11月4日、The Decoderが「OpenAI says GPT-6 Astra designed a hardware device from scratch in under a week」と題した記事を公開した。OpenAIのGPT-6 Astraがハードウェアデバイスをゼロから設計し、1週間以内に完成させたという事例を詳しく紹介している。
GPT-6 AstraがPCB設計からファームウェアまで一手に担った
OpenAIのハードウェアチームは、コーディングエージェント「Codex」に音声で話しかけるためのデバイスを、GPT-6 Astraを使って1週間以内に設計した。サイドプロジェクトとして進められたもので、Astraが担当したのはエンクロージャー（筐体）設計、PCBレイアウト（部品選定・配線ルーティングを含む）、ファームウェア、ユーザーインターフェースと、設計の全工程に及ぶ。
GPT-6 Astraは、2026年時点でOpenAIが提供するフラッグシップモデルのひとつであり、「最高推論レベル」とはOpenAIが定義するモデル内の推論強度区分を指す。OpenAIは同モデルにおいて複数の推論レベルを設けており、より高いレベルでは計算コストをかけて多段階の思考プロセスを実行する。今回のハードウェア設計タスクにはこの最高推論レベルが使用された。
その後、1ヶ月以内に契約メーカーが少量のプロトタイプを製造した。ただし、Astraが製造上の制約・公差・組み立て詳細を必ずしも考慮できなかったため、複数回の設計修正が必要だったとOpenAIは認めている。
ソフトウェアのコード生成とは異なり、PCB設計には物理的な製造制約（部品の実装スペース、熱対策、公差管理など）が伴う。AIが設計を出力するだけでなく、実際に製造・動作するモノとして成立させるには、現状まだ人間の修正ループが必要な段階だ。
ベンチマークスコアの実態
OpenAIはパフォーマンスの大幅な向上もアピールしている。BenchCAD 2.0という、3Dパーツ・アセンブリの再現精度やPCBの接続識別を評価するベンチマークが使用されている。BenchCAD 2.0はOpenAI独自のものではなく、CAD・ハードウェア設計AIの性能評価を目的として第三者機関が整備したベンチマークであり、スコアは0〜1のスケールで表現される。設計の忠実度・接続の正確性など複数の観点を総合的に評価するものだ。
このBenchCAD 2.0において、公開済みのGPT-6 Astra（最高推論レベル）のスコアは0.594。一方、OpenAIが保有する「内部モデル」は0.875を記録しているという。
ただし、この内部モデルについてOpenAIは詳細を一切公開していない。スコアの数字だけが先行している状態であり、実際の性能を独立して検証する手段は現時点では存在しない。BenchCAD 2.0が第三者ベンチマークであるとはいえ、内部モデルのスコアをOpenAI自身が申告している以上、その数値をそのまま額面通りに受け取ることには慎重であるべきだろう。
社内での活用状況と自社ハードウェア開発
OpenAIのハードウェアチームはCodexおよびChatGPTを、CADモデル作成・製造図面・シミュレーションなど幅広い用途に活用している。対象領域はロボティクスや計算インフラに及び、トークン使用量は2月以降23倍に増加している。
また、OpenAI自身も独自のハードウェアデバイスを開発中だ。報道によれば、それはAIスピーカーとスマートフォンの中間的な、画面のない端末になる見込みで、「生きているように感じられる」デザインを目指しているとされる。今回のサイドプロジェクトはその開発基盤の一部を成す実験的な取り組みとして位置づけることもできるが、OpenAIはその関連性について明言していない。
今回の事例が示すのは、AIがハードウェア設計のワークフロー全体を一応カバーできる段階に達しつつあるという事実だ。ただし「製造制約を考慮できず複数回の修正が必要だった」という点は正直に開示されており、現状の限界も明確である。内部モデルのスコアや自社デバイス開発の進捗など、非公開情報が多い点も踏まえた上で、OpenAIの発表を読む必要がある。
詳細はOpenAI says GPT-6 Astra designed a hardware device from scratch in under a weekを参照していただきたい。
