时间的不可加速性 "。

简单来说就是，软件算法可以在电脑里一秒钟跑一万次，但实体的机器在现实中必须遵循物理世界的时间表。

在现实中，机械臂挥动一次就是需要一秒钟。想要训练一亿次，硬件早就磨损烧毁了。

而这次，有了世界模拟器，这一难题有望被解开。

据官方介绍，这次率队的是 Aditya Ramesh，DALL-E 的灵魂人物，Sora 视频生成模型的核心开发者，同时也是 OpenAI 的研究副总裁。从这项人事任命上，可以看出 OpenAI 世界模拟器技术的底层逻辑，大概率与 Sora 一脉相承。

而 Sora 证明了 OpenAI 的模型不仅仅是在屏幕上 " 生成画面 "，而是其内部已经具备了模拟现实的能力，能够理解重力、碰撞、流体力学等现实世界运行的物理规律。

耐人寻味的是，就在两个月前，2026 年 3 月，OpenAI 刚刚关停了 Sora 的消费级应用。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 在播客中解释了这个决策：Sora 和 GPT 推理模型属于技术树的两个不同分支，算力有限时无法同时推进。

在一些业内人看来，砍掉 Sora 的消费级应用，或许是为了把资源集中到一条更有前途的赛道上：机器人赛道。

一位机器人仿真工程师赵杰告诉雷峰网 ( 公众号：雷峰网 ) ，通过 Worldsim 世界模拟器，OpenAI 可以在虚拟的超级计算机里，构建一个高度还原真实世界的数字孪生空间。

在这里，机器人的虚拟化身可以同时开启数千万个并发线程，在几小时内进行几十亿次的动作跨越与错误尝试。

当它在虚拟世界里被训练得足够聪明后，研究人员只需要把这套 " 脑回路 " 打包，一次性写入实体的机械躯壳中，以往机器人 " 训练慢、成本高 " 的困境，就可以得到缓解。

" 世界模型，是实现物理智能与具身智能大模型的关键技术。如果 OpenAI 真的在偏算法大模型这一块补齐了技术，确实会让他们更有信心切入机器人赛道。" 水木清华校友基金投资人陈程卓表示。

" 不过，奥特曼的世界模型大概率是基于 Sora 延伸的生成式技术方案，不一定是最优解。杨立昆所主张的 JEPA（联合嵌入预测架构）预测式世界模型，在技术逻辑上或许更具可行性。"

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原本的盟友，变成了对手

事实上，在过去几年里，OpenAI 其实一直通过 " 外挂 " 的方式，曲线布局机器人。

2023 年，他们领投了挪威机器人公司 1X Technologies。2024 年，又联合微软、英伟达向 Figure AI 砸了 6.75 亿美元，让 Figure 01 接入 GPT 当 " 大脑 "。

但到了 2025 年 2 月，Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 在 X 上突然宣布：终止与 OpenAI 的合作。

理由是 Figure 在 " 完全自主研发的端到端机器人 AI 上取得了重大突破 "，Figure 不想再用 OpenAI 的通用大模型了，要自己做垂直整合。

创始人 Adcock 当时放话，要在 30 天内发布 " 从未在人形机器人上见过的东西 "。三个月后，Figure 推出了自研的 Helix 02 模型，实现了全身自主运动控制，能直接基于像素输入控制机器人的全身动作。

这对 OpenAI 来说，无异于一次背刺。

" 外部合作的方式，不可控性确实会大一些。但更重要的是，现在机器人的 ChatGPT 时刻尚未到来，这也预示着未来会有一个大的历史机遇，OpenAI 可能是想押这个宝。" 前述投资人陈程卓表示。

事实上，OpenAI 的不少老对手，今年也在疯狂加码硬件，走 " 软硬件闭环 " 路线。对于这一路线的更多洞见，可添加作者微信  xf123a  交流。

Google DeepMind 在 2026 年 4 月发布了 Gemini Robotics-ER 1.6，一个专注于 " 具身推理 " 的 AI 模型，让机器人真正学会 " 看懂 " 物理世界。

英伟达在 2026 年 6 月 1 日，也就是 OpenAI 官宣的同一天，推出了 Isaac GR00T 参考人形机器人，与 Unitree Robotics 战略合作，搭载 Jetson Thor 计算模块。

跑得最快的还有马斯克。2026 年 1 月，特斯拉确认 Fremont 工厂已有超过 1000 台 Optimus Gen 3 机器人在生产线上实际操作。

其德州 Giga 工厂的千万级机器人工厂已经开始建设，目标 2026 年量产 10 万到 30 万台，单价压到 2 万到 3 万美元。

大厂包抄之下，陈程卓认为："想要发展物理 AI，需要走软硬件闭环的路线，因为目前的数据、算法与机器人本体耦合度极高，抛开硬件，单独发展物理智能大模型在技术上几乎不可能。为了加快迭代，重返机器人赛道是一个必要的策略。"

OpenAI 如果再没有自己的核心硬件和控制系统，未来可能会在物理 AI 时代被边缘化。

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机器人盖数据中心，是否靠谱？

有意思的是，奥特曼在此次官宣中也提到了 OpenAI Robotics 的短期目标。

这支新组建的 OpenAI Robotics 团队，其第一阶段的核心任务，既不是进入千家万户做家务，也不是去医院照顾老人，而是：被派往全美各地的无人荒漠和工业重区，去支持和协助熟练工人建造下一代超级数据中心、核电站与高压电网。

这个设定看似形成了一个用机器人盖机房、再用算力反哺 GPT-6 等大模型演进的闭环。但在不少业内一线专家和投资人眼里，这个目标却充满了争议。

自变量创始人王潜对此表示：" 说实话，我认为这个目标目前更多是一个愿景性的表述，实际落地的可能性还需要观察。"

" 建设数据中心本身是一项复杂度非常高的工程，如果机器人真的能胜任数据中心建设，那理论上它应该也具备了应对绝大多数复杂场景的能力，这本身就是一个极高的技术门槛。"

" 所以我倾向于认为，这更多是为了展示机器人业务的潜在价值和应用前景，而非严格意义上的短期可交付目标。"

前述投资人陈程卓的评价则更加尖锐和直接。

" 如果是让机器人做点日常运维监测，没问题，但深度参与，短期不可行，从技术成熟度、投资回报率等方面均不支持该场景落地。"

" 这个场景类似建筑工地，杂乱无序环境差且快速变化，场景过于特殊，对于通往智能 AGI 的价值相对较小，过程中积累的行业数据和算法，可泛化性弱，有其他更值得投入的垂直场景。"

不得不说，此刻的 OpenAI 和奥特曼无疑是焦虑的。

在 IPO 交卷之际，一边是 Anthropic 和 SpaceX 在商业化上的步步紧逼与估值反超，一边是英伟达、特斯拉在硬科技赛道的包抄，留给 OpenAI 打响反击战的时间已经不多了。

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