AMD compra 'inteligência espacial' de 'madrinha da IA' por US$ 8,2 bilhões

A AMD acertou a compra da World Labs, laboratório de IA (inteligência artificial) fundado pela pesquisadora Fei-Fei Li, por US$ 8,2 bilhões (cerca de R$ 42,6 bilhões), em um movimento para acelerar sua estratégia de chips voltados a inteligência artificial.

O que está em jogo

A aquisição foi anunciada hoje pelas duas empresas e ainda depende de aprovação regulatória. A expectativa é que o negócio seja concluído antes do fim do ano.

A AMD diz que a pesquisa da World Labs deve influenciar seu roteiro de produtos para cargas de trabalho (workloads) de ponta em IA. A empresa afirma que entender demandas como as criadas no laboratório ajuda a orientar o que seus chips precisam entregar nos próximos anos.

A World Labs seguirá separada do negócio de fabricação de chips da AMD até o fechamento da transação. A companhia também informou que Fei-Fei Li vai entrar na AMD como vice-presidente executiva e cientista-chefe.

As empresas já vinham trabalhando juntas desde o ano passado em otimização de inferência e treinamento. Fei-Fei Li, inclusive, participou da apresentação da AMD na feira de tecnologia CES no início deste ano, em um sinal de aproximação entre as duas.

O que a World Labs faz e por que isso importa

A World Labs desenvolve modelos de deep learning voltados a entender e simular o mundo físico virtualmente, uma linha conhecida como "world models". Na prática, a ideia é criar sistemas capazes de lidar com ambientes tridimensionais e regras de física, indo além de texto e imagens estáticas.

Estes modelos de inteligência espacial podem:

• entender espaços tridimensionais;
• gerar ambientes 3D a partir de texto, imagens ou vídeos;
• simular como objetos interagem no mundo físico;
• permitir que robôs e outros agentes de IA aprendam em ambientes virtuais antes de agir no mundo real.

Os grandes modelos de linguagem aprendem a prever a próxima palavra. A World Labs quer criar modelos que aprendam a prever como o mundo físico se parece e se comporta. A tecnologia pode ser usada em robótica, carros autônomos, videogames, realidade virtual, arquitetura e design e simulações científicas.

O primeiro produto do laboratório, chamado Marble, é apresentado como uma ferramenta para criar experiências de entretenimento e ambientes simulados para treinar robôs. Em uma demonstração citada pela CNBC, o modelo gerou uma cena em 3D a partir de poucas imagens.

Esse tipo de tecnologia é visto como peça-chave para levar IA generativa a robôs, carros autônomos e máquinas industriais. Pesquisadores apontam que a falta de dados do mundo real para treinar robôs em escala torna os ambientes sintéticos criados por "world models" uma alternativa importante.

Para a AMD, a compra também é uma tentativa de reduzir a distância para a Nvidia no ecossistema de chips e software para IA. A Nvidia já oferece modelos do tipo com pesos abertos, enquanto a AMD havia disponibilizado publicamente modelos mais focados em texto e vídeo.

Quem é Fei-Fei Li

Fei-Fei Li é professora de ciência da computação em Stanford e é tratada como uma das pioneiras da IA, especialmente em visão computacional. Ela ficou conhecida por liderar o trabalho que criou a base de dados ImageNet e as competições que ajudaram a impulsionar avanços na área.

Antes da World Labs, Li também atuou em pesquisa de IA no Google. Em 2024, ela fundou o laboratório com o argumento de que uma inteligência geral mais robusta precisa estar "ancorada" em física e ser capaz de raciocinar sobre dados além de texto. Por causa de sua importância na área, muitas vezes é chamada de "godmather of AI" ("madrinha de IA").

Ao anunciar o acordo, Li disse que quer levar os avanços técnicos do laboratório para além do ambiente de pesquisa. "Agora que temos uma prova concreta das possibilidades, queremos fazer tudo o que pudermos para acelerar o futuro. Para isso, precisamos ampliar nossos esforços, aumentar nosso alcance e nos aproximar mais do hardware", escreveu, em postagem.

Em outra fala, ela defendeu que ambientes digitais ricos podem tornar o treinamento de sistemas mais seguro antes do uso no mundo real. "Agentes inteligentes, sejam robôs, veículos ou até ferramentas, podem aprender dentro de mundos digitais muito ricos e conscientes da física antes mesmo de precisarem ser implantados no mundo real, tornando tudo muito mais seguro", afirmou, em apresentação da AMD.

Em publicação nas redes sociais, Li afirmou que a missão do laboratório continua e que a equipe quer manter a pesquisa de fronteira no longo prazo. "Não vamos abrir mão da nossa missão e estamos ainda mais animados para continuar construindo uma organização de pesquisa de fronteira líder mundial, sólida para as próximas décadas", escreveu.

*Com informações da CNBC e do TechCrunch