李飞飞70人团队获 82 亿美元收购，AMD 加码空间智能 原创

产联社作者 | 郑青春

图片由AI生成

9月29日，AMD宣布，拟以约82亿美元（约550亿元人民币）收购李飞飞创办的World Labs。

交易完成后，李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家，直接向董事长兼CEO苏姿丰汇报；World Labs联合创始人Justin Johnson和Ben Mildenhall将继续带领团队并入AMD，组建前沿AI研究组织。交易预计2026年底前完成，仍须取得监管批准并满足惯常交割条件。

World Labs成立于2024年，目前约70名员工，专注空间智能与世界模型，累计融资约12亿美元，C轮投后估值54亿美元。82亿美元收购价约为其1.5倍。

AMD从B轮起入局，双方在GPU训练、推理优化、CES联合展示和算力合作上推进约一年半。这不仅是AMD在AI模型层的一次补课，也是迄今全球世界模型赛道规模最大的一笔交易。此次收购也意味着，AMD拟将空间智能模型研究团队纳入自身研发体系，进一步连接芯片、软件与未来AI工作负载。

82亿美元，AMD买下什么？

从半导体并购史看，82亿美元全股票收购一家成立约两年、员工约70人的公司，人均对价超过1亿美元，价格并不便宜。

World Labs的融资历程体现了资本对空间智能方向的持续投入。2024年4月A轮时估值约3亿美元，a16z和Radical Ventures入场；2024年9月B轮投后估值13亿美元，AMD旗下投资机构入局，Geoffrey Hinton、Andrej Karpathy、Jeff Dean等天使投资人在列；2026年2月C轮融资10亿美元，投后估值54亿美元，NVIDIA、Autodesk等参与，Autodesk单独披露2亿美元投资额。

按风险投资分析师Paul Bonnet测算，四位联合创始人李飞飞、Justin Johnson、Christoph Lassner和Ben Mildenhall与团队合计仍持有约56%股份，对应约46亿美元；扣除约15%期权池后，四位创始人合计持有约34亿美元。A轮投资人回报约19倍，B轮约5倍，C轮约1.5倍。由于大部分资金集中在最后一轮进入，投资人合计投入约12亿美元、共享约23亿美元利润，混合回报约2.9倍。

产联社硬科技分析师肖雨晴表示，这个对价相当高。英伟达收购Hugging Face主要是为了模型分发渠道，也就是掌握更大的生态话语权；World Labs更多是为了它未来的产品能力。估值泡沫方面，World Labs跟早期估值比溢价明显，但公司到现在没有可观营收。这种现象在半导体和AI领域并不少见，很多公司高估值低营收。未来是否成为泡沫，取决于世界模型技术路线往哪发展，Atlas和Marble的技术假设能不能实现并成为主流。

这与传统半导体并购的定价逻辑有本质不同。过去芯片公司收购标的，多按收入、客户、产品协同和市场份额定价；而收购World Labs，买的是顶尖研究团队、前沿模型能力，以及参与定义下一代AI工作负载的机会。

苏姿丰称，对端到端流程了解得越多，就越能构建更好的系统。AMD在公告中也表示，随着AI扩展至推理、机器人、仿真和物理AI，算力基础设施需求将更加多样，World Labs的模型开发经验将帮助AMD制定未来技术路线图。

从GPU到世界模型，AMD补齐AI研发版图

AMD过去更多是芯片层硬件公司，模型层布局主要服务于芯片销售。引入World Labs后，其布局覆盖度明显向模型架构、开发者入口和平台生态延伸。

双方合作并非突然：AMD Ventures在World Labs B轮入局；2025年双方围绕AMD GPU上的模型训练和推理优化展开联合开发，涉及分布式训练、通信、混合精度、内存管理、算子融合、批处理、量化和编译器调整；CES 2026上，苏姿丰与李飞飞同台展示Marble，演示素材直接使用AMD硅谷办公室，少量照片被转化为可导航三维环境；2026年3月，AMD又宣布扩大在Instinct GPU上的空间智能与世界模型算力合作。

World Labs的技术方向是空间智能，目标是构建能够感知、生成、重建和模拟三维世界的世界模型。

2026年9月发布的Atlas，是从头预训练的多模态世界模型，原生处理文本、图像、视频和三维数据，采用多模态自回归扩散Transformer架构，核心能力是“新视角预测”。它可以从一张到数十张图像重建真实场景，输出新视角和显式三维结果，支持精确相机控制生成最高1分钟、1440p分辨率视频，输出格式包括点云和3D Gaussian splats。

产品层Marble则支持从文本、图像、视频或三维结构创建、编辑和共享高保真持久化三维世界。此前收购SceniX，又将业务延伸至机器人仿真，覆盖强化学习环境生成和Real-to-Sim工作流。

对AMD而言，这些技术代表一类全新AI工作负载：大规模视觉与视频训练、多视角空间上下文处理、扩散与自回归生成、三维几何与深度预测、长时序高分辨率视频输出、机器人仿真以及低延迟实时交互推理。其计算特征与当前主流大语言模型差异显著。收购的核心价值，在于让芯片与系统设计团队直接参与并理解这些新型工作负载，而非等模型定型后再被动适配。

肖雨晴表示，AMD更多是做芯片层硬件，过去的模型层布局更多是服务芯片，引入World Labs显示其在逐渐扩展自主定义模型架构的能力。具体指标方面，可能要更多关注模型团队和芯片业务的合作深度，以及之后AMD的自研模型是否在自己家芯片上优先训练和迭代。

竞争维度上，NVIDIA已有Cosmos等世界模型，工程化和生态适配更成熟。肖雨晴表示，Cosmos在工程化这块做得更好，生态适配也更成熟；Atlas发布比较晚，和英伟达比也没什么优势，AMD路线要落后一些。

半导体并购整合需要多少时间缩短差距不太好估计，业务能力协同整合需要周期，不同业务整合难度也不一样。根据查到的信息，像AMD收购Xilinx完成初步协同在一年以上，完成全面整合在3年左右。

收购完成后，World Labs是否继续支持NVIDIA硬件、是否维持跨平台部署策略，目前尚未披露，这将是观察AMD生态开放度的重要变量。

世界模型进入芯片巨头视野

2024年以来，芯片公司收购模型、算法团队的现象明显增多。肖雨晴表示，这类现象越来越多，已在加速布局阶段，头部公司对顶尖人才和团队的投资越来越大方。核心逻辑是硬件厂商逐渐接受未来是模型定义硬件，产业链价值重心上移，因此提前在模型层布局，去适配未来发展趋势。

从场景看，机器人仿真、自动驾驶合成数据、工业数字孪生都可能对世界模型产生芯片采购需求。

肖雨晴表示，机器人仿真可能最先，具身智能对这块需求更突出，机器人仿真也有芯片级合作和采购案例。若World Labs技术嵌入AMD平台，最先可能产生可验证芯片增量的场景，大概率也是机器人仿真和具身智能：强化学习环境生成、Real-to-Sim工作流、低延迟实时交互推理，都直接依赖GPU算力，且对软硬件协同要求高。

这笔交易也为中国世界模型赛道提供了估值参照。当前国内世界模型融资热闹，估值动辄破百亿。82亿美元并非世界模型的上限，但它提醒市场，即便顶尖团队、顶尖科学家和前沿模型方向，最终定价也要接受技术路线、产品落地和商业收入的检验。

对AMD来说，收购World Labs是一次战略押注：以全股票方式锁定前沿模型团队，提前介入下一代AI工作负载定义，并与英伟达在芯片、软件、模型和开发者生态上展开更全面的竞争。对World Labs而言，从2亿美元估值起步到82亿美元被收购，早期投资人和员工获得罕见兑现窗口，但公司命运也从此与AMD的硬件路线深度绑定。交易能否兑现价值，取决于监管审批、整合速度、Atlas与Marble的技术假设能否成为主流，以及AMD能否真正把模型能力转化为芯片、平台和生态优势。

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