OpenAI ha mostrato che GPT-6 Astra può progettare un dispositivo fisico quasi da solo. Il modello ha scritto i requisiti, disegnato l’involucro, la scheda elettronica e il software di un oggetto per parlare con Codex. Due dipendenti dell’azienda hanno portato avanti il prototipo in meno di una settimana, come progetto secondario. Il 3 novembre 2026 OpenAI ha anche annunciato una collaborazione di ricerca con Mazda.
Con la casa giapponese lavorano i team di ricerca e di Forward Deployed Engineering di OpenAI, insieme agli ingegneri di aerodinamica e sicurezza in caso di urto. Astra, usato tramite Codex, genera forme diverse per il frontale del veicolo, simula il flusso d’aria e raffina i progetti più promettenti per ridurre la resistenza. Secondo Akihiro Nakata, ingegnere capo di Mazda, i modelli permettono di provare decine di varianti e capire come ogni dettaglio incide sul flusso. L’obiettivo è tenere insieme il design tipico del marchio e le prestazioni aerodinamiche, senza sacrificare nessuno dei due.
I numeri raccontano il resto. L’uso di token nei team hardware e infrastrutture di OpenAI è cresciuto di 23 volte da febbraio. Il dato misura i consumi del modello, non la produttività reale né il tempo risparmiato. Su BenchCAD 2.0, un benchmark che unisce programmazione e conoscenze di ingegneria, un modello interno più recente ottiene in media 0,875. Astra, al massimo livello di ragionamento, si ferma a 0,594.
I limiti restano evidenti. Nel progetto del dispositivo Astra non ha tenuto conto in modo coerente dei vincoli di produzione, delle tolleranze dei componenti e dei requisiti di assemblaggio. OpenAI dice che queste lacune serviranno a migliorare i modelli futuri. La progettazione, ricorda l’azienda, è solo una parte del ciclo di vita di un prodotto, e un oggetto fisico deve rispettare vincoli di materiali, sicurezza e montaggio che uno schermo non pone.
La mossa va letta come un tentativo di portare gli agenti AI fuori dai flussi di lavoro digitali. OpenAI lavora già con Chip Ganassi Racing, dove le scansioni 3D diventano modelli CAD modificabili e disegni 2D, e cerca altri partner in ingegneria meccanica, elettrica, meccatronica e manifattura. Serviranno a scegliere i casi d’uso più utili, orientare l’addestramento e migliorare gli strumenti software. Se il salto da 0,594 a 0,875 si confermerà fuori dal benchmark, i primi a notarlo saranno i reparti di progettazione dell’industria automobilistica.
