谁在给 OpenAI 供具身数据

机器人训练最贵的部分，不是机械臂，是有人愿意戴着摄像头，在真实厨房里反复拿杯子。

一、发生了什么

量子位 10 月 22 日的报道追溯了一个问题：当年被数据卡住的 OpenAI 机器人团队，后来是怎么把具身能力做起来的。文章给出的线索指向一家叫 Maxinsights 的硅谷初创，成立两三年，做的是第一人称视角的人类操作数据。

需要先说清楚，OpenAI 从未公开披露过数据供应商，这条关系是媒体根据公开报道和业内线索推出来的，不是官方确认。

能确认的是这家公司的规模数字。据该报道，它已向客户交付超过 200 万小时数据，另有 150 万小时以上带手部追踪和语言标注的存量；月采集能力 45 万小时，采集网络覆盖 2000 多个真实环境、5 万多个场景、六大洲。客户接近 50 家，其中 5 家是头部模型团队，公开出现过的名字包括 Google DeepMind、Figure、Dyna Robotics、Genesis AI。

商业侧的数字更值得看：2026 年第三季度订单签约额预计环比增长 48%，年化经常性收入已连续多月达到或接近 1 亿美元。它还与客户共同定义数据规格，比如早期和 DeepMind 从约 200 小时的裸手采集做起，再把这套标准推向其余四十多家客户。

报道还给了两个效果证据。Dyna-2 用 100 万小时人类视频预训练，预训练量从 1000 小时扩到 100 万小时，动作预测误差降约 12%；Genesis 的模型能连续完成约 20 步烹饪操作。这两家的数据供应都指向同一家公司——同样属于媒体报道口径。

二、跟你有什么关系

要采购具身数据的机器人公司：报价单位正在从「小时数」变成「场景覆盖 + 标注维度 + 与模型的对齐程度」，只比单价会买错。

做数据采集的创业团队：客户要的不是更多小时，是能在自己模型上跑出增益的那部分小时。能不能共同定义规格，决定你是供应商还是外包。

看这条赛道的投资人：项目制收入是脉冲，年化经常性收入才是估值基础。问清楚订单额里有多少会续。

三、怎么判断

1. 问单位。是「交付小时」还是「有效训练小时」？前者可以靠重复场景堆出来，后者要看去重和任务分布。
2. 问标注维度。只有视频，和视频加手部追踪加语言指令，能训的东西完全不同。
3. 要第三方证据。让对方给出「某模型在你的数据上预训练后误差降多少」，而不是只给总小时数。

四、三个别信的说法

「OpenAI 已经确认了供应商。」 没有。这是媒体按线索推断，OpenAI 和该公司都没有公开确认。把它当成既成事实，会让整条论证站不住。

「数据生意就是卖小时，越多越值钱。」 单小时的价值取决于场景稀有度和标注质量。同一个厨房拍一万小时，边际收益接近于零。

「年化收入近一亿美元就等于稳了。」 订单签约额和确认收入是两回事，季度环比增长也可能是几个大客户集中签约。要看续约和客户集中度。

五、一句话结论

具身数据的护城河不在采集量，在「这套规格能不能成为别人的标准」。

信息来源

• 量子位：谁在给 OpenAI 供应具身数据，2026 年 10 月 22 日

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 23 日。