La operación más reciente de AMD apunta a una cifra récord: 8.200 millones de dólares por World Labs, una joven empresa de inteligencia artificial que todavía está desarrollando la tecnología que promete transformar la forma en que las máquinas interpretan el entorno. Más allá del tamaño del acuerdo, lo que realmente llama la atención es la persona que integrará la grupo: Fei-Fei Li, una científica de 50 años a cargo de la startup.
Li, conocida en la industria como la “madrina de la IA” por su rol protagónico en hitos que ayudaron a impulsar la IA mucho antes de la llegada de ChatGPT o Gemini, se convertirá en la figura central de World Labs en medio de una contienda por definir la infraestructura de la próxima generación de sistemas inteligentes. Nvidia ya tiene una ventaja clara al haber convertido sus GPUs y su ecosistema de software en la plataforma preferida para entrenar modelos avanzados. AMD, rival histórico en semiconductores, busca acortar esa brecha al tiempo que el negocio se expande desde los data centers hacia robots y dispositivos capaces de interactuar con el mundo físico.
El recorrido de Li en la academia comenzó mucho antes de los avances contemporáneos de la IA generativa. Nacida en China y criada en Estados Unidos, centró buena parte de su trayectoria en la visión por computadora, la disciplina que intenta dotar a las máquinas de la capacidad de entender lo que observan. Su nombre quedó asociado de manera destacada a ImageNet, la gigantesca base de datos visual que impulsó, junto con equipos de Princeton y Stanford, millones de imágenes etiquetadas para entrenar y comparar algoritmos de reconocimiento visual a escala. Ese proyecto fue uno de los impulsores clave de la primera ola profunda del aprendizaje profundo.
Hoy Li busca un objetivo aún más ambicioso: que una IA no solo identifique qué hay en una imagen, sino que comprenda las relaciones entre objetos, sus dimensiones, movimientos y posibles interacciones con el entorno.
La elección de World Labs por parte de AMD responde a la intención de la firma de apostar por lo que llaman “world models” o modelos de mundo. En términos simples, la diferencia con una IA tradicional es que, además de reconocer elementos en una escena, debe entender su organización espacial, lo que hay detrás de cada objeto y qué ocurriría si alguien o algo cambia de posición.
La tecnología de World Labs apunta, en este marco, a avanzar hacia sistemas capaces de comprender no solo qué hay en un marco visual, sino cómo se relacionan entre sí y qué dinámicas podrían surgir al interactuar con el mundo real.
