OpenAI giải tán đội robotics độc lập sau khoảng 5 tháng, GPT-6 Astra lên thay làm bộ não robot

Ngày 13/11/2026, Fortune đăng tin OpenAI xác nhận giải tán đội robotics độc lập, đội ra mắt 01/06/2026, chỉ sống khoảng 5 tháng. Mình đọc tin thì bật lên hai câu hỏi: OpenAI có bỏ humanoid không, và 74,8% trên RoboLab-120 có thay được một đội chuyên biệt không? Lý do OpenAI đưa ra: GPT-6 Astra điều khiển robot trong mô phỏng, đạt 74,8%, độ trễ 18,56 giây ở chế độ Direct, chi phí 36,40 USD ở chế độ Agentic.

Nắm nhanh: OpenAI xác nhận với Fortune ngày 13/11/2026, đội robotics độc lập bị giải tán, mảng nghiên cứu về đội nghiên cứu chính của Mark Chen, còn ứng dụng và phần cứng về Applied của Greg Brockman. Lý do chính thức là GPT-6 Astra đạt 74,8% trên RoboLab-120 của Nvidia, với độ trễ 18,56 giây mỗi lần gọi ở chế độ Direct và chi phí 36,40 USD mỗi episode thành công ở chế độ Agentic, theo nghiên cứu Nvidia. Demo humanoid 2027 của Sam Altman vẫn giữ hẹn. Lỗ vận hành 10,9 tỷ USD theo WSJ, tài liệu nội bộ chưa kiểm toán.

Đội robotics của OpenAI về tay Mark Chen và Greg Brockman sau tin Fortune ngày 13/11/2026

Cái làm mình chú ý đầu tiên là cách tin này xuất hiện: Fortune đăng độc quyền ngày 13/11/2026, OpenAI xác nhận khi được hỏi, không đăng blog hay thông cáo riêng nào. Một quyết định lớn mà chỉ xuất hiện qua câu trả lời cho báo chí thì anh em nên đọc kỹ phần chia nhân sự phía sau, vì đó mới là chỗ cho thấy đây là tái tổ chức với hai đầu mối rõ ràng.

Nghiên cứu robotics của OpenAI về đội nghiên cứu chính của Mark Chen

Phần nghiên cứu chuyển về đội nghiên cứu chính, báo cáo Giám đốc Nghiên cứu Mark Chen. OpenAI cho rằng đưa robotics lại gần model nền tảng thì tăng tốc nhanh hơn, vì mọi cải tiến của model tổng quát lập tức thành cải tiến của robot. Lập luận này đặt cược toàn bộ vào giả thuyết model tổng quát đã đủ giỏi, và cược kiểu đó thì chỉ demo 2027 mới trả lời được. Guanya Shi ở CMU nhận xét với Fortune rằng OpenAI xem robotics không còn là một vấn đề đặc biệt mà là ứng dụng phái sinh của trí tuệ tổng quát, giống như coding hay công cụ pháp lý và tài chính.

Ứng dụng và phần cứng robotics của OpenAI về Applied của Greg Brockman

Phần ứng dụng và phần cứng chuyển về tổ chức Applied, khối đưa sản phẩm ra dùng thật, báo cáo Chủ tịch Greg Brockman. Ở hội nghị CoRL 2026 tại Austin, gian hàng số 208 của OpenAI trống trơn, không có logo, dù vài cựu thành viên đội vẫn thu hút đám đông. Mình nhắc anh em đừng đọc gian hàng trống thành bằng chứng sa thải, kẻo lại suy ra chuyện nhân sự mà chưa có bằng chứng nào.

Số người bị ảnh hưởng mà OpenAI không công bố sau khi giải tán đội robotics

OpenAI không công bố số người bị ảnh hưởng, không có bằng chứng sa thải hàng loạt, và cũng không có bằng chứng mọi người đều được giữ lại. Khoảng trống này cứ để nguyên đấy, không suy đoán con số. MadRobot đặt câu hỏi ngược: nếu con số 74,8%, đi kèm độ trễ 18,56 giây mỗi lần gọi Direct và chi phí 36,40 USD mỗi episode Agentic, không đứng vững ngoài mô phỏng thì OpenAI vừa phân tán đúng những người cần cho demo humanoid 2027. Và đó là nhận định của MadRobot, chưa phải sự thật đã xác minh.

GPT-6 Astra đạt 74,8% trên RoboLab-120, độ trễ 18,56 giây Direct và chi phí 36,40 USD Agentic

Lý do kỹ thuật mà OpenAI đưa ra nằm ở một nghiên cứu của Nvidia công bố ngày 14/10/2026, và mình thấy con số 74,8% chỉ có nghĩa khi đọc kèm cách đo, với độ trễ 18,56 giây Direct và chi phí 36,40 USD Agentic.

RoboLab-120 của Nvidia đo khả năng gắp đặt của GPT-6 Astra bằng 120 nhiệm vụ mô phỏng

Muốn biết con số cao hay thấp thì phải nhìn cách đo trước đã, cơ mà cách đo lại là thứ dân thực chiến hay bỏ qua nhất khi đọc headline. RoboLab-120 là benchmark mô phỏng của Nvidia với 120 nhiệm vụ gắp đặt, 5 episode mỗi nhiệm vụ, seed 0 tới 4, robot DROID mô phỏng dùng tay Franka Panda và kẹp Robotiq 2F-85, chạy trên GPU L40s. Mô phỏng tạm dừng trong lúc model suy luận. GPT-6 Astra là model đa năng của OpenAI, không được fine-tune cho robot policy, tức là không được huấn luyện riêng để điều khiển robot. Nó điều khiển robot qua prompt, ảnh từ 3 camera 384×216, thông tin robot và giao diện điều khiển 15 Hz, reasoning effort medium, tối đa 8.192 completion token mỗi lần gọi.

Ba cách chạy Astra trên RoboLab-120, Direct, Agentic và Orchestrated, và vì sao Agentic thắng

Nghiên cứu Astranomy thử ba cách chạy. Direct gọi API trực tiếp từng bước, đạt 66,3%. Agentic chạy trong Codex session giữ toàn bộ lịch sử, đạt 74,8%, con số này do chính Nvidia tự đo trong nghiên cứu Astranomy. Đi kèm với nó là độ trễ 18,56 giây mỗi lần gọi ở chế độ Direct và chi phí 36,40 USD mỗi episode thành công ở chế độ Agentic.

Orchestrated để Astra giám sát model robot chuyên biệt Cosmos3-Nano-Policy rồi can thiệp khi thấy sai, đạt 66,5%. Lakeside đạt 51,0% trong cùng bảng xếp hạng, nhưng mình phải ghi rõ là trong nghiên cứu không có thêm thông tin để xác định Lakeside là gì. Vì chưa biết Lakeside là gì nên khoảng cách 74,8% vs 51,0% chưa nói được gì về đối thủ cụ thể nào, và 74,8% ở đây vẫn đi kèm độ trễ 18,56 giây Direct cùng chi phí 36,40 USD Agentic. Model chuyên biệt pi0.5 chỉ đạt 28,0%.

Agentic thắng nhờ giữ toàn bộ lịch sử, vì model nhớ mình đã thử gì và đang ở bước nào. Chỉ giữ lịch sử hình ảnh thì rơi xuống 56,5% trên tập con 23 nhiệm vụ, giữ full history thì đạt 100% trên tập con đó. Thêm hình học kẹp và camera vào prompt thì đẩy Direct từ 19,3% lên 72,7%.

Trí nhớ hội thoại đầy đủ giúp Astra nhớ đã thử gì trên RoboLab-120

Hình như anh em nào từng chạy thử một con agent cũng gặp cảnh này: nó làm được một bước rồi quên mất mình đang làm dở bước nào, thành ra cứ loay hoay lại từ đầu. Astra cũng vậy, trí nhớ quan trọng không kém trí thông minh của model. Chỉ xem ảnh hiện tại thì Astra đạt 49,3%, thêm lịch sử thì lên 72,7% ở chế độ Direct. Ở chế độ Orchestrated, Astra can thiệp 14,5% số bước mô phỏng, trong đó lỗi nắm chiếm 64,4% và sai mục tiêu hoặc kế hoạch chiếm 20,2%. Model nhỏ hơn cùng họ kém xa trong cùng setup Direct, Sol 33,3%, Luna 2,0%, Claude Opus 5.5 25,3%.

Con số 74,8% của Astra trên RoboLab-120 đi kèm độ trễ 18,56 giây Direct và chi phí 36,40 USD Agentic

74,8% nghe rất kêu, nhưng chính nhóm nghiên cứu Nvidia đã tự viết ra những giới hạn của nó. Cái bẫy nằm ở chỗ con số này hay được trích một mình, không kèm độ trễ 18,56 giây và chi phí 36,40 USD, nên anh em chỉ đọc headline sẽ tưởng robot thật đã xong. Mô phỏng vẫn là mô phỏng.

Độ trễ 18,56 giây của Astra ở chế độ Direct so với 46,96 mili giây của model robot pi0.5

Độ trễ mỗi lần gọi của Astra: Direct 18,56 giây, Agentic 13,37 giây. Orchestrated 11,50 giây cho Astra và 2,74 giây cho model chuyên biệt. Đặt cạnh đó, pi0.5 chỉ mất 46,96 mili giây. Cosmos3-Nano 713,76 mili giây, FLUX 3 Action 397,74 mili giây. Chênh lệch với pi0.5 khoảng 400 lần, và anh em làm robot thật sẽ thấy ngay khoảng cách này chưa dùng được cho thao tác cần phản ứng nhanh.

Nhiệm vụ YogurtInBowl trong nghiên cứu là ví dụ nói rõ mọi chuyện: bỏ hũ sữa chua vào bát mất 3 phút 57 giây, trong đó robot chỉ cử động 5,2 giây, còn lại 232,6 giây là chờ model suy nghĩ qua 12 lần gọi. Mình hình dung cảnh này giống như thợ đứng chờ sếp duyệt từng nhát búa, làm một nhịp lại đứng chờ, việc nhà kiểu đó thì bao giờ mới xong. Nhóm Nvidia kết luận có khoảng cách đáng kể giữa khả năng của model tổng quát với điều khiển thời gian thực và triển khai ngoài đời.

Chi phí 36,40 USD mỗi episode thành công của Astra ở chế độ Agentic

Chi phí mỗi episode thành công tính theo giá ngày 01/10/2026, và mình quy ra tiền thật cho anh em dễ hình dung. Agentic tốn khoảng 30,9 triệu token, tương đương 36,40 USD. Orchestrated khoảng 11,0 triệu token, tương đương 17,72 USD. Direct chỉ khoảng 160 nghìn token, tương đương 1,96 USD, nhưng thành công thấp hơn. Với robot làm việc cả ngày thì chi phí 36,40 USD mỗi episode chưa thể chấp nhận được.

Đối trọng từ Runway càng làm rõ bức tranh: theo Runway thì Astra chậm gấp 15,6 lần và đắt gấp 51 lần Praxis-1 trong cùng nhiệm vụ, và đây là số do chính Runway tự đo. Ví dụ tháo nắp bút, Praxis-1 mất 13 giây còn Astra mất 7 phút 54 giây. Benchmark của hãng thì hãng nào chả đẹp, trải nghiệm thật mới quan trọng, nên con số của Runway anh em đọc để đối chiếu, đừng lấy làm kết luận cuối cùng.

Mô phỏng RoboLab-120 tạm dừng lúc inference và chỉ đo gắp đặt với 5 episode mỗi nhiệm vụ

Nhóm Nvidia tự nêu bốn giới hạn, mình đọc thì thấy cả bốn đều đáng để ý. Mô phỏng tạm dừng trong lúc model suy luận, trong khi ngoài đời thực môi trường không chờ model, và mỗi nhiệm vụ chỉ có 5 episode nên chính nhóm nói chưa đủ dữ liệu để khẳng định ý nghĩa thống kê của các chênh lệch nhỏ. Nghiên cứu cũng chỉ đo pick-and-place gắp đặt, không đo lắp ráp, chèn chi tiết, nhiệm vụ động cần phản ứng nhanh hay thao tác di động dài hơi. Lỗi dai dẳng thì vẫn là kẹp chỉnh quanh vật mà không nắm được, đặt sai hộp, đánh rơi vật khi vận chuyển, rồi lặp lại động tác vô ích.

Anh em đừng vội so con số 74,8% trên RoboLab-120 của Nvidia với 29,8% của Astra trên RoboDojo Sim của Anthropic như cùng một thước đo. Con số 74,8% đó đi kèm độ trễ 18,56 giây Direct và chi phí 36,40 USD Agentic, còn đây là hai benchmark khác nhau.

OpenAI lập rồi giải tán đội robot từ tháng 10/2020 tới ngày 13/11/2026, lần nào cũng đổi giả thuyết

Tin ngày 13/11/2026 nối tiếp một lịch sử on-off lặp lại từ 2020 tới nay. Mình đọc lại thì thấy một mẫu quen thuộc: mỗi lần quay lại đều gắn với một giả thuyết kỹ thuật mới, và mỗi lần giải tán đều gắn với việc giả thuyết đó bị thay bằng giả thuyết khác.

Tháng 10/2020 OpenAI dừng nghiên cứu robotics vì thiếu dữ liệu robot

Đội robotics đầu tiên tồn tại từ 2016 tới 2019 với dự án Dactyl, bàn tay robot học giải khối Rubik bằng reinforcement learning, tức học bằng thử và sai, trong mô phỏng rồi chuyển sang robot thật, demo rộng rãi tháng 10/2019. Tháng 10/2020 OpenAI quyết định dừng nghiên cứu robotics và chuyển đội sang dự án khác. Quyết định này chỉ tiết lộ công khai tháng 07/2021, khi Wojciech Zaremba nói trên podcast của Weights and Biases rằng dữ liệu robot quá ít trong khi lĩnh vực giàu dữ liệu như văn bản cho tiến bộ nhanh hơn.

Tháng 02/2024 OpenAI tái lập đội robotics với Figure rồi Figure bỏ đi tháng 02/2025 với Helix

Ngày 29/02/2024 OpenAI tái lập đội robotics độc lập và công bố hợp tác với startup humanoid Figure để phát triển model AI cho robot humanoid. Cùng ngày, Figure công bố vòng gọi vốn 675 triệu USD với Microsoft, Nvidia, Jeff Bezos và OpenAI Startup Fund. Ngày 04/02/2025 CEO Brett Adcock đăng trên X rằng Figure có đột phá lớn về AI robot end-to-end tự xây trong nhà, và ngày 20/02/2025 Figure ra mắt Helix là model vision-language-action tự phát triển. OpenAI sau đó nói lý do chia tay là Figure không giao đúng deliverable, nhưng đây là lời kể một phía theo GetLeadWave dẫn lại, chưa kiểm chứng độc lập.

Tháng 01/06/2026 OpenAI Robotics ra mắt rầm rộ rồi giải tán ngày 13/11/2026 sau khoảng 5 tháng

Ngày 01/06/2026 Sam Altman đăng trên X rằng OpenAI Robotics đang tuyển kỹ sư full-stack hardware, ops, systems và ML để lập trình và sản xuất robot. Ngắn hạn, đội làm robot hỗ trợ lao động kỹ thuật xây hạ tầng, dài hạn mỗi người có một robot cá nhân. Greg Brockman công bố cùng ngày, đội do Phó Chủ tịch Nghiên cứu Aditya Ramesh, đồng tác giả DALL-E 2, dẫn dắt, xuất phát từ chương trình nghiên cứu world simulation. Lương đăng tuyển 210.000 tới 310.000 USD mỗi năm, vị trí senior tới 293.000 tới 445.000 USD cộng equity, đặt cạnh vòng đời khoảng 5 tháng thì mình thấy độ vênh này rõ mồn một, và một carousel Instagram chế giễu đã nhấn đúng điểm này.

Caitlin Kalinowski, người được thuê từ Meta tháng 11/2024 để tái khởi động robotics, đã từ chức ngày 07/03/2026 vì thỏa thuận của công ty với Lầu Năm Góc, theo HumanoidMegaHub dẫn TechCrunch là nguồn thứ cấp. Tức là người dựng lại đội đã rời đi trước cả khi đội được công bố chính thức.

Demo humanoid 2027 của Sam Altman vẫn giữ hẹn và các startup robotics như Figure hay Physical Intelligence bị soi lại

Sau khi đội robotics bị giải tán, câu hỏi thực tế nhất với anh em là lời hẹn demo humanoid 2027 còn đáng tin tới đâu. Đây mới là chỗ cần theo dõi, vì các startup đã gọi vốn hàng tỷ USD với tiền đề robot cần bộ não riêng cũng đang bị soi lại cùng lúc.

Sam Altman nói về humanoid và demo 2027 trên podcast Sources và Fortune tháng 09/2026

Đầu tháng 09/2026 trên podcast Sources, khi được hỏi OpenAI sẽ làm humanoid hay robot trung tâm dữ liệu, Altman đáp, “We will definitely do a humanoid. We will do other form factors as well”, và nhấn mạnh phần khó nằm ở bộ não điều khiển robot. Giữa tháng 09/2026, Altman nói với Fortune, “I think we’ll have a cool demo in 2027… I don’t think there will be robots walking the streets for a few years longer”. Các nguồn thứ cấp ghi ngày phỏng vấn khác nhau, nội dung câu nói thì khớp nhau, nên mình không chốt ngày chính xác ở đây.

Demo 2027 của Altman khác sản phẩm ra sao và chưa có prototype công khai của OpenAI

Cool demo là một buổi trình diễn có kiểm soát, chưa phải robot bán ra hay robot đi lại trên đường phố. Demo có ấn tượng tới đâu thì vẫn chưa phải sản phẩm. Altman tự nói robot đi lại trên đường còn cần thêm vài năm nữa, và tới nay chưa có prototype công khai của OpenAI. Kết quả phải tới từ demo humanoid 2027 và các bản phát hành sau đó, theo LetsDataScience, và đây là thay đổi tổ chức, chưa có sản phẩm hay năng lực mới nào được chứng minh.

Figure Helix và Physical Intelligence pi0.5 cùng Google DeepMind đứng ở đâu sau quyết định của OpenAI

Fortune đặt luận điểm rất gắt, nếu model tổng quát điều khiển được robot thì các startup đã gọi vốn với tiền đề robot cần bộ não riêng sẽ gặp khó. Ví dụ Agile Robots vòng 500 triệu USD, Skild AI gọi 1,4 tỷ USD tháng 01/2026, Google DeepMind với Gemini Robotics chuyên biệt, Gemini Robotics 2 ra mắt 30/07/2026, Figure với Helix, Physical Intelligence với pi0.5 chỉ đạt 28,0% trên RoboLab-120.

Đối trọng của Russ Tedrake ở MIT và Walden Robotics thì khác: lợi thế của công ty robotics nằm ở dữ liệu triển khai thực tế trên sàn nhà máy, model nền tảng càng tốt thì dữ liệu đó càng giá trị. Guanya Shi ở CMU thêm một đối trọng nữa: robot ngoài đời thực cần model nhỏ chạy trên máy, không phụ thuộc cloud và mạng liên tục. Pete Florence ở Generalist giữ giọng cân bằng, “There may be different starting points for how to grow intelligence”.

Tuần lễ CoRL 2026 với Fable 5.2, GR00T 2 và Praxis-1 đặt tin OpenAI vào bức tranh lớn hơn

Tin OpenAI rơi vào tuần CoRL 2026 tại Austin, Texas, hội nghị chính 09 tới 11/11, workshop 12/11, với bốn sự kiện dồn dập. Anthropic ra mắt Claude Fable 5.2 ngày 09/11 với điểm robot-control 64,9% RoboDojo theo Anthropic, đây là số do chính Anthropic tự đo, chưa tái lập độc lập, và còn vướng tranh cãi leak và giả mạo ngày 10/11. Nvidia giới thiệu GR00T 2 ngày 10/11 và giữ hướng model robot chuyên biệt làm lớp kỹ năng dưới lớp suy luận. Runway phát hành Praxis-1 ngày 11/11 đạt 46,2% RoboLab-120, mã nguồn mở Apache 2.0, chạy trên 1 GPU 80GB và cả Jetson Thor gắn trên robot. Rồi OpenAI giải tán đội ngày 13/11.

Điểm chung là tất cả đều xoay quanh chuyện model tổng quát có làm được bộ não robot không. Nhưng chính Nvidia, tác giả nghiên cứu Astra, vẫn ra mắt GR00T 2 chuyên biệt trong cùng tuần, và mình thấy cuộc đua kiến trúc này chưa ngã ngũ.

Lỗ vận hành 10,9 tỷ USD theo WSJ đặt quyết định giải tán đội robotics vào khung cắt giảm chi phí

Lý do kỹ thuật là một nửa câu chuyện, nửa còn lại nằm ở sổ sách, mà sổ sách thì toàn tiền thật lỗ thật. Cùng tuần tin robotics, WSJ đưa tin OpenAI lỗ vận hành 10,9 tỷ USD, theo tài liệu nội bộ chưa kiểm toán, và công ty đang chuẩn bị IPO 2027, nên mình đọc cả hai động lực cùng lúc.

Doanh thu Q3 khoảng 10 tỷ USD và lỗ vận hành 10,9 tỷ USD theo WSJ từ tài liệu nội bộ chưa kiểm toán

Doanh thu Q3 2026 khoảng 10 tỷ USD, tăng khoảng 50% so với 6,7 tỷ USD quý 2. Lỗ vận hành điều chỉnh khoảng 10,9 tỷ USD theo WSJ, tài liệu nội bộ chưa kiểm toán. Con số này tăng từ 10,1 tỷ USD, biên âm 109%, cải thiện từ âm 150%. Con số loại trừ 2,6 tỷ USD chi phí cổ phiếu, tính ra OpenAI lỗ khoảng 1,09 USD cho mỗi 1 USD doanh thu. Mọi con số tài chính trong mục này đều là số được báo cáo từ tài liệu nội bộ chưa kiểm toán, chưa phải số liệu công bố chính thức.

IPO 2027 và vòng gọi vốn 15 tỷ USD của OpenAI so với Anthropic dự kiến niêm yết Nasdaq ngày 19/11/2026

OpenAI đang gọi vốn mới 15 tỷ USD ở định giá 1,25 nghìn tỷ USD theo CNBC ngày 12/11, vòng chưa đóng, và chuẩn bị IPO 2027, CFO Sarah Friar nói công ty “will be a public company in 2027”. Đối chiếu Anthropic dự kiến niêm yết Nasdaq ngày 19/11/2026, định giá tới 1,4 nghìn tỷ USD, doanh thu Q3 khoảng 17 tỷ USD với lỗ vận hành chỉ 567 triệu USD, để anh em thấy áp lực so sánh đặt lên OpenAI. Số Anthropic cũng là số được báo cáo, cần kiểm chứng thêm trước khi dùng làm kết luận cứng.

Side quests và Sora bị dẹp cho thấy OpenAI đang dồn tài nguyên tính toán về mảng cốt lõi

Altman từng nói công ty cần bỏ các side quests vào năm 2025, Fortune ghi công ty đã dẹp một số nỗ lực gồm Sora để dồn tài nguyên tính toán cho mảng cốt lõi. Mình thấy việc giải tán đội robotics độc lập khớp với mô hình tập trung và cắt giảm này, dù lý do chính thức được nêu là lý do kỹ thuật rằng model tổng quát đã đủ giỏi. Giữ cả hai động lực trong đầu thì demo humanoid 2027 sẽ là bằng chứng quyết định cho cả hai cách đọc.

Kết luận OpenAI giải tán đội robotics độc lập và anh em nên theo dõi demo humanoid 2027

OpenAI không rút khỏi robotics, họ chỉ đặt cược rằng model tổng quát GPT-6 Astra đã đủ giỏi để làm bộ não robot. Mình chờ demo humanoid 2027 trả lời xem cược này đúng hay sai cho anh em.

Ba điểm anh em nên nhớ. Đội robotics độc lập bị giải tán ngày 13/11/2026 và chia về Mark Chen cùng Greg Brockman. Con số 74,8% trên RoboLab-120 của Nvidia đi kèm độ trễ 18,56 giây mỗi lần gọi ở chế độ Direct và chi phí 36,40 USD mỗi episode thành công ở chế độ Agentic, nên chưa chứng minh robot thật đã xong. Lỗ vận hành 10,9 tỷ USD theo WSJ, tài liệu nội bộ chưa kiểm toán, cùng IPO 2027 cho thấy động lực chi phí không thể bỏ qua. Anh em theo dõi tiếp demo humanoid 2027, tiến độ của Figure với Helix, Physical Intelligence với pi0.5, cùng các bản cập nhật GR00T 2 và Praxis-1. Nếu anh em đã vọc thử model robot mã nguồn mở thì chia sẻ trải nghiệm thật ở phần bình luận.

Nguồn tham khảo

Fortune qua syndication: https://bangkok.meridanreport.com/article/openai-disbands-its-robotics-team-as-its-general-models-start-running-robots-mlolye?site=bangkok
MadRobot: https://madrobot.blog/2026/11/13/openai-disbands-robotics-team-gpt-6-astra/
Nvidia Astranomy: https://research.nvidia.com/labs/srl/projects/astranomy/
LetsDataScience: https://letsdatascience.com/news/openai-disbands-standalone-robotics-team-folding-staff-into-76abb425
Forbes Europe, tài chính WSJ: https://forbeseuropes.uk/sites/gabrielalinzainescu/2026/11/11/openai-revenue-hits-10-billion-as-losses-reach-109-billion/
AlphaSignal, Runway Praxis-1: https://alphasignal.ai/news/runway-s-praxis-1-beats-every-open-robot-model-at-46-success-rate
RobotsBeat, Claude Fable 5.2: https://robotsbeat.com/claude-fable-5-2-robotics-robodojo-astra-gemini-opus/
Dealroom, gọi vốn OpenAI: https://dealroom.co/news/172395-openai-raises-15b-at-a-1-25t-valuation-half-its-original-target-as-it-br/
HumanoidMegaHub, podcast Sources: https://www.humanoidmegahub.com/news/sam-altman-openai-will-definitely-build-a-humanoid-and-he-thinks-the-body-is-the