Di norma sono gli sviluppatori dei modelli a scegliere il silicio su cui addestrarli e farli girare. Con World Labs, Amd percorre in un certo senso la strada inversa e porta la ricerca sui modelli dentro l’azienda che progetta i chip. Il gruppo di Santa Clara ha firmato un accordo definitivo per rilevare il laboratorio di San Francisco fondato e guidato da Fei-Fei Li, specializzato in modelli di intelligenza spaziale. L’operazione, regolata interamente in azioni, vale circa 8,2 miliardi di dollari e dovrebbe perfezionarsi entro la fine del 2026, una volta ottenute le autorizzazioni regolatorie e soddisfatte le consuete condizioni di chiusura. Dopo il closing Li entrerà in Amd come executive vice president e chief scientist, a diretto riporto della chair e Ceo, Lisa Su, mentre il team di World Labs resterà dedicato alla ricerca sui modelli.
Perché Amd sceglie World Labs
“Costruire le piattaforme di calcolo per la prossima generazione di AI richiede la comprensione di come stanno evolvendo i modelli – afferma Su – Fei-Fei e il team di World Labs portano nella ricerca le loro profonde competenze sui modelli”.
Il ragionamento di Amd parte da una constatazione: via via che l’AI si estende alla robotica, alla simulazione e verso i progetti di physical AI, le richieste rivolte all’infrastruttura di calcolo si fanno più eterogenee. Generare e simulare un ambiente tridimensionale interattivo è un carico di natura diversa rispetto alla produzione di testo, e i cicli di sviluppo di processori e acceleratori, che si misurano in anni, lasciano poco spazio alle correzioni in corsa. È qui che si colloca il valore attribuito a World Labs. L’esperienza del laboratorio nello sviluppo di modelli avanzati dovrebbe offrire ad Amd un punto di osservazione diretto sull’evoluzione dei workload, da cui ricavare indicazioni per le future roadmap tecnologiche dell’azienda, nell’hardware come nel software e nei sistemi.
Il potenziale di World Labs
World Labs nasce nel 2024 dall’iniziativa di Li, docente di informatica a Stanford e ideatrice del dataset ImageNet, insieme ai ricercatori Justin Johnson, Christoph Lassner e Ben Mildenhall. Il laboratorio lavora per dare ai sistemi di AI una comprensione dello spazio fisico: i suoi modelli generano, ricostruiscono e simulano ambienti 3D interattivi a partire da testo, immagini e video, e il perimetro di ricerca comprende le tecnologie per l’apprendimento e la simulazione in ambito robotico. Il primo prodotto commerciale, Marble, debutta a novembre 2025 e consente di creare mondi tridimensionali persistenti ed esplorabili; a gennaio 2026 le stesse capacità diventano accessibili agli sviluppatori attraverso la World Api, mentre a settembre entra in accesso anticipato Atlas, il world model di nuova generazione della società.
Per World Labs, l’ingresso in Amd segna il passaggio dal ruolo di partner del fornitore di silicio a unità integrata nei team del vendor. “Far progredire la prossima generazione di tecnologia AI richiede una stretta collaborazione tra ricerca sui modelli, sistemi e calcolo – spiega Li – Entrare in Amd darà al nostro team le risorse e la profondità ingegneristica per accelerare la ricerca e contribuire a definire l’infrastruttura necessaria alla prossima era dell’AI”.
Un rapporto già consolidato
L’accordo formalizza un legame costruito nel tempo. Già dal 2025 le due società collaborano sull’addestramento dei modelli e sull’ottimizzazione dell’inferenza su hardware Amd. A gennaio, durante il keynote di Amd al Ces di Las Vegas, Li è salita sul palco con Su per mostrare come Marble ricostruisca una scena tridimensionale a partire da poche fotografie, sottolineando quanto la velocità di inferenza incida sulla reattività dei mondi generati. A febbraio Amd ha partecipato, insieme a Nvidia, Autodesk, Fidelity ed Emerson Collective, al round da un miliardo di dollari con cui World Labs ha ampliato la dotazione raccolta all’uscita dal periodo “stealth”, nel settembre 2024, quando aveva annunciato finanziamenti per 230 milioni.
La catena del valore
Negli ultimi anni Amd ha costruito la propria offerta AI per acquisizioni successive, aggiungendo un layer alla volta. Nod.ai e Mipsology hanno portato strumenti software di compilazione e inferenza per i suoi acceleratori; Silo AI, laboratorio finlandese rilevato nel 2024 per circa 665 milioni di dollari, competenze nello sviluppo di modelli e soluzioni; ZT Systems, operazione da 4,9 miliardi, la progettazione di sistemi rack-scale per i grandi operatori cloud. World Labs, che per valore diventerebbe la seconda acquisizione nella storia del gruppo dopo Xilinx, sposta il baricentro ancora più a monte, verso la ricerca di frontiera sui modelli. “Insieme possiamo usare questa conoscenza per sviluppare l’hardware, il software e i sistemi che alimenteranno la prossima generazione di AI e rafforzare l’ecosistema AI aperto”, aggiunge Su.
Il richiamo all’ecosistema aperto è la leva con cui Amd prova a differenziarsi da Nvidia, puntando su piattaforme aperte, a partire dallo stack software open source Rocm, in alternativa agli ambienti proprietari. La competizione, d’altra parte, si estende sempre più al piano dei modelli: Nvidia sviluppa da tempo i propri world model con la famiglia Cosmos, rivolta proprio a robotica e physical AI. Con World Labs, Amd si dota di un gruppo di ricerca con competenze specifiche nello stesso ambito.
Le incognite dell’integrazione
L’esito dell’operazione, oltre al via libera delle autorità, lascia aperti alcuni nodi: quanto margine di autonomia conserverà un laboratorio di ricerca inserito in un gruppo industriale di grandi dimensioni, se i modelli di World Labs continueranno a essere distribuiti in modo indipendente dalla piattaforma hardware e in che modo le indicazioni del team di Li entreranno concretamente nella definizione delle prossime generazioni di prodotti. Il metro di giudizio sarà la capacità di trasformare la conoscenza dei modelli in un vantaggio misurabile sul silicio, in un mercato in cui il tempo che separa l’emergere di un nuovo carico di lavoro dalla disponibilità dell’hardware adatto a sostenerlo è evidente variabile competitiva.
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