Сэм Альтман: роботы OpenAI займутся строительством датацентров

Представьте стройплощадку, где нет ни одного человека в каске. Один робот прикручивает солнечную панель, другой вкатывает турбину, третий монтирует стойки с серверами. А моделью, которая всеми тремя командует, работает уже готовый датацентр по соседству. Примерно такую картину нарисовал Сэм Альтман в разговоре с собеседником по фамилии Коллисон (полное имя в материале не указано). Главное: робототехническую программу OpenAI направят на строительство датацентров. Пока это заявление о плане, не запущенный проект.

Альтман сформулировал это почти буднично: «У нас есть робототехническая программа, которую мы собираемся направить на создание множества датацентров». Слова принадлежат ему самому, и подтверждений со стороны в материале нет.

Откуда такая логика

Отправная точка простая: спрос. По мнению Альтмана, на достаточно умные модели по достаточно низкой цене он «идёт только в одну сторону», то есть вверх. Вычислительных мощностей при этом всегда не хватает, сколько ни построй. Отсюда и вся конструкция: если мощности вечно мало, их нужно строить быстрее, чем это делают люди.

OpenAI, по его словам, готовится сразу по трём направлениям:

• компания сделала собственный чип, который, как говорит Альтман, очень хорош в «единицах интеллекта на ватт», то есть в объёме полезной работы модели на один ватт энергии;
• OpenAI учится строить собственные датацентры;
• запущена робототехническая программа, которую нацелят на возведение большого числа таких площадок.

Конечная цель, по его формулировке, — сделать много очень дешёвых вычислений. Заметьте порядок: чип, здание, робот. Это попытка держать в руках всю цепочку, от кремния до электростанции.

Датацентры, которые строят датацентры

Самое любопытное в этом разговоре — не робототехника сама по себе, а то, с чем её сравнили. Коллисон спросил про «настоящее» рекурсивное самоулучшение: ситуацию, когда ИИ сам ведёт исследования в области ИИ. Об этом, по наблюдению Альтмана, говорят много. А вот о самовоспроизводящихся датацентрах почти никто.

Его версия выглядит как цепочка:

• ИИ управляет роботами;
• роботы работают на фабриках, в том числе запускают заводы по производству чипов;
• роботы собирают турбины и солнечные панели;
• роботы строят новые датацентры.

Замкнутый круг: новые датацентры дают больше вычислений, больше вычислений делают ИИ умнее, умный ИИ лучше управляет роботами. Такое Альтман называет «в пределах досягаемости». Когда Сэм Альтман говорит про ИИ, он любит масштаб, но здесь важна оговорка: слова «в пределах досягаемости» не равны «скоро» и тем более «уже работает».

Чего в разговоре нет

Деталей, которые позволили бы проверить заявление, в доступном тексте нет. Не названы сроки. Не названы цены и финансовые параметры. Нет объёмов мощности, нет стадий проекта, нет данных о самом чипе. Видео разговора в записи не расшифровано, а часть текста обрезана, так что полную картину беседы восстановить нельзя. Это, пожалуй, главная оговорка всего сюжета: перед нами тезисы, а не отчёт.

Голос из робототехнической команды

В той же ленте появился второй комментарий, от руководителя направления прикладных исследований OpenAI (имя в тексте не указано). По его словам, с GPT-6 модели в робототехнике «просто крушат» целый набор бенчмарков. Какие именно тесты и с какими результатами, неизвестно: ни названий, ни цифр нет.

Ещё он, судя по заголовку поста, прогнозирует дефицит запчастей для роботов, похожий на нынешнюю нехватку видеокарт. И там же говорится, что «тела» роботов уже достаточно хороши. Подробностей к этим утверждениям нет, поэтому принимать их стоит как настроение команды, а не как измеренный факт. Но картинка складывается: если железо уже годится, а мозги догоняют, узким местом станут комплектующие. Видеокарты мы уже пережили. Теперь, кажется, очередь сервоприводов.

Пост с обоими высказываниями вышел 29 октября 2026 года.

Что это меняет для тех, кто делает визуал

Прямо сейчас — ничего. Ни тарифов, ни сроков, ни новых инструментов в этой истории нет, и планировать продакшен вокруг роботов-строителей рано.

Но вектор для нас важен. Всё, что дизайнер, моушн-дизайнер и арт-директор делают с генеративными моделями, упирается в вычисления: в очередь на рендер, в цену секунды видео, в лимиты на генерации. Альтман прямо говорит, что его ставка — на огромный объём очень дешёвых вычислений. Если она сработает, дорогим перестанет быть сам расчёт, а дорогим останется вкус: что генерировать, что отбраковать, что довести руками. Мы бы на эту ставку смотрели осторожно, потому что она пока без единой даты. Но следить за ценой генерации в ближайшие годы стоило бы внимательнее, чем за красивыми демо.

Пока же у нас есть строчка в разговоре и стройплощадка без людей, нарисованная словами. Посмотрим, кто первым захочет посмотреть на неё вживую.