AMD تستحوذ على World Labs المملوكة لـFei-Fei Li مقابل 8.2 مليار دولار

أعلنت AMD اليوم أنها ستستحوذ على World Labs، إحدى الشركات الرائدة في تطوير نماذج التعلم العميق المصممة لفهم الواقع المادي، في صفقة تُقدَّر قيمتها بـ8.2 مليار دولار. ويُتوقع أن تُغلق الصفقة قبل نهاية العام، وذلك رهناً بموافقة الجهات التنظيمية. وستنضم Fei-Fei Li، مؤسسة World Labs، إلى AMD بصفة نائبة الرئيس التنفيذي وكبيرة العلماء. وبرّرت World Labs الصفقة في بيان قالت فيه إن تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب “تعاوناً وثيقاً بين أبحاث النماذج والأنظمة والحوسبة”، في حين قالت AMD إن فهم أحمال العمل المتقدمة، مثل تلك التي طُوّرت في World Labs، سيشكل خريطة طريقها في تصنيع الشرائح مستقبلاً.

والشركتان ليستا غريبتين عن بعضهما البعض؛ إذ أبرمت AMD وWorld Labs شراكة في تحسين الاستدلال والتدريب في العام الماضي، وظلت العلاقة وثيقة منذ ذلك الحين، إذ كانت Li ضيفة في عرض AMD خلال مؤتمر CES في وقت سابق من هذا العام. وتُعد Li، الأستاذة في علوم الحاسوب بجامعة Stanford، من الرائدات في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديداً في الرؤية الحاسوبية، بفضل عملها في بناء قاعدة بيانات ImageNet والمسابقات التي ألهمتها في مجال الذكاء الاصطناعي. وأسست World Labs عام 2024 لتطوير نماذج تعلم عميق ذات فهم أعمق للعالم المادي، مجادلة بأن الذكاء العام الحقيقي يتطلب ترسيخاً في الفيزياء والقدرة على فهم البيانات والاستدلال منها بما يتجاوز النص.

ولا يزال مصطلح “نموذج العالم” (world model) غير محدد بدقة في هذا القطاع، إذ يشمل كل شيء بدءاً من نماذج اللغة المدرَّبة على فهم المدخلات المرئية، وصولاً إلى نماذج قادرة على توليد محاكاة عالية الدقة للواقع والحفاظ عليها. ويُطرح منتج World Labs الأول، Marble، كأداة لإنشاء تجارب ترفيهية، وأيضاً لبناء بيئات محاكاة تُستخدم في تدريب الروبوتات.

ومن المرجح أن تساعد الصفقة AMD على منافسة خصمها التقليدي Nvidia في بناء منظومة متكاملة من الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي. وتقدّم Nvidia بالفعل مجموعة من نماذج العالم مفتوحة الأوزان، مثل Cosmos، في حين اقتصرت عروض AMD للجمهور حتى الآن على نماذج نصية ونماذج فيديو. وتُعد نماذج العالم عنصراً أساسياً لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على المنصات الروبوتية، من المركبات ذاتية القيادة إلى الروبوتات الصناعية والروبوتات البشرية الشكل متعددة الأغراض، إذ إن ندرة البيانات الواقعية المفيدة لتدريب الروبوتات متعددة الأغراض تجعل البيانات الاصطناعية المستمدة من نماذج العالم عنصراً أساسياً لتحقيق الرؤية التي تسعى إليها شركات مثل Tesla وFigure.

لماذا يهم

تشير الصفقة إلى أن شركات تصنيع الشرائح باتت تنظر إلى نماذج العالم، لا إلى السيليكون الأسرع فقط، باعتبارها الجبهة التنافسية المقبلة في عتاد الذكاء الاصطناعي، وتمنح AMD ذراعاً بحثية موجهة مباشرة نحو فجوة بيانات العالم المادي التي تحدّ اليوم من الروبوتات والأنظمة ذاتية القيادة.