AMD придбає World Labs Фей-Фей Лі за $8,2 млрд

Угода передбачає інтеграцію World Labs, відомого розробника моделей глибокого навчання для розуміння фізичної реальності, до структури AMD. За заявами компаній, це злиття є відповіддю на потребу в тісній співпраці між дослідженнями моделей, системними рішеннями та обчислювальними потужностями у розвитку ШІ.

Ключовою фігурою у цій транзакції є засновниця World Labs, професорка Стенфордського університету Фей-Фей Лі, яку вважають піонером у галузі комп'ютерного зору. Вона приєднається до AMD як виконавчий віцепрезидент і головний науковий співробітник. Її робота над створенням бази даних ImageNet та пов'язані з нею конкурси значно вплинули на розвиток ШІ.

World Labs, заснована у 2024 році, зосереджена на розробці «світових моделей», які прагнуть до більш глибокого розуміння фізичного світу, виходячи за межі текстових даних. Перший продукт компанії, Marble, призначений для створення розважальних сервісів та симуляції середовищ для навчання роботів. Ця технологія є критично важливою для розвитку генеративного ШІ на роботизованих платформах, зокрема в автономних транспортних засобах та промислових роботах.

Придбання World Labs є стратегічним кроком AMD у конкурентній боротьбі за створення екосистеми для чипів, оптимізованих під ШІ. Це дозволить компанії ефективніше конкурувати з Nvidia, яка вже має низку відкритих світових моделей, таких як Cosmos.

Брак реальних даних для навчання роботів загального призначення робить синтетичні дані, генеровані світовими моделями, вирішальними для реалізації амбітних проєктів таких компаній, як Tesla та Figure.

Угода очікує схвалення регуляторних органів і має бути завершена до кінця поточного року.

Що це означає: Це придбання значно посилює позиції AMD у галузі штучного інтелекту та комп'ютерного зору, надаючи компанії доступ до передових розробок у галузі «світових моделей». Воно може сприяти розширенню її технологічної карти та конкурентоспроможності на ринку чипів для ШІ, особливо у сегментах, що вимагають розуміння фізичної реальності для роботизованих систем.