OpenAI está disolviendo su equipo de robótica independiente, según un informe de Fortune recogido por The Decoder el viernes, pero esta vez la medida parece menos una salida de la robótica y más una apuesta a que su modelo de frontera puede hacer el trabajo por sí solo. Los investigadores de robótica se están incorporando a la organización de investigación principal bajo la dirección del director de investigación Mark Chen, mientras que el personal de robótica aplicada y hardware se une al grupo aplicado de Greg Brockman.
Según se informa, la reorganización se produjo con tan poca antelación que OpenAI ya había reservado un stand en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots (CoRL) en Austin, que luego permaneció vacío. Fortune informó el fundamento interno: los modelos de uso general como el GPT-6 Astra pueden controlar los robots directamente, lo que reduce la necesidad de modelos robóticos especializados entrenados en conjuntos de datos limitados. Para obtener más información sobre este y otros últimos desarrollos de IA, hacemos un seguimiento de la industria las 24 horas del día.
Por qué OpenAI cree que un modelo general puede impulsar un robot
El argumento técnico se basa en una serie de resultados recientes. En un estudio de Nvidia citado por The Decoder, un agente impulsado por GPT-6 Astra logró una tasa de éxito del 74,8 por ciento en tareas robóticas simuladas, en comparación con el 51 por ciento de los mejores modelos especializados, aunque las pruebas utilizaron un robot DROID simulado en lugar de hardware físico. Cubrimos el resultado anterior de StationeryBench de Astra en septiembre, donde completó por completo 7 de 100 tareas de manipulación de mesa en las que un modelo especializado de la competencia falló por completo.
Yoav Artzi, investigador de inteligencia artificial de la Universidad de Cornell y Google DeepMind, dijo a The Decoder que ve a Astra como un gran salto en la comprensión espacial, diciendo que el modelo alcanza una precisión casi humana en el punto de referencia REMAP aún inédito. Artzi sospecha que OpenAI entrenó el modelo con grandes cantidades de datos 3D, como escenas de Blender, aunque aún no está claro cuántos datos robóticos realmente se incluyeron en el entrenamiento.
Una historia breve y confusa con los robots
OpenAI ha estado aquí antes. La compañía cerró su división de robótica en 2020 y el cofundador Wojciech Zaremba explicó más tarde que el equipo carecía de los datos de capacitación que necesitaba, mientras que los grandes modelos de lenguaje parecían un camino más rápido hacia AGI. El esfuerzo de robótica se reconstruyó en 2024, primero a través de asociaciones e inversiones en hardware, y el CEO Sam Altman supuestamente ha apuntado a una primera demostración pública de robots para 2027, con la ambición de construir los propios robots cotidianos de OpenAI a largo plazo.
La diferencia esta vez es estructural más que estratégica. Incorporar a los investigadores al equipo de investigación principal y a la organización Applied mantiene el trabajo de robótica dentro de la empresa mientras elimina el equipo separado que la poseía: el mismo patrón que siguió OpenAI en noviembre cuando disolvió su equipo de seguridad de Preparación durante una reestructuración más amplia, una medida que generó críticas de los investigadores de seguridad.
La competencia no se detiene
The Decoder señala que Anthropic y Google también han mostrado avances recientes en tareas robóticas con sus grandes modelos de uso general, por lo que la apuesta de OpenAI no se hace en el vacío. El trabajo de robótica Gemini de Google DeepMind ha estado funcionando por su cuenta durante más de un año, y las nuevas empresas especializadas en robótica argumentan que los modelos construidos específicamente todavía tienen ventajas reales.
Esas ventajas son el meollo del debate. Los modelos de robótica especializados aún pueden ganar en costo, confiabilidad, velocidad y consumo de energía incluso si no se generalizan tan bien, informó The Decoder. Un modelo de frontera que se ejecuta a bordo de un robot también plantea cuestiones prácticas sobre la latencia y la conectividad que una pequeña red de políticas dedicada no enfrenta. Si un único modelo general puede absorber esas limitaciones es exactamente lo que probará la próxima ronda de pruebas comparativas de hardware en el circuito.
Qué significa para la industria
Si la apuesta de OpenAI da sus frutos, la pila de robótica colapsará en el mismo modelo económico fundamental que reformó el lenguaje y la codificación: un modelo, muchos cuerpos. Si no es así, la compañía habrá cambiado un equipo de robótica enfocado por líneas de investigación que sirven a muchos objetivos a la vez, un cambio que algunos investigadores de robótica han advertido que es más difícil de revertir de lo que parece.
Por ahora las señales apuntan en una dirección. OpenAI abandonó un stand de una conferencia de robótica, reasignó a sus investigadores de robótica y apuntó su modelo más potente al mundo físico. La demostración de robots que Altman quiere para 2027 ahora depende menos de una división de robótica y más de hasta dónde pueden llegar los modelos de clase Astra.
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