AMD以82亿美元收购李飞飞创立World Labs

AMD首席执行官苏姿丰与李飞飞。图片经由AI生成

文丨李海伦

编辑丨苏扬

当地时间9月28日，AMD宣布以82亿美元全股票交易形式，收购由“AI教母”李飞飞创立的AI初创公司World Labs。

此交易预计于2026年年底前完成监管审批。交易完成后，李飞飞将加入AMD担任执行副总裁兼首席科学家，直接向AMD首席执行官苏姿丰汇报。

这是AMD历史上规模第二大的收购案，仅次于2022年以约500亿美元收购赛灵思（Xilinx）。在英伟达不久前以130亿美元巨资收购开源平台Hugging Face的行业背景下，AMD这一举措表明，算力巨头正将战略投资重点从单纯的大语言模型，转向结合物理世界的“空间智能”与软硬件联合设计。

01 从10亿独角兽到82亿并购

World Labs团队合影

作为本次并购的主角，World Labs由李飞飞与研究员本·米尔登霍尔（Ben Mildenhall）、贾斯汀·约翰逊（Justin Johnson）于2024年初共同创立，致力于打造能感知、推理并生成三维物理世界的“大世界模型”（Large World Models）。

成立仅半年，World Labs便于2024年9月走出隐身模式并完成首轮2.3亿美元融资，估值直接跨入10亿美元独角兽行列，吸引了安德森·霍洛维茨基金（a16z）、NEA以及Radical Ventures等顶尖机构注资。

进入2026年2月，随着物理AI热度陡升，World Labs再次完成了由Autodesk领投，AMD、英伟达、富达（Fidelity）及Emerson Collective参投的10亿美元巨额融资，其估值在短短一年半内飙升至50亿美元。直至本次被AMD以82亿美元全资收购，World Labs在累计融资超12亿美元后，实现了商业价值的进一步飞跃。

目前，这支约70人的顶尖团队（包含2025年收购的机器人仿真初创公司SceniX）已推出多项突破性成果。其在2025年底发布的Marble三维场景生成模型，以及首创的物理空间全能架构Atlas模型，攻克了计算机视觉领域长久以来的“新视角预测”与“稀疏重构”难题。

在2026年9月初，围绕World Labs发布的重磅架构模型Atlas接受专访时，李飞飞与团队联合创始人系统阐述了空间智能的实际落地逻辑。她明确指出，Atlas等世界模型通过将“生成式模型”与“物理几何”结合，能够直接用于机器人仿真与真实世界模拟，让具身智能体与自动化系统在进入现实部署前先在数字空间中完成高强度策略演练。

02 AMD押注下一代AI算力需求

苏姿丰与李飞飞接受专访

对于AMD而言，斥巨资收购World Labs的核心商业逻辑在于通过掌控前沿模型的工作负载（Workload），来反哺并指导其未来数年的芯片硬件设计。

传统芯片的设计路线图通常依据通用的矩阵运算与吞吐需求制定，而通过将World Labs纳入麾下，AMD得以提前接入最前沿的空间重构与物理仿真算法。这种直接获取模型层需求的模式，能够让AMD在硬件研发早期就精准掌握物理AI对内存带宽、延迟和计算单元的要求，进而规划下一代GPU与CPU架构。

苏姿丰在接受彭博社专访时，深入阐述了这一软硬联合演化（Co-design）的必要性。她表示，当前AI的发展仍处于极早期阶段，硬件、软件、系统与模型层之间的协同互动极其紧密，对端到端全栈理解得越深，构建出的芯片与计算系统就越优秀。

面对外界关于AMD战略是否偏离硬件、转向软件的疑问，苏姿丰在采访中明确表示，AMD依然是一家平台与解决方案公司，绝不会放弃硬件本业，收购World Labs是为了给数据中心客户提供更完善的开放及专有模型支持，全方位提升软硬件全栈平台的竞争力。

彭博社分析指出，收购World Labs补齐了AMD在物理世界AI模型上的短板。通过将顶尖物理模型与硬件算力深度绑定，AMD正积极拓展数据中心之外的新型客户，试图在数据中心算力与边缘具身智能全场景中，为企业客户提供能与英伟达抗衡的全栈替代方案。

除了商业与团队整合之外，模型快速演进对安全护栏带来的挑战也是双方高管探讨的重点。随着大世界模型开始具备精确模拟物理现实的能力，模型对齐（Model Alignment）与安全保障的重要性被提升到了全新的高度。

苏姿丰在访谈中强调，在芯片与系统开发中，安全没有任何可选项，必须作为与性能同等重要的一等公民，这需要硬件级安全、数据隐私保护以及全行业的第三方评估。李飞飞补充说，人工智能作为文明级技术是一把双刃剑，技术领袖有责任在个人、企业与社会层面落实安全对齐，确保技术的发展切实服务于人类福祉。

AMD收购World Labs标志着科技行业正从单一的大语言模型竞争，加速转向结合物理世界的软硬件一体化博弈。外媒普遍认为，这不仅是芯片巨头为应对生成式AI算力瓶颈与物理AI数据短缺所采取的预防性布局，更是一场深度的战略整合。该笔交易能否真正颠覆市场格局，最终将取决于AMD能否将李飞飞团队的物理空间模型成功转化为可量产、高性价比的芯片软硬件解决方案。

特约编译无忌对本文亦有贡献