AMD compra World Labs por US$ 8,2 bilhões e aposta em IA capaz de compreender ambientes 3D

A AMD anunciou um acordo para adquirir a World Labs, empresa de inteligência artificial fundada pela pesquisadora Fei-Fei Li, em uma operação avaliada em aproximadamente US$ 8,2 bilhões. A aquisição amplia a estratégia da fabricante de chips para além do hardware e coloca a companhia diretamente no desenvolvimento de novos modelos de IA.

A transação será realizada integralmente em ações e deve ser concluída até o fim do ano, dependendo das aprovações regulatórias. Segundo a AMD, a tecnologia da World Labs deverá contribuir para o desenvolvimento das próximas gerações de hardware, software e sistemas de inteligência artificial.

“Construir as plataformas computacionais para a próxima geração de IA exige uma compreensão profunda de como os modelos estão evoluindo”, afirmou Lisa Su, CEO da AMD.

Fundada no início de 2024 e sediada em São Francisco, a World Labs concentra suas pesquisas em modelos de inteligência espacial, também conhecidos como “world models”. A tecnologia busca permitir que sistemas de IA compreendam, reconstruam e simulem ambientes tridimensionais, com aplicações que incluem áreas como robótica.

A abordagem é diferente daquela utilizada pelos grandes modelos de linguagem, ou LLMs. Enquanto sistemas como os atuais chatbots trabalham principalmente prevendo sequências de palavras e outros tokens, os modelos desenvolvidos pela World Labs podem gerar, reconstruir e simular ambientes 3D a partir de entradas de texto, imagens e vídeos.

Na prática, a proposta é permitir que a inteligência artificial raciocine sobre ambientes, objetos e suas relações no mundo físico, em vez de depender predominantemente da linguagem. Esse tipo de arquitetura ganhou espaço nos últimos anos e tem entre seus defensores Yann LeCun, ex-cientista-chefe de IA da Meta.

Com a aquisição, a World Labs continuará trabalhando no desenvolvimento de modelos avançados de inteligência artificial. Fei-Fei Li passará a integrar a AMD como vice-presidente executiva e cientista-chefe, respondendo diretamente à CEO Lisa Su.

“Entrar para a AMD dará à nossa equipe os recursos e a profundidade de engenharia necessários para acelerar nossas pesquisas e ajudar a definir a infraestrutura necessária para a próxima era da IA”, afirmou Li.

O negócio acontece poucas semanas depois de a AMD anunciar um acordo para comprar a Taalas, empresa que desenvolve chips de alto desempenho para IA capazes de processar 17 mil tokens por segundo ou mais por meio de uma arquitetura que incorpora os pesos dos modelos diretamente ao silício.

Enquanto a aquisição da Taalas está concentrada principalmente em hardware, a compra da World Labs pode ampliar a capacidade da AMD de desenvolver conjuntamente modelos, software e infraestrutura computacional.

A estratégia também aproxima a companhia de um modelo adotado pela Nvidia, que combina GPUs de alto desempenho com um amplo ecossistema de software, ferramentas e frameworks voltados à inteligência artificial. Para clientes corporativos, essa integração facilita a implantação de aplicações baseadas nos aceleradores da empresa.

Ao incorporar a equipe da World Labs, a AMD passa a contar com um grupo próprio dedicado à pesquisa avançada em IA, que poderá contribuir tanto para o desenvolvimento de software quanto para orientar a arquitetura das futuras gerações de hardware.

A aquisição também representa uma aposta de que os LLMs não serão a única arquitetura dominante na evolução da inteligência artificial. Fei-Fei Li argumenta que sistemas capazes de compreender o mundo físico serão necessários para resolver problemas que vão além da linguagem.

Segundo a pesquisadora, a World Labs foi criada com a premissa de que “a linguagem sozinha não é suficiente” para o desenvolvimento de modelos. Áreas como ciência, entretenimento e robótica exigiriam sistemas capazes de raciocinar sobre a estrutura e o comportamento do mundo físico.

Caso os modelos espaciais ganhem escala, a combinação entre a pesquisa da World Labs e a experiência da AMD em processadores e aceleradores poderá ajudar a empresa a desenvolver a infraestrutura computacional necessária para executar essa nova classe de sistemas de IA.