大家好，欢迎收看华尔街电视。在这一集中，我们将讨论AMD的一项大胆举措：花费82亿美元收购一家仅成立两年的公司——这是AMD迄今为止在人工智能领域最大的赌注。2026年9月28日，AMD宣布以全股票交易方式收购由李飞飞创立的WorldLabs公司，估值达82亿美元。交易完成后，WorldLabs团队将加入AMD，李飞飞本人将成为AMD的执行副总裁兼首席科学家，直接向CEO苏姿丰汇报。科技界都在 wondering：AMD是花了82亿美元买一家公司，还是买了李飞飞及其对下一代人工智能的愿景？WorldLabs实在太年轻了，不值这么多钱，这引发了大量讨论。

该公司成立于2024年。今年二月，据报道它融资10亿美元，估值约50亿美元，AMD和英伟达均为投资方。然而仅仅几个月后，AMD便以82亿美元的股票收购了整个公司。换句话说，在不到半年的时间里，WorldLabs的价值增长了60%以上。那么，WorldLabs究竟做什么工作，为什么现在被认为如此有价值？我们之前看到ChatGPT以聊天机器人的伪装出现在众人面前。它本质上是在学习人类如何说话。WorldLabs想要解决的问题是世界是如何运作的——具体来说是AI视觉领域的问题。

例如，如果你把一个杯子放在桌子后面，人类自然会理解桌子和杯子之间的物理关系。从你的角度只能看到一半的杯子，但大脑会补全另一半的样子。如果一个球滚下桌子，你也知道它会因重力落在地上；它不会飞到天花板上。这就是空间智能，而李飞飞的WorldLabs旨在实现的正是这一点。李飞飞认为，如果人工智能未来要控制机器人、接管自动驾驶汽车或在工厂工作，它不能仅仅阅读文本或生成图像。

它必须理解人类生活的三维空间、物体之间的关系以及物理世界的基本规律，如牛顿力学。WorldLabs将这一方向称为“世界模型”。今年9月初，他们刚刚发布了最新模型“Atlas”。它可以同时处理文本、图像、视频和3D信息，根据当前视角推断出从其他角度看到的三维世界是什么样。虽然GPT现在可以生成非常详细的图像，但其当前能力不仅仅是创建AI能理解的单张图像。

李飞飞的成果是关于生成具有空间关系一致性的世界，你可以走进其中、转身并停留。这意味着AI能够理解空间，但这对于AMD来说为何如此重要？AMD究竟在李飞飞团队开发的“世界模型”中看到了什么？因为目前当AMD与英伟达正面交锋时，似乎并没有多少人真正在使用AMD的显卡。每当提到人工智能，总是英伟达、英伟达、还是英伟达。AMD的存在感显得相当微弱。

让英伟达如此强大的原因在于，它已经从单纯销售芯片演变为一个完整的生态系统；如果你想参与人工智能领域，就必须融入英伟达构建的生态。底层是GPU；其上是一整套软件栈，包括各种开发工具、模型、模拟平台和机器人平台，一直延伸到拥有Omniverse世界模型的物理AI层。英伟达拥有Omniverse模拟模型，以及与机器人和自动驾驶相关的平台。

此外，英伟达还花费数十亿美元收购了Hugging Face，该平台拥有超过1.8万名开发者和300多万个模型。英伟达所做的不仅仅是向AI公司出售“铲子”；他们旨在控制越来越多的人开发人工智能的地点以及使用的工具。压力现在来到了AMD这边。如果AMD只专注于制造GPU，在价格和性能上与英伟达竞争，其战略视野将比英伟达狭窄。因此，AMD需要向英伟达学习。

它需要做的是收购，通过收购Nod.ai（注：原文此处可能有误或指代特定实体，结合语境应理解为通过收购构建生态），它也能形成生态系统。AMD没有等待其他人构建下一代人工智能，然后再问需要优化哪些芯片；而是将构建新一代AI的人才直接纳入自己的团队。苏姿丰这样解释这次收购：她表示，设计下一代人工智能计算平台需要深入理解模型是如何变化的。

用通俗的话来说，AMD这一轮收购其实就是……先把未来GPU的用户请进自家大门。李飞飞和WorldLabs认为，如果未来的机器人需要全新的内存结构、不同于当今大语言模型大数据的全新推理芯片或数据处理方法，他们可以直接与AMD的硬件团队合作，从头开始设计模型和芯片。这实际上是因为他们在过去几年中一直强调的优势：软硬件同步开发，而AMD现在正试图填补这一差距。

我查阅了一些网上的热门评论，问题是：为什么AMD要花费82亿美元收购WorldLabs？因为他们看重李飞飞及其整个研究团队；他们验证了李飞飞团队所走向的“世界模型”技术方向，以及进入物理AI时代的切入点。支持此次收购的人认为，语言模型及其能力最终会遇到瓶颈，如果人工智能要继续向机器人和现实世界进化，它必须学习语言之外的东西。

仅靠语言，你可以不断学习，但永远只能无限接近人类水平。然而对于物理现实模型而言，你学得越多，实质性发展的空间就越大。但是，也有人认为AMD缺少的不仅仅是一款GPU，而是一个能够告诉AMD人工智能需要何种计算未来的顶级研究团队—— essentially AMD saying, “我们有资源和硬件，你告诉我们如何设计。”李飞飞的团队预计将扮演这一角色。

然而，有些人对价格提出质疑，认为82亿美元买李飞飞的团队可能有点太贵了。因为虽然WorldLabs的技术看起来非常令人印象深刻，他们的宣传视频让模型显得强大无比。但从“世界模型”到实际控制机器人之间还有很长的路要走。例如，许多世界模型在生成3D空间方面比直接解决机器人控制问题更擅长；即使是李飞飞本人也承认，目前许多令人印象深刻的具身智能演示中的动作……

这些演示都是在实验室环境中完成的，这与现实世界截然不同。因为现实中的问题要复杂得多。今天机器人也许能在实验室里拿起杯子或盘子，但明天如果把它放在一个熟悉的人类生活空间——比如厨房或餐厅里，让它打开冰箱、避开突然跑出来的猫，或者安全地把玻璃杯放进洗碗机——这些就完全是不同的问题了。

对我们人类来说这些事情非常简单，因为我们知道该怎么做；但对机器人而言，这却是一个巨大的挑战。此外，“世界模型”本身也存在高昂的成本问题：语言模型可以通过消费互联网上的文本来学习，但机器人需要海量的现实世界视觉、运动和物理交互数据。这些数据生成的成本远高于网络文本。

因为直到今天，没有人能保证李飞飞的“世界模型”一定会成为物理世界的下一个GPT。有人在网上认为，作为一家成立仅两年的公司，“物理世界版GPT”这样的头衔让82亿美元的收购价显得性价比极低。虽然这是一笔人才收购，但代价极其昂贵。

我认为这种怀疑是合理的，因为就在半年多前，Wlabs的估值仅为50亿美元，而今天AMD却愿意支付更高的价格。这是因为市场对“世界模型、机器人与物理AI”这一组合的预期出现了重大加速。换句话说，AMD相信这是它们所认可的未来、也是能预见到的未来；然而关于未来的最危险之处在于，它可能不会如你所愿发生，甚至根本不会发生。

今年Wlabs融资时，英伟达和AMD都是投资者；但现在AMD直接买下了Wlabs。另一方面，英伟达此前收购了Run:ai，而AMD也曾投资过Run:ai。随着这两大AI芯片巨头互相收购对方的投资组合公司，表明AMD与英伟达之间的竞争显然已经升级。

这意味着当前的竞争焦点在于谁拥有更好的研究团队、模型开发者以及下一代AI的切入点。事实上，作为追赶者的AMD在过去几年里一直在忙着填补这些空白：例如2024年收购欧洲AI实验室Silo AI、2025年以44亿美元收购ZT Systems以加强服务器能力，以及近期购买AI芯片专家TLAS。

再加上如今这笔82亿美元的Wlabs收购案，清楚地表明它们不再仅仅进行传统CPU/GPU公司的并购。AMD正试图将自己从一家芯片销售商转型为能够参与定义整个AI路线图的公司。是的，这听起来是不是很熟悉？没错，AMD想成为下一个英伟达，或者至少复制英伟达的成功经验。

这可能是这笔交易中最值得注意的方面：因为任何人都能轻易看出，过去三四年AI行业最大的赢家是英伟达，仅仅因为它们出售算力。但在下一阶段，如果AI真正从聊天机器人扩展到机器人、自动驾驶、工业模拟和物理世界，那么对算力的需求将发生翻天覆地的变化。

谁能更早确定未来的模型需要什么样的芯片，谁就有机会在设计下一代计算平台时抢占先机。因此对苏姿丰而言，虽然花费82亿美元收购Pensando（注：此处原文前段指Wlabs团队，后文混用Pensando，按字幕翻译）看似为李飞飞的团队支付了高价，但她很可能买到了一张定义下一代AI的入场券。

与其等待英伟达先制定标准然后再去追赶，AMD采取了一种根本不同的方法。这笔钱花得是否值得，目前谁也无法确切说清；但Pensando很有可能成为未来物理AI时代最重要的公司之一。也许几年后，人们会发现硅谷当前对世界模型的估值是疯狂的；但82亿美元的价码表明AMD不再认为与英伟达的战争仅会在GPU上展开。

相反，竞争将通过软件、芯片、模型以及机器人如何理解现实来展开。AMD和英伟达可能开始从多个角度竞争，标志着整个AI技术栈的全面扩张。而李飞飞也完成了质的转变：从一名研究机器人和计算机如何看世界的科学家，变成了——该怎么说呢？一位一夜之间实现巨额财富的投资者。

好了，感谢观看，我们在下一期视频中将继续介绍更多关于AMD的内容。