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AMD斥資82億美元押注世界模型的野心:爭奪下一代AI算力入口
发布:2026-09-30

晶片巨頭AMD(超微半導體)正在把競爭邊界從AI(人工智慧)晶片層進一步延伸至模型層。

當地時間9月28日,AMD宣佈以約82億美元收購“AI教母”李飛飛的AI初創公司World Labs。雙方已經簽署最終收購協議,這筆交易將全部以AMD股票支付,預計於2026年底前完成。

交易完成後,World Labs聯合創始人李飛飛將加入AMD,擔任執行副總裁兼首席科學家,直接向AMD董事長兼CEO蘇姿豐(Lisa Su)彙報。World Labs團隊則將繼續從事AI模型研究。

對於AMD而言,這並不是一次單純的人才收購。AMD在公告中表示,World Labs的研究將幫助公司獲得對新興AI工作負載更深入的理解,並指導未來硬體、軟體和系統的技術路線圖。

9月29日美股盤前,AMD漲0.4%。

為什麼是World Labs?

公開資料顯示,World Labs由李飛飛等人於2024年創辦,總部位於美國三藩市,主要研究空間智能和世界模型。

與主要處理文本資訊的大語言模型不同,世界模型試圖讓AI理解和模擬真實世界中的三維環境以及物體之間的關係,被認為是機器人、自動駕駛、仿真等物理AI應用的重要技術方向。

World Labs已經推出了生成式世界模型Marble,並於今年9月發佈了新的世界模型Atlas。公司還與AMD建立了技術合作關係,並獲得AMD投資。

事實上,這種合作關係也成為此次收購的重要基礎。李飛飛表示,World Labs此前已經與AMD展開深度技術合作,雙方從模型訓練和推理優化開始合作。隨著合作深入,雙方逐漸認識到,將軟體、硬體、基礎模型和應用結合起來,是進一步推動空間智能發展的自然路徑。

那麼,為什麼AMD願意在此時斥資82億美元收購一家成立僅兩年的AI公司?

蘇姿豐解釋道,構建下一代AI計算平臺,需要深入理解模型本身如何演進。AMD希望借助李飛飛和World Labs團隊的模型研究能力,更好地判斷未來AI工作負載的變化,並據此塑造公司的技術路線圖。

英國《金融時報》認為,此次收購將進一步推動AMD從傳統晶片設計向下一代AI模型開發延伸。World Labs所研究的世界模型不僅有望應用於機器人、遊戲等領域,也可能進一步催生新的計算需求。

對World Labs而言,硬體同樣是其選擇AMD的重要原因。

李飛飛在解釋此次交易時表示,World Labs已經看到了空間智能和世界模型的潛力,但如果要進一步擴大規模,就需要“更加靠近硬體”。她認為,沒有專門的硬體投入,AI的發展會受到效率和規模的限制。

AMD買到的不只是一個模型團隊

分析指出,這筆收購交易的核心價值並不在於World Labs短期能夠為AMD貢獻多少收入,而在於其對未來AI工作負載的研究能力。

研究機構Moor Insights & Strategy首席分析師Patrick Moorhead直言,這是一次“人才和模型洞察”的收購,而不是“收入型收購”。他認為,AMD獲得的是開發未來晶片需要運行的模型的人才,以及對模型發展方向的洞察。

花旗分析師Atif Malik也認為,吸收李飛飛及其團隊後,AMD能夠更深入地瞭解AI模型的演進,並進一步強化AI平臺戰略。他將AMD此次交易的動機概括為三點:獲取更多頂尖AI工程師、加強AMD在物理AI領域的佈局,以及構建更好的端到端AI系統。

圖形和計算行業研究機構Jon Peddie Research在報告中寫道,World Labs的加入能夠把前沿模型研究進一步帶入AMD的晶片和系統設計體系。當World Labs研究人員開發新的AI工作負載時,這些經驗可以幫助AMD架構師更早理解未來模型對計算能力、記憶體、晶片間互聯以及軟體的需求。

這也是AMD近年來AI戰略發生變化的一個縮影。隨著AI模型從大語言模型進一步向推理、機器人、空間智能和物理AI擴展,模型本身正在越來越直接地影響晶片架構和系統設計。

這筆交易背後的競爭背景同樣不容忽視。近年來,AI晶片龍頭英偉達已經從GPU向軟體、基礎模型和機器人等領域延伸,並持續佈局物理AI。

AMD此次收購World Labs,則進一步補強了其在空間智能和世界模型領域的能力。《財富》雜誌分析認為,World Labs所處的物理AI領域可能推動新一代機器人、自動駕駛等機器智能應用,而這些新應用也將反過來影響AMD未來的產品設計。

研究機構Constellation Research分析師Larry Dignan則指出,World Labs的加入將增強AMD在機器人和物理AI領域的模型能力。AMD正在進一步構建從硬體、軟體到模型的完整AI技術棧,這與英偉達近年來的發展路徑存在相似之處。

這也意味著,AI晶片公司的競爭,正在從“誰能提供更多算力”,進一步走向“誰能更早理解下一代AI需要什麼樣的算力”。

來源:中國澎湃新聞

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