OpenAI gründet Robotik-Sparte: Altman tritt Tesla entgegen
01.06.2026 - 21:09:49 | boerse-global.deDer Schritt markiert einen strategischen Wendepunkt: Der KI-Konzern will künstliche Intelligenz nicht mehr nur in der digitalen, sondern auch in der physischen Welt einsetzen. Damit tritt OpenAI in direkte Konkurrenz zu Teslas Optimus-Programm und anderen Herstellern humanoider Roboter.
Neues Team unter Führung von DALL-E-Erfinder
Die Leitung der neu formierten Robotik-Einheit übernimmt Aditya Ramesh, der bisher für Prestigeprojekte wie DALL-E und Sora verantwortlich zeichnete. Seine Forschung zur Weltsimulation soll nun die Grundlage für Roboter liefern, die in realen Umgebungen assistieren können.
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Kurzfristig konzentriert sich OpenAI auf Maschinen für qualifizierte Fachkräfte im Infrastrukturbau. Langfristig, so Altman, sollen persönliche Roboter für alltägliche Aufgaben entstehen – mit dem Ziel, letztlich jedem Menschen einen eigenen Roboter zur Verfügung zu stellen.
Das Unternehmen sucht derzeit elf neue Mitarbeiter für Hardware, Betrieb, Systeme und maschinelles Lernen. Der interne Aufbau folgt auf jahrelange Vorarbeit, darunter die Einrichtung eines humanoide-Roboter-Labors im Jahr 2025. Zwar hatte OpenAI bereits 2024 mit Figure AI kooperiert, doch diese Partnerschaft endete. 2025 gab es zudem Überlegungen, Hardware und Robotik in eine eigenständige Einheit auszugliedern.
Tesla beschleunigt Produktion
OpenAIs Einstieg in den Markt kommt zu einem Zeitpunkt, an dem auch Tesla massiv aufrüstet. Bereits am 27. Mai wurde der erste Stahl für eine eigene Optimus-Fabrik auf dem Gelände von Gigafactory Texas verbaut. Die Erweiterung umfasst 5,2 Millionen Quadratfuß – umgerechnet rund 483.000 Quadratmeter. Teslas langfristiges Produktionsziel liegt bei bis zu zehn Millionen Einheiten pro Jahr.
Zunächst konzentriert sich Tesla jedoch auf den Einsatz seiner Optimus Gen 3-Roboter in den eigenen Fertigungsanlagen. In Fremont wird derzeit ein Produktionsband umgerüstet, die Fertigstellung ist für Juli oder August 2026 geplant. Die Kapazität dieser Anlage soll bei etwa einer Million Einheiten jährlich liegen.
Branche im Aufbruch – NVIDIA und Startups ziehen mit
Der Markt für humanoide Roboter wird zunehmend belebt – sowohl von Hardware- als auch von Softwareanbietern. Noch heute hat NVIDIA Cosmos 3 vorgestellt, ein offenes physikalisches KI-Basismodell auf Basis einer Mixture-of-Transformers-Architektur. Es ist für Reasoning, Weltsimulation und Aktionsgenerierung über Text, Bilder und Video ausgelegt. Parallel dazu bringt NVIDIA den Isaac GR00T-Roboter für Forschungslabore auf den Markt; Auslieferungen an Institutionen wie Stanford und die ETH Zürich sind für die zweite Jahreshälfte geplant.
Auch andere Marktteilnehmer legen zu. Das Startup 1X Technologies vermeldet 10.000 Vorbestellungen für seine Neo-Roboter, während Figure AI derzeit rund 12.000 Exemplare seines Figure 03-Modells pro Jahr produziert. Branchenanalysten von Goldman Sachs schätzen, dass der Markt für humanoide Roboter bis 2035 ein Volumen von 38 Milliarden Euro erreichen könnte.
Die Entwicklung solcher Maschinen ist stark auf hochwertige Trainingsdaten angewiesen. Einige Silicon-Valley-Firmen wie Encord setzen menschliche „Puppenspieler" ein, um Roboter in alltäglichen Aufgaben zu trainieren. Spezialisierte Trainingsdaten kosten dabei bis zu 1.000 Euro pro Stunde.
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Militärische Tests in der Ukraine
Während industrielle und private Anwendungen die Schlagzeilen dominieren, wird die Technologie auch für Hochrisikoumgebungen erprobt. Bereits am 31. Mai wurde bekannt, dass Foundation Future Industries seine Phantom MK-1-Roboter in der Ukraine für Logistikaufgaben in Gefahrenzonen testet. Das Unternehmen, zu dessen Investoren und Beratern Eric Trump zählt, hat US-Regierungsaufträge im Wert von über 24 Millionen Euro für Inspektionen und Waffenhandhabung erhalten.
Technologische Fortschritte in der Simulation beschleunigen zudem die Entwicklungszeiten. Am 30. Mai veröffentlichte Genesis AI mit Genesis World 1.0 eine quelloffene Physik-Plattform, die eine hohe Übereinstimmung mit realen Roboterbewegungen erzielt – und das bei deutlich höheren Simulationsgeschwindigkeiten als herkömmliche Verfahren.
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