Kael Zhang
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OpenAI startet nach sechs Jahren Robotik neu: Von digitaler Intelligenz zur physischen Welt

Kael Zhang
  1. Juni, Sam Altman postete eine Stellenanzeige auf X.

Keine Pressekonferenz, keine Pressemitteilung – nur ein Tweet: OpenAI Robotics sucht Verstärkung, Hardware-, Betriebs-, System- und Machine-Learning-Ingenieure gesucht.

Dieser Tweet markierte OpenAIs offizielle Rückkehr in die physische Welt, sechs Jahre nach Auflösung des Robotik-Teams 2020.

Altman formulierte es direkt:

„Künstliche Intelligenz sollte Menschen in der realen Welt helfen können.“

Kurzfristiges Ziel: eine Reihe von Robotern bauen, die technische Arbeiter beim Aufbau von Infrastruktur unterstützen. Langfristige Vision: Jeder besitzt seinen eigenen Roboter.

Warum 2026?

OpenAI ist nicht neu in der Robotik. Zwischen 2016 und 2019 launchte es die Plattformen OpenAI Gym und Roboschool sowie Dactyl, eine geschickte Roboterhand, die einen Zauberwürfel einhändig lösen konnte.

2020 wurde das Team aufgelöst. Mitbegründer Wojciech Zaremba gab einen pragmatischen Grund: Robotik-Trainingsdaten waren rar, die Iteration langsam; Text- und Bilddaten im Internet hingegen massenhaft und leicht verfügbar. Die Entscheidung, alles auf große Sprachmodelle zu setzen, führte schließlich zu ChatGPT.

Sechs Jahre später hat sich die Situation vollständig umgekehrt.

Große Modelle sind stark genug: GPT-4o und GPT-5 verfügen über visuelles Verständnis, Sprachinteraktion und Codegenerierung und bieten Robotern eine einheitliche Wahrnehmung-Verständnis-Planung-Grundlage.

VLA-Paradigma validiert: Modelle wie Googles RT-2 und Physical Intelligences π0 beweisen, dass große Modelle als „allgemeines Strategienetzwerk“ für Roboter fungieren und Cross-Task-Generalisierung ermöglichen.

Industrie-Ökosystem reif: Unternehmen wie Figure AI, 1X Technologies und Unitree haben die kommerzielle Machbarkeit humanoider Roboter validiert; Kapital und Märkte sind bereit.

IPO-Narrative braucht es: OpenAI plant den Börsengang im September 2026, bewertet mit 852 Mrd. USD. Die Geschichte „nur KI in der digitalen Welt“ bietet nicht genug Vorstellungskraft. Die physische Welt ist eine Ansammlung von Billionen-Dollar-Märkten – Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, Hausdienstleistungen.

Von Investition zur Eigenentwicklung: Die Auflösung der Figure-AI-Partnerschaft

OpenAI hat die Robotik-Spur nicht komplett aufgegeben. Nach der Auflösung des internen Teams investierte es über seinen Startup-Fonds in mehrere Robotik-Unternehmen, darunter 1X Technologies, Figure AI und Physical Intelligence.

Die im Februar 2024 angekündigte Partnerschaft zwischen OpenAI und Figure AI zog die meiste Aufmerksamkeit auf sich. OpenAI beteiligte sich nicht nur an Figure AIs Serie-B-Finanzierung über 675 Mio. USD, sondern entwickelte auch ein dediziertes multimodales KI-Modell für dessen humanoiden Roboter. Nur 13 Tage nach der Partnerschaft zeigte der mit OpenAI-Technologie ausgestattete Figure 01 natürliche Sprachinteraktion und autonome Bedienungsfähigkeit.

Doch die Partnerschaft zerbrach innerhalb eines Jahres. Im Februar 2025 kündigte Figure-AI-Gründer Brett Adcock die Beendigung an, mit der Begründung: „Allgemeine Großmodelle können nicht an die Hardware-Anforderungen von Robotern angepasst werden; vertikal integrierte End-to-End-Modelle müssen aufgebaut werden.“

Dieses Ereignis trieb OpenAI direkt dazu, sein internes Robotik-Team wiederzubeleben. Von „Hilfe im Hintergrund“ zu „Akteur auf der Bühne“, von „Investition“ zu „strategischem Geschäft“.

Team-Aufstellung: Nicht Forschung, sondern Produkt

Aus den Stellenausschreibungen von OpenAI Robotics geht hervor, dass dies kein zaghaftes „Erkundungsprojekt“ ist.

Offene Positionen umfassen:

Die Stellenbeschreibungen decken den kompletten Hardware-Fluss von Konzept-Erkundung, Prototypen-Design, Schaltungen und PCB bis zur integrierten Deployment sowie Simulations-Systeme mit Toolchains wie PhysX, MuJoCo, Unity, Unreal und Omniverse ab.

Das Team leitet Aditya Ramesh – Mitbegründer von DALL·E 2 und einer der Hauptentwickler von Sora. Das Team entstammt einem internen „Welt-Simulations“-Forschungsprojekt (Worldsim). Die Kernidee: KI soll zuerst die Betriebsgesetze der physischen Welt verstehen, bevor sie in einen echten Roboter-Körper eingebaut wird.

Das ist eine typische „von Null auf Eins“-Team-Konfiguration, was bedeutet: OpenAI baut ein Produkt, kein Paper.

Technischer Ansatz: Erst das Gehirn, dann der Körper

OpenAIs Robotik-Strategie unterscheidet sich vom Mainstream-Pfad der Branche.

Traditionelle Robotik-Unternehmen starten mit der Hardware und überlagern dann Software-Fähigkeiten. OpenAI wählt „Gehirn zuerst, Körper später“: Erst trainiert KI in Simulations-Umgebungen, um die Logik der physischen Welt zu beherrschen, dann werden diese Fähigkeiten in physische Roboter injiziert.

Dieses Software-definierte-Hardware-Modell könnte, falls erfolgreich, das R&D-Paradigma der Branche disruptieren. Aber die Herausforderungen sind ebenso gravierend:

Figure-AI-Gründer Brett Adcock trennte sich aus genau diesen Bedenken von OpenAI. OpenAI muss nun beweisen, dass die Allzweck-Großmodell-Route in der Robotik gleichermaßen funktioniert.

Wettbewerbslandschaft: Die Kriechzeit der Physical AI

OpenAI betritt eine bereits überfüllte Bahn.

SpielerAnsatzFortschritt
TeslaOptimus humanoider Roboter, Eigenentwicklung End-to-EndIn Fabriken deployed, 2026 Produktionsplan 50.000-100.000 Einheiten
Figure AIEigenentwicklung End-to-End-Modell, Partnerschaft mit BMWFabrik-Sortieraufgaben, 200 Stunden Dauerbetrieb
1X TechnologiesHumanoider Roboter für HaushaltsszenarienHaus-Testphase eingetreten
NVIDIAIsaac GR00T Open-PlatformStellt Software-Stack und Referenzroboter bereit, baut keine Hardware
UnitreeKosten-effizienter humanoider RoboterSTAR-Market-IPO bevorstehend, Auslieferungen über 10.000 Einheiten
Zhiyuan RoboticsInländische körperliche IntelligenzKommerzielle Umsetzung beschleunigt sich

OpenAIs Vorteil liegt im „Gehirn“ – es verfügt derzeit über eines der stärksten multimodalen Großmodelle. Der Nachteil liegt im „Körper“ – Hardware-Engineering, Supply-Chain-Management und Fertigungsfähigkeiten starten fast bei Null.

Der Kern dieses Wettbewerbs ist ein Streit zwischen den Routen „Software-first“ und „Hardware-first“. OpenAI hat auf der Software-Seite eine überwältigende Überlegenheit, aber Robotik ist ein Bereich, in dem Software und Hardware extrem tief gekoppelt sind; eine reine Software-Denke kann auf Wände treffen.

Strategischer Zug vor dem Börsengang

Die Zeitwahl von OpenAIs Robotik-Neustart ist bedeutsam.

Das Unternehmen reichte am 22. Mai heimlich einen S-1-Prospektentwurf bei der SEC ein, mit einem geplanten Börsengang frühestens im September 2026. Die Deutsche Bank prognostiziert, dass die Bewertung beim IPO 1 Bio. USD übersteigen könnte. Aber OpenAI sieht sich harten finanziellen Realitäten gegenüber:

Das Robotik-Geschäft erhält eine neue Mission: kommerzielle Grenzen durch Soft- und Hardware-Integration erweitern und den Kapitalmärkten die Wachstumsgeschichte „von der digitalen in die physische Welt“ erzählen. Die Marktgröße der physischen Welt ist das Zehnfache der digitalen; diese Erzählung ist entscheidend für eine Billionen-Dollar-Bewertung.

Kerneinschätzungen

Die Gründung von OpenAI Robotics sendet drei wichtige Signale:

  1. Großmodell-Fähigkeiten überschreiten den Bildschirm: Die GPT-Serie nähert sich im digitalen Bereich einer Leistungsgrenze; die physische Welt ist das nächste Schlachtfeld
  2. Das IPO-Narrative braucht eine neue Geschichte: Allein API- und Abonnement-Einnahmen bieten nicht genug Raum für Wachstumsvorstellungskraft, um eine Billionen-Bewertung zu tragen
  3. Der Kampf zwischen Allzweck- und vertikaler Route: Figure AIs „Abtrünnigkeit“ und OpenAIs „Rückkehr“ repräsentieren das Spiel zwischen zwei technischen Ansätzen

Altmans Vision „einer pro Person“ klingt entfernt, aber OpenAI hat keinen Mangel an Mitteln und Talenten, um entfernte Visionen in Realität zu verwandeln. Als es 2020 die Robotik aufgab, hatte niemand vorhergesehen, dass es sechs Jahre später mit einer Bewertung von 852 Mrd. USD auf diese Spur zurückkehren würde.

Diesmal bringt es nicht nur Geld und Modelle, sondern auch die Gewissheit der gesamten KI-Industrie, sich von digitaler Intelligenz zur physischen Intelligenz zu bewegen.

Quellen