作者｜不慌实验室 章启明

两位华裔科学家联手，硅谷AI竞争转向三维世界。

成立仅两年、团队约70人、收入规模尚未公开，World Labs却获得82亿美元定价。

AMD买下的，是李飞飞团队以及一张通往物理AI时代的入场券。

极具冲击力

北京时间9月29日凌晨，AMD宣布与李飞飞创办的空间智能公司World Labs签署最终收购协议。

交易全部以AMD股票完成，价值约82亿美元（折合人民币约550亿元），预计于2026年底前完成，尚需获得监管批准并满足其他惯例成交条件。

交易完成后，李飞飞将加入AMD，担任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将继续与李飞飞共同领导原有团队，推进世界模型和空间智能研究。

这是一笔极具冲击力的交易。

World Labs于2024年初成立，由李飞飞与Ben Mildenhall、Justin Johnson、Christoph Lassner共同创办。同年9月，公司带着超过2.3亿美元融资正式亮相。

彼时有媒体报道称，其估值已经超过10亿美元，投资方包括a16z、NEA、Radical Ventures，以及英伟达、AMD、Adobe等产业资本。

2026年2月，World Labs再次完成10亿美元融资，AMD、英伟达、Autodesk、富达、Emerson Collective和Sea等参与，其中Autodesk投资2亿美元。

不过，World Labs没有披露这轮融资后的正式估值，此前市场传出的约50亿美元，只是融资洽谈阶段的报道口径。

从2024年超过10亿美元的估值，到此次82亿美元的交易价格，World Labs的账面价格在两年内增长约八倍。但这一倍数并不等同于早期投资人的实际回报。

World Labs经历多轮融资，原有股东的持股比例已经被稀释；此次又是全股票交易，最终收益还将受到持股成本、交易条款以及AMD股价变化的影响。

按照外媒披露的约70名员工计算，World Labs对应的人均交易价值超过1亿美元。但这也不等于每名员工“创造”了1亿美元现金。AMD购买的是技术团队、模型能力、知识产权、产品入口以及参与下一代AI基础设施定义的机会。

一家收入规模尚未公开、成立仅两年的研究型公司获得82亿美元定价，仍足以成为AI创业史上最醒目的“大结果”之一。

路线兑现

高估值的背后，是World Labs避开最拥挤的大语言模型赛道，将主要资源押在空间智能上。

李飞飞对这条路线的概括很直接，宇宙并不只是由文字组成，而是由真实事物组成。

语言模型能够根据上下文预测下一个Token，却不天然理解距离、深度、遮挡、重力、运动轨迹和行动后果。

AI如果要进入机器人、自动驾驶、工业仿真、空间计算和科学研究，就需要理解三维环境，推演世界如何变化，并在行动之后预测可能产生的结果。

沿着这一判断，成立两年间，World Labs的产品路线逐步展开。

最先落地的是Marble。这款多模态世界模型可以根据文字、图片、视频和粗略的3D布局，生成空间连贯、能够持续探索和编辑的三维世界。与一次性生成图片或视频相比，Marble试图创造一个可以改变视角、继续导航并用于后续创作的空间。

随后，World Labs切入机器人仿真。2026年7月，World Labs收购机器人公司SceniX，将世界模型、学习型仿真和真实机器人训练连接起来。机器人可以先在虚拟环境中反复训练和测试，再进入现实世界，从而降低真实试错的成本和安全风险。

9月1日发布的Atlas，是这条路线目前最完整的落点。

按照World Labs披露，Atlas是一款从头训练的多模态自回归扩散Transformer，可以统一处理文字、图像、视频和3D信息。它能够根据已有图像预测新的观察视角，从少量图片重建现实场景，并输出显式3D结果。

大语言模型沿着文字序列预测下一个Token，Atlas则试图根据已有空间信息预测“下一个视角”。李飞飞称，这种生成模型与多视角几何结合的路线，已经在相当程度上解决计算机视觉长期面对的稀疏重建问题。

这项能力可以用于机器人强化学习环境、建筑与房地产重建、影视娱乐、医疗场景生成和工业数字孪生。

不过，Atlas目前仍处于面向少数合作伙伴的早期访问阶段，World Labs也未披露收入和客户规模。

从技术突破走向规模化收入，仍有很长的路。生成一个“看起来合理”的三维空间，与建立一个符合物理规律、可供机器人安全训练的仿真环境，完全不是同一个难度。

82亿美元中，真正昂贵的是World Labs成为下一代AI入口的可能性。

买下未来

对AMD而言，这笔收购的意义远不止增加一款AI产品，而是提前进入下一代模型和计算负载的定义环节。

过去几年，AMD一直通过并购补全AI基础设施版图。2022年，公司以490亿美元的交易价值完成对赛灵思的收购，同年以约19亿美元收购DPU厂商Pensando；2024年又以6.65亿美元收购欧洲私人AI实验室Silo AI；2025年完成对ZT Systems的收购，最终确认交易对价约44亿美元。

World Labs将AMD的并购版图继续向模型和应用层推进。按照目前公布的交易价值，这将成为AMD历史上仅次于赛灵思的第二大收购，也是公司在AI模型领域最激进的一次下注。

AMD已经不满足于只向模型公司出售芯片。苏姿丰的判断是，对模型、软件和端到端工作负载理解得越深，越有能力设计出更好的计算系统。

这一战略已有现实基础。2026年第二季度，AMD数据中心业务收入达到67亿美元，同比增长107%。

OpenAI和Meta分别规划部署最高6吉瓦AMD GPU，甲骨文此前也宣布建设首批5万颗MI450 GPU集群。

但在英伟达仍掌握明显平台优势的情况下，AMD仅靠追赶GPU性能还不够。机器人仿真、空间重建和世界模型会形成怎样的计算结构，对显存、网络、低延迟推理和软硬件协同提出哪些新要求，都将影响下一代芯片设计。

World Labs因此更像一座设在AMD内部的“下一代负载雷达”，一边研发模型，一边反向定义硬件。如果物理AI成为语言模型之后的新增长曲线，AMD就能更早获得需求信号，甚至参与制定技术路线。

对李飞飞而言，加入AMD也不仅因为“算力贵”。前沿模型需要算力，更需要芯片、系统、软件、数据和应用共同迭代。继续独立融资，意味着在研究投入、云计算成本和商业化之间不断平衡；进入AMD，则可以获得更完整的工程体系、客户网络和影响硬件路线图的机会。

风险同样存在。交易尚未完成，监管与交割仍有变数；空间智能拥有广阔想象空间，却尚未形成与语言模型相当的成熟市场；前沿研究强调自由探索，上市公司更看重路线图、交付周期和投资回报，双方能否保持平衡仍待观察。

全股票交易也意味着World Labs股东与AMD股价深度绑定。82亿美元是签署协议时的交易价值，并非已经落袋的现金。AMD股价和AI资本开支周期一旦出现波动，实际回报也会随之变化。

AMD用82亿美元买的，是一张进入物理AI时代的期权。过去的AI竞争，争夺的是谁能训练出更大的语言模型；下一阶段的竞争，将转向谁能让模型理解空间、推演行动并进入真实世界。

AMD买下World Labs，买的正是主战场发生迁移的可能性。

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