两位华人女性的82亿美元交易背后：焦虑的AMD正在AI领域狂撒钱

2026 年 9 月 28 日，星期一。AMD 在其官网上发布声明，称已与 World Labs 签署最终协议，决定收购这家企业。交易将以全部股票形式完成，估值约 82 亿美元。公告指出，该交易预计在 2026 年底前完成，需获得监管批准并满足其他常规交割条件。

被收购的 World Labs 成立于 2024 年，专注于“空间智能”领域——即让 AI 理解三维世界，并能在其中进行导航和决策。这家公司约有 70 名员工。

去年底，World Labs 推出了其首款产品 Marble，这是一个能从图像或文本提示中生成三维世界的基础模型。今年早些时候，它刚完成了 10 亿美元的 C 轮融资。

收购完成后，World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD，担任执行副总裁兼首席科学家，直接向 AMD 的 CEO 苏姿丰汇报。

这两位女性，值得详细介绍。

李飞飞于 1976 年出生于北京，在成都长大，16 岁时随父母移民至美国新泽西。后来，她获得了普林斯顿大学物理学学士学位，以及加州理工学院电气工程博士学位，之后长期在斯坦福大学任教，担任计算机系的红杉讲席教授。

2009 年，她主导创建了 ImageNet——这个数据集后来被公认为点燃了深度学习革命。2017 年，她短暂离开学术界，担任 Google Cloud 的人工智能与机器学习首席科学家，两年后返回斯坦福，联合创立了以人为本人工智能研究院（HAI）。

2024 年，她创立了 World Labs，提出了“空间智能”这一概念：如果说大语言模型让机器学会了读和写，那么下一步是让机器真正理解物理世界——物体在哪里，会如何移动，推一下会有什么反应。这是从“看懂图片”到“理解世界”的跨越。

苏姿丰于 1969 年出生于台南，3 岁时随父亲赴美。她的本科、硕士和博士学位均在 MIT 获得，专业是电气工程，博士期间研究绝缘体上硅（SOI）技术。她先后在德州仪器、IBM 工作，2012 年加入 AMD，2014 年 10 月出任 CEO。

那时的 AMD 是什么状态？市值约三十亿美元，持续亏损，股价长期在 2 到 3 美元之间徘徊，被外界视为“濒临死亡的陪跑者”。

苏姿丰上任后采取了几项措施：押注 Zen 架构，将台积电的先进制程作为自身优势，果断剥离非核心业务。十年过去，AMD 从一家挣扎求生的公司，转变为市值接近万亿美元的英伟达挑战者。她是美国半导体行业中少见的、既懂技术又懂商业的 CEO。

这样两个人坐到一起，苏姿丰对这笔交易的解释很直白：“你对整个端到端流程了解得越深入，就越能构建出更好的系统。”她还表示，收购 World Labs 是为了“获得李飞飞汇聚起来的世界级人才”，并将其与 AMD 在硬件、软件和系统方面的能力相结合。

李飞飞的补充则更为直接。她说公司的雄心在扩大，这带来了对算力的更大渴求。“如果我们能够与 AMD 联手，我们实际上是在为自己、AMD 以及整个生态系统创造一个机会，加速软件和硬件开发之间的良性循环。”

一方缺人才和模型，一方缺算力。这笔交易将两个缺口对接上了。

但真正值得关注的是——这不是一时兴起。查阅 IT 桔子的投资交易记录会发现，AMD 在 World Labs 身上已经投入了两年时间，它早就参与了后者的投资，而这些投资只是它过去三年半密集进行的 37 笔交易中的一部分。

按 IT 桔子收录的数据，AMD 在 2023 年之前的投资并购非常少，此前并未在这方面投入太多精力。然而，在 2023 年 ChatGPT 出现后，其投资并购活动开始大幅增长。

从 2023 年 1 月到 2026 年 9 月 29 日，AMD 共出手 37 次，涉及 33 家公司。

其投资节奏逐年加快。

2023 年仅有 4 笔，属于试水阶段，其中最大的一笔是参与 ARM 的 IPO 基石轮。

2024 年迅速扩展到 9 笔，其中 Scale AI 的 10 亿美元 F 轮、Cohere 的 5 亿美元 D 轮均发生在这一年。

2025 年笔数持平，仍为 9 笔，但投资方向开始从模型层向下游延伸，转向推理引擎、光子计算、AI for Science 等更硬核的领域。到 2026 年，仅前三季度就出手 15 次。

如果将这 37 笔交易按行业分类，集中度非常高。人工智能领域占 28 笔，占比 76%；先进制造 3 笔，金额 25.20 亿元；企业服务 1 笔，金额 23.94 亿元（投资 GPU 云厂商 Vultr）；汽车交通 2 笔，金额 9.77 亿元；医疗健康 2 笔，金额 8.44 亿元；前沿科技 1 笔，金额 2.11 亿元（量子计算软件公司 Classiq）。

从投资阶段来看，中后期公司是 AMD 的主要目标——C 轮及以后、战略投资、IPO 上市后合计 20 笔。

但它参与的早期投资那 11 笔也不算小数目，因为 AMD 敢于在种子轮和 A 轮就投入巨额资金：给 Recursive Superintelligence 的种子轮是 6.5 亿美元，给 River AI 的 A 轮是 11 亿美元，给 Hark 的 A 轮是 7 亿美元。虽然这些投资多数是与其他资方合作，AMD 只是整个金额的出资者之一，但对于种子天使阶段来说，这样的交易规模仍然非常惊人。

这不是传统意义上“小额多投、购买一堆期权”的策略，更像是最窄的窗口期内，一次性买够最重要的那张船票。

在地理分布上，AMD 投资的 33 家公司中，美国占了 23 家；欧洲这边，英国 3 家：ARM、Stability AI、Wayve；以色列 2 家：做光纤耦合的 Teramount 和做量子软件的 Classiq；亚洲有韩国的 Moreh 和 Upstage、日本的 Turing、新加坡的 Video Rebirth、印度的 Uniphore。

韩国、日本、新加坡、印度这几个标的单看金额都不大，多在 2000 万到 8000 万美元之间，但放在一起看意图很明显：这几个国家都在推动各自的“主权 AI”，而“算力自主”在商业上几乎等于“需要一个英伟达之外的选项”。AMD 投资的不是这几家公司本身，而是它们背后那个国家的 AI 基建叙事。

先说模型公司这一层。AMD 的押注非常分散，分散得几乎是刻意的。

Cohere 是它投资最频繁的一家，2024 年 7 月和 2025 年 8 月连续两轮 D 轮，每次 5 亿美元。这家美国公司专注于面向企业的大模型，不走消费级路线。两轮的股东名单中都有英伟达和 Salesforce，2024 年那轮还吸引了思科、PSP Investments 和加拿大出口发展局 EDC。AMD 和英伟达并列出现在同一张 cap table 上，这在它的投资清单中并非孤例。

Hugging Face 那笔是 2023 年 8 月的 D 轮，金额 2.35 亿美元。其资方名单像一份行业名录：IBM、Salesforce、亚马逊、谷歌、高通、英伟达、英特尔投资，还有 Sound Ventures。Hugging Face 是全球 AI 开发者的集散地，是模型和数据集的中枢。AMD 在这里获得的不是股权回报，而是位置。

Scale AI 的 F 轮发生在 2024 年 5 月，金额 10 亿美元，是 AMD 单笔金额最高的交易之一。包括 AMD 在内，同一轮共有 18 家机构参与：Accel、Coatue、老虎、Founders Fund、Meta、亚马逊、思科、英伟达、英特尔投资……基本是硅谷的半壁江山。Scale AI 从事数据标注，训练大模型绕不开它。

Liquid AI 是从 MIT 衍生出来的公司，专注于非 Transformer 架构的液态神经网络。2024 年 12 月，AMD 投入了 2.5 亿美元的 A 轮，IT 桔子记录显示这一轮投资方只有 AMD 一家。它没有追逐最主流的架构，而是押注“万一 Transformer 不是终局”的可能性。

Stability AI 的故事有些曲折。这家英国公司因 Stable Diffusion 一夜成名，之后经历了动荡和重组，2026 年 8 月的 B 轮仅有 7600 万美元，投资方是 AMD 和环球音乐集团。环球音乐的出现表明它已将重心转向版权合规的生成内容。AMD 在低谷期进场，看中的应该是其开源生成模型的底子。

2026 年，AMD 又进行了两笔激进的早期投资。5 月的 Recursive Superintelligence，种子轮就获得了 6.5 亿美元，创始团队有 Google 系和 Facebook 系背景，方向是递归自我改进——让 AI 参与改进 AI 本身。同一轮有 Google Ventures、Greycroft、嘉加资本，还有英伟达。8 月的 River AI，A 轮 11 亿美元，是 AMD 三年半中金额最大的一笔，同一轮有 General Catalyst、Y Combinator、淡马锡和英伟达。

再说中间那层，也就是真正决定芯片能否被充分利用的一层。

RadixArk 是这条线上最值得提及的一笔。它开发的是 SGLang，当下最重要的开源推理引擎之一。2026 年 5 月的种子轮为 1 亿美元，同一轮有 Accel、Spark Capital、Walden，还有联发科、英伟达和 Databricks。推理引擎的编写方式直接决定 GPU 的吞吐量能跑满多少，这是离硬件最近的那层软件。AMD 在 2024 年 7 月也投资了 Fireworks AI 的 B 轮，金额 5200 万美元，同一轮有 Benchmark、红杉、Databricks、MongoDB 和英伟达。做 AI 推理优化的小公司 Wafer 在 2026 年 9 月获得了 AMD 的 A 轮投资，金额 4000 万美元，另外两家是 Fifty Years 和 Y Combinator。

往下是硬件。Ayar Labs 是硬件这条线上唯一被连续投资两次的公司：2024 年 12 月的 D 轮 1.55 亿美元，2026 年 9 月的 E 轮 1.5 亿美元。它从事光学 I/O，用光来实现芯片之间的互连。两轮名单中都有英伟达和英特尔投资，D 轮还有 ARK Invest 和 Playground Global。AMD、英伟达、英特尔三家芯片巨头同时给一家光互连公司投资——因为当单颗 GPU 的算力逼近物理极限时，scale-up 的瓶颈就从“算得够不够快”变成了“传得够不够快”，三家都绕不开这个问题。

Celestial AI 从事光子计算加速器，2025 年 3 月的 C+轮为 2.5 亿美元，同一轮有贝莱德、富达、老虎、淡马锡，还有保时捷。ARM 那笔发生在 2023 年 9 月的 IPO 基石轮，金额 7.35 亿美元，同一份基石名单中有苹果、谷歌、台积电、三星、联发科、英伟达、英特尔投资、Cadence。这是半导体行业的一次集体亮相。Teramount 是以色列公司，从事光纤与芯片的耦合集成，2025 年 8 月的 A 轮为 5000 万美元，同一轮有 Grove Ventures、KDT 和三星创投。

然后是这条线上最容易被忽视、但事后看最关键的一层：世界模型。

World Labs、Luma AI、Runway AI、Odyssey AI、Video Rebirth、Wayve，这些世界模型公司，AMD 一家没落，全都投了，累计 8 笔。

Luma AI 从事 3D 生成，2024 年 12 月 AMD 投资了 9000 万美元的 C 轮（同一轮有 a16z、Amplify、亚马逊、经纬创投），一年后又跟了一轮 9 亿美元（同一轮 a16z、Amplify、经纬海外）。其 A 轮和 B 轮中都有英伟达，但那时 AMD 还没进场——两家芯片巨头在这家公司上是前后脚，而非同轮。

Runway AI 从事视频生成，2026 年 2 月的 D 轮为 3.15 亿美元，同一轮有 General Atlantic、富达、Felicis、英伟达和韩国未来资产，此前一轮战略投资中还有软银。

Odyssey AI 在 2026 年 6 月获得了 3.1 亿美元的 B 轮，同一轮是 EQT Ventures、Google Ventures、In-Q-Tel 和亚马逊——In-Q-Tel 是中央情报局的投资机构，这个股东身份耐人寻味。

Video Rebirth 是新加坡公司，创始人有腾讯和 IBM 背景，2026 年 3 月的 A 轮为 8000 万美元，同一轮是韩国现代汽车。

Wayve 是英国的端到端自动驾驶公司，2026 年 4 月的 D+轮为 6000 万美元，同一轮只有高通和 ARM——三家芯片公司。

最后是应用和科学智能。

CuspAI 从事 AI 驱动的材料发现，2026 年 8 月的 B 轮为 4.5 亿美元，股东名单中有 KPCB、贝索斯的 Bezos Expeditions、Lux Capital、NEA、Prosus、StepStone；其上一轮 A 轮中有英伟达、三星和淡马锡。以色列的 Classiq 从事量子计算软件，韩国的 Upstage 从事文档 AI，印度的 Uniphore 从事企业级语音 AI，日本的 Turing 从事自动驾驶，韩国的 Moreh 从事 AI 软件——Moreh 那笔 2200 万美元的 B 轮中，除了 AMD 只有韩国电信 KT。医疗领域有两笔：AbSci 是蛋白质生成式设计公司，2025 年 1 月上市后 AMD 又配售了 2000 万美元；Somite.ai 用 AI 做细胞疗法，2025 年 8 月的战略投资金额未披露。

将这 37 笔投资的同轮股东名单逐一摊开，会看到一个反直觉的现象：英伟达出现在其中 17 笔的同一轮中，涉及 14 家公司。也就是说，AMD 每十次出手，有接近五次是和最直接的竞争对手坐在同一张桌子上。

最早的一次是 2023 年 8 月的 Hugging Face D 轮。那张名单上有九家：AMD、英伟达、英特尔投资、谷歌、亚马逊、IBM、Salesforce、高通、Sound Ventures。一家开源模型社区，把整个芯片和云阵营几乎集齐了。

一个月后是 ARM 的 IPO 基石轮，金额 7.35 亿美元。同一份基石名单中有苹果、谷歌、台积电、三星、联发科、英伟达、英特尔投资、Cadence。这不是投资，是半导体行业的一次集体合影——每个人都要在 ARM 上市这件事上留下一个位置。

Ayar Labs 是最典型的一例。2024 年 12 月的 D 轮和 2026 年 9 月的 E 轮，AMD、英伟达、英特尔投资三家一次不落，全都在。三家做芯片的公司，同时给一家做光互连的小公司送钱，理由只有一个：单颗 GPU 的算力已经逼近物理极限，scale-up 的瓶颈从“算得够不够快”变成了“传得够不够快”。这个问题谁都绕不开，所以谁都得在场。

Cohere 也是两次，2024 年 7 月和 2025 年 8 月的两轮 D 轮，AMD 和英伟达都在，旁边还站着 Salesforce。到 2026 年 5 月的 RadixArk 种子轮，阵容变成 AMD、英伟达、联发科、Databricks、Accel、Spark Capital——一家做开源推理引擎的公司，同时拿了两家 GPU 巨头的钱。同月的 Hark.A 轮更热闹，7 亿美元的轮次中，AMD、英伟达、英特尔投资、高通四家芯片公司到齐，外加 Salesforce 和博枫。

而这 17 次中最值得玩味的一笔，当然是 World Labs。B 轮有 AMD 和英伟达，C 轮还是 AMD 和英伟达。两家从头跟到尾，最后 AMD 用 82 亿美元把桌子上的牌全部收走。

为什么两个打得你死我活的对手，会一而再再而三地出现在同一份股东名单中？

道理其实不复杂。CVC 的少数股权投资本来就谈不上排他——没人指望靠几千万美元把一家公司锁死。双方真正要的是同一件东西：信息。知道这些模型公司在做什么、用什么训、瓶颈卡在哪、下一步打算往哪走。这笔信息费对英伟达和 AMD 同样值钱，甚至对 AMD 更值钱——它是追赶者，输不起信息差。

差别在于心态。英伟达在这些轮次中多数时候是防守性的：确保自己的生态不会被排除在外，确保这些公司继续长在 CUDA 上。AMD 则是进攻性的：确保自己至少能看见。于是这些公司的 cap table 上同时挂着两个芯片巨头，谁也绑不住谁，但谁都不缺消息。

只是同台不等于和平，到了真正需要下注的时候，AMD 掏出 82 亿美元，把这张桌子上最值钱的那张牌直接拿走了。

要理解 AMD 这些钱的逻辑，得先理解它面临的处境。

英伟达的护城河从来不是那块 GPU，是 CUDA。二十年积累下来的软件栈、算子库、开发者习惯，构成了后来者几乎无法正面攻破的墙。AMD 有芯片，但生态是空的。如果它一枚一枚地去补算子，二十年也补不完。

所以它换了个办法：投资。

用资本换时间，用股权换知情权。这是整件事的起点。一家芯片公司要设计三年后的芯片，就必须知道三年后的模型长什么样、训练时怎么切分、推理时长什么样、瓶颈在哪里。这些问题的答案，不在 AMD 的实验室里，在那些模型公司的训练日志里。

顺着这个思路往下，你会发现 AMD 其实在用 37 笔投资搭一条完整的链。

最底下是硅片和互连——Ayar Labs 的光 I/O、Teramount 的光纤耦合、Celestial AI

两位华人女性的82亿美元交易背后：焦虑的AMD正在AI领域狂撒钱

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