금요일 The Decoder가 수집한 Fortune 보고서에 따르면 OpenAI는 독립형 로봇 팀을 해체하고 있지만 이번 조치는 로봇 공학에서 벗어나는 것이 아니라 개척 모델이 혼자서 작업을 수행할 수 있다는 내기처럼 보입니다. 로봇 공학 연구원은 최고 연구 책임자인 Mark Chen의 주요 연구 조직으로 편입되고 응용 로봇 공학 및 하드웨어 직원은 Greg Brockman의 응용 그룹에 합류합니다.

이번 조직 개편은 OpenAI가 이미 오스틴에서 열리는 로봇 학습 컨퍼런스(CoRL) 부스를 예약한 후 비어 있는 상황에서 이뤄졌다고 합니다. Fortune은 내부 근거를 보고했습니다. GPT-6 Astra와 같은 범용 모델은 로봇을 직접 제어할 수 있으므로 좁은 데이터 세트에서 훈련된 특수 로봇 모델의 필요성이 줄어듭니다. 이에 대한 자세한 내용과 기타 최신 AI 개발을 알아보려면 24시간 내내 업계를 추적하세요.

OpenAI가 일반 모델이 로봇을 운전할 수 있다고 생각하는 이유

기술적 사례는 일련의 최근 결과에 기초합니다. The Decoder가 인용한 Nvidia 연구에서 GPT-6 Astra로 구동되는 에이전트는 시뮬레이션된 로봇 작업에서 74.8%의 성공률을 달성했으며, 이는 최고의 전문 모델의 51%와 비교됩니다. 테스트에서는 물리적 하드웨어가 아닌 시뮬레이션된 DROID 로봇을 사용했습니다. 우리는 9월에 Astra의 이전 StationeryBench 결과를 다루었습니다. 여기서 경쟁 전문 모델이 완전히 실패한 100개의 테이블 조작 작업 중 7개를 완전히 완료했습니다.

코넬 대학과 Google DeepMind의 AI 연구원인 Yoav Artzi는 The Decoder와의 인터뷰에서 Astra가 공간 이해의 주요 도약이라고 생각하며 이 모델이 아직 게시되지 않은 REMAP 벤치마크에서 인간에 가까운 정확도에 도달했다고 말했습니다. Artzi는 OpenAI가 Blender 장면과 같은 대량의 3D 데이터에 대해 모델을 훈련했다고 의심하지만 실제로 얼마나 많은 로봇 공학 데이터가 훈련에 사용되었는지는 확실하지 않습니다.

로봇과 관련된 짧고 복잡한 역사

OpenAI는 이전에도 여기에 있었습니다. 회사는 2020년에 로봇공학 사업부를 폐쇄했으며, 공동 창업자인 보이치에흐 자렘바(Wojciech Zaremba)는 나중에 팀에 필요한 교육 데이터가 부족하고 대규모 언어 모델이 AGI로 향하는 더 빠른 경로처럼 보인다고 설명했습니다. 로봇 공학 노력은 처음에는 파트너십과 하드웨어 투자를 통해 2024년에 재구축되었으며 CEO Sam Altman은 장기적으로 OpenAI의 자체 일상 로봇을 구축하려는 야망을 가지고 2027년 최초의 공개 로봇 시연을 목표로 삼고 있는 것으로 알려졌습니다.

이번 차이점은 전략적이라기보다는 구조적이다. 연구원들을 주요 연구팀과 응용 조직으로 분류하는 것은 로봇 공학 작업을 회사 내에서 유지하는 동시에 이를 소유한 별도의 팀을 제거하는 것입니다. 이는 OpenAI가 지난 11월 광범위한 구조 조정 중에 대비 안전 팀을 해체했을 때 따랐던 것과 동일한 패턴으로 안전 연구원들로부터 비판을 불러일으켰습니다.

경쟁은 가만히 있지 않습니다

Decoder는 Anthropic과 Google이 대규모 범용 모델을 통해 로봇 공학 작업에 대한 최근 진전을 보여주었기 때문에 OpenAI의 베팅은 진공 상태에서 이루어지지 않았다고 지적합니다. Google DeepMind의 Gemini 로봇 공학 작업은 1년 넘게 자체 트랙을 운영해 왔으며 전문 로봇 공학 스타트업은 특수 목적 모델이 여전히 실질적인 이점을 갖고 있다고 주장합니다.

이러한 장점이 논쟁의 핵심입니다. The Decoder는 특수 로봇 공학 모델이 ​​덜 일반화되더라도 비용, 신뢰성, 속도 및 에너지 소비 측면에서 여전히 승리할 수 있다고 보도했습니다. 로봇에서 실행되는 프론티어 모델은 소규모 전용 ​​정책 네트워크가 직면하지 않는 대기 시간 및 연결성에 대한 실질적인 질문도 제기합니다. 단일 일반 모델이 이러한 제약 조건을 흡수할 수 있는지 여부는 정확히 다음 단계의 Hardware-in-the-Loop 벤치마크에서 테스트할 것입니다.

업계에 미치는 영향

OpenAI의 베팅이 성과를 거두면 로봇 공학 스택은 언어와 코딩을 재구성한 동일한 기반 모델 경제학(하나의 모델, 많은 몸체)으로 붕괴됩니다. 그렇지 않다면 회사는 한 번에 많은 목표를 달성하는 연구 라인으로 집중적인 로봇 팀을 교환하게 될 것입니다. 일부 로봇 공학 연구자들은 보기보다 되돌리기가 더 어렵다고 경고했습니다.

현재 신호는 한 방향을 가리키고 있습니다. OpenAI는 로봇공학 컨퍼런스 부스에서 나와 로봇공학 연구원을 재배치하고 실제 세계에서 가장 강력한 모델을 제시했습니다. Altman이 2027년에 원하는 로봇 데모는 이제 로봇 부문보다는 Astra급 모델이 얼마나 멀리 갈 수 있는지에 더 많이 의존합니다.

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