苏姿丰和李飞飞的这次“牵手”，比近一个月前黄仁勋“拿下”抱抱脸（人工智能初创公司Hugging Face）时还要热闹。
根据美国超威半导体公司（AMD）的最新消息，该公司已与World Labs达成最终协议，将收购这家由“人工智能（AI）教母”李飞飞创立的AI实验室，收购方式为全股票交易，价值约为82亿美元。
在独立国际策略研究员陈佳看来，苏姿丰和李飞飞“牵手”有更大的共同目标——联合打造最为先进的“超级智能”。World Labs的主攻方向世界模型和其应用层级的空间智能则有望填补业界空白，这也是World Labs能在没有落地产品线和服务流的情况下就拿到80多亿美元估值的核心原因。
另一方面，AMD收购World Labs还提出了一个产业问题：当世界模型开始进入机器人等物理AI场景，模型公司最终是否都需要与芯片、机器人等硬件厂商更深绑定？
和掏129亿美元现金的英伟达不同，AMD这笔交易为全股票交易，价值约为82亿美元，预计将在2026年底前完成，但需获得监管部门批准并满足其他惯例成交条件。
根据AMD首席执行官苏姿丰的说法，收购World Labs是为了获得李飞飞汇聚的世界级人才，并将其与AMD在硬件、软件和系统方面的能力结合。根据协议，李飞飞将加入AMD，担任执行副总裁兼首席科学家，并直接向苏姿丰汇报。
此次收购能在业内激起较大水花，也与李飞飞本人的履历，尤其是其辉煌的“导师身份”有关。被业界誉为“人工智能教母”的李飞飞，曾领导谷歌云的AI业务，之后加入过推特董事会。不少AI领域内颇具影响力的人物，如先后在OpenAI、特斯拉任职的计算机科学家Andrej Karpathy，以及在英伟达任职的高级研究科学家Jim Fan都曾师从李飞飞。
对业内来说，这次收购也算意料之中。英伟达刚刚拿下全球AI产业链内开源社区网络抱抱脸，AMD要想站在英伟达对面，这笔交易势在必行。
陈佳向《每日经济新闻》记者分析认为，AMD抢在英伟达之前独家并购World Labs，肯定有排他性协议，这也是对前期英伟达并购抱抱脸的战略反击，是一场“阳谋”。
需要注意的是，黄仁勋和苏姿丰在软件层面的选择其实有一定不同，直观表现就是抱抱脸和World Labs的“基因”差异。
HFH（Hugging Face Hub，Hugging Face 2020年推出的AI领域最大的模型分享与协作平台，以下简称HFH）是一个AI大模型通用发布平台，也是全球AI业界最强开源项目管理系统，有产品、有服务、有特定客群。平台目前托管超过300万个公开AI模型，汇聚来自全世界范围内超1300万名开发者，月活访客超1800万，超2000家企业付费使用其Enterprise Hub。
再看World Labs，从2024年成立至今，World Labs覆盖了基础世界模型Atlas、创作产品Marble、World API以及3D渲染工具Spark，并在今年7月收购机器人公司SceniX，将世界模型、学习式仿真与真实世界学习闭环结合。
然而，目前World Labs尚无公认的产品线和服务流。
在陈佳看来，World Labs的优势是清晰且唯一的：世界模型，这也是当前AI大模型进入深度推理和多模态阶段最大的弱点和短板。
“所以英伟达、AMD过去两年都对World Labs投入了极大的关注度，以及一部分真金白银的试探性投资。”陈佳还强调，二者的又一鲜明差异，是World Labs的前期投资人不仅包括英伟达、AMD这样的芯片大厂，还包括乔布斯家族基金。“这在硅谷业内代表了另一种‘隐形权势’，这是法国天才们搞HFH所天然不具备的战略优势和强点。”陈佳称。
不过，在陈佳看来，苏姿丰的目标或许从来就不是单纯“打败”黄仁勋。“就像李飞飞的目标从来就不是打败奥特曼（OpenAI CEO萨姆·奥特曼）。”在陈佳看来，她们的共同目标，在宣布此次并购后已经昭然若揭：联合打造最为先进的、真正的强人工智能AGI，也可称为“超级智能”，这才是英伟达最大的威胁。
“尤其考虑到World Labs目前招揽的人才和研发重心放在世界模型，以及其应用层级的空间智能这一点，这是目前其他竞争对手，尤其是大模型厂商产品线普遍比较缺失的一个点，亦是科研机构和研发同行比较痛感的一个点。”陈佳称，正是因为这个盲区缺失点和痛点的存在，李飞飞的World Labs有望填补这一业界空白，才让World Labs在当前尚没有落地产品线和服务流的情况下，靠着强大的“血脉基因”背景就能获得80多亿美元估值。
并购对价之外，李飞飞还将拿下AMD首席科学家的职位。有趣的是，当年“AI教父”杨立昆在成为Meta首席科学家后，也是直接向CEO扎克伯格本人汇报。“如今，‘痛批’语言大模型缺乏世界模型的前首席科学家杨立昆已经从Meta离职，而立志要做成世界模型的李飞飞将作为首席科学家入职AMD，算是另一种循环了。”陈佳称。
值得一提的是，有观点认为，李飞飞和她背后80多亿美元的估值，很可能导致世界模型圈的一场“无脑狂欢”。
对此，陈佳直言，绝大部分研发人员和理性投资者都不会被这笔战略意义非常显著的收购冲昏头脑，但也不能排除一部分想走捷径的研发企业和财务投资者会迫于压力，疯狂押注AI Agent与空间智能，尤其是人形机器人这个可完美搭载二者模型的应用。
“我的看法是，虽然世界模型是AGI超级智能的必由之路，但在可见的未来，世界模型想要走出实验室，走向寻常百姓家仍前路漫漫，还需求索。这中间没有捷径，只能一步一个脚印，不能急，但要快。”陈佳称。
World Labs作为世界模型的代表性公司，它的战略选择也影响着整个行业。
从商业化角度来看，根据业内数据，世界模型当前仍面临数据、虚实迁移、算力和商业闭环等多重门槛，其中3D表征和大规模世界模型的训练、推理开销较大，端侧设备部署难度较高，算力成本会直接影响商业化空间。
不过，World Labs与AMD在交易前已经围绕训练和推理进行优化，也说明至少在大型世界模型上，算法与底层计算平台正在越来越难以完全割裂。这也意味着，并非所有世界模型公司都必须自研芯片、自造机器人、将全部环节收入一家公司的组织边界。
从路径选择上看，当前世界模型并未形成一条主流的技术路径，尽管世界模型已经成为具身智能的高频概念，但行业对其究竟应该解决什么问题、采用什么技术路径仍没有形成统一答案。此外，路线的分化也与企业拥有的数据、场景和机器人本体有关。
选择哪一种世界模型、是否进一步向硬件延伸，往往与其能够获得的数据、所面对的场景和使用的本体绑定。正因如此，不同公司的探索方向也不相同，在当前的产业探索中，世界模型既可以嵌入VLA（视觉-语言-动作模型），也可以成为训练和仿真的工具，还可以向独立的物理世界基础模型演进，至少目前还看不到所有企业都沿着同一条软硬一体路径收敛。
整体来看，World Labs加入AMD所释放的信号，更多指向世界模型进入工程化阶段后，模型与算力、数据、硬件和应用之间需要形成更紧密的闭环。这意味着世界模型正在从一个强调生成效果的模型问题，逐步变成一项横跨算力、模型、数据和物理设备的工程问题。
而对国内世界模型厂商而言，选择仍将取决于自身所处的位置，拥有机器人本体和真实业务场景的企业或可借助硬件持续获得数据并完成模型迭代；独立模型企业则需要找到芯片、机器人或仿真平台伙伴，以解决训练成本、部署和数据闭环问题。
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