AMD 于 9 月 28 日官宣，将以约 82 亿美元（550亿人民币）的全股票交易收购由"AI 教母"李飞飞联合创立的空间智能公司 World Labs，这是 AMD 历史上仅次于收购赛灵思（约 500 亿美元）的第二大并购，交易完成后李飞飞将出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向 CEO 苏姿丰汇报。
World Labs 总部位于旧金山，成立于 2024 年，开发的是空间智能模型，能够从文本、图像和视频输入生成、重建并模拟可交互的三维环境，同时开发用于机器人学习与仿真的技术。
首轮融资估值10亿美元。两年时间，估值翻了约8倍。更夸张的是，World Labs只有70余名员工，相当于人均创造超过1亿美元的价值。交易完成后，World Labs 团队将继续专注于推进 AI 模型研究。
李飞飞通过个人 X 账号和 World Labs 官方博客发表了内部信，据她透露，2024 年创立早期就已与 AMD 合作，苏姿丰是 World Labs 的早期投资人；去年启动深度技术合作，从 AMD GPU 上的模型训练与推理优化做起；今年双方公开演示过模型 Marble，由几张图搭建 3D 场景。
她称苏姿丰「一直是非常重要的朋友」，近距离看到其以大胆方式领导 AMD 成为硬件生态的重要力量；AMD 官方则称李飞飞为「世界级的朋友和开创性研究者」。
这笔交易的本质，是 AMD 将前沿模型研究内化为芯片路线图的驱动力，在"模型—算力—硬件"全栈协同的新竞争阶段提前卡位。
这笔收购的表层逻辑是补人才。李飞飞是 ImageNet 之父/之母、前斯坦福 AI 实验室负责人、前谷歌云 AI/ML 首席科学家，其学术号召力本身就是稀缺资产。但这背后有 AMD 的算法，即绕开英伟达主战场：
英伟达前段时间以130亿美元收购 Hugging Face 押注文本与大模型开源生态，AMD 则借 World Labs 切入物理 AI、机器人与仿真这条不同的算力需求线，反向定义下一代 GPU。
第一，用模型洞察反向驱动硬件路线图。 苏姿丰在官方声明中表示：打造下一代 AI 的计算平台，需要深刻理解模型正在如何演化。”随着 AI 从语言模型向推理、机器人、仿真和物理 AI 扩展，计算基础设施的需求正变得更多元，World Labs 的前沿工作负载将直接为 AMD 未来芯片设计提供输入信号。李飞飞本人在宣布交易时也表示，团队希望"扩大覆盖范围，并让模型研发更贴近硬件”。
第二，补软件生态短板，对标英伟达 Omniverse。 AMD 的 Instinct 系列在算力密度、显存带宽上已逐步逼近英伟达，但在 CUDA、Omniverse、Isaac 等构成的"芯片—开发平台"闭环面前仍是明显弱项。World Labs 带来的是一套面向物理世界的模型能力和开发者接口，配合 AMD 力推的开放 AI 生态战略，相当于用外部并购的方式快速获得英伟达花多年自建的能力。
第三，提前布局空间智能这一算力消耗新增长点。 空间智能模型的训练需要处理视频、点云、3D 场景等多模态数据，数据规模和计算复杂度远超文本；推理侧则因机器人、自动驾驶、AR/VR 等实时交互场景，推动计算从云端下沉至边缘终端。这正是李飞飞所说的"扩大覆盖范围"，世界模型对算力的极高消耗，恰恰是芯片公司最值得提前布局的信号。
以下为李飞飞在World Labs 官方博客发表的内部信，经“具身之家 Robots”编译：
探索一个更新的世界
World Labs 即将加入 AMD。这对 World Labs、对我们的团队、对我个人而言，都是一个巨大的时刻，所以我想花一点时间，讲一讲这件事意味着什么，以及为什么我对下一个篇章如此激动。
人工智能，对我而言既是私人的，也是关乎文明的
2000 年，我作为一名刚入行的研究生进入这个领域，追着我自己的好奇心，去解决机器的视觉智能以及人脑的视觉智能问题。当时的我还不知道，那些竟会是一段职业生涯的第一步——而让我自己都惊讶的是，这段生涯此后一直处在人工智能走向成熟的核心位置。
我的实验室早期所做的 ImageNet 工作，连同神经网络算法及其在 GPU 上的实现，共同推动开启了现代人工智能时代。从那时起，我把整个职业生涯都用来推动 AI：从一个主要属于学术好奇心的东西，变成我们这个时代最具创新性、也最具变革力量的技术。
在这整个过程中——从我在计算机视觉、深度学习、机器人和医疗健康领域的研究，到以首席科学家的身份创办 Google Cloud 的人工智能部门，再到成为斯坦福以人为本人工智能研究院（Stanford HAI）的创始院长——我的工作始终被同一个愿望所指引：与人携手，解决现实世界的问题，让社会变得更好。
当生成式 AI 开始带来变革，大规模的前沿 AI 研究从学术界转向产业界时，我就知道，要产生最深远、最广泛的积极影响，一条最正确的路径，就是创办一家初创公司，去攻克那些最大胆的技术难题。
创办 World Labs
2024 年初，我和两位了不起的联合创始人 Ben Mildenhall、Justin Johnson 一起创办了 World Labs。他们都是世界一流的 AI 研究者，每个人都以自己的方式推动过整个领域的进展。我们的目标是建设一家前沿实验室，专注于 AI 中一些最重要的问题——这些问题一旦被解决，就会极大提升 AI 解决现实世界问题的能力。
我们创办这家公司，是受一个根本信念所指引的：仅靠语言并不足以支撑模型的发展。宇宙不是由文字构成的，它是由真实存在的事物构成的。 从科学、娱乐到机器人，AI 要解决的许多最重要的问题，都要求模型能够对物理世界的结构和行为进行推理。
攻克这个领域，需要一支技能跨度极广的特殊团队，涵盖数据、计算机视觉、大模型训练、系统工程，甚至计算机图形学。我感到非常幸运，组建起了一支由研究者与工程师构成的创始团队，其中汇聚了以上各个领域的世界级专家。我们一起出发，去训练全新类别的基础模型，攻克空间智能中最困难的问题，而我们已经朝着目标迈出了重要的步伐。
从创立至今的成果
自 2024 年创立以来，World Labs 已经建立起领先的空间智能 AI 能力，应用范围从创意工作延伸到设计领域。我们组建了一支世界领先、专注于图像、视频与空间重建的模型训练团队。并且，通过收购 SceniX，我们正在构建面向机器人仿真的能力，目标是做到行业领先。
最近我们发布了 Atlas——一种首创的、全视角（omni）模型架构，它解决了空间智能中一个关键而悬而未决的问题：新相机视角预测。
就像大语言模型能从一行文本预测下一个 token 一样，从零开始训练的 Atlas，能从输入的 2D 图像预测下一个视角，表现甚至超过了专门的先进模型。它通过把生成式模型与多视图几何相结合，实质上解决了计算机视觉中一个长期存在的问题——稀疏重建。这会带来直接而深远的影响：从设计、工程到科学与机器人。
我们看到各界对 Atlas 表现出了极大的兴趣：用于机器人的强化学习环境；用于治疗和娱乐的场景生成；用于房地产、设计与建筑行业的现实世界重建；以及未来还会涌现出的更多应用。
追随我们的"北极星"，走向 AMD
World Labs 在如此短的时间里取得的研究与技术突破，不但点燃了我们的雄心，也让我们对 AI 解决空间与物理世界问题的潜力，有了一幅清晰的图景。既然现在我们已经有了这些可能性的切实证据，就想尽一切所能，去加速那个未来的到来。
要做到这一点，需要扩大我们的投入、拓宽我们的影响范围，并且更贴近硬件。如果没有一个专注的硬件努力方向，AI 就会在效率上受限，在规模上受限。而对我们的目标而言，它还会继续被困在数字世界里。
这就把我带到了 AMD。
从我们最早的日子起，我们就与 AMD 一直合作。AMD 的 CEO 苏姿丰博士，是我们使命的早期投资者和信仰者，我们共享着一个信念：AI 能够推动社会走向一个更好的未来。在我们各自穿越科技世界的过程中，她也一直是我的好朋友。
我们从去年开始建立深度的技术合作关系，起点是在 AMD GPU 上的模型训练与推理优化。我们近距离看到了 Lisa 如何以大胆的方式，带领 AMD 成为硬件生态中一股势头惊人的重要力量。随着我们的团队并肩工作，我们意识到，把我们在软件与硬件、基础模型与应用方面的 AI 生态合在一起，是多么自然而然的一件事。
就像当年我清楚地知道，是时候去做一家初创公司、以 jumpstart 那种超越 LLM 的基础模型研究、在 AI 领域取得最大影响一样，现在再一次，一个非常清晰的判断是：对于我个人和 World Labs 而言，继续我们使命的正确道路，就是作为 AMD 的一部分走下去。 我们共同致力于持续推动 AI 前沿，去解决现实问题，并且以一种开放的方式，与社区和整个生态携手去做。
我们的使命坚定不移，而此刻更加令人兴奋的，是继续建设一家世界领先、能够持续数十年的前沿研究机构。我们致力于提供最好的开放模型与平台，实现从硬件到软件、到模型、再到支撑这一切所需的数据平台——AI 端到端的运行。
我们无比激动，能成为一段共同旅程的一部分，去奔赴我们想一起建设的那个未来：在那里，强大的人工智能平台与系统被开发和部署出来，帮助解决人类面临的一些最基础的问题——从药物发现，到释放人类的创造力；从变革学习方式，到解锁下一代机器人技术。
而我再兴奋不过的，是能够以执行副总裁兼首席科学家的身份加入，直接与 Lisa 和她的团队合作。我的职业生涯一路走到这一刻——在一家领先的 AI 公司里，以一名科学家和技术领导者的身份，持续成长、运营一支前沿研究团队。有了这个更大的平台和机会，我内心深处充满谦卑、感激与希望：我们将建设一个自己相信的未来，而指引它的，是那颗始终激励着我、去建设「服务于人类」的技术的北极星。我对未来无比期待，也深深感激 World Labs 和 AMD 能够携手共同建设它的这个机会。