AMD đồng ý mua World Labs của Fei-Fei Li với giá 8,2 tỷ USD, đưa nghiên cứu AI không gian vào thiết kế chip

Thỏa thuận kết nối nghiên cứu AI với chip vận hành công nghệ này

AMD đã đồng ý mua lại World Labs, công ty trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại San Francisco do Fei-Fei Li lãnh đạo, trong thương vụ trị giá khoảng 8,2 tỷ USD và được thanh toán hoàn toàn bằng cổ phiếu. Thỏa thuận sẽ đưa một nhà nghiên cứu nổi tiếng với đóng góp giúp máy tính nhận diện hình ảnh vào ban lãnh đạo công ty chế tạo bộ xử lý vận hành AI.

Trong thông báo mua lại công bố ngày 28 tháng 9 năm 2026, AMD cho biết bà Li sẽ trở thành phó chủ tịch điều hành kiêm nhà khoa học trưởng sau khi thương vụ hoàn tất. Bà sẽ báo cáo trực tiếp với Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành AMD Lisa Su. Công ty dự kiến hoàn tất thương vụ vào cuối năm 2026, tùy thuộc vào sự chấp thuận của cơ quan quản lý và các điều kiện hoàn tất thông thường khác.

World Labs phát triển các mô hình trí tuệ không gian: hệ thống AI được thiết kế để xử lý hình dạng, bố cục và cách vận hành của môi trường ba chiều. Công nghệ của công ty có thể tạo, tái dựng và mô phỏng các môi trường tương tác từ văn bản, ảnh và video. Công ty cũng phát triển công nghệ phục vụ việc huấn luyện robot và mô phỏng.

AMD đang mua lại chuyên môn có thể giúp hãng dự đoán nhu cầu phần cứng máy tính của các hệ thống AI trong tương lai. World Labs, thành lập năm 2024, sẽ có thêm nguồn lực của một công ty chip lớn, đồng thời tiếp tục tập trung vào nghiên cứu mô hình AI.

Với bà Li, thỏa thuận kết nối hai giai đoạn trong sự nghiệp xoay quanh mục tiêu giúp máy móc hiểu thế giới trực quan. Dự án ImageNet trước đây của bà góp phần làm thay đổi lĩnh vực nhận diện hình ảnh. World Labs đang giải quyết một bài toán rộng hơn: mô tả không gian để máy móc có thể khám phá và sử dụng, thay vì chỉ nhận diện các vật thể trong ảnh.

Thông báo của AMD tại Đài Loan, đề ngày 29 tháng 9, cũng định giá thương vụ ở mức khoảng 8,2 tỷ USD. Thỏa thuận đã được ký, nhưng quyền sở hữu và chức vụ điều hành mới của bà Li chỉ thay đổi khi thương vụ hoàn tất.

AMD trả bao nhiêu để mua World Labs

Thương vụ trị giá 8,2 tỷ USD sẽ là thương vụ mua lại lớn thứ hai của AMD, sau thương vụ mua Xilinx với giá khoảng 50 tỷ USD năm 2022. Theo hai con số này, giá mua World Labs bằng khoảng 16,4% giá trị thương vụ trước.

Theo thông tin được đưa tin, World Labs được định giá 5 tỷ USD bảy tháng trước khi đạt thỏa thuận. Mức giá AMD đề xuất cao hơn 3,2 tỷ USD, tương đương mức tăng 64%. Kể từ khi thành lập, công ty khởi nghiệp này đã huy động hơn 1,2 tỷ USD.

Thanh toán hoàn toàn bằng cổ phiếu AMD đồng nghĩa khoản thanh toán cho thương vụ sẽ dưới hình thức quyền sở hữu tại nhà sản xuất chip này, thay vì tiền mặt. Việc phát hành thêm cổ phiếu cũng làm tăng tổng số cổ phiếu lưu hành, qua đó giảm tỷ lệ sở hữu của các nhà đầu tư hiện hữu, trừ khi họ mua thêm cổ phiếu.

Cuối quý II năm 2026, AMD có 13,11 tỷ USD tiền mặt, các khoản tương đương tiền và khoản đầu tư ngắn hạn, so với 3,23 tỷ USD nợ. Thanh toán bằng cổ phiếu sẽ giúp hãng giữ lại nguồn tiền mặt đó để sử dụng cho các mục đích khác. Thông báo nêu giá trị ước tính của thương vụ nhưng không cung cấp lịch trình chi tiết về số cổ phiếu sẽ phát hành.

Mô hình thế giới thực sự làm gì

World Labs đang phát triển thứ mà giới nghiên cứu gọi là mô hình thế giới. Các hệ thống này mô tả môi trường và cấu trúc của chúng, cho phép AI xử lý không gian chứ không chỉ ngôn ngữ. Một bức ảnh cho thấy căn phòng từ một góc nhìn; biểu diễn ba chiều hữu ích sẽ cho phép hệ thống khám phá cách bố trí căn phòng đó.

Marble, mô hình của World Labs được bà Li và bà Su giới thiệu vào đầu năm 2026, có thể tạo cảnh ba chiều từ một số ít hình ảnh. Nghiên cứu rộng hơn của công ty bao gồm suy luận không gian và mô phỏng, với các ứng dụng tiềm năng trong robot, phương tiện và những hệ thống khác hoạt động trong môi trường vật lý.

Bà Li, đồng sáng lập kiêm tổng giám đốc điều hành World Labs, đã mô tả lợi ích dự kiến về an toàn trong buổi giới thiệu đó:

"Các tác nhân thông minh, dù là robot, phương tiện hay thậm chí công cụ, đều có thể học trong những thế giới số phong phú, có tính đến các quy luật vật lý, trước khi được đưa vào thế giới thực, nhờ đó an toàn hơn nhiều," bà Li nói.

Môi trường mô phỏng tạo ra nơi để máy móc thực hành trước khi hoạt động quanh con người hoặc thiết bị vật lý. Với robot, quá trình học bao gồm việc hiểu vị trí của các vật thể và cách hành động làm thay đổi môi trường xung quanh. Tạo ra các môi trường số thể hiện những mối quan hệ đó là trọng tâm công việc của World Labs.

Vì sao một nhà sản xuất chip muốn có đội ngũ nghiên cứu mô hình

AMD cho biết AI đang mở rộng sang các lĩnh vực suy luận, robot, mô phỏng và AI vật lý, tức các hệ thống tương tác với thế giới vật chất. Những ứng dụng này đặt ra các yêu cầu khác nhau đối với hạ tầng điện toán. Hiểu các mô hình đứng sau chúng có thể giúp nhà sản xuất chip quyết định cần phát triển sản phẩm gì tiếp theo.

Trong thông báo của công ty, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành AMD Lisa Su giải thích mối liên hệ giữa nghiên cứu và hoạch định sản phẩm:

Xây dựng các nền tảng điện toán cho thế hệ AI tiếp theo đòi hỏi phải hiểu sâu cách các mô hình đang phát triển," Tiến sĩ Lisa Su, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành AMD, cho biết. "Fei-Fei và đội ngũ World Labs mang đến năng lực lãnh đạo nghiên cứu xuất sắc cùng chuyên môn sâu về mô hình. Cùng nhau, chúng tôi có thể vận dụng hiểu biết đó để phát triển phần cứng, phần mềm và hệ thống vận hành thế hệ AI tiếp theo, đồng thời củng cố hệ sinh thái AI mở.

AMD cung cấp bộ xử lý, bộ xử lý đồ họa, công nghệ mạng và phần mềm. Bộ xử lý đồ họa, thường được gọi là GPU, thực hiện nhiều phép tính cùng lúc và được sử dụng rộng rãi để huấn luyện cũng như vận hành các mô hình AI. Phần mềm quyết định mức độ hiệu quả mà mô hình có thể khai thác phần cứng đó.

Nhà phân tích Atif Malik của Citi cho biết thương vụ sẽ giúp AMD nắm rõ hơn quá trình phát triển mô hình khi cạnh tranh với Nvidia. Lợi ích thiết thực là biết sớm hơn nhu cầu điện toán đang thay đổi ra sao, từ đó hỗ trợ các quyết định về chip tương lai và những hệ thống được xây dựng dựa trên chúng.

Quan hệ hợp tác có trước thỏa thuận mua lại

AMD đã đầu tư vào World Labs trước khi đồng ý mua lại công ty. Hai bên cũng thiết lập quan hệ đối tác kỹ thuật năm 2025 nhằm cải thiện cách hoạt động huấn luyện mô hình và suy luận của World Labs trên GPU AMD.

Huấn luyện là quá trình mô hình AI học các quy luật từ dữ liệu. Suy luận là việc sử dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra câu trả lời, tạo cảnh hoặc thực hiện một nhiệm vụ khác. Cải thiện một trong hai quá trình có thể ảnh hưởng đến thời gian điện toán và thiết bị mà ứng dụng cần.

Bà Li cho biết thương vụ sẽ đưa hoạt động nghiên cứu và kỹ thuật lại gần nhau hơn. Trong thông báo của AMD, đồng sáng lập kiêm tổng giám đốc điều hành World Labs nói:

Thúc đẩy thế hệ công nghệ AI tiếp theo đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa nghiên cứu mô hình, hệ thống và điện toán," Tiến sĩ Fei-Fei Li, đồng sáng lập kiêm Tổng giám đốc điều hành World Labs, cho biết. "Gia nhập AMD sẽ mang lại cho đội ngũ chúng tôi nguồn lực và năng lực kỹ thuật chuyên sâu để đẩy nhanh nghiên cứu, đồng thời góp phần định hình hạ tầng cần thiết cho kỷ nguyên AI tiếp theo.

World Labs sẽ vẫn tách biệt với mảng sản xuất chip của AMD cho đến khi thương vụ hoàn tất. AMD cho biết sau đó đội ngũ sẽ tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu mô hình AI. Công ty cũng nói rằng họ không có ý định cạnh tranh với chính các khách hàng AI của mình, một mối quan ngại quan trọng đối với các doanh nghiệp mua thiết bị điện toán trong khi tự phát triển mô hình.

Từ tiệm giặt khô ở New Jersey đến nghiên cứu khoa học

Bà Li sinh năm 1976 tại Bắc Kinh và lớn lên ở Thành Đô, tỉnh Tứ Xuyên. Cha bà là kỹ sư, mẹ là giáo viên. Khi còn nhỏ, bà thích tháo các thiết bị cũ và thử nghiệm linh kiện điện tử để tìm hiểu cách chúng hoạt động.

Tiểu sử học bổng Soros của bà ghi lại rằng bà chuyển đến Mỹ cùng gia đình năm 15 tuổi. Họ định cư tại Parsippany, bang New Jersey, nơi bà gặp khó khăn vì vốn tiếng Anh hạn chế và hoàn cảnh tài chính eo hẹp. Bà làm việc tại một nhà hàng Trung Quốc trước khi bắt đầu con đường học thuật, sau này đưa bà đến Princeton và Caltech.

Khi sức khỏe mẹ bà xấu đi, gia đình mở một tiệm giặt khô để trang trải cuộc sống. Bà Li vừa làm bài tập vật lý, vừa trả lời điện thoại, phục vụ khách hàng, xử lý hóa đơn và tiếp các đoàn kiểm tra. Khả năng tiếng Anh giúp bà giữ vai trò trung tâm trong việc điều hành cửa tiệm.

Bà Li tiếp tục hỗ trợ quản lý công việc kinh doanh từ xa trong thời gian học tiến sĩ, chỉ rời hẳn cửa tiệm khi đã đi được một phần chương trình. Bà từng mô tả trải nghiệm đó là nguồn gốc của sự kiên cường, phẩm chất mà bà cho rằng cần thiết cả trong khoa học lẫn cuộc sống.

Cửa tiệm và phòng thí nghiệm đòi hỏi những kỹ năng khác nhau, nhưng cả hai đều cần sự bền bỉ trong điều kiện bất định. Sự nghiệp nghiên cứu sau này của bà bao gồm việc thuyết phục người khác ủng hộ một ý tưởng ban đầu bị nhiều người nghi ngờ: các tập hợp hình ảnh lớn hơn nhiều có thể giúp máy tính học cách nhìn.

ImageNet thay đổi quy mô của thị giác máy tính

Bà Li bắt đầu phát triển ImageNet năm 2007, thời điểm nhiều dự án thị giác máy tính huấn luyện hệ thống trên các bộ dữ liệu chỉ có vài trăm hình ảnh. Bà dựa vào tâm lý học, ngôn ngữ học và nghiên cứu về cách con người tổ chức hiểu biết về thế giới.

Lập luận cốt lõi của bà rất đơn giản. Con người học hỏi qua vô số trải nghiệm. Máy tính có thể cũng cần dữ liệu đa dạng hơn nhiều để nhận diện vật thể một cách đáng tin cậy. Khi đó, nhiều nhà nghiên cứu lại tập trung cải tiến thuật toán, tức các quy trình toán học dùng để học từ những ví dụ này.

Bà Li và các sinh viên đã xây dựng một bộ sưu tập hình ảnh cuối cùng có hơn 14 triệu bức. ImageNet cũng trở thành một chuẩn đánh giá, một phép thử chung giúp các nhà nghiên cứu so sánh độ chính xác khi hệ thống nhận diện hình ảnh.

Năm 2012, AlexNet, một mạng nơ-ron do Geoffrey Hinton và các sinh viên của ông tại Đại học Toronto phát triển, đạt kết quả đột phá trong cuộc thi ImageNet. Thành công này góp phần thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của học sâu, phương pháp trong đó mạng nơ-ron học các quy luật ngày càng phức tạp thông qua nhiều lớp tính toán.

ImageNet cung cấp cả nguồn dữ liệu học tập quy mô lớn lẫn thước đo tiến bộ chung. World Labs tiếp nối mối quan tâm của bà Li về khả năng hiểu hình ảnh, mở rộng sang các môi trường có chiều sâu và quan hệ không gian. Thách thức nghiên cứu đã chuyển từ nhận diện những gì xuất hiện trong một hình ảnh sang mô tả thế giới để hệ thống AI có thể suy luận và tương tác.

Những cột mốc đưa bà Li đến vai trò mới

Sự nghiệp học thuật và trong ngành của bà Li trải dài từ vật lý, kỹ thuật điện, thị giác máy tính đến vai trò lãnh đạo trong lĩnh vực AI. Tiểu sử học bổng của bà ghi nhận gần 200 công trình khoa học và xác định bà là người phát minh ImageNet cùng Cuộc thi ImageNet.

Các cột mốc chính cho thấy những vai trò đó đã phát triển ra sao trước khi bà dự kiến chuyển sang AMD:

• 1999: Bà Li lấy bằng cử nhân vật lý tại Đại học Princeton.
• 2005: Bà nhận bằng tiến sĩ kỹ thuật điện tại Viện Công nghệ California.
• 2007: Bà bắt đầu xây dựng ImageNet khi giảng dạy tại Princeton.
• 2009: Bà gia nhập Đại học Stanford với vai trò trợ lý giáo sư.
• 2013 đến 2018: Bà lãnh đạo Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo Stanford.
• Tháng 1 năm 2017 đến tháng 9 năm 2018: Trong thời gian nghỉ phép tại Stanford, bà giữ chức phó chủ tịch Google kiêm nhà khoa học trưởng về AI và học máy tại Google Cloud.
• 2024: Bà đồng sáng lập World Labs.
• 2025: World Labs và AMD thiết lập quan hệ đối tác kỹ thuật.
• Ngày 28 tháng 9 năm 2026: AMD công bố thỏa thuận mua lại, dự kiến hoàn tất vào cuối năm.

Bà Li cũng đồng sáng lập và giữ chức chủ tịch AI4ALL, tổ chức phi lợi nhuận hoạt động nhằm tăng cường sự hòa nhập và đa dạng trong giáo dục AI. Công việc này song hành với nghiên cứu và vai trò lãnh đạo của bà tại Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm của Stanford.

Thường được gọi là "Mẹ đỡ đầu của AI", bà Li từng cho biết ban đầu cảm thấy không thoải mái với danh xưng này. Sau đó, bà chấp nhận một phần vì nam giới trong ngành công nghệ từ lâu được gọi bằng những danh xưng như cha đẻ hay người đỡ đầu, và bà muốn phụ nữ có tiếng nói tương xứng trước công chúng.

Điều gì thay đổi sau khi thương vụ hoàn tất

Các nhà nghiên cứu của World Labs sẽ được tiếp cận nguồn lực kỹ thuật của AMD, đồng thời công việc của họ góp phần định hướng kế hoạch về phần cứng, phần mềm và hệ thống của công ty. Việc bà Li báo cáo trực tiếp với bà Su sẽ đưa hoạt động nghiên cứu mô hình đến gần hơn với cấp ra quyết định cao nhất của nhà sản xuất chip.

AMD xem thương vụ này là một phần trong chiến lược hỗ trợ hệ sinh thái AI mở. Với khách hàng, mục tiêu thiết thực là thiết bị điện toán và phần mềm được thiết kế phù hợp với nhu cầu của các ứng dụng mới nổi, bao gồm mô phỏng và robot. Với World Labs, mục tiêu là đẩy nhanh nghiên cứu nhờ năng lực kỹ thuật chuyên sâu hơn.

Thông báo của AMD có nội dung cảnh báo theo Đạo luật Cải cách Tố tụng Chứng khoán Tư nhân Mỹ năm 1995, áp dụng cho các lợi ích và mốc thời gian dự kiến. Những rủi ro được nêu gồm hành động của cơ quan quản lý, quy định xuất khẩu, hạn chế sản xuất, cạnh tranh, giữ chân nhân sự chủ chốt và tích hợp các doanh nghiệp được mua lại.

Cột mốc tiếp theo là hoàn tất thương vụ, dự kiến vào cuối năm 2026. Cho đến lúc đó, AMD và World Labs vẫn là các doanh nghiệp riêng biệt. Kế hoạch kết hợp hai công ty đặt một mục tiêu cụ thể vào trung tâm chiến lược AI của AMD: hiểu các mô hình tương lai đủ sớm để xây dựng những hệ thống điện toán mà chúng cần.

Điểm chính

• AMD đã ký thỏa thuận mua lại World Labs với giá khoảng 8,2 tỷ USD, thanh toán hoàn toàn bằng cổ phiếu.
• Thương vụ dự kiến hoàn tất vào cuối năm 2026, tùy thuộc vào sự chấp thuận của cơ quan quản lý và các điều kiện hoàn tất khác.
• Fei-Fei Li sẽ trở thành phó chủ tịch điều hành kiêm nhà khoa học trưởng của AMD, báo cáo trực tiếp với Lisa Su.
• World Labs phát triển các mô hình trí tuệ không gian, môi trường ba chiều tương tác và công nghệ phục vụ việc huấn luyện robot.
• Trước đó, hai công ty đã hợp tác cải thiện quá trình huấn luyện mô hình và suy luận trên GPU AMD.
• Thương vụ sẽ là thương vụ mua lại lớn thứ hai của AMD, sau Xilinx.
• Dự án ImageNet của bà Li góp phần thúc đẩy những tiến bộ trong học sâu, làm thay đổi lĩnh vực thị giác máy tính.