82亿美元把初创公司卖给AMD，“AI教母”李飞飞有多牛？

50岁的李飞飞，再次站在了全球媒体的聚光灯下。

当地时间9月28日，美国超威半导体公司（AMD）发布官方公告，以约82亿美元（约合人民币550亿元）全股票交易收购AI初创企业World Labs。

仅成立两年的World Labs，由来自中国的人工智能学者李飞飞联合创办，员工仅有70人左右，专注于空间智能与大型世界模型研发。

交易完成后，李飞飞出任AMD执行副总裁兼首席科学家，直接向AMD董事长兼CEO苏姿丰汇报。

被称为“AI教母”的李飞飞，出生于北京，成长于成都，在美国读书和创业。

为什么是李飞飞？AMD为何愿出82亿美元？李飞飞到底有多牛？从中国一路走来，站在AI最前沿的顶级科学家和商业奇才，是如何一步步炼成的？

从成都到普林斯顿

1976年，李飞飞出生在北京。她的父亲是一名工程师，在成都一家化工厂的计算机部门工作。李飞飞的童年，是在成都度过的。

故事的第一个转折，出现在小学最后一年。

那一年，老师让女生先放学，把男生留下来训话。她躲在门外，把那番话听完了——男孩子天生比女孩子聪明，现在男生的成绩竟然比女生低，这是不能接受的；等长到十几岁，周围的女生自然就变笨了。

从那天起，她剪短头发，不穿裙子，把兴趣转向数学和航天科技，还想挤进足球男队。同学们叫她“假小子”。

1992年，16岁的李飞飞随母亲飞往美国新泽西州帕西帕尼镇，与两年前先行赴美的父亲会合。

一家三口住进一栋红砖公寓二楼的一居室，家具是从路边捡来的。父亲不会英语，只能去店里修理相机；母亲在一家杂货店做收银员。

李飞飞靠报纸的分类广告找到一份中餐馆服务员的工作，没课的日子从上午11点干到晚上11点，时薪2美元。整个高中阶段，她周末还去给人做家务、遛狗。

也是在那所高中，她遇到了数学老师萨贝拉。这位拥有首席数学教师头衔的先生，是第一个不把她当成“一个说中文的移民”的美国人。后来家里开洗衣店的一部分启动资金，是她从萨贝拉那里借来的。

1995年，李飞飞以全班第六名的成绩毕业，SAT数学拿了满分。原本，她只打算申请学费便宜的州立大学和社区大学。最后不死心，向普林斯顿递了申请——因为那里立着爱因斯坦的青铜半身像，她一遍遍读底座上的碑文。

普林斯顿给了她全额奖学金。在那里，她选择物理学。

那几年她的生活像一部“双城记”：“周一到周五，我在普林斯顿学物理。周末我回到帕西帕尼，接待那些来取送衣物干洗的人。”

1999年李飞飞毕业时，正值网络经济最热的时候。高盛、美林都递来了橄榄枝，承诺帮她家还债，给高薪和真正的医疗保险，唯一的要求是放弃科学。

她回家问母亲。母亲只反问了她一句，这是你想要的吗？她立刻明白了母亲的意图。

她没有去华尔街，而是拿着奖学金去了西藏，研究了一年藏药，课题是“藏医药学与西医学医理的比较”。

多年后她解释这个选择：人类社会充满了种族间的冲突，她想亲自了解西藏的历史、文化和她的人们。她说，在西藏的研究和生活改变了她整个人生。

到加州理工读博时，考验再一次到来。

母亲确诊充血性心力衰竭，家里卖掉了干洗店，一家三口挤进学校的小宿舍。她一度觉得，自己每天追求梦想，自私至极。

麦肯锡的合伙人到学校招聘，面试之后当场把实习转成了正式职位。她把消息告诉母亲，话还没说完，就看到了母亲脸上那种熟悉的表情。

母亲说，自己了解这个女儿：她不是管理顾问，或者其他什么职务，她是个科学家。

母亲还说，一家人走到这一步，不是让她现在放弃的；这从来就不是她一个人的路，从一开始，这就是全家的路。

从此，她再也没有质疑过自己的道路。

首次创业

如果把她后来创办World Labs称作二次创业，那么她的第一次“创业”发生在普林斯顿。

2006年前后，计算机视觉圈子的中心是算法，数据只是训练工具。李飞飞提出了一个当时几乎被所有人否定的判断：再聪明的算法也解决不了泛化能力，机器需要更庞大的数据集。

她的目标是3万类别。

而学生邓嘉算过一笔账：按人工标注的速度，完成这个目标需要19年。

转机来自亚马逊的众包平台Mechanical Turk，它把这个死局拆成了无数个几秒钟的小任务。

2009年，ImageNet数据集与论文正式发布，起步时约320万张图片，后来扩充到1400多万张、2.2万个类别。

发起并主导这个项目的，就是李飞飞。

为了让数据集真正派上用场，她把数据全部开源，又从2010年起在自家实验室办起年度竞赛，邀请全球团队用各自的算法一较高下。

2012年，多伦多大学的三位研究者携卷积神经网络AlexNet参赛，把图像识别错误率一举压到比第二名低十多个百分点，一战成名。

跑赢这场比赛的算法，吃的是李飞飞的数据。深度学习浪潮由此被点燃，此后算法与算力的大爆发，都建立在“数据”这块基石之上。

今天谈人工智能，绕不开数据、算法、算力三大基石。ImageNet就是“数据”那一块，也被称作“AI的眼睛”。

这项成果把她送进了学术权力的中心。

33岁那年，她获得斯坦福终身副教授职称。2013年至2018年，她执掌斯坦福人工智能实验室，是这间实验室历史上第一位女性主任。

此后，她担任过谷歌副总裁、谷歌云人工智能与机器学习首席科学家，联合执掌斯坦福“以人为本人工智能研究院”（HAI）。

2017年，她联合创办AI4ALL，推动女性与少数族裔进入人工智能领域。

2020年2月，她当选美国国家工程院院士；同年10月，当选美国国家医学院院士；2021年，进入美国艺术与科学院——三院院士。2023年，她出版回忆录《我看见的世界》。

押注“空间智能”的两年

这份履历并没有让她停下来。

让她再次出发的，是一个朴素的问题：大语言模型写得出文章、答得出考卷，却看不懂三维世界——机器认出了猫，却不知道猫有多重、能不能跳上桌子。

用她的说法，这样的AI“如同在黑暗中行走”。

2024年，她与Justin Johnson、Ben Mildenhall、Christoph Lassner联合创办World Labs，总部在旧金山，方向只有一个词：空间智能——让AI看懂三维世界，并在其中导航和决策。

首轮融资之后，公司估值10亿美元。

两年时间，这家公司沿着同一条路线往下走：先造出世界，再让机器人进去练手，最后把这一切收进一个统一的模型。

公司交出的第一个产品是Marble：给一张图片、一段视频，或者一句话，它就能生成一个高保真、可持续存在的3D世界。

有了世界，还得有人进去练手。今年7月，World Labs收购机器人训练软件公司SceniX，后者的软件能在逼真的虚拟世界里训练机器人。

9月1日，新一代世界模型Atlas发布，把造世界这件事收拢进一个统一的模型——原生支持文字、图像、视频和3D数据，可以在统一的空间上下文中生成、重建和模拟三维世界。

这些事都踩在同一道门槛上：算力。

今年1月，在一场与苏姿丰的公开对话中，她谈到空间智能对算力的渴求：AI理解物理世界，需要非常大的内存、大量并行计算和快速推理。

坐在她对面听这些的苏姿丰，几个月后买下了她的公司。

AMD 为什么愿意出 82 亿美元

AMD为什么愿意花82亿美元买下这家初创两年的公司？

新闻稿里还有一处细节值得品味：World Labs目前约70名员工，加入AMD后将继续从事AI模型研究。这笔钱买下的，其实是一支团队和一条模型路线。

这份公告的定价并不便宜。消息公布当天，AMD收报每股607.87美元，跌3.61%，总市值9923亿美元。

这是AMD历史上第二大收购，仅次于2022年约500亿美元收购赛灵思。但两次买的东西并不一样：赛灵思补的是硬件能力；这一次，它买的是一家成立两年、约70人、尚无规模化收入的公司。

价格里的溢价也很直观。今年2月，World Labs完成10亿美元新一轮融资，投资方包括AMD、英伟达、Autodesk、Fidelity、Sea等，按当时媒体的口径，公司估值约50亿美元。

半年之后，价码变成82亿美元。

这笔交易也不是“闪婚”。2025年，双方就开始围绕模型训练和推理优化展开合作，AMD同时是World Labs的股东——今年2月那一轮融资里，AMD和英伟达出现在同一份投资人名单上。

AMD在新闻稿里给出的理由是：随着人工智能向推理、机器人、仿真和物理AI领域扩展，对计算基础设施的需求日益多样化。

而World Labs在开发先进模型方面的专长，将使AMD更深入地洞察工作负载的演变趋势，并帮助塑造未来的技术路线图。

苏姿丰的表述更直接：“你对整个端到端流程了解得越深入，就越能构建出更好的系统。这就是我们收购World Labs的原因。我们希望获得李飞飞汇聚起来的世界级人才，并将这些人才与AMD在硬件、软件和系统方面的能力结合起来。”

李飞飞这边的说法是：“随着公司的发展，我们的雄心也在不断扩大。”她特别提到，雄心的扩大也增加了公司对计算能力的需求。

“现阶段，如果我们能够与AMD联手，我们实际上是在为自己、AMD以及整个生态系统创造一个机会，加速软件和硬件开发之间的良性循环。”

在一封公开信里，她把加入AMD描述为World Labs“下一阶段”的选择。

对AMD来说，芯片路线图以年计，模型架构以月计。把一支模型团队装进公司内部，等于把“下一代AI负载长什么样”的判断，从外部合作变成内部能力。

而全球AI芯片的两大玩家——AMD与英伟达，都出现在她的投资人名单上。

她的第一本回忆录叫《我看见的世界》。从普林斯顿的一间机房，到旧金山那间约70人的办公室；从被称作“AI的眼睛”的ImageNet，到作价82亿美元的世界模型——这位中国姑娘要机器做的，始终是同一件事：看见这个世界。