A AMD anunciou em 29 de setembro de 2026 que vai comprar a World Labs, um laboratório de IA de San Francisco fundado por Fei-Fei Li, por cerca de US$ 8,2 bilhões. A aquisição será paga com ações da AMD e deve ser concluída até o fim do ano, após a aprovação dos órgãos reguladores. Li se tornará vice-presidente executiva e cientista-chefe da AMD, subordinada diretamente à CEO Lisa Su.
Como chegamos até aqui
A World Labs foi fundada no início de 2024 para desenvolver “modelos de mundo” — softwares de IA capazes de gerar, reconstruir e simular ambientes 3D a partir de textos, imagens ou vídeos. Seu primeiro modelo, Atlas, foi apresentado em setembro de 2026 e consegue criar uma cena espacial completa com apenas algumas imagens. A empresa captou US$ 230 milhões em uma rodada Série A em 2024, com investidores como AMD e Nvidia, e recebeu mais US$ 1 bilhão em 2025, alcançando uma avaliação de cerca de US$ 5 bilhões. O preço de US$ 8,2 bilhões significa que a AMD está pagando várias vezes o valor recente da startup.
O que acontece agora
A AMD afirma que o acordo lhe dará uma compreensão mais aprofundada das futuras cargas de trabalho de IA e ajudará a orientar o desenvolvimento de seus chips de próxima geração. Ao manter a World Labs separada de sua divisão de fabricação de chips até a conclusão do negócio, a AMD pretende permitir que a equipe de pesquisa continue trabalhando enquanto alinha seu roteiro às necessidades dos modelos de inteligência espacial. A aquisição busca reduzir a distância em relação à rival Nvidia, que combina seus chips de IA com modelos e serviços próprios.
Por que importa
Para os usuários, a compra da AMD pode resultar em recursos de IA mais rápidos e eficientes em dispositivos que dependem de chips gráficos, como notebooks e consoles de videogame. O foco em modelos de inteligência espacial pode aprimorar a robótica, os veículos autônomos e as experiências de realidade aumentada e virtual, tornando-os mais seguros e realistas. O negócio também mostra como as fabricantes de chips estão apostando em talentos de pesquisa em IA para se manterem competitivas, o que pode influenciar os preços e a disponibilidade de hardware com recursos de IA no futuro.
