OpenAI的战略重心正从纯软件助手转向具身智能实体。公司渴望打造的不仅是聊天机器人，而是能在家庭、工厂等非结构化环境中，以接近常识的方式行动的物理机器。
最新的招聘动向揭示了这一转型的决心与成本。据媒体报道，OpenAI开出的基础薪资高达50万美元。值得注意的是，最高薪职位并非直接从事执行器或机械臂构建，而是专注于为模型提供海量训练数据的“隐形基础设施”。
百万美元薪酬背后的数据瓶颈
一份机器学习工程师的职位描述显示，其薪资范围为38万至50万美元，外加股权，职责聚焦于支持大规模训练的分布式数据系统。相比之下，实际从事硬件构建的岗位往往未公开薪资范围，暗示顶尖人才条件需私下协商。
此类高薪在OpenAI内部已非孤例。此前披露的联邦签证申请显示，研究科学家基础薪资曾达68.5万美元，硬件工程师达55.5万美元。Levels.fyi数据显示，截至2026年9月，资深硬件工程师的中位数总薪酬接近120万美元，部分甚至超过160万美元。
高昂薪酬反映了行业核心瓶颈：大型语言模型依托互联网文本训练，而机器人需要数百万次现实世界交互数据——如抓取物体、穿越杂乱环境及从错误中恢复。构建收集、标记和处理这些数据的复杂管道，需要顶级的系统工程能力。
从语言模型到具身智能的激进扩张
OpenAI在旧金山的机器人相关职位已从5月的11个激增至27个，涵盖执行器设计、固件专家、原型制作技术人员，甚至包括专门的招聘人员和律师。这种垂直整合策略表明，OpenAI不满足于在现有硬件上叠加智能，而是致力于定制执行器、传感器集成及模拟环境。
CEO山姆·阿尔特曼对此直言不讳。他在9月初的采访中确认：“我们肯定会做类人机器人，也会做其他形态。”这与公司重启机器人实验室的动作一致。早在2020年，OpenAI曾开发出能灵巧操作物体的Dactyl手，但随后关闭了该项目。如今，新的实验已包括折叠衣物和加载烤面包机等更复杂的日常任务。
竞争加剧与未来挑战
OpenAI的入局令竞争对手倍感压力。特斯拉正大力投入Optimus项目，Figure AI、1X Technologies及Google DeepMind也在追逐类似目标。既懂大模型又懂物理硬件的复合型人才享有极高溢价，早期软件工程师报价已达32.5万美元。
尽管市场热情高涨，挑战依然严峻。训练数据稀缺、仿真到现实的鸿沟、物理系统安全性及日益复杂的监管问题，都是亟待解决的难题。专门聘请机器人律师，显示了公司对合规风险的前瞻性布局。
目前，具身AI的进步仍滞后于软件领域，数据需求呈数量级增长，集成难度成倍增加。这些投资能否迅速转化为实用的机器尚不确定。但市场已发出明确信号：连接数字大脑与物理身体的关键人才，正获得科技行业最顶级的薪酬回报。