AMD kauft Fei-Fei Lis World Labs. Am 28. September gaben AMD und World Labs gemeinsam eine endgültige Übernahmevereinbarung bekannt: AMD erwirbt das 2024 von der Stanford-Professorin Fei-Fei Li gegründete Spatial-Intelligence-Unternehmen in einer reinen Aktientransaktion im Wert von rund 8,2 Milliarden US-Dollar. Nach Abschluss der Transaktion wird Li Executive Vice President und Chief Scientist von AMD und direkt an CEO Lisa Su berichten; der Abschluss wird bis Ende 2026 erwartet und steht noch unter dem Vorbehalt der behördlichen Genehmigung.
Laut AMD kauft der Deal „ein Verständnis für Frontier-Workloads". Das Team von World Labs wird seine KI-Modellforschung fortsetzen, und die Ergebnisse fließen in AMDs Hardware-, Software- und System-Roadmaps ein. Lisa Su erklärte, der Bau von Compute-Plattformen für die nächste KI-Generation setze ein tiefes Verständnis dafür voraus, wie sich Modelle entwickeln; Li sagte, World Labs habe nun einen „greifbaren Beweis" für seine technischen Durchbrüche und der nächste Schritt sei die Skalierung – „dafür müssen wir näher an die Hardware heran".
Das Kerngeschäft von World Labs sind World Models – KI-Systeme, die den dreidimensionalen physischen Raum verstehen und simulieren können, statt nur Text zu verarbeiten. Das Unternehmen wurde 2024 von Li gemeinsam mit Justin Johnson, Christoph Lassner und Ben Mildenhall gegründet: Auf eine Seed-Runde von 230 Millionen US-Dollar im September 2024 folgte im Februar 2026 eine Finanzierung von einer Milliarde US-Dollar unter Beteiligung von AMD, Nvidia, Autodesk und anderen – Berichten zufolge bei einer Bewertung von rund 5 Milliarden US-Dollar. Sieben Monate später bot AMD 8,2 Milliarden. Auf der Produktseite brachte World Labs im November 2025 Marble heraus, das Text, Fotos oder Videos in editierbare 3D-Umgebungen verwandelt; am 1. September dieses Jahres folgte das leistungsstärkere Atlas, das aus wenigen Fotos navigierbare 3D-Szenen rekonstruiert und klar auf Robotertraining zielt. Im Juli übernahm das Unternehmen zudem das Robotik-Simulations-Startup SceniX und komplettierte damit seine Fähigkeiten bei synthetischen Trainingsumgebungen.
AMDs zweitgrößte Übernahme kauft eine „Bauanleitung für künftige Workloads"
Mit 8,2 Milliarden US-Dollar ist dies die zweitgrößte Übernahme in AMDs Geschichte – nach dem rund 50 Milliarden US-Dollar schweren Kauf von Xilinx im Jahr 2022. Dass Chiphersteller Patente und Produktlinien kaufen, ist Alltag; ein komplettes Frontier-Forschungslabor zu übernehmen, ist es nicht. AMDs Kalkül ist eindeutig: KI bewegt sich von Chatbots hin zu Inferenz, Robotik, Simulation und Physical AI, die Compute-Nachfrage diversifiziert sich rasant – wer zuerst versteht, wie die nächste Modellgeneration aussieht, kann drei Jahre früher die Chiparchitektur festlegen. Die Spatial-Intelligence- und Simulationsarbeit von World Labs ist genau die Stichprobe „künftiger Workloads", die AMD sucht.
Der Deal setzt auch AMDs Aufholjagd gegenüber Nvidia fort. Nvidias Burggraben war nie die GPU allein, sondern das CUDA-Ökosystem plus Full-Stack-Strategie; AMD hat in den letzten Jahren per Zukauf Software- und Systemkompetenz aufgebaut – diesmal kauft es gleich ein Modellforschungsteam. Bemerkenswert: AMD war bereits Investor bei World Labs und an der Milliardenrunde im Februar beteiligt – also ein halbes Jahr Due Diligence, bevor man sich entschloss, gleich das ganze Unternehmen zu kaufen.
Der Chipkrieg tritt in die Phase „Verstehe das Modell" ein
Die Übernahme zeigt: Der Schwerpunkt des KI-Infrastrukturwettbewerbs verlagert sich von Fertigung und Speicher hin zur Fähigkeit, künftige Workloads vorherzusehen. Lis Gründungsthese für World Labs war, dass wahre Intelligenz eine Verankerung in der physischen Welt braucht – „das Universum besteht nicht aus Wörtern, sondern aus realen Dingen". Diese These hat nun ein Chipriese für 8,2 Milliarden US-Dollar gekauft.
Die Risiken sind ebenso klar: Die Transaktion braucht noch die behördliche Freigabe; World Labs hat kein eigenes Chipgeschäft und nur begrenzte Umsätze – die 8,2 Milliarden sind im Kern eine Wette auf Team und technische Richtung, deren Erfolg sich erst in Jahren beurteilen lässt. Für AMD aber ist dies einer der wenigen differenzierenden Züge im Schatten von Nvidia – wenn alle Compute verkaufen, versteht man besser zuerst, wofür dieses Compute künftig gebraucht wird.
