OpenAI bağımsız robotik ekibini dağıttı: araştırmacılar ana araştırma ekibine geçti, şirket "robotikten çekilmiyoruz" diyor

OpenAI, bağımsız robotik ekibini dağıttı ve bu ekipte çalışan araştırmacıları şirketin diğer birimlerine aktardı. Gelişmeyi 13 Kasım'da Fortune duyurdu; şirket, derginin sorusu üzerine yeniden yapılanmayı doğruladı.

Fortune'a konuşan şirket sözcüsü, robotiğin OpenAI'ın uzun vadeli vizyonunun temel parçası olmayı sürdürdüğünü ve değişikliğin bir geri çekilme değil, ilerlemeyi hızlandırma çabası olduğunu söyledi. Habere göre robotik araştırma ekibi, Chief Research Officer Mark Chen'e bağlı ana araştırma ekibine; uygulamalı robotik ve donanım ekipleri ise şirket başkanı Greg Brockman'a bağlı Applied organizasyonuna aktarıldı.

Gerekçe: genel modeller robotu doğrudan kontrol edebiliyor

OpenAI'ın Fortune'a verdiği yanıta göre şirket yılın başında robotikte ilerlemenin en iyi yolunun video üretim modeli Sora gibi çalışmaların üzerine kurmak olduğunu düşünüyordu. Ancak şirket, o tarihten sonra GPT-6 Astra dahil genel amaçlı modellerinin robotiğe doğrudan uygulanabildiğini gördüğünü belirtiyor.

Fortune, bu yaklaşımı sınayan deneylere de yer verdi: modele kamera görüntüleri, robot bilgisi ve komut gönderebileceği bir kontrol arayüzü veriliyor. Haberde aktarılan bir Nvidia çalışmasında Astra tabanlı bir agent, simülasyon ortamındaki bir manipülasyon benchmark'ında yüzde 74,8 başarı oranına ulaştı; aynı sıralamada en iyi özelleşmiş robotik modeller için bildirilen oran yüzde 51,0. Bu sonuç gerçek robotla değil, simüle edilmiş robotla alındı.

İkinci kez kapanan ekip

OpenAI'ın ilk yıllarında da bir robotik ekibi vardı ve 2020'de kapatılmıştı. Şirket 2024'te bağımsız bir robotik ekibini yeniden kurdu ve insansı robotlar için AI modelleri geliştirmek üzere Figure ile ortaklık duyurdu; bu ortaklık Şubat 2025'te sona erdi. Fortune'a göre OpenAI kendi insansı robotunu geliştirdiğini söylüyor ve CEO Sam Altman ilk halka açık gösterim için 2027'yi hedefliyor.

Değişiklik o kadar yeni ki OpenAI, bu hafta Austin'de düzenlenen akademik robotik konferansı CoRL'da stant ayırtmıştı; Fortune muhabirinin ziyaret ettiği stant boştu. Dergi, yeniden yapılanmanın şirketin maliyetleri kısma ve az sayıda ana ürüne odaklanma baskısı altında olduğu bir döneme denk geldiğini de not ediyor.

Uzmanlar ne diyor?

Carnegie Mellon Üniversitesi Robotik Enstitüsü'nden Guanya Shi, hamleyi OpenAI'ın robotiği artık "özel bir problem" olarak değil, genel zekânın alt uygulamalarından biri olarak gördüğünün işareti saydığını söyledi. Shi'ye göre genel modeller, nesnenin yeri ya da ışık değiştiğinde de görevi sürdürebiliyor; ancak büyük dil modelleri yavaş ve bulutta çalışmak zorunda olduğu için robotun kendi bilgisayarında çalışan daha küçük, özelleşmiş modellere ihtiyaç sürüyor.

MIT profesörü ve Walden Robotics CEO'su Russ Tedrake ise robotik şirketlerinin AI laboratuvarlarında olmayan bir avantajı olduğunu hatırlattı: robotları fabrika gibi gerçek ortamlarda çalışıyor ve bu saha verisi, temel modeller iyileştikçe daha değerli hale geliyor.

Neden önemli?

Karar, sektörde güç kazanan bir bahsi görünür kılıyor: dil, kod ve görüntü için eğitilen genel amaçlı modellerin fiziksel dünyada hareket eden cihazları da yönetebileceği varsayımı. Bu varsayım doğru çıkarsa "robotun kendi beynine ihtiyacı var" tezi üzerine milyarlarca dolar yatırım toplayan girişimlerin konumu sorgulanır. Öte yandan eldeki kanıt şimdilik simülasyon sonuçlarına ve şirketin kendi beyanına dayanıyor; gerçek robotlarda aynı başarının görülüp görülmediği haberde yer almıyor.

Kimin işine yarar, ne yapabilirsiniz?

• Robotik ve otomasyon ekipleri: Genel amaçlı modelleri robot kontrolünde deniyorsanız gecikme ve bağlantı bağımlılığını ayrı ölçün; bulutta çalışan bir model, bağlantı koptuğunda robotun ne yapacağı sorusunu beraberinde getirir.
• Güvenlik ekipleri: Bulut tabanlı bir modelin fiziksel bir cihaza komut verdiği mimaride kontrol arayüzü yeni bir saldırı yüzeyidir. Modelin gönderebileceği komutları sınırlayan, modelden bağımsız bir güvenlik katmanı ve acil durdurma mekanizması tasarımın parçası olmalı.
• Yatırım ve satın alma kararı verenler: Simülasyon benchmark'ı ile saha performansı aynı şey değildir; tedarikçilerden gerçek ortam verisi isteyin.