李飞飞的公司卖了，物理AI已是巨头的牌桌？

李飞飞为何要把公司卖了?

作者 | 魏 强

编辑 | 卢旭成

北京时间9月29日凌晨，AMD用价值82亿美元的股票收购了李飞飞的World Labs（空间智能）公司，李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家，向CEO苏姿丰汇报。

World Labs和李飞飞是物理AI领域的标杆企业，创立于2024年，当年就融资2.3亿美元，估值10亿美元；2026年2月又获得由 Autodesk 领投（2亿美元），AMD（苏姿丰是World Labs的早期投资人）、英伟达、Andreessen Horowitz、Fidelity、Sea、Emerson Collective 等参与的总计10亿美元的投资，估值50亿美元。

2026年9月，World Labs发布“世界模型”Atlas，它能根据文字、照片、视频和空间数据生成场景，也能为机器人在虚拟环境中生成传感器画面。2025年，World Labs已开始在AMD GPU上优化模型训练和推理。

李飞飞为何要把公司卖了?

因为物理AI已是巨头的生意。OpenAI 9月发布的GPT-6 在物理 AI 上已有突破，比如3D与空间理解、仿真推演、机器人高层决策等。英伟达等巨头在物理AI也有重大布局（见下表）。2026 年一季度全球物理 AI 融资超过 64 亿美元，资金明显向底层基础设施、世界模型和基础模型集中。

这些巨头拥有的资金（万亿计）、资源（硬件生态等）都不是李飞飞的创业公司可比拟的。如果李飞飞要实现物理AI的理想，抱“大腿”是不错的选择。

AMD为何要收购李飞飞和她的公司？

AMD需模型层能力定义下一代算力。苏姿丰说，越理解端到端流程，越能构建更好的系统。World Labs 的空间智能和世界模型研究，能帮助 AMD 判断未来机器人、仿真、物理推理等负载需要什么样的芯片和软件。

物理 AI 是英伟达也在卡位的方向。英伟达已有 Cosmos、GR00T、Isaac Sim 等布局，AMD收购 World Labs 是在补齐“硬件+模型+生态”的短板。李飞飞和她的公司是物理AI领域技术一流的公司，李飞飞可能也更愿意做物理AI的研究，而不是做一个估值很高的公司。

创业公司其实很难在物理AI基础设施上找到机会，但可以在垂直场景、数据、端侧模型等细分领域找到机会做深做透。

李飞飞公开信全文如下（网易科技编译）：

来吧，朋友们，寻找一个更新的世界，现在还不算晚。

丁尼生《尤利西斯》

World Labs将加入AMD。对World Labs、我们的团队，以及我个人而言，这都是一个重要时刻。我想借此谈谈这意味着什么，以及为什么我如此期待接下来的旅程。

对我而言，AI既有个人意义，也关乎人类文明。

2000年，我刚开始研究生阶段的学习，带着好奇心进入这个领域，探索机器和大脑的视觉智能问题。当时我并不知道，这会开启一段怎样的职业生涯。令我惊讶的是，我后来的工作竟处在了AI走向成熟的核心进程中。我们实验室早期开展的ImageNet研究，与神经网络算法及其在GPU上的实现一道，推动了现代AI时代的到来。此后，我的整个职业生涯都致力于推动AI从主要存在于学术研究中的探索，成为这个时代最具创新性和变革性的技术。

无论是研究计算机视觉、深度学习、机器人和医疗，还是以首席科学家的身份创立谷歌云AI部门，或是担任斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）的创始主任，我的工作始终受同一个愿望指引：让AI与人携手解决现实问题，增进社会福祉。当生成式AI开始带来变革，大规模前沿AI研究从学术界转向产业界时，我意识到，创办一家企业，去攻克最大胆的技术难题，是最有可能产生深远而广泛积极影响的道路。

2024年初，我与两位出色的联合创始人Ben Mildenhall和Justin Johnson共同创办了World Labs。他们都是世界级AI研究者，各自为这个领域作出了重要贡献。我们的目标是建立一家前沿实验室，专注于AI领域一些最重要的挑战。一旦解决这些问题，AI应对现实世界问题的能力就将大幅提升。

我们创办这家公司，源于一个基本信念：开发模型，仅靠语言还不够。宇宙不是由词语构成的，而是由真实存在的事物构成的。从科学到娱乐，再到机器人，许多最重要的AI问题，都要求模型能够对物理世界的结构和行为进行推理。

要解决这类问题，需要一支独特的团队，具备数据、计算机视觉、大模型训练、系统，乃至计算机图形学等多个领域的能力。我很幸运，能够组建这样一支由研究者和工程师构成的创始团队，其中汇集了这些领域的世界级专家。我们一起着手训练新类型的基础模型，攻克空间智能中最困难的问题，并已朝着目标取得了显著进展。

自2024年成立以来，World Labs已经建立起领先的AI空间智能能力，应用范围从创意工作延伸到设计。我们组建了一支在图像、视频和空间重建方面处于世界领先水平的模型训练团队。通过收购SceniX，我们也正在打造行业领先的机器人仿真能力。

最近，我们发布了Atlas，一种首创的omni模型架构，解决了空间智能中一个长期悬而未决的关键问题：相机新视角预测。正如大语言模型可以根据一段文本预测下一个token，从零开始训练的Atlas能够根据输入的二维图像预测下一个视角，其表现甚至超过了专用模型所取得的最佳结果。通过结合生成模型与多视图几何，它基本解决了计算机视觉中一个长期存在的问题：稀疏重建。这对设计、工程、科学和机器人等领域具有直接而深远的影响。

我们已经看到，许多领域对Atlas表现出浓厚兴趣，包括机器人强化学习环境、用于治疗和娱乐的场景生成，以及房地产、设计和建筑领域的现实世界重建。未来还有更多可能。

World Labs在如此短的时间内取得的研究和技术突破，进一步激发了我们的雄心，也让我们更加清楚地看到，AI解决空间和物理世界问题的潜力。如今，我们已经有了切实的成果来证明这些可能性，希望尽一切努力，让这样的未来更快到来。

为此，我们需要扩大研究规模和影响范围，并更紧密地与硬件结合。如果缺少专门的硬件研发投入，AI的效率和规模都会受到限制。对于我们想要实现的目标而言，它也仍将被困在数字世界中。

这就说到了AMD。我们从创业早期就与AMD建立了合作。AMD首席执行官苏姿丰博士是早期投资人，也是我们使命的支持者。我们都相信，AI能够推动社会走向更好的未来。在各自探索科技世界的旅途中，她也一直是我的挚友。

去年，我们开始了深入的技术合作，起点是在AMD GPU上优化模型训练和推理。我们近距离看到，苏姿丰正以大胆的行动带领AMD迅速前进，使其成为硬件生态中的重要力量。随着两个团队不断合作，我们意识到，将彼此在软件与硬件、基础模型与应用方面的AI生态结合起来，是多么自然契合的一件事。

当初，我清楚地知道，是时候创业了，去加快大语言模型之外的基础模型研发，并在AI领域产生尽可能大的影响。如今，我也同样清楚，对我和World Labs来说，正确的道路是加入AMD，继续我们的使命。我们将共同推动AI前沿发展，解决实际问题，并以开放的方式与社区及整个生态合作。

我们对使命的坚持毫不动摇，也更加期待继续建设一家世界领先、能够长久发展数十年的前沿研究机构。我们还致力于提供最好的开放模型和平台，支持AI从硬件、软件、模型，到为这一切提供支撑的数据平台的端到端运行。

我们非常高兴，能够携手走向那个希望共同创造的未来：开发和部署强大的AI平台与系统，帮助解决人类面临的根本问题。从药物发现到释放人类创造力，从改变学习方式到推动下一代机器人发展，都是我们希望参与的方向。

我无比期待以执行副总裁兼首席科学家的身份加入AMD，直接与苏姿丰及其团队共事。我的职业生涯一路走到了这一刻：作为科学家和技术领导者，在一家领先的AI公司里，继续发展并领导一支前沿研究团队。

面对这个更加广阔的平台和机遇，我心怀谦逊、感激与希望，期待我们共同建设所相信的未来。始终指引我的，仍是那个激励我以技术服务人类的信念。我对未来无比期待，也由衷感激World Labs与AMD能够携手创造这个未来。