Fei-Fei Li, la científica de ImageNet que vende su laboratorio a AMD por 8.200 millones

Fei-Fei Li

Photo: ITU Pictures / CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Nacimiento	3 de julio de 1976 Beijing, China
Ocupación	Científica de la computación y empresaria de inteligencia artificial
Premios	Premio J. K. Aggarwal · Premio Queen Elizabeth de Ingeniería · Miembro de la ACM

Durante buena parte de su carrera, Fei-Fei Li ha advertido de que la inteligencia artificial se estaba dejando en manos de unas pocas empresas con recursos suficientes para poseer los ordenadores que la hacen funcionar. Pasó años reclamando capacidad de computación pública para que las universidades pudieran seguir el ritmo. Ahora, la startup que fundó para llevar adelante su siguiente idea está a punto de desaparecer dentro de uno de los mayores fabricantes de chips del mundo. AMD ha acordado comprar World Labs en una operación íntegramente en acciones valorada en unos 8.000 millones de dólares, y Li se incorporará a la empresa como directora científica. La investigadora que enseñó a las máquinas a ver apuesta ahora por que el siguiente paso necesita el respaldo de una hoja de ruta en materia de chips.

Li llegó a defender esa idea desde un punto de partida poco habitual. Nació en Pekín y creció en Chengdu, en Sichuan; era adolescente cuando ella y su madre siguieron a su padre hasta Parsippany, Nueva Jersey. Durante el instituto trabajaba los fines de semana en la tintorería familiar, y seguía volviendo a casa para hacerse cargo del negocio mientras estudiaba Física en Princeton, además de trabajar fregando platos. Esa doble vida, como hija de tenderos y estudiante de Física, se convirtió en el eje de sus memorias, The Worlds I See.

Tras licenciarse en 1999, se trasladó al California Institute of Technology para cursar un doctorado en Ingeniería Eléctrica, que completó en 2005 bajo la dirección de Pietro Perona y Christof Koch. Su tesis estudiaba cómo las personas captan una escena de un solo vistazo, lo que la llevó al problema que definiría su trabajo: las máquinas no podían reconocer objetos porque nadie les había mostrado una parte suficiente del mundo.

La respuesta fue ImageNet. En 2007, cuando era profesora adjunta en Princeton, Li empezó a construir una base de datos de imágenes mucho mayor de lo que la mayoría de sus colegas consideraba razonable, guiada por la estimación del psicólogo Irving Biederman de que las personas reconocen unos 30.000 tipos de objetos. Con trabajadores contratados a través de Amazon Mechanical Turk, su equipo etiquetó más de 14 millones de imágenes repartidas en unas 22.000 categorías. A partir de 2010, un desafío anual de ImageNet ofreció a los investigadores una prueba común y, en 2012, una red neuronal creada por el grupo de Geoffrey Hinton superó a todos sus rivales. El auge del aprendizaje profundo empezó ahí, y los datos de Li fueron el terreno sobre el que avanzó.

En 2009 se trasladó a Stanford, dirigió su Laboratorio de Inteligencia Artificial entre 2013 y 2018 y creó CS231n, un curso de aprendizaje profundo aplicado a la visión artificial cuyas clases, publicadas en internet, formaron a toda una generación de ingenieros. En 2017 cofundó AI4ALL, una organización sin ánimo de lucro que organiza programas de verano para acercar el sector a las chicas y a estudiantes de grupos infrarrepresentados. Ese mismo año pidió una excedencia para convertirse en directora científica de inteligencia artificial y aprendizaje automático en Google Cloud, donde su equipo desarrolló herramientas como AutoML.

Los años de Google dejaron el episodio más incómodo de su trayectoria pública. En 2018, unos correos internos filtrados mostraron que Li respaldaba la participación de Google Cloud en Project Maven, un contrato del Departamento de Defensa para analizar imágenes de drones, mientras aconsejaba a sus colegas que evitaran mencionar cualquier componente de inteligencia artificial, dado lo delicado que era el asunto de la IA armamentística. Tras las protestas de los empleados, Google anunció que no renovaría el contrato, y Li declaró a The New York Times que trabajar en cualquier proyecto destinado a militarizar la IA iba profundamente en contra de sus principios. ImageNet también tuvo que rendir cuentas. En 2019, después de que el artista Trevor Paglen y la investigadora Kate Crawford crearan ImageNet Roulette y dejaran al descubierto las etiquetas ofensivas presentes en sus categorías de personas, el equipo de ImageNet anunció que retiraría unas 600.000 imágenes de personas. La base de datos que enseñó a las máquinas a ver también les había enseñado algunas de las peores formas en que las personas se ven unas a otras.

De vuelta en Stanford, cofundó en 2019 el Institute for Human-Centered Artificial Intelligence con John Etchemendy y se convirtió en la defensora más conocida de una nube nacional de investigación: una reserva pública de capacidad de computación que permitiría a los laboratorios universitarios competir con la industria. Formó parte del grupo de trabajo federal que elaboró el plan. Su postura sobre la regulación es menos sencilla que ese lema. En agosto de 2024 escribió en Fortune que el proyecto de ley californiano SB 1047, que responsabilizaba a los desarrolladores del uso indebido catastrófico de sus modelos, pondría trabas al trabajo de código abierto y paralizaría la investigación académica. Un mes después, World Labs salió del anonimato con 230 millones de dólares aportados por inversores encabezados por Andreessen Horowitz, una de las firmas de capital riesgo que había hecho campaña contra el proyecto de ley. Tras el veto, Li codirigió el grupo de expertos del estado, cuyo informe final, publicado en junio de 2025, reclamaba transparencia a los laboratorios punteros, evaluaciones independientes y protección para los denunciantes.

World Labs, fundada en 2024 junto con Justin Johnson, Christoph Lassner y Ben Mildenhall, se propuso crear lo que Li denomina inteligencia espacial: modelos capaces de comprender el espacio tridimensional lo bastante bien como para generarlo, razonar sobre él y, con el tiempo, actuar en él. Su argumento es que la inteligencia general necesita estar asentada en la física y ser capaz de razonar sobre mucho más que el texto. El primer producto, Marble, salió a la venta al público en noviembre de 2025 y convierte una instrucción, una fotografía o un vídeo en un mundo 3D editable, pensado tanto para el entretenimiento como para entrenar robots mediante simulaciones. A comienzos de 2026, la empresa captó otros 1.000 millones de dólares de inversores entre los que se encontraban AMD, Nvidia y Autodesk, que aportó 200 millones.

AMD anunció la adquisición el 28 de septiembre de 2026. La operación valora World Labs en unos 8.200 millones de dólares y, cuando se cierre, Li se convertirá en vicepresidenta ejecutiva y directora científica, y dependerá de Lisa Su, presidenta y consejera delegada de AMD. «Ahora que tenemos pruebas tangibles de lo que es posible, queremos hacer todo lo que esté en nuestra mano para acelerar el futuro», escribió Li al anunciarse el acuerdo, y añadió que para ello era necesario acercarse más al hardware. El índice de multimillonarios de Bloomberg calcula que su fortuna alcanzará al menos los 1.600 millones de dólares cuando se complete la venta.

Li está casada con el informático de Stanford Silvio Savarese y tienen un hijo y una hija. Time la incluyó entre los arquitectos de la IA en su número de Persona del Año de 2025 y, ese mismo año, compartió el Queen Elizabeth Prize for Engineering con otros seis pioneros del sector, entre ellos Geoffrey Hinton y Yann LeCun. Ha dicho que no se llamaría a sí misma la madrina de la IA, aunque acepta la etiqueta como una forma de reconocer el trabajo de las mujeres en este campo.

La operación aún necesita la aprobación de los organismos reguladores, y AMD espera cerrarla antes de que termine 2026. Después, Li responderá ante los planes de producto de un fabricante de chips, en lugar de seguir el calendario de una universidad, y la prueba de esta segunda etapa será concreta: comprobar si los modelos espaciales que World Labs desarrolle dentro de AMD alimentan el ecosistema abierto de IA que Lisa Su prometió al anunciar el acuerdo o si, sencillamente, se convierten en otro motivo para comprar hardware de AMD.

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