AMD vereinbart Kauf von Fei-Fei Lis World Labs für 8,2 Milliarden US-Dollar und holt Forschung zu räumlicher KI ins Chipdesign

Ein Deal, der KI-Forschung mit den Chips verbindet, auf denen sie läuft

AMD hat der Übernahme von World Labs zugestimmt, dem in San Francisco ansässigen KI-Unternehmen unter der Leitung von Fei-Fei Li. Die Transaktion hat einen Wert von rund 8,2 Milliarden US-Dollar und wird vollständig mit Aktien bezahlt. Die Vereinbarung würde eine Forscherin, die dafür bekannt ist, Computern das Erkennen von Bildern nähergebracht zu haben, in die Führung eines Unternehmens holen, das die Prozessoren für den Betrieb von KI herstellt.

In der am 28. September 2026 veröffentlichten Übernahmeankündigung von AMD heißt es, Li werde nach Abschluss der Transaktion Executive Vice President und Chief Scientist. Sie werde direkt an AMD-Verwaltungsratsvorsitzende und CEO Lisa Su berichten. Das Unternehmen rechnet vorbehaltlich behördlicher Genehmigungen und anderer üblicher Abschlussbedingungen mit einem Abschluss bis Ende 2026.

World Labs entwickelt Modelle für räumliche Intelligenz: KI-Systeme, die mit der Form, der Anordnung und dem Verhalten dreidimensionaler Umgebungen arbeiten sollen. Die Technologie kann interaktive Umgebungen anhand von Texten, Fotos und Videos erzeugen, rekonstruieren und simulieren. Das Unternehmen entwickelt außerdem Technologien für das Lernen und die Simulation von Robotern.

AMD kauft Fachwissen, das dem Unternehmen helfen könnte, abzuschätzen, was künftige KI-Systeme von Computerhardware benötigen werden. World Labs, 2024 gegründet, würde die Ressourcen eines großen Chipherstellers erhalten und sich zugleich weiter auf die Forschung an KI-Modellen konzentrieren.

Für Li verbindet die Vereinbarung zwei Phasen einer Karriere, in der es darum ging, Maschinen beim Verstehen der visuellen Welt zu helfen. Ihr früheres ImageNet-Projekt trug dazu bei, die Bilderkennung grundlegend zu verändern. World Labs nimmt sich einer umfassenderen Aufgabe an: Räume abzubilden, die Maschinen erkunden und nutzen können, statt lediglich Objekte auf Bildern zu identifizieren.

Auch AMDs Ankündigung für Taiwan vom 29. September beziffert die Transaktion auf rund 8,2 Milliarden US-Dollar. Die Vereinbarung ist unterzeichnet; der Eigentümerwechsel und Lis neue Führungsposition treten mit dem Abschluss der Transaktion in Kraft.

Wofür AMD bei World Labs bezahlt

Der Kaufpreis von 8,2 Milliarden US-Dollar wäre die zweitgrößte Übernahme von AMD, nach der Übernahme von Xilinx für rund 50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022. Gemessen an diesen beiden Zahlen entspricht der Preis für World Labs etwa 16,4 Prozent des Werts der früheren Transaktion.

Sieben Monate vor der Vereinbarung wurde World Labs Berichten zufolge mit 5 Milliarden US-Dollar bewertet. Der von AMD vorgeschlagene Preis liegt 3,2 Milliarden US-Dollar darüber, ein Anstieg um 64 Prozent. Das Start-up hat seit seiner Gründung mehr als 1,2 Milliarden US-Dollar eingesammelt.

Die vollständige Zahlung in AMD-Aktien bedeutet, dass die Gegenleistung für die Übernahme in Unternehmensanteilen statt in bar erfolgt. Durch die Ausgabe neuer Aktien verteilt sich das Eigentum auf mehr Aktien; dadurch sinkt der prozentuale Anteil der bisherigen Anleger, sofern sie keine weiteren Aktien erwerben.

AMD verfügte Ende des zweiten Quartals 2026 über 13,11 Milliarden US-Dollar an liquiden Mitteln, Zahlungsmitteläquivalenten und kurzfristigen Anlagen. Dem standen Schulden von 3,23 Milliarden US-Dollar gegenüber. Eine Zahlung in Aktien würde diese liquiden Mittel für andere Zwecke erhalten. In der Ankündigung wird der ungefähre Transaktionswert genannt, ein detaillierter Zeitplan für die auszugebenden Aktien jedoch nicht.

Was ein Weltmodell tatsächlich leistet

World Labs entwickelt sogenannte Weltmodelle. Diese Systeme bilden Umgebungen und deren Struktur ab und ermöglichen es der KI, mit Räumen statt nur mit Sprache zu arbeiten. Ein Foto zeigt einen Raum aus einer bestimmten Perspektive; eine nützliche dreidimensionale Darstellung ermöglicht einem System, die Anordnung des Raums zu erkunden.

Marble, ein Modell von World Labs, das Li und Su Anfang 2026 vorstellten, erstellte anhand einiger Bilder eine dreidimensionale Szene. Die weiter gefasste Forschung des Unternehmens umfasst räumliches Denken und Simulationen, mit möglichen Anwendungen in der Robotik, in Fahrzeugen und in anderen Systemen, die in physischen Umgebungen eingesetzt werden.

Li, Mitgründerin und CEO von World Labs, beschrieb bei der Präsentation den angestrebten Sicherheitsvorteil:

„Intelligente Agenten, seien es Roboter, Fahrzeuge oder auch Werkzeuge, können in sehr realistischen digitalen Welten mit physikalischen Gesetzmäßigkeiten lernen, bevor sie überhaupt in der realen Welt eingesetzt werden müssen. Das macht sie viel sicherer“, sagte Li.

Eine simulierte Umgebung bietet einen Ort zum Üben, bevor eine Maschine in der Nähe von Menschen oder physischer Ausrüstung handelt. Für einen Roboter gehört zum Lernen, zu verstehen, wo sich Objekte befinden und wie Handlungen die Umgebung verändern. Digitale Umgebungen zu schaffen, die diese Beziehungen abbilden, ist ein zentraler Teil der Arbeit von World Labs.

Warum ein Chiphersteller ein Modellforschungsteam haben will

Nach Angaben von AMD breitet sich KI zunehmend auf logisches Schlussfolgern, Robotik, Simulation und physische KI aus, also auf Systeme, die mit der physischen Welt interagieren. Diese Anwendungen stellen unterschiedliche Anforderungen an die Recheninfrastruktur. Ein Verständnis der zugrunde liegenden Modelle kann einem Chiphersteller bei der Entscheidung helfen, was er als Nächstes entwickeln sollte.

Su erläuterte in der Unternehmensmitteilung den Zusammenhang zwischen Forschung und Produktplanung:

Der Aufbau von Rechenplattformen für die nächste KI-Generation erfordert ein tiefes Verständnis dafür, wie sich Modelle weiterentwickeln“, sagte Dr. Lisa Su, Verwaltungsratsvorsitzende und CEO von AMD. „Fei-Fei und das Team von World Labs bringen herausragende Forschungsführung und umfassende Modellkompetenz mit. Gemeinsam können wir diese Erkenntnisse nutzen, um die Hardware, Software und Systeme zu entwickeln, die die nächste KI-Generation antreiben und das offene KI-Ökosystem stärken werden.

AMD liefert Prozessoren, Grafikprozessoren, Netzwerktechnologie und Software. Grafikprozessoren, meist GPUs genannt, führen viele Berechnungen gleichzeitig aus und werden weithin zum Trainieren und Betreiben von KI-Modellen eingesetzt. Die Software bestimmt, wie effizient ein Modell diese Hardware nutzen kann.

Citi-Analyst Atif Malik sagte, die Übernahme werde AMD im Wettbewerb mit Nvidia einen besseren Einblick in die Entwicklung von Modellen verschaffen. Der praktische Vorteil besteht darin, früher zu erfahren, wie sich der Rechenbedarf verändert. Das kann Entscheidungen über künftige Chips und die darauf aufbauenden Systeme beeinflussen.

Der Kaufvereinbarung ging eine Partnerschaft voraus

AMD hatte bereits in World Labs investiert, bevor das Unternehmen dem Kauf zustimmte. Die Firmen gingen 2025 außerdem eine technische Partnerschaft ein, um das Training und die Inferenz der Modelle von World Labs auf AMD-GPUs zu verbessern.

Beim Training lernt ein KI-Modell Muster aus Daten. Inferenz bezeichnet die Nutzung eines trainierten Modells, um eine Antwort zu geben, eine Szene zu erzeugen oder eine andere Aufgabe auszuführen. Verbesserungen bei einem der beiden Prozesse können beeinflussen, wie viel Rechenzeit und Ausrüstung eine Anwendung benötigt.

Li sagte, die Übernahme werde Forschung und Entwicklung enger zusammenbringen. In der Mitteilung von AMD erklärte die Mitgründerin und CEO von World Labs:

Die nächste Generation von KI-Technologie voranzubringen erfordert eine enge Zusammenarbeit in der Modellforschung, bei Systemen und Rechenleistung“, sagte Dr. Fei-Fei Li, Mitgründerin und CEO von World Labs. „Der Beitritt zu AMD wird unserem Team die Ressourcen und die technische Kompetenz geben, unsere Forschung zu beschleunigen und dabei zu helfen, die Infrastruktur für die nächste Ära der KI zu definieren.

World Labs bleibt bis zum Abschluss der Transaktion ein eigenständiges Unternehmen und getrennt von AMDs Chipgeschäft. AMD zufolge wird das Team danach die Forschung an KI-Modellen weiter vorantreiben. Das Unternehmen hat außerdem erklärt, nicht mit seinen eigenen KI-Kunden konkurrieren zu wollen. Das ist für Unternehmen wichtig, die Rechenausrüstung kaufen und zugleich selbst Modelle entwickeln.

Von der chemischen Reinigung in New Jersey zur wissenschaftlichen Forschung

Li wurde 1976 in Peking geboren und wuchs in Chengdu in der Provinz Sichuan auf. Ihr Vater war Ingenieur, ihre Mutter Lehrerin. Als Kind zerlegte sie gern alte Geräte und experimentierte mit elektronischen Bauteilen, um zu verstehen, wie sie funktionierten.

Ihre Biografie zum Soros-Stipendium hält fest, dass sie im Alter von 15 Jahren mit ihrer Familie in die Vereinigten Staaten zog. Die Familie ließ sich in Parsippany im Bundesstaat New Jersey nieder. Li verfügte nur über begrenzte Englischkenntnisse und die Familie hatte finanzielle Schwierigkeiten. Bevor sie ihre akademische Laufbahn begann, die sie später an die Universitäten Princeton und Caltech führte, arbeitete sie in einem chinesischen Restaurant.

Als sich der Gesundheitszustand ihrer Mutter verschlechterte, eröffnete die Familie eine chemische Reinigung, um ihren Lebensunterhalt zu sichern. Li verband Physik-Hausaufgaben mit dem Beantworten von Telefonanrufen, der Bedienung von Kunden, der Begleichung von Rechnungen und dem Umgang mit Kontrollen. Ihre Englischkenntnisse waren für den Betrieb des Geschäfts unverzichtbar.

Während ihrer Promotion half Li weiterhin aus der Ferne bei der Leitung des Geschäfts und zog sich erst gegen Mitte des Programms daraus zurück. Sie hat diese Erfahrung als Quelle ihrer Widerstandskraft beschrieben, die sie sowohl in der Wissenschaft als auch im Leben für notwendig hält.

Der Laden und das Labor erforderten unterschiedliche Fähigkeiten, doch in beiden Fällen war ausdauernde Arbeit unter unsicheren Bedingungen gefragt. Später musste Li in ihrer Forschung andere davon überzeugen, eine Idee zu unterstützen, an der viele zunächst zweifelten: dass deutlich größere Bildsammlungen Computern beim Sehenlernen helfen könnten.

ImageNet veränderte den Maßstab der Computer Vision

Li begann 2007 mit der Entwicklung von ImageNet. Damals trainierten viele Projekte im Bereich Computer Vision ihre Systeme mit Datensätzen, die nur Hunderte Bilder enthielten. Sie stützte sich dabei auf Psychologie, Linguistik und Forschung dazu, wie Menschen ihr Weltverständnis ordnen.

Ihre zentrale These war einfach: Menschen lernen durch eine Vielzahl von Erfahrungen. Auch Computer könnten deutlich vielfältigere Daten benötigen, um Objekte zuverlässig zu erkennen. Viele Forscher konzentrierten sich damals stattdessen darauf, Algorithmen zu verbessern, also die mathematischen Verfahren, mit denen Systeme aus diesen Beispielen lernen.

Li und ihre Studierenden bauten eine Bildsammlung auf, die schließlich mehr als 14 Millionen Bilder umfasste. ImageNet wurde zudem zu einem Benchmark, einem gemeinsamen Test, mit dem Forscher vergleichen konnten, wie genau ihre Systeme Bilder erkannten.

2012 erzielte AlexNet, ein von Geoffrey Hinton und seinen Studierenden an der University of Toronto entwickeltes neuronales Netz, einen bahnbrechenden Erfolg beim ImageNet-Wettbewerb. Dieser Erfolg trug zur raschen Entwicklung des Deep Learning bei, bei dem neuronale Netze über mehrere Rechenschichten zunehmend komplexe Muster erlernen.

ImageNet bot sowohl eine umfangreiche Lernressource als auch einen gemeinsamen Maßstab für den Fortschritt. World Labs führt Lis Interesse am visuellen Verständnis auf Umgebungen mit Tiefe und räumlichen Beziehungen weiter. Die Forschungsaufgabe hat sich von der Erkennung dessen, was auf einem Bild zu sehen ist, hin zur Darstellung einer Welt erweitert, über die ein KI-System Schlussfolgerungen ziehen und mit der es interagieren kann.

Die Meilensteine auf dem Weg zu Lis neuer Rolle

Lis akademische und berufliche Laufbahn in der Industrie umfasst Physik, Elektrotechnik, Computer Vision und Führungsaufgaben im KI-Bereich. Laut ihrer Stipendienbiografie hat sie fast 200 wissenschaftliche Veröffentlichungen verfasst und ist die Erfinderin von ImageNet und der ImageNet Challenge.

Die wichtigsten Meilensteine zeigen, wie sich diese Aufgaben vor dem geplanten Wechsel zu AMD entwickelten:

• 1999: Li erwarb einen Bachelorabschluss in Physik an der Princeton University.
• 2005: Sie promovierte in Elektrotechnik am California Institute of Technology.
• 2007: Während ihrer Tätigkeit an der Princeton-Fakultät begann sie mit dem Aufbau von ImageNet.
• 2009: Sie wechselte als Assistenzprofessorin an die Stanford University.
• 2013 bis 2018: Sie leitete das Stanford Artificial Intelligence Laboratory.
• Januar 2017 bis September 2018: Während eines Forschungsurlaubs von Stanford war sie Vizepräsidentin bei Google und leitende Wissenschaftlerin für KI und maschinelles Lernen bei Google Cloud.
• 2024: Sie gründete World Labs mit.
• 2025: World Labs und AMD gingen ihre technische Partnerschaft ein.
• 28. September 2026: AMD gab die Übernahmevereinbarung bekannt; der Abschluss wird bis Ende des Jahres erwartet.

Li gründete außerdem AI4ALL mit und ist Vorsitzende der gemeinnützigen Organisation, die sich für mehr Inklusion und Vielfalt in der KI-Ausbildung einsetzt. Diese Arbeit ergänzt ihre Forschung und ihre Führungsaufgaben am Institute for Human-Centered Artificial Intelligence der Stanford University.

Li wird oft als „Godmother of AI“ bezeichnet und hat erzählt, dass ihr diese Bezeichnung zunächst unangenehm war. Später nahm sie sie teilweise an, weil Männer in der Technologiebranche seit Langem Titel wie „Gründerväter“ und „Paten“ erhalten und sie Frauen eine vergleichbare öffentliche Stimme verschaffen wollte.

Was sich nach dem Abschluss ändert

Die Forscher von World Labs würden Zugang zu AMDs technischen Ressourcen erhalten. Zugleich soll ihre Arbeit in die Planung von Hardware, Software und Systemen des Unternehmens einfließen. Lis direkte Berichtslinie an Su würde die Modellforschung in die Nähe der obersten Entscheidungsebene des Chipherstellers rücken.

AMD stellt den Kauf als Teil seiner Strategie dar, ein offenes KI-Ökosystem zu unterstützen. Für Kunden geht es praktisch darum, Rechenausrüstung und Software auf die Anforderungen neuer Anwendungen wie Simulationen und Robotik abzustimmen. World Labs soll durch zusätzliche technische Kapazitäten seine Forschung beschleunigen.

Die Ankündigung von AMD enthält einen Vorbehalt gemäß dem US-amerikanischen Private Securities Litigation Reform Act von 1995, der die erwarteten Vorteile und den Zeitplan betrifft. Zu den genannten Risiken zählen behördliche Maßnahmen, Exportbestimmungen, Fertigungsengpässe, Wettbewerb, die Bindung wichtiger Mitarbeiter und die Integration übernommener Unternehmen.

Der nächste Meilenstein ist der Abschluss der Transaktion, der für Ende 2026 angestrebt wird. Bis dahin bleiben AMD und World Labs eigenständige Unternehmen. Ihre geplante Verbindung rückt eine konkrete Wette ins Zentrum von AMDs KI-Strategie: künftige Modelle früh genug zu verstehen, um die dafür nötigen Rechensysteme zu entwickeln.

Wichtige Punkte

• AMD hat eine Vereinbarung zur Übernahme von World Labs für rund 8,2 Milliarden US-Dollar unterzeichnet; bezahlt wird vollständig in Aktien.
• Der Abschluss wird vorbehaltlich behördlicher Genehmigungen und anderer Abschlussbedingungen bis Ende 2026 erwartet.
• Fei-Fei Li wird Executive Vice President und Chief Scientist von AMD und direkt an Lisa Su berichten.
• World Labs entwickelt Modelle für räumliche Intelligenz, interaktive dreidimensionale Umgebungen und Technologien für das Lernen von Robotern.
• Die Unternehmen haben bereits zusammengearbeitet, um das Training und die Inferenz von Modellen auf AMD-GPUs zu verbessern.
• Die Übernahme wäre nach Xilinx die zweitgrößte in der Geschichte von AMD.
• Lis ImageNet-Projekt trug zu den Fortschritten im Deep Learning bei, die die Computer Vision grundlegend veränderten.