AMDs 8,2-Milliarden-Dollar-Wette auf virtuelle Welten und die Frau hinter ImageNet

Advanced Micro Devices hat entschieden, dass der nächste Kampf in der künstlichen Intelligenz nicht nur um größere Modelle geht, sondern auch um die Umgebungen, in denen diese Modelle lernen zu agieren. Der Kauf von World Labs für 8,2 Milliarden US-Dollar ist ein klares Zeichen dafür, dass der Chiphersteller einen Platz in der ersten Reihe in einem Feld einnehmen möchte, das die nächste Generation von Hardware, Software und Robotik prägen könnte. Für ein Unternehmen, das Nvidia jagt, ist das kaum ein triviales Hobby.

Der Deal bringt auch Fei-Fei Li ins Spiel, einen der bekanntesten Namen in der KI-Forschung. Laut einer Erklärung von Li wird sie nach Abschluss der Übernahme Executive Vice President und Chief Scientist bei AMD. Ihr Ruf beruht teilweise auf ImageNet, der großen beschrifteten Bildsammlung, die die Computer Vision beschleunigte, und auf ihrer Arbeit an dem, was sie als räumliche Intelligenz bezeichnet, der Fähigkeit von KI, dreidimensionale Räume zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten.

World Labs, das sie 2024 mitbegründete, entwickelt Weltmodelle. Diese Systeme sind darauf ausgelegt zu verstehen, wie sich Objekte und Räume verhalten, und dann interaktive 3D-Umgebungen aus Text, Bildern und Videos zu generieren. Eine offensichtliche Anwendung ist das Training von Robotern in virtuellen Umgebungen, bevor sie in die physische Welt entsandt werden. Der weniger glamouröse Teil ist, dass die genaue Simulation der Realität immer noch schwierig ist, was selbst den enthusiastischsten Pitch zu komplizieren neigt.

AMD und World Labs arbeiten bereits seit letztem Jahr zusammen, um die Modelle des Unternehmens auf AMD-Chips zu trainieren und auszuführen. Das lässt die Akquisition weniger wie einen Sprung ins Ungewisse aussehen, sondern eher wie eine Entscheidung, einen vielversprechenden Kunden näher an die Produktion zu bringen. AMD sagt, es gehe darum zu verstehen, was aufkommende KI-Systeme benötigen, und zukünftige Hardware und Software an diesen Anforderungen auszurichten. CEO Lisa Su drückte es in der Unternehmensankündigung deutlich aus: Der Bau von Rechenplattformen für die nächste Generation von KI erfordert ein tiefes Verständnis der Modellentwicklung.

Das Feld ist bereits überfüllt, was normalerweise passiert, wenn Investoren einen neuen Begriff entdecken. Googles DeepMind Genie 3 erstellt virtuelle Umgebungen, die Benutzer erkunden können. Metas V-JEPA 2 konzentriert sich auf das Verstehen von Videos, das Vorhersagen von Ergebnissen und das Planen von Aktionen. Nvidia hat seine Cosmos-Modelle für Robotik und verwandte Anwendungen. Mit anderen Worten, jeder will die Karte besitzen, bevor das Territorium überhaupt existiert.

Für AMD ist die Anziehungskraft offensichtlich genug. Weltmodelle erfordern erhebliche Rechenleistung, und das Unternehmen wettet darauf, dass der Besitz eines größeren Teils des Stacks ihm helfen wird, zu antizipieren, wohin sich die Nachfrage als Nächstes entwickeln wird. Li sagte in einem Blogbeitrag, dass es jetzt konkrete Beweise für die Möglichkeiten gibt und dass die Aufgabe darin besteht, das, was als Nächstes kommt, zu beschleunigen. Sie argumentierte auch, dass dies Skalierungsbemühungen, eine Erweiterung der Reichweite und eine Annäherung an die Hardware erfordert. Im Halbleitergeschäft ist das normalerweise der Ort, wo das Geld verdient wird.

Geschrieben von Thorben Thiede thorben.thiede@alpineweekly.com