AMD adquire World Labs de Fei-Fei Li por US$ 8,2 bilhões
A AMD anunciou nesta sexta, 28 de setembro, a aquisição da World Labs, uma das principais desenvolvedoras de modelos de aprendizado profundo destinados a compreender a realidade física, em um acordo de US$ 8,2 bilhões. A transação marca uma aposta estratégica da fabricante de chips no segmento emergente de inteligência artificial física.
A World Labs justificou o acordo em comunicado afirmando que o desenvolvimento de IA exigia "colaboração estreita entre pesquisa de modelos, sistemas e computação". A AMD, por sua vez, declarou que compreender cargas de trabalho de fronteira, como as criadas na World Labs, moldará seu plano de desenvolvimento de chips. O acordo está sujeito à aprovação regulatória e deverá ser finalizado antes do final do ano.
Com a aquisição, Fei-Fei Li, fundadora da World Labs, será incorporada à AMD como vice-presidente executiva e cientista-chefe. Conforme anunciado pela CEO da AMD, Lisa Su, em publicação na rede X, "juntos, combinaremos a expertise profunda da World Labs em IA e modelos de mundo com a liderança em computação da AMD para impulsionar o futuro da IA e fortalecer o ecossistema aberto de IA". Li reportará diretamente a Su.
A AMD e a World Labs já mantinham relacionamento próximo. As empresas formaram uma parceria de otimização de inferência e treinamento no ano anterior, e os laços permaneceram consolidados. Notavelmente, Li foi convidada da AMD na apresentação da CES deste ano.
Li é professora de ciência da computação na Universidade de Stanford e é considerada pioneira em IA, particularmente em visão computacional, por seu trabalho na construção do banco de dados ImageNet e nas competições de IA que inspirou. Às vezes referida como a "madrinha da IA" por este trabalho realizado duas décadas atrás, Li fundou a World Labs em 2024 para desenvolver modelos de aprendizado profundo com compreensão mais robusta do mundo físico. Ela argumenta que a verdadeira inteligência geral requer uma fundamentação em física e a capacidade de compreender e raciocinar sobre dados além de texto.
Em publicação anunciando o acordo, Li descreveu a parceria como resultado do desejo de escalar os avanços técnicos da World Labs para além do laboratório. "Agora que temos prova tangível das possibilidades, queremos fazer tudo que pudermos para acelerar o futuro", escreveu Li. "Para fazer isso, é necessário escalar nossos esforços, ampliar nosso alcance e nos aproximar do hardware." Li também descreveu a CEO da AMD, Su, como uma grande amiga e investidora inicial na World Labs.
Os modelos de mundo, termo ainda pouco definido, englobam tudo, desde modelos de linguagem treinados para compreender entradas visuais até modelos capazes de gerar e sustentar uma simulação de alta fidelidade da realidade. O primeiro produto da World Labs, denominado Marble, é apresentado como uma ferramenta para criar experiências de entretenimento, mas também para criar ambientes simulados para treinamento de robôs.
Os modelos de mundo diferem da abordagem usada para criar software inteligente empregada nos grandes modelos de linguagem desenvolvidos por OpenAI, Anthropic e Google. Enquanto os LLMs são treinados em dados baseados em texto, os modelos de mundo são treinados em dados como vídeos que retratam o mundo físico tridimensional. O objetivo é criar IA que compreenda como objetos se movem no mundo físico, por exemplo, a forma como uma bola quica, capacidade que muitos insiders da indústria acreditam ser crucial para estender a IA para objetos como robôs humanoides.
A aquisição deveria ajudar a AMD a competir com a rival tradicional Nvidia na criação de um ecossistema de chips específicos para IA. Enquanto a Nvidia já oferece um conjunto de modelos de mundo de peso aberto como o Cosmos, a AMD ofereceu ao público apenas modelos baseados em texto e vídeo.
Os modelos de mundo são vistos como vitais nos esforços para implantar modelos de IA generativa em plataformas robóticas, de veículos autônomos a robôs industriais e humanoides de propósito geral. Particularmente, a escassez de dados úteis do mundo real para treinar robôs de propósito geral significa que dados sintéticos de modelos de mundo serão fundamentais para realizar a visão apresentada por empresas como Tesla e Figure.
A World Labs levantou aproximadamente US$ 1 bilhão em financiamento e é uma de várias startups ricamente financiadas apostando em modelos de mundo.
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