文 | 山农下山

温柔的收购与现实的考量

“去寻找一个更新的世界，永远不会太晚。”

AMD在9月28日官宣收购李飞飞创办的 World Labs，82亿美元、全股票交易。 随后，李飞飞在个人长信中引用了英国诗人丁尼生在《尤利西斯》的这句话。

48岁创业，2年后将公司以82亿美金的价格卖给AMD，成为后者历史上的第二大收购案。交易完成后，李飞飞出任AMD执行副总裁兼首席科学家，直接向董事长兼CEO苏姿丰汇报。

这句话是中年人给自己的鼓励，更是写给苏姿丰与AI行业的投名状。

苏姿丰是World Labs的早期投资人。李飞飞在官宣长文里称她为“great friend”。今年1月的CES，苏姿丰把李飞飞请上主题演讲的舞台，现场演示她的产品Marble在AMD芯片上跑出四倍加速；更早之前，两家公司已经开始联合训练模型。

回头来看，两人的关系是步步升温，走到收购这一步，似乎也是水到渠成。

硅谷见过无数剑拔弩张的收购战：甲骨文与仁科、微软与雅虎、博通与高通，每一段都刺激到值得用一本书去记录。与之相比，AMD 对 Wordl Labs 的这场收购，堪称温柔。考虑到苏姿丰与李飞飞同为华裔女性的身份背景，这也堪称硅谷顶级的“Girls help girls”。

站在收购双方的两位女性，都是硅谷举足轻重的人物了。

苏姿丰在2014年接手AMD，带领这家当时市值20多亿美元、账上全是亏损的老牌公司实现复兴，12年后市值一度突破万亿美元。其中关键就在于，工程师出身的苏姿丰先后押准了Zen架构、AI技术。在面临复杂且宏大的局面时，她很擅长先缩小战线，再围绕一个确定性的技术支点，去建立重构。

眼下，物理AI正在成为AI产业下一阶段的重要探索方向。

围绕大语言模型的竞争，似乎很难再点燃行业的澎湃激情。更多探索转向了物理AI：机器人、自动驾驶、工业仿真。

在LLM阶段吃足红利的英伟达，已经围绕物理AI建立起新的布局：Cosmos提供世界基础模型，Isaac提供机器人开发与仿真工具，Omniverse承担数字世界的组织和运行。由此，英伟达不再只是一家卖卡的公司，它还能参与定义机器人公司如何生成数据、训练模型和部署应用——这些直接对应的就是行业话语权。

AMD也想吃上这碗饭。它推出过相关硬件和软件方案，也参与机器人、工业仿真与世界模型生态。

但苏姿丰显然不满足于此。她要把AMD从供应商变成生态提供者。英伟达已经证明，AI时代最丰厚的利润来自对整套技术栈的控制力。

收购成为AMD效率最高的补课方式之一。最近几年，AMD已经陆续买下Xilinx、Pensando、Silo AI、ZT等公司，逻辑相当清晰，就是要补全芯片-网络-服务器系统-软件-模型的生态，而World Labs 就属于其中的“模型”环节。

AMD在收购公告里写道，为下一代AI构建计算平台，需要深刻理解模型如何演进。

这句话翻译过来是：卖芯片的人，必须比买芯片的人更早知道，未来的AI需要什么样的芯片。芯片公司的传统工作，是等待软件提出需求，再用更先进的制程、架构和封装去满足它，但在AI新模式中，模型迭代太快，模型团队就要变成硬件团队的“先知”。

英伟达的成功证明了软件可以定义硬件，现在苏姿丰想再往前推一步，用模型定义硬件。

围绕世界模型的演进，正是李飞飞探索的方向。

这位早年随父母移民美国的华裔女孩，少年时在新泽西州的干洗店里帮父母干活，凭奖学金进入普林斯顿，然后做出了ImageNet，把大规模、经过标注的视觉数据带进计算机视觉研究，配合神经网络算法与GPU计算，实现了深度学习方面的突破。

可以说，没有ImageNet，计算机视觉浪潮或许很难在2012年出现。

2024年，李飞飞创办的World Labs延续了这条学术脉络：让AI获得空间智能。大语言模型擅长处理符号和文本，World Labs想进一步处理物体、尺度、视角、运动与物理关系。李飞飞常说，宇宙是由真实事物构成。

资本迅速跟进：2024年，World Labs获得2.3亿美元融资。2026年2月，公司又完成10亿美元融资，AMD、英伟达、Autodesk等机构进入投资者名单。根据媒体报道，它成立16个月时估值已经冲到50亿美金。

疯涨的估值背后，是World Labs持续的技术突破：2025年11月推出的Marble可以依据文本、图像等输入创建可编辑的三维世界；2026年9月发布的Atlas进一步处理文本、图像、视频和3D信息，目标指向重建、生成与模拟。

此外World Labs还在2026年7月收购机器人公司SceniX，这意味着，它正在从单一3D生成工具向空间智能基础设施扩张。

“扩张”的野心，最终让李飞飞和苏姿丰坐上了收购谈判桌。这笔82亿美金的交易预计在2026年底前完成，仍需通过监管审批。

确定的交易，不确定的未来

2025年底，扎克伯格也做了一笔几乎同等急迫的交易。

12月30日，Meta宣布以超过20亿美元收购AI智能体公司Manus——Meta史上第三大并购，仅次于WhatsApp和Scale AI。从接触到签约只用了十几天，扎克伯格本人就是Manus的重度用户，亲自拍板。

Manus做的是通用AI智能体：能自主搜索、写代码、操作软件的Agent。和World Labs的空间智能不是同一条赛道，但背后的焦虑是一样的：社交平台流量见顶，AI时代的入口可能不是聊天框，而是能替人干活的智能体。Meta缺的就是这一块。

只是这笔交易的结局并不好看。它最终被中国国家发改委叫停，交易撤销。Manus团队在9月1日宣布恢复独立运营，9月28日——也就是AMD官宣对World Labs收购消息的当天，新Manus面向海外用户发布了2.0版本，同时宣布正在组建团队开发面向国内市场的产品。

当然，李飞飞大概率无需面对类似的烦恼。她的挑战在于：技术能否从实验室走进真正的商业世界，并发挥出足够的价值。

一位国内AI业内人士表达了对这起收购的看法：它既说明了世界模型的光辉前景，也说明短期内仍然路漫漫。

世界模型是算力黑洞，生成一个可交互的三维世界，对训练和推理算力的消耗远超文本模型。这也是创业团队受限之处。李飞飞感慨“没有专门的硬件投入，AI会一直被困在数字世界里”。

从现实角度来看来，卖给AMD确实是World Labs最好的选择之一。后者能提供更充足的芯片、算力和产业资源，并帮助World Labs接触更广泛的开发者与企业客户。更重要的，还有苏姿丰的信任：收购完成后，李飞飞直接向她汇报。

接下来会被持续关注的问题就是：这场收购能否让 AMD “回本”甚至获得足够丰厚的回报吗？甚至，两位华裔大佬真正共事后，还能继续“Girls help girls”的剧情吗？

硅谷不是没有前车之鉴。

2014年，谷歌买下成立四年的DeepMind，据报道收购金额高达约4亿英镑。哈萨比斯向拉里·佩奇谈下条件：保持独立、不被Google Brain收编，但十年后很多条件都作废了。2023年，被ChatGPT逼到墙角的谷歌强行将两者合并，之后文化冲突不断，核心员工成批出走。今年6月，诺贝尔奖得主约翰·乔普离开谷歌转投Anthropic。今年8月，哈萨比斯退出DeepMind的日常管理，转任 Google DeepMind董事长，并出任母公司Alphabet首席科学家。

这段12年的融合之中，独立实验室与大公司的商业节奏之间难以调和的张力也被更多人看见。

类似的风险在AMD的收购案中同样存在。芯片公司的路线图以季度、产品代际和客户订单衡量，World Labs进入AMD之后，研究成果会更快接触工业资源，同时也会面对来自内外部的、更多关于“预算、交付和收入”的追问。

另一个问题是开放生态。

World Labs过去的投资者横跨AMD、英伟达、英特尔、思科和Autodesk。这样的股东结构符合基础模型公司的理想位置：尽量保持平台中立，让产品进入不同硬件和软件环境。这种中立性如今就要受到审视。尽管AMD在公告中强调团队将继续推进研究和开放生态，但真正的答案，还要看产品接口、授权方式、性能优化和商业合作。

因为这背后有真实且微妙的利益冲突。AMD希望World Labs成为自家芯片的差异化优势；World Labs若想成为行业基础设施，又需要尽可能多的平台、客户和开发者。

但好在，这是一个AI飞速迭代的时代。很多前进中的问题都是靠发展解决的。

新世界没有现成路线图。

二十年前，李飞飞用 ImageNet 推动机器学习如何看见世界。今天，她要处理的问题更复杂：AI怎样理解一个能够运动、碰撞、遮挡和变化的三维环境，以及，它如何融入到商业世界的运转。

苏姿丰执掌的也是“重生”版的AMD，它不再被生存危机所困扰，更核心的使命是追赶英伟达。

更快的芯片、更好用的模型……这些单点技术的能力，最终需要形成一套运转流畅的生态体系，在AI发展的下一个阶段（可能是物理AI，或者其他），占据更高的话语权。

当然，对于市值已经逼近万亿美金的AMD来说，82亿美金的收购，只是一笔小钱。这是大公司的某种优势：它可以通过“花钱”的方式去补全能力，风险可控，博成功的话，想象空间巨大。

但对于从高校走出来的李飞飞，将公司卖给AMD，确实意味着“更新的世界”，甚至是“全新的世界”，其中有迷人的新故事，也必然会有很多她未曾经历过的“陷阱”。

但不管怎样，至少在签字这一刻，硅谷上演了它所能想象到的、最昂贵的“Girls help girls”。