Создательница ImageNet станет главным научным сотрудником AMD — компания покупает её стартап за $8,2 млрд

AMD объявила, что покупает World Labs — лабораторию, которая разрабатывает ИИ-модели под руководством Фэй-Фэй Ли (Fei-Fei Li). Она создала базу изображений ImageNet, с которой началась революция в компьютерном зрении, руководила ИИ-направлением в Google Cloud и преподаёт в Стэнфорде — за это в индустрии её называют «крёстной матерью ИИ». Сделка оценивается примерно в $8,2 млрд (около 680 миллиардов рублей), и расплатится AMD своими акциями. Завершить её планируют к концу 2026 года, если будут получены разрешения регуляторов и выполнены стандартные условия закрытия.

World Labs разрабатывает модели пространственного интеллекта. Они позволяют создавать, восстанавливать и симулировать интерактивные трёхмерные среды по тексту, изображениям и видео, а ещё команда занимается технологиями для обучения роботов и симуляции. В январе на CES Ли вместе с главой AMD Лизой Су (Lisa Su) показывала модель Marble, которая собирает трёхмерную сцену всего из нескольких изображений. После закрытия сделки команда World Labs продолжит исследования, а её специалисты помогут AMD разрабатывать оборудование, программное обеспечение и ИИ-системы.

После завершения сделки Ли станет исполнительным вице-президентом и главным научным сотрудником AMD и будет подчиняться напрямую Су, председателю совета директоров и генеральному директору компании.

Сделка не стала неожиданностью: компании сотрудничают с прошлого года, а в феврале AMD вложилась в раунд финансирования World Labs на $1 млрд (около 83 миллиардов рублей). Тогда стартап оценили в $5 млрд (около 415 миллиардов рублей) — теперь AMD платит за него в 1,6 раза больше. Для компании это уже вторая крупная покупка за месяц после чипмейкера Taalas: AMD пытается догнать Nvidia, которая развивает собственную «модель мира» Cosmos и недавно заплатила около $13 млрд (примерно 1,1 триллиона рублей) за Hugging Face.

Как думаете, поможет ли приход одной из главных исследовательниц ИИ компании AMD догнать Nvidia? Пишите в комментариях.