Um acordo para conectar a pesquisa em IA aos chips que a impulsionam
A AMD concordou em adquirir a World Labs, empresa de inteligência artificial de São Francisco liderada por Fei-Fei Li, em uma transação avaliada em aproximadamente US$ 8,2 bilhões, paga integralmente em ações. O acordo levaria à liderança da empresa que desenvolve os processadores que executam IA uma pesquisadora conhecida por ajudar computadores a reconhecer imagens.
Conteúdo
- Um acordo para conectar a pesquisa em IA aos chips que a impulsionam
- O que a AMD está pagando pela World Labs
- O que um modelo de mundo realmente faz
- Por que uma fabricante de chips quer uma equipe de pesquisa de modelos
- Uma parceria precedeu o acordo de compra
- De uma lavanderia a seco em Nova Jersey à pesquisa científica
- O ImageNet mudou a escala da visão computacional
- Os marcos que antecedem o novo cargo de Li
- O que muda após a conclusão
- Principais pontos
O anúncio da aquisição da AMD, publicado em 28 de setembro de 2026, diz que Li se tornará vice-presidente executiva e cientista-chefe após a conclusão da transação. Ela se reportará diretamente à presidente do conselho e diretora-executiva da AMD, Lisa Su. A empresa espera concluir a operação até o fim de 2026, sujeita à aprovação de órgãos reguladores e a outras condições habituais para o fechamento.
A World Labs desenvolve modelos de inteligência espacial: sistemas de IA projetados para trabalhar com a forma, a disposição e o comportamento de ambientes tridimensionais. Sua tecnologia pode gerar, reconstruir e simular ambientes interativos usando textos, fotografias e vídeos. A empresa também desenvolve tecnologia para aprendizado e simulação de robôs.
A AMD está comprando conhecimentos especializados que podem ajudá-la a antecipar as necessidades de hardware dos futuros sistemas de IA. Fundada em 2024, a World Labs passaria a contar com os recursos de uma grande empresa de chips e, ao mesmo tempo, manteria o foco na pesquisa de modelos de IA.
Para Li, o acordo conecta duas etapas de uma carreira dedicada a ajudar máquinas a compreender o mundo visual. Seu projeto anterior, o ImageNet, ajudou a transformar o reconhecimento de imagens. A World Labs está enfrentando um desafio mais amplo: representar espaços que as máquinas possam explorar e usar, em vez de simplesmente identificar objetos em imagens.
O anúncio da AMD em Taiwan, datado de 29 de setembro, também avalia a transação em aproximadamente US$ 8,2 bilhões. O acordo foi assinado, mas a mudança de controle e a nomeação de Li para o novo cargo executivo ocorrerão quando a transação for concluída.
O que a AMD está pagando pela World Labs
A compra de US$ 8,2 bilhões seria a segunda maior aquisição da AMD, atrás da compra da Xilinx por aproximadamente US$ 50 bilhões em 2022. Usando esses dois valores, o preço da World Labs equivale a cerca de 16,4% do valor daquela transação.
Segundo relatos, a World Labs tinha uma avaliação de US$ 5 bilhões sete meses antes do acordo. O preço proposto pela AMD é US$ 3,2 bilhões maior, um aumento de 64%. A startup captou mais de US$ 1,2 bilhão desde sua fundação.
O pagamento integral em ações da AMD significa que a contrapartida pela aquisição será na forma de participação na fabricante de chips, e não em dinheiro. A emissão de ações também dilui a participação dos investidores atuais, reduzindo o percentual que detêm, a menos que comprem mais ações.
No fim do segundo trimestre de 2026, a AMD tinha US$ 13,11 bilhões em caixa, equivalentes de caixa e investimentos de curto prazo, ante US$ 3,23 bilhões em dívidas. Pagar com ações preservaria esses recursos em dinheiro para outros usos. O anúncio informa o valor aproximado da transação, mas não apresenta um cronograma detalhado das ações a serem emitidas.
O que um modelo de mundo realmente faz
A World Labs desenvolve o que pesquisadores chamam de modelos de mundo. Esses sistemas representam ambientes e sua estrutura, permitindo que a IA trabalhe com espaços, e não apenas com linguagem. Uma fotografia mostra um cômodo de um único ponto de vista; uma representação tridimensional útil permite que um sistema explore a disposição desse espaço.
O Marble, modelo da World Labs apresentado por Li e Su no início de 2026, criou uma cena tridimensional a partir de algumas imagens. A pesquisa mais ampla da empresa inclui raciocínio espacial e simulação, com possíveis aplicações em robótica, veículos e outros sistemas que operam em ambientes físicos.
Durante a apresentação, Li, cofundadora e diretora-executiva da World Labs, descreveu o benefício esperado para a segurança:
"Agentes inteligentes, sejam robôs, veículos ou até ferramentas, podem aprender em mundos digitais muito ricos e que levam a física em conta antes mesmo de precisarem ser colocados em operação no mundo real, tornando-os muito mais seguros", disse Li.
Um ambiente simulado oferece um lugar para praticar antes que uma máquina aja perto de pessoas ou equipamentos físicos. Para um robô, aprender inclui entender onde os objetos estão e como as ações alteram o ambiente ao redor. Criar ambientes digitais que representem essas relações é fundamental para o trabalho da World Labs.
Por que uma fabricante de chips quer uma equipe de pesquisa de modelos
A AMD afirma que a IA está avançando para áreas como raciocínio, robótica, simulação e IA física, isto é, sistemas que interagem com o mundo físico. Essas aplicações criam diferentes demandas de infraestrutura computacional. Entender os modelos por trás delas pode ajudar uma fabricante de chips a decidir o que desenvolver em seguida.
Su, presidente do conselho e diretora-executiva da AMD, explicou a relação entre pesquisa e planejamento de produtos no anúncio da empresa:
Desenvolver as plataformas de computação para a próxima geração de IA exige um profundo entendimento de como os modelos estão evoluindo", disse a dra. Lisa Su, presidente do conselho e CEO da AMD. "Fei-Fei e a equipe da World Labs trazem uma liderança excepcional em pesquisa e conhecimento especializado em modelos. Juntas, podemos usar essa visão para desenvolver o hardware, o software e os sistemas que impulsionarão a próxima geração de IA e fortalecerão o ecossistema aberto de IA.
A AMD fornece processadores, unidades de processamento gráfico, tecnologia de rede e software. As unidades de processamento gráfico, conhecidas como GPUs, realizam muitos cálculos simultaneamente e são amplamente usadas para treinar e executar modelos de IA. O software determina a eficiência com que um modelo consegue usar esse hardware.
Atif Malik, analista do Citi, disse que a aquisição daria à AMD mais visibilidade sobre o desenvolvimento de modelos enquanto disputa mercado com a Nvidia. A vantagem prática é obter mais cedo informações sobre a mudança nas necessidades computacionais, o que pode orientar decisões sobre futuros chips e os sistemas desenvolvidos em torno deles.
Uma parceria precedeu o acordo de compra
A AMD já havia investido na World Labs antes de concordar em comprá-la. As empresas também formaram uma parceria técnica em 2025 para aprimorar a execução do treinamento e da inferência dos modelos da World Labs em GPUs da AMD.
Treinamento é o processo pelo qual um modelo de IA aprende padrões a partir de dados. Inferência é o uso de um modelo treinado para produzir uma resposta, gerar uma cena ou realizar outra tarefa. Melhorar qualquer um dos processos pode afetar o tempo de computação e os equipamentos necessários para uma aplicação.
Li disse que a aquisição aproximaria a pesquisa da engenharia. No anúncio da AMD, a cofundadora e diretora-executiva da World Labs afirmou:
O avanço da próxima geração de tecnologia de IA exige uma estreita colaboração entre a pesquisa de modelos, os sistemas e a computação", disse a dra. Fei-Fei Li, cofundadora e CEO da World Labs. "A entrada na AMD dará à nossa equipe os recursos e a capacidade de engenharia necessários para acelerar nossa pesquisa e ajudar a definir a infraestrutura exigida pela próxima era da IA.
A World Labs continuará separada da área de fabricação de chips da AMD até a conclusão da transação. A AMD afirma que, depois disso, a equipe continuará avançando na pesquisa de modelos de IA. A empresa também declarou que não pretende competir com seus próprios clientes de IA, uma preocupação importante para empresas que compram equipamentos de computação enquanto desenvolvem seus próprios modelos.
De uma lavanderia a seco em Nova Jersey à pesquisa científica
Li nasceu em Pequim em 1976 e cresceu em Chengdu, na província de Sichuan. Seu pai era engenheiro e sua mãe, professora. Quando criança, ela gostava de desmontar aparelhos antigos e fazer experiências com componentes eletrônicos para entender como funcionavam.
A biografia da bolsa Soros registra que ela se mudou para os Estados Unidos com a família aos 15 anos. Eles se estabeleceram em Parsippany, Nova Jersey, onde ela enfrentou dificuldades financeiras e limitações com o inglês. Trabalhou em um restaurante chinês antes de iniciar uma carreira acadêmica que acabaria por levá-la a Princeton e ao Caltech.
Quando a saúde de sua mãe piorou, a família abriu uma lavanderia a seco para se sustentar. Li conciliava as tarefas de física com o atendimento ao telefone, o serviço aos clientes, o pagamento de contas e as inspeções. Seu domínio do inglês era fundamental para administrar o estabelecimento.
Li continuou ajudando a administrar o negócio à distância durante o doutorado e só se afastou parcialmente do programa. Ela descreveu a experiência como uma fonte de resiliência, qualidade que considera necessária tanto na ciência quanto na vida.
A loja e o laboratório exigiam habilidades diferentes, mas ambos demandavam trabalho constante em meio à incerteza. Mais tarde, sua carreira de pesquisadora envolveu convencer outras pessoas a apoiar uma ideia da qual muitos inicialmente duvidavam: coleções muito maiores de imagens poderiam ajudar computadores a aprender a enxergar.
O ImageNet mudou a escala da visão computacional
Li começou a desenvolver o ImageNet em 2007, quando muitos projetos de visão computacional treinavam sistemas com conjuntos de dados que continham apenas centenas de imagens. Ela se baseou na psicologia, na linguística e em pesquisas sobre como as pessoas organizam sua compreensão do mundo.
Seu argumento central era simples. As pessoas aprendem por meio de uma vasta gama de experiências. Os computadores também poderiam precisar de dados muito mais variados para reconhecer objetos de forma confiável. Na época, muitos pesquisadores se concentravam, em vez disso, em aprimorar algoritmos, os procedimentos matemáticos usados para aprender com esses exemplos.
Li e seus alunos criaram uma coleção de imagens que acabou reunindo mais de 14 milhões de fotografias. O ImageNet também se tornou um parâmetro de referência, um teste compartilhado que permitia aos pesquisadores comparar a precisão dos sistemas na identificação de imagens.
Em 2012, o AlexNet, uma rede neural desenvolvida por Geoffrey Hinton e seus alunos na Universidade de Toronto, alcançou um resultado revolucionário na competição ImageNet. Seu sucesso ajudou a impulsionar o rápido desenvolvimento do aprendizado profundo, no qual redes neurais aprendem padrões cada vez mais complexos por meio de várias camadas de computação.
O ImageNet forneceu tanto um grande recurso de aprendizado quanto uma medida comum de progresso. A World Labs leva o interesse de Li pela compreensão visual para ambientes com profundidade e relações espaciais. O desafio da pesquisa se expandiu: passou de reconhecer o que aparece em uma imagem para representar um mundo sobre o qual um sistema de IA possa raciocinar e com o qual possa interagir.
Os marcos que antecedem o novo cargo de Li
A trajetória acadêmica e profissional de Li abrange física, engenharia elétrica, visão computacional e liderança em IA. Sua biografia da bolsa registra quase 200 publicações científicas e a identifica como criadora do ImageNet e do ImageNet Challenge.
Os principais marcos mostram como essas funções se desenvolveram antes da proposta de ida para a AMD:
- 1999: Li se formou em física pela Universidade de Princeton.
- 2005: Ela obteve doutorado em engenharia elétrica no Instituto de Tecnologia da Califórnia.
- 2007: Começou a desenvolver o ImageNet enquanto fazia parte do corpo docente de Princeton.
- 2009: Ingressou na Universidade Stanford como professora assistente.
- 2013 a 2018: Dirigiu o Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford.
- Janeiro de 2017 a setembro de 2018: Durante uma licença sabática em Stanford, foi vice-presidente do Google e cientista-chefe de IA e aprendizado de máquina no Google Cloud.
- 2024: Foi cofundadora da World Labs.
- 2025: A World Labs e a AMD formaram sua parceria técnica.
- 28 de setembro de 2026: A AMD anunciou o acordo de aquisição, com conclusão prevista até o fim do ano.
Li também foi cofundadora e preside a AI4ALL, organização sem fins lucrativos que trabalha para ampliar a inclusão e a diversidade no ensino de IA. Essa atuação se soma à sua pesquisa e à liderança no Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano de Stanford.
Muitas vezes chamada de "madrinha da IA", Li contou que inicialmente se sentia desconfortável com o rótulo. Mais tarde, aceitou-o em parte porque homens da tecnologia há muito recebem títulos como pais fundadores e padrinhos, e ela queria que as mulheres tivessem uma voz pública comparável.
O que muda após a conclusão
Os pesquisadores da World Labs teriam acesso aos recursos de engenharia da AMD, enquanto seu trabalho ajudaria a orientar o planejamento de hardware, software e sistemas da empresa. A subordinação direta de Li a Su aproximaria a pesquisa de modelos das decisões de alto escalão da fabricante de chips.
A AMD apresenta a compra como parte de sua estratégia para apoiar um ecossistema aberto de IA. Para os clientes, o objetivo prático é oferecer equipamentos e software de computação moldados pelas necessidades de aplicações emergentes, incluindo simulação e robótica. Para a World Labs, o objetivo é acelerar a pesquisa com o apoio de uma capacidade de engenharia maior.
O anúncio da AMD inclui uma ressalva, nos termos da Lei de Reforma de Litígios sobre Valores Mobiliários Privados dos EUA de 1995, que abrange os benefícios esperados e o prazo. Entre os riscos citados estão medidas regulatórias, regras de exportação, limitações de fabricação, concorrência, retenção de funcionários-chave e integração de empresas adquiridas.
O próximo marco é a conclusão da transação, prevista para o fim de 2026. Até lá, AMD e World Labs continuarão sendo empresas separadas. A combinação proposta coloca uma aposta específica no centro da estratégia de IA da AMD: entender os modelos futuros com antecedência suficiente para desenvolver os sistemas de computação de que eles precisarão.
Principais pontos
- A AMD assinou um acordo para adquirir a World Labs por aproximadamente US$ 8,2 bilhões, pagos integralmente em ações.
- A conclusão é esperada até o fim de 2026, sujeita à aprovação de órgãos reguladores e a outras condições para o fechamento.
- Fei-Fei Li se tornará vice-presidente executiva e cientista-chefe da AMD, subordinada diretamente a Lisa Su.
- A World Labs desenvolve modelos de inteligência espacial, ambientes tridimensionais interativos e tecnologia para o aprendizado de robôs.
- As empresas já haviam trabalhado juntas para aprimorar o treinamento e a inferência de modelos em GPUs da AMD.
- A compra seria a segunda maior aquisição da AMD, depois da Xilinx.
- O projeto ImageNet, de Li, ajudou a impulsionar os avanços em aprendizado profundo que transformaram a visão computacional.
