就在刚刚，芯片巨头 AMD 正式官宣，将收购李飞飞创立仅两年的 AI 独角兽 World Labs。
本次交易将以全股票方式进行，作价约 82 亿美元（折合人民币约 550 亿元）。目前双方已经签署最终协议，预计在 2026 年底前完成交易，但仍须获得监管批准并满足其他常规交割条件。
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 另外两位联合创始人 Justin Johnson 和 Ben Mildenhall 也将继续带领团队，推进模型研究。
AI 圈的两位华裔女王，正式完成了历史性的「双向奔赴」。
82 亿美元，AMD 买下了一个「新世界」
要理解 AMD 为什么愿意花 82 亿美元，就得先看看 World Labs 究竟在研究什么。
在官宣长文中，李飞飞引用了诗人丁尼生《尤利西斯》中的名句：「来吧，我的朋友，去探寻一个更新的世界，现在尚不算晚。」
对于她来说，这个「新世界」指向一个问题：AI 已经很擅长处理语言，但它能否理解语言所描述的真实世界？
李飞飞在文章中写道：「宇宙不是由文字组成的，而是由真实事物组成的。」科学研究、娱乐创作和机器人行动，都要求模型理解物体的位置、空间的结构，以及环境会如何随着视角或动作变化。只会处理文字，显然不足以完成所有这些任务。
为此，李飞飞在 2024 年初与两位 AI 研究员 Ben Mildenhall、Justin Johnson 共同创办 World Labs，把研究方向放在「空间智能」（Spatial Intelligence）上。
这支目前约 70 人的团队，汇集了数据、计算机视觉、大模型训练、系统架构和计算机图形学领域的研究人员。今年 7 月，World Labs 还收购了 SceniX，将机器人仿真能力纳入自己的研究版图。
AMD 在最新公告中进一步说明，World Labs 正在开发能够根据文本、图像和视频输入，生成、重建并模拟可交互三维环境的空间智能模型，同时研究机器人学习与仿真技术。
近期发布的 Atlas，是 World Labs 展示研究进展的一项成果。
大语言模型通过前面的文字预测下一个 Token，Atlas 处理的问题则是：给定二维图像，如果把摄像机移到另一个位置，那里应该看到什么？
按照李飞飞的介绍，Atlas 从头训练，结合生成式模型与多视图几何，根据有限的输入图像预测新的观察视角。她称，Atlas 在相关任务上的表现超过了一些专用模型，并在长期困扰计算机视觉领域的「稀疏重建」问题上取得进展。
所谓稀疏重建，可以简单理解为：手里只有少量照片，却希望推断出照片没有拍到的空间。Atlas 要解决的正是这一类问题，当然，能够预测新视角，并不意味着模型已经掌握了真实世界的全部物理规律。
技术的应用场景已经浮现。李飞飞提到，机器人强化学习可以使用生成的环境进行训练；治疗和娱乐领域可以用它创建场景；房地产、设计和建筑行业，则可能用它重建真实空间。World Labs 收购 SceniX，也让从三维场景生成走向机器人仿真的路线更加清晰。
AMD 买下的，既有 World Labs 现阶段的模型成果，也有一支持续研究 AI 如何理解空间和物理世界的团队。
算力焦虑下的双向奔赴
技术方向明确，创始团队也颇具分量，李飞飞为什么在公司成立两年多后选择加入 AMD？
在官宣长文中，她回顾了自己的职业生涯。
从 2000 年作为研究生进入 AI 领域，到主持 ImageNet 项目，推动计算机视觉研究；从担任谷歌云 AI 部门的首席科学家，到成为斯坦福大学以人为本人工智能研究院的创始院长，她始终希望让 AI 参与解决现实世界的问题。
创办 World Labs，是她在生成式 AI 时代继续追求这一目标的选择。但随着研究深入，模型规模、计算效率和硬件适配，逐渐成为必须解决的问题。
「要加速进入这个未来，需要扩大我们的工作规模、扩大影响范围，并更贴近硬件。」李飞飞在文章中写道，如果缺少有针对性的硬件支持，AI 的效率与规模都会受到限制，她希望发展的空间智能也难以走出数字环境。
AMD 与 World Labs 的合作并非从这次收购才开始。
李飞飞称，苏姿丰是 World Labs 的早期投资者，也是她多年的朋友。过去一年，两家公司围绕 AMD GPU，深入开展了模型训练与推理优化。
合作越深，双方越能看到彼此的需求。World Labs 需要算力和工程资源，才能扩大前沿模型研究；AMD 则需要了解新模型如何运行、消耗哪些资源，以及未来的硬件该为哪些任务做准备。
AMD 在收购公告中明确提到，随着 AI 进入推理、机器人、仿真和物理 AI 领域，计算基础设施面对的需求正在变得更加多样。
World Labs 的模型研究经验，可以帮助 AMD 观察这些工作负载的变化，并影响未来的技术路线。
换句话说，AMD 希望研究人员在提出计算需求时，硬件团队就在同一张桌子旁。
正如李飞飞在接受外媒采访时所说，加入 AMD，将为 World Labs、AMD 及整个生态提供一个机会，加快软件与硬件的共同开发。交易完成后，World Labs 团队将继续专注于模型研究，而李飞飞也会直接参与 AMD 的技术领导工作。
药物发现、创意生产、学习方式和下一代机器人，是李飞飞列举的长期目标。眼下更具体的任务，则是让空间智能研究获得足够的计算和工程支持。
算力大战进入 2.0，苏妈硬刚老黄
如果把视线从 World Labs 移向芯片行业，就更容易理解 AMD 的另一层考虑。
在苏姿丰执掌 AMD 的十二年里，公司在处理器市场逐渐摆脱了长期追赶英特尔的处境。但在用于训练和运行 AI 模型的加速器市场，英伟达仍然占据明显优势。
大家都知道，老黄最擅长的就是「卖芯片+搭生态」，让客户能够极速上手。最近，英伟达更是狂砸 130 亿美元收购了另一家明星初创公司 Hugging Face，试图用开源生态圈住庞大的开发者。
既然老黄要在「文本与大语言模型」的开源生态里称王。那苏妈就另辟蹊径，拉上李飞飞，直接在「物理世界和空间智能」的生态里插上 AMD 的大旗。
空间智能、机器人和仿真模型的计算需求，与今天最常见的聊天模型并不完全相同。及早参与这些模型的研发，有助于 AMD 判断下一代 GPU 及配套系统应该如何设计。
苏姿丰在接受外媒采访时解释：「你对端到端的了解越深，就越能构建出更好的系统。这就是我们收购 World Labs 的原因。」
她同时表示，AMD 的雄心是「定义 AI 计算的未来」。
对于客户而言，芯片公司提供的东西也在变化。购买加速器之外，他们还需要能够运行模型的软件、便于部署的平台，以及适合具体业务的模型选择。
苏妈明确表示，AMD 未来还会提供开放模型，也会提供专有模型。AMD 与 World Labs 则计划共同建设覆盖硬件、软件、平台和开放模型的 AI 生态，让模型研究与计算系统持续协同。
因此，82 亿美元的交易，既是 AMD 对李飞飞团队的投资，也是一次对未来工作负载的押注。收购仍有待完成，空间智能距离大规模实际应用也还有路要走，但芯片巨头显然不想等到需求成熟后，才开始研究模型究竟需要什么。
