La operación, valorada en 8.200 millones de dólares, sitúa a AMD frente a Nvidia en la carrera por la base tecnológica que sostendrá la IA del futuro, más allá de la etapa actual de IA generativa. En el centro de la noticia está la incorporación de Fei-Fei Li, al frente de la joven startup World Labs, una figura reconocida en el mundo académico por su contribución a hitos anteriores a la popularización de herramientas como ChatGPT o Gemini. A sus 50 años, Li es considerada una referencia clave gracias a su trabajo en visión por computadora y su impulso a enfoques que buscan comprender mejor el entorno que rodea a las máquinas.
La llegada de Li se da en un contexto de pugna por quién controlará la infraestructura para entrenar y ejecutar los sistemas de IA de próxima generación. Nvidia ha logrado una ventaja al convertir su propia línea de procesadores gráficos y su ecosistema de software en la plataforma preferida para el entrenamiento de modelos avanzados, mientras AMD intenta recortar esa brecha con inversiones multimillonarias que apuntan a ampliar el negocio desde los data centers hacia robótica y dispositivos capaces de interactuar con el mundo real.
Antes de la explosión de los chatbots capaces de conversar con humanos, ya existían desafíos relevantes para hacer que una máquina entendiera lo que observa. Li fue una pieza central en esa etapa, fortaleciendo lo que hoy se conoce como visión por computadora y buscando llevar esa capacidad un paso más allá.
Originaria de China y criada en Estados Unidos desde la adolescencia, Li desarrolló buena parte de su carrera académica en torno a la visión por computadora, disciplina que intenta lograr que las máquinas interpreten imágenes de manera más profunda. Su nombre quedó fuertemente asociado a ImageNet, la enorme base de datos visual que impulsó, junto con equipos de Princeton y Stanford, el entrenamiento y la comparación de algoritmos de reconocimiento a escala.
Ese proyecto se convirtió en una de las fuerzas impulsoras de la revolución del aprendizaje profundo en la última década. Ahora Li persigue una meta aún más ambiciosa: que una IA no se limite a identificar objetos en una escena, sino que comprenda relaciones entre ellos, dimensiones, movimientos y posibles interacciones con el entorno.
El interés de AMD en World Labs se centra en los llamados “world models” (modelos de mundo). En términos prácticos, la idea es que una IA pueda entender no solo lo que hay en una imagen, sino la configuración espacial de una habitación, qué hay detrás de los objetos y qué ocurriría si alguien se desplazara por ese espacio.
La tecnología de World Labs apunta a avanzar hacia un razonamiento más holístico, capaz de representar y usar el conocimiento del mundo para tomar decisiones y prever consecuencias en escenarios reales.
