Altman 確認 OpenAI 自研人形：19 個職缺、致動器佔成本 40–60%，沒樣機也沒交期

「我們一定會做人形。我們也會做其他形態。」被問到 OpenAI 的硬體路線是人形、還是專為資料中心設計的機器時，執行長 Sam Altman 在 Sources 播客上回了「Both」。這句話第一次由公司最高層親自把「本體」兩個字說死：不是只把模型租給別人的底盤，而是連身體一起做。

它仍然不是產品發表。Forbes 寫明：公司沒有公布樣機、交期、產量目標，也沒有點名最終組裝要交給誰。界面新聞、格隆匯與新浪財經轉述的是同一場播客，口徑一致——人形會做，資料中心也會做非人形特種機；家用不是眼前這一步。能對帳的，暫時不在發表會，而在職缺板、美國製造徵案，以及第三方把旗艦模型接到機械臂上之後量出來的完成率。

播客上的句子，對上職缺板上的零件

Altman 給出的理由很土，也是這一行重複了十年的那句：世界是照人的身體蓋的。開門、打字、開車床、清廚房，尺寸與動作都圍著兩隻手、兩條腿轉。與其改掉整座實體世界，不如做一個能走進去的身體。他同時把近端與遠端拆開：眼前最該做的，不是家裡那台替你摺衣服的夥伴，而是幫忙蓋、維運資料中心與基礎設施的機器；「有一天，每個人都該有一台私人機器人，去做那些我不想做的事。」被問到與前 Apple 設計長 Jony Ive 合作的消費裝置何時露面，他只丟了一個「Soonish」。

五月底那則 X 文才是部門成立的公開紀錄。Altman 寫：OpenAI Robotics 在招全端硬體、營運、系統與機器學習工程師，「幫忙編寫並製造對社會有用的機器人」。短線是「協助技術工人建設未來基礎設施」，長線是「人人擁有一台私人機器人」。總裁 Greg Brockman 接著發文說，進度很快，目標是讓 AI 能在實體世界幫人。Altman 當時也寫了技術來源：過去一年，世界模型／世界模擬研究計畫演變成 OpenAI Robotics，由研究副總裁 Aditya Ramesh 領軍——同一個人先前帶過 DALL-E 與 Sora——根基是機器人硬體與機器學習的共同設計。Ramesh 自己在 X 上喊「full-stack on robotics」。

Forbes 後來去數舊金山職缺，數到 19 個，其中四個盯著致動器，另外還有印刷電路板佈局、熱模擬、韌體、原型、庫存與物料。公開的 Actuator Design Engineer 職缺把薪水寫到 34.2 萬至 44.5 萬美元加股權，工作內容從馬達、傳動、感測、結構到熱架構，還要跟製造夥伴把設計收到能量產。這不是「把模型塞進現成底盤」需要的人力配置。官方職缺頁把團隊目標寫成通用機器人，並在動態真實環境裡追求 通用人工智慧 等級的智能。一月那份「美國硬體製造」徵案把零件清單寫得更白：機器人一側點名致動器、精密軸承、諧波減速機、齒輪箱、馬達、永久磁鐵與功率電子；時程是六月收初步提案、2027 年 3 月選商、4 月啟動聯合規劃。徵案收件信箱是 [email protected]。

上一輪為什麼散掉，這一輪要的是失敗數據

OpenAI 不是第一次摸機器人。2018 年的 Dactyl 是一隻在模擬裡訓練、再搬上真實機械手的手掌；2019 年它單手轉完魔術方塊。那條線大約在 2020 到 2021 年收掉。Forbes 與後續報導把原因寫成資料不夠：實體動作的軌跡遠比餵 大型語言模型 的文字、圖片貴，也少。公司後來把解法押在模擬、合成資料與較強的多模態模型上，並說瓶頸鬆了，沒說已經消失。

自己擁有車隊，圖的是閉環。機器人伸手、握太用力、杯子滑掉、再改一次力道——每一次失敗都是具身智能要的監督訊號。文字網頁可以爬，實體世界的力矩與滑移爬不到。這也解釋為什麼職缺裡會出現「跨多個場地、帶一支受管理人力、跑實體交互資料採集車隊」的營運崗位：沒有本體，就沒有這批資料；沒有這批資料，模擬轉現實永遠差最後一截。Altman 在播客裡把「大腦」講成比身體更難的問題，這是模型公司的本能判斷；職缺板與徵案卻把錢與人力砸在馬達與諧波減速機上，等於承認身體不是買現成的週邊。

從前金主變成對手

2023 年 OpenAI 參與挪威商 1X 的融資；2024 年又進 Figure 那輪 6.75 億美元，並把多模態模型接到 Figure 的人形上，公開演示過辨識物體、遞蘋果。合作大約一年後拆掉。Figure 執行長 Brett Adcock 後來把原因講得很硬：具身智能要垂直整合，外包大腦行不通；他甚至用「fired」來形容跟 OpenAI 分手。Humanoids Daily 補過一層：Adcock 說 OpenAI 比較愛待在模擬裡，很難維持在實體硬體上的每日、每週存在；關係真正斷裂，是 Altman 打電話透露公司在考慮自研機器人。2026 年 Adcock 已把雙方定位成競爭對手，Figure 走自己的 Helix 系統。

1X 這一側也不再是單純的投資故事。外媒寫過 OpenAI 曾探詢整筆收購，後來改走自研；SoftBank 近期又在談以約 60 億美元估值拿下 1X 多數股權。投資人、供應商、競爭對手三個角色疊在同一家公司身上，這團關係會一路跟到量產。Tesla 的 Optimus、Unitree、UBTECH，再加上現代汽車集團吞下 Boston Dynamics 剩餘股權、把 Atlas 推進 2028 年工廠驗證那條線，構成的是一張已經有車間時程的對手表。OpenAI 現在宣布進場，進的不是空白市場。

Tesla 的對照最不留情。Forbes 寫：Optimus 從宣布到開始有限度生產大約五年，仍未把客戶機器交出去，2025 年約 1 萬台的目標也沒打到。Elon Musk 自己把 Optimus 講成 Tesla 最難放大的產品，因為零件與供應鏈幾乎都是新的。OpenAI 連樣機都還沒公開，卻要同時追大腦與身體——這條路的時間單位是年，不是季。

身體比大腦簡單？帳單不這樣算

McKinsey 被 Forbes 引用的數字是：致動器可佔人形機器人物料清單的 40% 到 60%。諧波減速機與滾珠螺桿的供應集中，稀土磁鐵的加工仍高度依賴中國。一份產業供應鏈筆記把單機致動器成本估在 1.5 萬到 4.5 萬美元，一臺人形通常要 20 到 40 顆高精密度馬達；若有人喊年產一百萬臺，那是四千萬顆致動器，超過今日全球精密伺服產能。諧波減速機被寫成大約十倍的產能缺口，全球主要供應商約三家，設備交期可到 24 個月。

這就是為什麼徵案要把諧波減速機、永久磁鐵與功率電子單獨列出來，也是為什麼公開職缺強調扭矩密度與可製造性。Altman 可以堅持「形態沒大腦重要」；採購單上，形態的價格先開出來。NVIDIA 今年也放過開源人形參考設計，那是另一種「大腦賣給別人的身體」路線。OpenAI 選的是相反方向：連身體一起做，好把物理 AI 的資料留在自己帳本裡。代價是它從此必須跟自己投資過的硬體公司搶零件、搶工廠、搶能在現場待著的機械工程師。

第三方把 Astra 接到機械臂上之後

GPT-6 Astra 上線之後，獨立測試站 Robocurve 做了一件發表會沒做的事：用同一套 Inspect Robots 0.58.0 策略、同一對 I2RT YAM 雙臂（每臂 6 自由度、平行夾爪），讓 gpt-6-astra、claude-fable-5 與 claude-fable-5-1 各跑 20 次。控制是絕對末端位姿，觀測是頭頂加左右腕相機。兩個任務寫得很白：「把桌上紅積木放進碗裡」；「捏住藍色圓形拼圖片中央的旋鈕，塞進板上對應的圓槽」。

碗這題，Astra 用大約 2.1k 輸出 Token 就做完，比 Fable 5.1 的 12.9k 少一截，時間從 6.8 分鐘壓到 2.5 分鐘，表價每百萬輸入／輸出 Token 都按 10／50 美元算。拼圖這題三個模型卡在同一個最後一步：送到槽口，塞不進去。Astra 完成率 10%，跟 Fable 5.1 一樣。測試方自己列了限制：Astra 的碗任務跟 Fable 不是同一套夾具、評分知道模型名稱、成本用牌價、物體靠人手重擺、推理強度只開中檔。這組試驗量不到量產，量得到的是：現成的旗艦API 已經能以AI 代理政策去驅動雙臂做粗動作；精配合——把旋鈕對進槽——仍然會停在最後一公分。

這組數字和 Altman 的「大腦比較難」可以同時成立。粗放置被模型代差拉開；精細插入沒有。自研本體若只是為了把 95% 的放碗再快一點，買現成手臂就能做實驗。自研本體若是為了把那 10% 的入槽拉上去，缺的就不是另一個發表會句子，而是力矩、接觸與失敗重試的資料閉環——也就是職缺板上那支資料採集車隊要活著的理由。

硬體線上還掛著一場禁制令聽證會

消費裝置與人形不是同一條產線，但法律風險共用同一批人。七月 Apple 控告 OpenAI 竊取硬體商業機密，被告包括公司、io Products、前 Apple 設計主管 Tang Tan 與工程師 Chang Liu。後續補充狀把一顆帶走的 MacBook 寫進法庭紀錄：Apple 指一份電源轉換電路檔在 3 月 7 日被下載、3 月 18 日在 Mac mini 上跑 LTspice、4 月 11 日把模擬輸出同步回筆電，並指 Liu 在得知內部調查後傳訊要同事銷毀證據。OpenAI 的公開句是「我們沒有、也不想要他們的任何商業機密」，並把案件形容成 Apple 自己造成的混亂。暫行禁制令相關攻防排過 10 月的庭期；若法院在審理期間限制使用特定檔案或供應鏈資訊，被拖到的不會只是那顆無螢幕音箱。界面新聞寫過，這條消費硬體線已從 Apple、Google 挖走數百名工程師，富士康介入原型，內部代號 Gumdrop，定位無屏、可動、大約冰球大小、售價可能超過 300 美元、目標窗口曾被寫到 2027，並直連 ChatGPT。人形徵案與這條消費線共用「美國製造」那份文件。禁制令若下來，徵案裡的供應商談話也會先停一次。

現在買不到機器人，買得到的只有方向

沒有型號可以下單，沒有 SLA 可以寫進合約，也沒有官方說第一臺會先出現在哪一座 Stargate 工地。對已經在跑機器人試點的工廠，這則新聞改變的是供應商地圖，不是明天的產線排程：模型供應商開始跟你搶同一批諧波減速機工程師，也開始跟你搶現場資料。對還在評估「要不要把旗艦模型接到現成手臂上」的團隊，Robocurve 那張表比較接近能做預算的東西——粗放置已經便宜、已經快；精配合仍要人看著，而且三次裡有兩次以上會停在槽口。

時間線可以縮成一條，中間每一次分手都把下一筆職缺寫得更硬：

下一份能對帳的文件不會是另一句播客金句。它比較可能是：致動器職缺有沒有關掉、徵案有沒有公布入選廠商、禁制令庭期有沒有真的限制硬體檔案使用，以及有沒有任何一臺——人形或非人形——被允許在資料中心現場留下可重複的維運紀錄。在那之前，「一定會做人形」只是方向，不是交貨。拼圖旋鈕還卡在槽口的那一公分，比 AGI 定義更接近這家公司現在實際站著的位置。