Un acuerdo para conectar la investigación en IA con los chips que la hacen posible
AMD acordó adquirir World Labs, la empresa de inteligencia artificial con sede en San Francisco dirigida por Fei-Fei Li, en una operación valorada en aproximadamente 8.200 millones de dólares y pagada íntegramente en acciones. El acuerdo incorporaría a la dirección de una empresa que fabrica los procesadores que ejecutan la IA a una investigadora conocida por ayudar a las computadoras a reconocer imágenes.
Contenido
- Un acuerdo para conectar la investigación en IA con los chips que la hacen posible
- Qué paga AMD por World Labs
- Qué hace realmente un modelo del mundo
- Por qué una empresa de chips quiere un equipo de investigación de modelos
- Una alianza precedió al acuerdo de compra
- De una tintorería de Nueva Jersey a la investigación científica
- ImageNet cambió la escala de la visión por computadora
- Los hitos que preceden al nuevo cargo de Li
- Qué cambiará cuando se complete la operación
- Puntos clave
El anuncio de la adquisición de AMD, publicado el 28 de septiembre de 2026, señala que Li se convertirá en vicepresidenta ejecutiva y directora científica una vez que se cierre la operación. Reportará directamente a Lisa Su, presidenta de la junta directiva y directora ejecutiva de AMD. La empresa prevé completar la operación antes de que termine 2026, sujeto a las aprobaciones regulatorias y otras condiciones habituales de cierre.
World Labs desarrolla modelos de inteligencia espacial: sistemas de IA diseñados para trabajar con la forma, la distribución y el comportamiento de entornos tridimensionales. Su tecnología puede generar, reconstruir y simular entornos interactivos a partir de texto, fotografías y videos. La empresa también desarrolla tecnología para el aprendizaje y la simulación de robots.
AMD está adquiriendo conocimientos especializados que podrían ayudarla a anticipar qué necesitarán los futuros sistemas de IA del hardware informático. World Labs, fundada en 2024, obtendría los recursos de una importante empresa de chips y seguiría centrada en la investigación de modelos de IA.
Para Li, el acuerdo conecta dos etapas de una carrera dedicada a ayudar a las máquinas a comprender el mundo visual. Su anterior proyecto ImageNet contribuyó a transformar el reconocimiento de imágenes. World Labs aborda una tarea más amplia: representar espacios que las máquinas puedan explorar y utilizar, en lugar de limitarse a identificar objetos en fotografías.
El anuncio de AMD en Taiwán, fechado el 29 de septiembre, también cifra la operación en aproximadamente 8.200 millones de dólares estadounidenses. El acuerdo ya se firmó; la propiedad y el nuevo nombramiento ejecutivo de Li cambiarán cuando se complete la operación.
Qué paga AMD por World Labs
La compra por 8.200 millones de dólares sería la segunda adquisición más grande de AMD, después de la compra de Xilinx por unos 50.000 millones de dólares en 2022. Según esas dos cifras, el precio de World Labs equivale a alrededor del 16,4% del valor de aquella operación.
Según informes, World Labs tenía una valoración de 5.000 millones de dólares siete meses antes del acuerdo. El precio propuesto por AMD es 3.200 millones de dólares mayor, un aumento del 64%. La empresa emergente ha recaudado más de 1.200 millones de dólares desde su fundación.
El pago íntegro en acciones de AMD significa que la contraprestación por la adquisición consistirá en una participación en la empresa de chips y no en efectivo. La emisión de acciones también distribuye la propiedad entre un mayor número de acciones, lo que reduce el porcentaje en manos de los inversionistas actuales, a menos que compren más.
Al cierre del segundo trimestre de 2026, AMD tenía 13.110 millones de dólares en efectivo, equivalentes de efectivo e inversiones a corto plazo, frente a una deuda de 3.230 millones de dólares. Pagar con acciones permitiría conservar esos recursos en efectivo para otros usos. El anuncio indica el valor aproximado de la operación, pero no ofrece un calendario detallado de las acciones que se emitirán.
Qué hace realmente un modelo del mundo
World Labs desarrolla lo que los investigadores llaman modelos del mundo. Estos sistemas representan entornos y su estructura, lo que permite a la IA trabajar con espacios y no solo con lenguaje. Una fotografía muestra una habitación desde un punto de vista; una representación tridimensional útil permite que un sistema explore cómo está distribuida.
Marble, un modelo de World Labs que Li y Su presentaron a principios de 2026, creó una escena tridimensional a partir de unas pocas imágenes. La investigación más amplia de la empresa abarca el razonamiento espacial y la simulación, con posibles aplicaciones en robótica, vehículos y otros sistemas que operan en entornos físicos.
Durante esa presentación, Li, cofundadora y directora ejecutiva de World Labs, describió el beneficio previsto en materia de seguridad:
«Los agentes inteligentes, ya sean robots, vehículos o incluso herramientas, pueden aprender en mundos digitales muy ricos y conscientes de las leyes de la física antes de tener que desplegarse en el mundo real, lo que los hace mucho más seguros», afirmó Li.
Un entorno simulado ofrece un espacio para practicar antes de que una máquina actúe cerca de personas o equipos físicos. En el caso de un robot, aprender implica comprender dónde están los objetos y cómo las acciones modifican el entorno. Crear entornos digitales que representen esas relaciones es fundamental para el trabajo de World Labs.
Por qué una empresa de chips quiere un equipo de investigación de modelos
AMD afirma que la IA se está extendiendo al razonamiento, la robótica, la simulación y la IA física, es decir, los sistemas que interactúan con el mundo físico. Estas aplicaciones imponen distintas exigencias a la infraestructura informática. Comprender los modelos que las sustentan puede ayudar a una empresa de chips a decidir qué fabricar a continuación.
Su, presidenta de la junta directiva y directora ejecutiva de AMD, explicó en el anuncio de la empresa la relación entre la investigación y la planificación de productos:
«Construir las plataformas informáticas para la próxima generación de IA requiere comprender a fondo cómo evolucionan los modelos», afirmó la doctora Lisa Su, presidenta de la junta directiva y directora ejecutiva de AMD. «Fei-Fei y el equipo de World Labs aportan un liderazgo excepcional en investigación y conocimientos especializados sobre modelos. Juntos, podemos aprovechar esa perspectiva para desarrollar el hardware, el software y los sistemas que impulsarán la próxima generación de IA y fortalecerán el ecosistema abierto de IA».
AMD suministra procesadores, unidades de procesamiento gráfico, tecnología de redes y software. Las unidades de procesamiento gráfico, conocidas comúnmente como GPU, realizan muchos cálculos a la vez y se utilizan ampliamente para entrenar y ejecutar modelos de IA. El software determina con qué eficacia un modelo puede utilizar ese hardware.
Atif Malik, analista de Citi, dijo que la adquisición daría a AMD mayor visibilidad sobre el desarrollo de modelos mientras compite con Nvidia. La ventaja práctica es conocer antes cómo cambian las necesidades informáticas, lo que puede orientar las decisiones sobre los futuros chips y los sistemas que se construyan a su alrededor.
Una alianza precedió al acuerdo de compra
AMD ya había invertido en World Labs antes de acordar su compra. Las empresas también establecieron una alianza técnica en 2025 para mejorar el funcionamiento del entrenamiento y la inferencia de los modelos de World Labs en las GPU de AMD.
El entrenamiento es el proceso mediante el cual un modelo de IA aprende patrones a partir de datos. La inferencia consiste en utilizar un modelo entrenado para dar una respuesta, generar una escena o realizar otra tarea. Mejorar cualquiera de estos procesos puede afectar la cantidad de tiempo de computación y equipos que requiere una aplicación.
Li dijo que la adquisición acercaría la investigación y la ingeniería. En el anuncio de AMD, la cofundadora y directora ejecutiva de World Labs afirmó:
«El avance de la próxima generación de tecnología de IA requiere una estrecha colaboración entre la investigación de modelos, los sistemas y la computación», afirmó la doctora Fei-Fei Li, cofundadora y directora ejecutiva de World Labs. «Unirnos a AMD proporcionará a nuestro equipo los recursos y la capacidad de ingeniería necesarios para acelerar nuestra investigación y ayudar a definir la infraestructura que requiere la próxima era de la IA».
World Labs seguirá separada del negocio de fabricación de chips de AMD hasta que se cierre la operación. AMD afirma que, después, el equipo continuará impulsando la investigación de modelos de IA. La empresa también ha dicho que no tiene intención de competir con sus propios clientes de IA, una preocupación importante para las empresas que compran equipos informáticos y, al mismo tiempo, desarrollan sus propios modelos.
De una tintorería de Nueva Jersey a la investigación científica
Li nació en Pekín en 1976 y creció en Chengdu, en la provincia de Sichuan. Su padre era ingeniero y su madre, maestra. De niña, disfrutaba desmontando electrodomésticos viejos y experimentando con componentes electrónicos para entender cómo funcionaban.
La biografía de su beca Soros señala que se mudó a Estados Unidos con su familia a los 15 años. Se instalaron en Parsippany, Nueva Jersey, donde tuvo dificultades económicas y sabía poco inglés. Trabajó en un restaurante chino antes de iniciar una carrera universitaria que con el tiempo la llevaría a Princeton y Caltech.
Cuando la salud de su madre empeoró, la familia abrió una tintorería para mantenerse. Li compaginaba sus tareas de física con atender llamadas telefónicas, recibir a los clientes, gestionar las facturas y ocuparse de las inspecciones. Sus conocimientos de inglés eran fundamentales para llevar el negocio.
Li siguió ayudando a gestionar el negocio a distancia durante sus estudios de doctorado y dejó de hacerlo solo cuando ya había avanzado en el programa. Ha descrito esa experiencia como una fuente de resiliencia, una cualidad que considera necesaria tanto en la ciencia como en la vida.
La tienda y el laboratorio exigían habilidades distintas, pero ambos requerían un esfuerzo sostenido en condiciones de incertidumbre. Más adelante, en su carrera de investigación, tuvo que convencer a otras personas de apoyar una idea que muchos ponían en duda al principio: que colecciones de imágenes mucho más grandes podían ayudar a las computadoras a aprender a ver.
ImageNet cambió la escala de la visión por computadora
Li comenzó a desarrollar ImageNet en 2007, cuando muchos proyectos de visión por computadora entrenaban sistemas con conjuntos de datos que contenían solo cientos de imágenes. Se inspiró en la psicología, la lingüística y la investigación sobre cómo las personas organizan su comprensión del mundo.
Su argumento central era sencillo. Las personas aprenden a través de una amplia variedad de experiencias. Las computadoras también podrían necesitar datos mucho más diversos para reconocer objetos de manera fiable. En aquel momento, muchos investigadores se centraban, en cambio, en mejorar los algoritmos, los procedimientos matemáticos utilizados para aprender a partir de esos ejemplos.
Li y sus estudiantes crearon una colección de imágenes que llegó a contener más de 14 millones de fotografías. ImageNet también se convirtió en un punto de referencia: una prueba común que permitía a los investigadores comparar la precisión con la que sus sistemas identificaban imágenes.
En 2012, AlexNet, una red neuronal desarrollada por Geoffrey Hinton y sus estudiantes de la Universidad de Toronto, logró un resultado decisivo en la competencia ImageNet. Su éxito contribuyó a impulsar el rápido desarrollo del aprendizaje profundo, en el que las redes neuronales aprenden patrones cada vez más complejos mediante múltiples capas de cálculo.
ImageNet proporcionó tanto un gran recurso para el aprendizaje como una medida común del progreso. World Labs lleva el interés de Li por la comprensión visual a entornos con profundidad y relaciones espaciales. El reto de investigación ha pasado de reconocer lo que aparece en una imagen a representar un mundo sobre el que un sistema de IA pueda razonar e interactuar.
Los hitos que preceden al nuevo cargo de Li
La trayectoria académica y profesional de Li abarca la física, la ingeniería eléctrica, la visión por computadora y el liderazgo en IA. La biografía de su beca registra casi 200 publicaciones científicas y la identifica como creadora de ImageNet y del ImageNet Challenge.
Estos son los principales hitos de su trayectoria antes de su posible incorporación a AMD:
- 1999: Li obtuvo una licenciatura en física en la Universidad de Princeton.
- 2005: Recibió un doctorado en ingeniería eléctrica del Instituto de Tecnología de California.
- 2007: Comenzó a crear ImageNet mientras formaba parte del cuerpo docente de Princeton.
- 2009: Se incorporó a la Universidad de Stanford como profesora adjunta.
- De 2013 a 2018: Dirigió el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford.
- De enero de 2017 a septiembre de 2018: Durante una licencia sabática de Stanford, fue vicepresidenta de Google y directora científica de IA y aprendizaje automático en Google Cloud.
- 2024: Cofundó World Labs.
- 2025: World Labs y AMD establecieron su alianza técnica.
- 28 de septiembre de 2026: AMD anunció el acuerdo de adquisición y señaló que prevé completarlo antes de fin de año.
Li también cofundó y preside AI4ALL, una organización sin fines de lucro que trabaja para ampliar la inclusión y la diversidad en la educación sobre IA. Esta labor complementa su investigación y su liderazgo en el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford.
A Li suelen llamarla «madrina de la IA», una expresión que, según ha contado, al principio la incomodaba. Más tarde la aceptó, en parte porque los hombres del sector tecnológico han recibido durante mucho tiempo títulos como «padres fundadores» y «padrinos», y quería que las mujeres tuvieran una voz pública comparable.
Qué cambiará cuando se complete la operación
Los investigadores de World Labs obtendrían acceso a los recursos de ingeniería de AMD, mientras su trabajo contribuye a orientar la planificación de hardware, software y sistemas de la empresa. La dependencia directa de Li de Su situaría la investigación de modelos cerca de la alta dirección de la empresa de chips.
AMD presenta la compra como parte de su estrategia para apoyar un ecosistema abierto de IA. Para sus clientes, el objetivo práctico es contar con equipos informáticos y software diseñados en función de las necesidades de las aplicaciones emergentes, como la simulación y la robótica. Para World Labs, el objetivo es acelerar la investigación con el respaldo de una mayor capacidad de ingeniería.
El anuncio de AMD incluye una advertencia, de conformidad con la Ley de Reforma de Litigios sobre Valores Privados de Estados Unidos de 1995, sobre los beneficios previstos y los plazos. Entre los riesgos que identifica figuran las medidas regulatorias, las normas de exportación, las limitaciones de fabricación, la competencia, la retención de empleados clave y la integración de las empresas adquiridas.
El siguiente hito es completar la operación, previsto para finales de 2026. Hasta entonces, AMD y World Labs seguirán siendo empresas independientes. La combinación propuesta pone una apuesta concreta en el centro de la estrategia de AMD en materia de IA: comprender con suficiente antelación los futuros modelos para crear los sistemas informáticos que necesitarán.
Puntos clave
- AMD firmó un acuerdo para adquirir World Labs por aproximadamente 8.200 millones de dólares, pagados íntegramente en acciones.
- Se prevé completar la operación antes de que termine 2026, sujeto a las aprobaciones regulatorias y otras condiciones de cierre.
- Fei-Fei Li será vicepresidenta ejecutiva y directora científica de AMD, y reportará directamente a Lisa Su.
- World Labs desarrolla modelos de inteligencia espacial, entornos tridimensionales interactivos y tecnología para el aprendizaje de robots.
- Las empresas ya habían colaborado para mejorar el entrenamiento y la inferencia de modelos en las GPU de AMD.
- La compra sería la segunda adquisición más grande de AMD, después de Xilinx.
- El proyecto ImageNet de Li contribuyó a impulsar los avances en aprendizaje profundo que transformaron la visión por computadora.
