550亿，苏姿丰买下李飞飞

9月28日，AMD揭晓了一项重大举措：它将以大约82亿美元（折合人民币约550亿元）的方式，通过全股票交易，收购由李飞飞创立的World Labs。

这是AMD历史上规模第二大的收购案，仅次于2022年约500亿美元对赛灵思的收购。这笔交易预计在年底前完成，尚需获得监管机构批准；交易完成后，李飞飞将担任AMD执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报工作。

这笔交易为何如此昂贵？World Labs成立仅两年多，但其聚焦的是AI下一阶段的关键能力：使机器真正理解三维世界，不仅要“看见”物体，还要领会空间关系、运动规律以及物体间的相互作用。该公司已推出三维世界生成模型Marble，并将研究推进至机器人仿真领域——让机器人在虚拟环境中学习和测试动作，随后将这些技能迁移到现实场景中。

AMD收购World Labs，看重的不仅仅是模型团队。对一家芯片企业而言，更重要的是提前融入下一代AI模型的研发过程，洞悉未来的世界模型和机器人模型究竟需要怎样的算力，以及应由何种芯片来支撑。

World Labs于今年2月刚获得10亿美元新融资，投资者包括AMD和英伟达，李飞飞为何愿意出售？

她在X平台上给出了解释：要继续推动技术进步，必须扩大规模，同时更贴近硬件。

82亿美元收购世界模型

这笔交易将以全股票形式完成。交易完成后，World Labs团队将整体并入AMD，继续推进前沿AI模型研究；李飞飞也将进入AMD管理层，直接向苏姿丰汇报。

苏姿丰为何愿意出此高价？答案在于“世界模型”。

简单来说，当你给AI展示一张房间照片时，它不仅要识别桌子和椅子，还要推测镜头转动后可能看到什么；让机器人进入这个房间，它还需判断哪些区域可通行、如何拿取杯子，以及执行一个动作后可能产生什么后果。

据World Labs官网介绍，该公司研究的“空间智能”，旨在让模型理解物体、位置及其相互关系与变化，进而生成场景并预测动作的可能结果。

这与我们熟悉的聊天机器人截然不同。聊天机器人主要处理语言，但要让机器人在现实世界中执行任务，仅知道“杯子是什么”远远不够。世界模型旨在弥补机器对空间、运动和物理变化的理解不足。

World Labs已推出相关产品。

目前产品化程度最高的是Marble。它于2025年11月向公众开放，现已成为实用工具：用户上传文字、图片或视频，即可生成一个可自由移动、编辑和扩展的三维世界，并能将结果导出，融入游戏、影视、设计等工作流程。今年1月，World Labs还开放了API，使开发者能直接将该功能集成到自己的应用中。

今年9月发布的Atlas则更进一步，但目前仍处于早期开放阶段。它不仅生成三维场景，还尝试基于少量图片或视频还原真实空间，并推测镜头之外的部分；在此基础上，它能模拟摄像机或机器人移动后的视野，以及物体的运动与相互作用。目前，Atlas尚未全面开放，用户仍需申请早期体验资格。未来，该功能将逐步整合进Marble等World Labs产品中。

机器人是World Labs正在拓展的方向。今年7月，公司收购了机器人仿真公司SceniX，开始将空间智能用于机器人训练：首先在虚拟环境中还原真实场景和物理交互，让机器人反复练习和测试，随后将学到的技能迁移到现实世界。

目前，World Labs已展示了一些早期成果，例如让机器人在几乎不依赖真实世界训练数据的情况下学习复杂操作。不过，这一方向仍处于研发和验证阶段。

对AMD而言，这些研究可能直接影响未来的芯片设计。AI正从文字问答转向机器人和仿真，不同任务对算力的需求也在变化。苏姿丰希望通过World Labs，更早地洞察前沿模型的需求，从而决定未来硬件、软件和系统的研发方向。

据李飞飞透露，苏姿丰是World Labs的早期投资者，也是她的朋友；从2025年起，双方就在AMD的GPU上合作，优化模型训练和运行效率。先投资，再共同推进技术，最终达成了收购协议。

World Labs

李飞飞在成都长大，16岁随家人移民美国，后进入普林斯顿大学学习物理。博士阶段，她转向计算机视觉研究，探索如何让机器像人一样理解图像。

随后，她发起并推动了ImageNet项目，将海量图片分类、标注并整理成大规模图像数据库，为计算机视觉和深度学习的发展奠定了基础，这也使她成为AI领域最具代表性的科学家之一，被许多媒体誉为“AI教母”。

此后，李飞飞长期在斯坦福从事AI研究，曾任斯坦福人工智能实验室主任，也曾短暂进入产业界，担任Google副总裁兼Google Cloud AI/ML首席科学家。如今，她仍是斯坦福大学计算机科学教授，同时担任校长AI顾问；在学术身份之外，她也是World Labs的联合创始人兼CEO。

从ImageNet让机器“看见”，到World Labs试图让机器理解三维世界，李飞飞一直关注的核心问题是：机器如何才能真正理解我们所处的世界。

李飞飞在9月28日发布于X的文章中回忆，她2000年刚进入AI领域时，研究的就是机器视觉。生成式AI兴起后，她意识到仅靠语言不足以解决许多现实问题。2024年初，她与Justin Johnson、Ben Mildenhall和Christoph Lassner共同创立了World Labs，将研究重点转向空间智能。

资本很快跟进。World Labs在2024年正式亮相时已获得2.3亿美元融资，投资方包括a16z、NEA等。今年2月，公司又宣布完成10亿美元新一轮融资，AMD、英伟达、Autodesk等参与其中。World Labs官网列出的投资方还包括英特尔资本、思科投资等。在这轮融资落地前，彭博社今年1月曾报道称，World Labs正以约50亿美元估值洽谈融资。不过，公司2月正式宣布融资时并未披露最终估值。

产品在推进，融资也已到位，为何还要出售？

这并非一次“套现离场”。李飞飞认为，团队已看到这项技术的潜力，下一步要将研究规模扩大、让技术触达更多人，就必须更靠近硬件。没有足够的硬件投入，模型的效率和规模都会受限，World Labs想做的空间智能也难以从数字世界走进现实。

这背后是一个现实的选择：World Labs既要训练模型，又希望将其用于三维设计、仿真和机器人。技术每前进一步，对底层计算系统的要求也会变化。在李飞飞看来，如果研究团队和硬件团队能整合在一起，模型和芯片就可以更早协同设计，从而更快解决算力、效率和规模问题。

这是她给出的出售理由。至于这笔交易最终能否带来预期的技术突破，还需看交易完成后双方如何真正整合。

巨头们都在买什么？

AMD以82亿美元收购World Labs，只是最近一系列AI大额收购中的一笔。

今年6月，SpaceX宣布以约600亿美元收购Cursor背后的AI编程公司Anysphere。Cursor是AI编程浪潮中最受关注的产品之一，已成为大量程序员的日常开发工具。SpaceX收购它，相当于直接获得了一个成熟的AI软件入口和开发者生态。

9月，英伟达又以约129亿美元收购了Hugging Face。后者连接着大量AI模型、数据集和开发者，是开源AI生态中最重要的平台之一。英伟达已掌握AI训练和推理所需的核心芯片，再收购Hugging Face，进一步延伸到了模型和开发者端。

再往前看，2025年OpenAI也通过一笔约65亿美元的全股票交易，将AI硬件公司io并入公司。OpenAI原本最核心的资产是模型和ChatGPT，这笔交易意味着它开始直接参与下一代AI设备的设计，希望找到智能手机之外的新AI入口。

如今，AMD又以82亿美元拿下World Labs。

几笔交易买的东西各不相同：Cursor是AI编程工具，Hugging Face连接模型和开发者，io押注下一代AI硬件，World Labs则研究空间智能以及AI如何理解现实世界。

但它们的共同点越来越明显：巨头们正直接收购那些可能决定AI下一阶段走向的技术、产品和团队。

AMD其实早有布局。2024年，它以约6.65亿美元收购芬兰AI实验室Silo AI，将模型研发团队直接纳入公司，希望让AI模型与AMD硬件结合得更紧密。两年后再拿下World Labs，AMD补的不再只是模型开发能力，而是进一步押注空间智能和机器人等下一阶段的AI技术。

这背后反映了AI产业正在发生的变化。过去，芯片、模型、软件和终端往往各自发展；但随着AI进入编程、硬件和机器人等更复杂场景，几者之间的联系越来越紧密。模型的设计决定了所需的算力；芯片和硬件的能力也会反过来影响模型能走多远。

对巨头而言，与其等下一代AI技术成熟后再去适配，不如提前把关键团队和技术收入麾下。

这也是AMD愿意为一家成立仅两年多的公司开出82亿美元的原因。

结语

9月28日，李飞飞发表长文解释这笔交易，标题是《To Seek a Newer World》。

开头，她引用了丁尼生《尤利西斯》中的一句话：“来吧，朋友们，现在去寻找一个更新的世界，还不算晚。”

World Labs即将不再是一家独立公司，李飞飞也将从创业者变为AMD的执行副总裁兼首席科学家。

但她想做的事情并未因此改变。

从ImageNet到World Labs，再到AMD，李飞飞只是换了一种方式，继续寻找那个“更新的世界”。

本文来自微信公众号 “融中财经”（ID：thecapital），作者：李冰之，36氪经授权发布。