В конце января 2026 года Figure AI тихо опубликовала технический доклад о Helix 02. Без громких анонсов, без презентации на CES. Просто 84 страницы математики и графиков, которые наконец-то объясняют, что происходит внутри головы их робота Figure 02.
И самое важное — теперь там нет ни строчки кода от OpenAI.
Развод по-кремниевски
Помните ту историю про «стратегическое партнерство» Figure AI и OpenAI? В 2024 году все писали, как ChatGPT научит роботов думать. В 2025 году партнерство тихо развалилось. Официально — «разные стратегические приоритеты». Неофициально — инженеры Figure AI поняли, что LLM от OpenAI для роботов годится только для болтовни, а не для принятия решений в реальном мире.
К февралю 2026 года Figure AI полностью перешла на собственную модель Helix 02. Все интеграции с OpenAI API удалены из production-кода. Разрыв оказался настолько болезненным, что пришлось переписывать 40% кодовой базы.
И вот что получилось вместо ChatGPT в металлическом теле.
Helix 02: не мозг, а нервная система
Если OpenAI GPT-4o (последняя версия на февраль 2026) — это универсальный диалоговый движок, то Helix 02 заточен под одну задачу: превращать намерение в последовательность точных моторных команд за 50 миллисекунд.
Архитектура выглядит так:
- Perception Transformer — обрабатывает поток с 12 камер (включая стереопары), лидара и тактильных датчиков ладоней. Не создает картинку для человека, а сразу переводит в 3D-представление окружения.
- Policy Network — ядро системы. Принимает 3D-сцену и текстовую команду («возьми чашку со стола»), выдает траекторию движения для 38 сервоприводов. Обучена на 2,1 миллиона часов симуляций и 45 000 часов реальных испытаний.
- Safety Monitor — отдельная нейросеть, которая 200 раз в секунду проверяет, не приведет ли следующее движение к столкновению или падению. Если вероятность выше 0,3% — мгновенно корректирует Policy Network.
Именно эта автономность стала камнем преткновения с OpenAI. Те хотели оставить обработку восприятия у себя в облаке. Figure AI настаивала на локальном выполнении. В итоге разошлись.
Чем Helix 02 лучше (и хуже) OpenAI
Сравнивать их напрямую — как сравнивать пилота истребтеля и диспетчера аэропорта. Оба работают с авиацией, но задачи разные.
| Критерий | Helix 02 (Figure AI) | GPT-4o + Robotics (OpenAI) |
|---|---|---|
| Время реакции | 50-80 мс | 300-500 мс (с учетом облака) |
| Работа без интернета | Полная | Невозможна |
| Понимание контекста | Только робототехнический | Универсальное |
| Обучение новым действиям | Требует дообучения модели (сложно) | Few-shot через промпты |
Проще говоря: Helix 02 не поддержит с вами философскую беседу о смысле жизни. Но она гарантированно не уронит поднос с кофе, даже если вы толкнете робота. GPT-4o обсудит падение с точки зрения экзистенциальной философии, но физически его не предотвратит.
А что там у конкурентов?
Пока Figure AI доводила Helix 02, остальные не спали.
Boston Dynamics с Atlas и Gemini пошли другим путем — сделали ставку на вычислительную мощность (те самые 2000 TFLOPS) и облачную обработку. Их робот может планировать сложные последовательности действий, но зависит от стабильного канала связи.
NVIDIA с Cosmos Policy предлагает гибридный подход — часть логики на устройстве, часть в облаке. Но их решение пока остается набором инструментов для разработчиков, а не готовой системой.
А вот LeRobot v0.4.0 от Meta — это вообще open-source альтернатива, которая набирает бешеную популярность среди исследователей. Дешево, открыто, но до production-готовности еще далеко.
По данным на февраль 2026, Figure AI занимает 34% рынка ИИ для промышленных гуманоидных роботов. Boston Dynamics — 28%, остальное размыто между десятком мелких игроков.
Самое сложное — не упасть
Вот что действительно отличает Helix 02 от академических моделей. Ее Safety Monitor обучен на 17 000 инцидентов падения из реальных испытаний. Не симуляций — реальных падений, когда 70-килограммовый робот с грохотом валился на бетонный пол.
Каждое такое падение добавляло в датасет:
- Данные с гироскопов за 200 мс до падения
- Показания нагрузки на суставы
- Видео с камеры «от первого лица»
- Итоговые повреждения (сломанный сервопривод, треснутый корпус)
В итоге Safety Monitor научился предсказывать потерю баланса за 150 мс до того, как ее зафиксируют датчики. Это как чувствовать, что сейчас оступишься, еще до того, как нога поскользнулась.
У OpenAI просто не было такого датасета. Да и не могло быть — они не ломали физических роботов тысячами.
Что будет дальше? (Спойлер: война стандартов)
Figure AI сейчас в выигрышной позиции. У них есть работающая система, первые коммерческие контракты с автопроизводителями и собственная ИИ-модель, которую не нужно лицензировать у OpenAI.
Но проблема в другом. Helix 02 — проприетарная закрытая система. Вы не можете дообучить ее под свои задачи. Не можете заглянуть внутрь. Не можете интегрировать со сторонними датчиками без разрешения Figure AI.
Именно здесь открывается окно для NVIDIA Cosmos и open-source решений. Промышленность устала от вендор-локинга. Особенно после истории с OpenAI, когда изменение ценовой политики могло похоронить весь бизнес.
Мой прогноз на 2026-2027: мы увидим жесткую конкуренцию между:
- Вертикально интегрированными системами (Figure AI, Boston Dynamics) — все свое, но дорого и закрыто.
- Облачными платформами (OpenAI, Google) — гибко, но зависимость от интернета и подписок.
- Открытыми фреймворками (NVIDIA Isaac, LeRobot) — сложно внедрять, но полный контроль и цена.
Победит тот, кто найдет баланс между надежностью Helix 02 и гибкостью облачных решений. Пока Figure AI лидирует в гонке, но их закрытость может стать ахиллесовой пятой.
А самый интересный вопрос: когда появится первый серьезный инцидент с участием автономного гуманоидного робота? И какая модель окажется в эпицентре скандала — облачная от OpenAI или локальная от Figure AI? Ставки принимаются.
