550亿，苏姿丰买下李飞飞

公司已经推出三维世界生成模型Marble，又把研究推进到了机器人仿真——让机器人先在虚拟世界里学习和测试动作，再把这些能力迁移到现实环境中。

AMD想买下World Labs，看中的也不只是一支模型团队。对一家芯片公司来说，更重要的是提前进入下一代AI模型的研发现场，弄清楚未来的世界模型、机器人模型究竟需要怎样的算力，又该由什么样的芯片来支撑。

World Labs今年2月刚拿到10亿美元新融资，投资人包括AMD和英伟达，李飞飞为什么愿意卖？

她在X上给出了答案：要把技术继续往前推，就得扩大规模，也得离硬件更近。

82亿美元买下世界模型

这笔交易将以全股票的方式完成。交割后，World Labs团队将整体加入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。苏姿丰为什么愿意出这个价？答案是“世界模型”。

简单说，你给AI看一张房间的照片，它不只要认出桌子和椅子，还要推测镜头转过去之后会看到什么；让机器人走进这个房间，它还得判断哪里能走、杯子该怎么拿，以及做出一个动作之后可能发生什么。

据World Labs官网，公司所研究的“空间智能”，就是让模型理解物体、位置以及彼此之间的关系和变化，进而生成场景、预测动作可能带来的结果。

这和我们熟悉的聊天机器人并不一样。聊天机器人主要处理语言，但要让机器人真正进入现实世界干活，光知道“杯子是什么”远远不够。世界模型想补上的，正是机器对空间、运动和物理变化的理解。

World Labs已经做出了产品。

目前产品化程度最高的是Marble。它在2025年11月正式向公众开放，目前已经是一款可以实际使用的产品：用户上传文字、图片或视频，就能生成一个可以自由移动、编辑和扩展的三维世界，还能将生成结果导出，接入游戏、影视、设计等工作流程。今年1月，World Labs又开放了API，让开发者可以直接把这项能力接入自己的应用。

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。它不只是生成一个三维场景，而是尝试根据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，它还能模拟摄像机或机器人移动后会看到什么，以及物体如何运动、彼此如何发生作用。目前，Atlas尚未全面开放，用户仍需申请早期体验资格。未来，这项能力还将逐步整合进Marble等World Labs产品中。

机器人是World Labs正在进一步拓展的方向。今年7月，公司收购机器人仿真公司SceniX，开始把空间智能用于机器人训练：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、测试，再把学到的能力迁移到现实世界。

目前，World Labs已经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，这一方向目前仍处于研发和验证阶段。

对AMD而言，这些研究可能直接影响将来要如何造芯片。AI正从文字问答走向机器人和仿真，不同任务对算力的需求也在变化。苏姿丰希望通过World Labs，更早看清前沿模型的需求，再决定未来硬件、软件和系统的研发方向。

据李飞飞，苏姿丰是World Labs的早期投资人，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，再一起做技术，最后她们走到了收购协议这一步。

World Labs

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

后来，她发起并推动了ImageNet项目，把海量图片分类、标注并整理成大规模图像数据库，为之后计算机视觉和深度学习的发展提供了重要基础，也让她成为了AI领域最具代表性的科学家之一，并被不少媒体称为“AI教母”。

此后，李飞飞长期在斯坦福从事AI研究，曾担任斯坦福人工智能实验室主任，也曾短暂进入产业界，出任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，李飞飞关注的一直是同一个问题：机器怎样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，自己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，她意识到仅靠语言并不足以解决许多现实世界的问题。2024年初，她与Justin Johnson、Ben Mildenhall和Christoph Lassner共同创办了World Labs，把研究重点转向空间智能。

资本很快跟了上来。World Labs在2024年正式亮相时就已经获得了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正在以约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。

产品在往前走，融资的钱也刚到账，为什么还要卖？

这并不是一次“套现离场”。李飞飞认为，团队已经看到了这项技术能走到哪里，下一步要把研究规模做得更大、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到限制，World Labs想做的空间智能也很难真正从数字世界走进现实。

这背后其实是一个很现实的选择：World Labs既要训练模型，又希望把它用于三维设计、仿真和机器人。技术每往前一步，对底层计算系统的要求也会随之变化。在李飞飞看来，如果研究团队和硬件团队能够放在一起，模型和芯片就可以更早协同设计，也更快解决算力、效率和规模上的问题。

这是她给出的出售理由。至于这笔交易最终能不能换来预期中的技术突破，还要看交割之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，只是最近一连串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是这一轮AI编程浪潮里最受关注的产品之一，已经成为大量程序员日常使用的开发工具。SpaceX买下它，相当于把一个成熟的AI软件入口和开发者生态直接收入旗下。

9月，英伟达又以约129亿美元拿下Hugging Face。后者连接着大量AI模型、数据集和开发者，是开源AI生态里最重要的平台之一。英伟达已经掌握了AI训练和推理所需的核心芯片，再买下Hugging Face，就把触角进一步伸到了模型和开发者这一端。

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新的AI入口。

如今，AMD又以82亿美元拿下World Labs。

几笔交易买的东西并不一样：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：巨头们正在直接买下那些可能决定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，把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。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。

这背后也是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的场景，几者之间的联系越来越紧密。模型怎么设计，决定了需要怎样的算力；芯片和硬件的能力，也会反过来影响模型能够走多远。

对巨头来说，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愿意为一家成立只有两年多的公司开出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成AMD的执行副总裁兼首席科学家。

但她想做的事情并没有因此改变。

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”。

头图及封面来源：李飞飞 @drfeifei X