Fei-Fei Li, tras vender World Labs a AMD: “El universo no está hecho de palabras; está hecho de cosas reales…”

Fei-Fei Li es la científica cuyo trabajo enseñó a las máquinas a ver y acaba de vender el laboratorio que creó para llevar la IA más allá del lenguaje. Al anunciar que World Labs pasará a formar parte de AMD, el fabricante de chips dirigido por Lisa Su, una de sus primeras inversoras, Li reiteró en una sola frase la convicción sobre la que se fundó la empresa: una apuesta contra la era de la IA que pone las palabras en primer plano.

«El universo no está hecho de palabras, sino de cosas reales. Muchos de los problemas más importantes que debe resolver la IA, desde la ciencia hasta el entretenimiento y la robótica, requieren modelos capaces de razonar sobre la estructura y el comportamiento del mundo físico».

Li lo escribió en «World Labs to AMD», una publicación de su blog en Substack que The Register citó en su información sobre el acuerdo. La frase anterior fija los términos: la empresa se guiaba por «la convicción fundamental de que el lenguaje, por sí solo, no basta para desarrollar modelos».

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AMD ha acordado adquirir World Labs mediante una operación íntegramente en acciones valorada en aproximadamente 8.200 millones de dólares, cuyo cierre está previsto para finales de 2026, siempre que los reguladores den su aprobación. Li se convertirá en vicepresidenta ejecutiva y directora científica de AMD, y reportará directamente a Su. El laboratorio de San Francisco, que cofundó a principios de 2024 junto a Ben Mildenhall y Justin Johnson, desarrolla lo que el sector denomina modelos del mundo: sistemas que generan, reconstruyen y simulan entornos 3D a partir de texto, imágenes y vídeo. Mientras que un gran modelo de lenguaje predice la siguiente palabra, un modelo del mundo, según lo describió The Register, imagina el entorno y aborda el problema a partir de ahí.

La lectura más sencilla coloca la frase junto a las ideas de Yann LeCun, exdirector científico de IA de Meta, quien ha sugerido que los grandes modelos de lenguaje podrían ser un callejón sin salida. La postura de Li es más acotada: The Register tuvo cuidado de señalar que no está en contra de los LLM. El modelo más reciente de su laboratorio toma prestado el planteamiento de los LLM: Atlas, escribe, predice la siguiente perspectiva a partir de un conjunto de imágenes 2D, del mismo modo que un modelo de lenguaje predice el siguiente token. Su discrepancia no está en el método, sino en la materia prima. El texto es un registro del mundo escrito por personas; su argumento es que los problemas que merece la pena resolver, desde la ciencia hasta el entretenimiento y la robótica, están en aquello que el texto describe.

Lo que da peso a la frase es quién la ha financiado. Un fabricante de chips no invierte miles de millones en acciones por una filosofía. En su anuncio, AMD presenta la adquisición en torno a la capacidad de computación y señala que, a medida que la IA se extiende a la robótica, la simulación y la IA física, «las exigencias sobre la infraestructura de computación se vuelven más diversas». La propia frase de Su da la pista: «Crear las plataformas de computación para la próxima generación de IA requiere comprender a fondo cómo evolucionan los modelos». Dicho sin rodeos: AMD quiere conocer la próxima carga de trabajo antes de diseñar el silicio que la ejecutará. Frente a Nvidia, señala The Register, el equipo de ingeniería de software de AMD es minúsculo; World Labs le aporta un equipo de investigación propio, apenas unas semanas después de que acordara comprar Taalas, una startup que integra directamente en el silicio los pesos de los modelos.

Li describe el mismo mecanismo desde el otro lado. «Sin un esfuerzo centrado en el hardware, la IA queda limitada en eficiencia. Y en escala. Y, para lo que nos ocupa, sigue atrapada en el mundo digital», escribe. Ese es el contenido práctico de la cita. Un modelo que razona sobre el espacio físico solo resulta útil si hay una máquina capaz de ejecutarlo con la rapidez suficiente para dirigir un robot, y Li ha decidido que la vía más rápida para llegar a esa máquina pasa por integrarse en la empresa que la fabrica.

La frase tiene peso por la trayectoria que la respalda. Li entró en el campo en 2000, atraída por la inteligencia visual, tanto en las máquinas como en el cerebro. El trabajo de su laboratorio con ImageNet contribuyó a abrir la era moderna de la IA; más tarde fundó la unidad de IA de Google Cloud como directora científica y se convirtió en directora fundadora del instituto Human-Centered AI de Stanford. Un cuarto de siglo después, el argumento no ha cambiado. Lo que está en juego, sí. Cuando se cierre el acuerdo, la profesora que defendió esta idea reportará a Su.

Si tiene razón, AMD habrá comprado una ventana privilegiada a las cargas de trabajo que definirán la próxima generación de hardware para IA. Si se equivoca y el lenguaje sigue absorbiéndolo todo, habrá comprado una cobertura costosa, que es precisamente la lectura que hizo The Register del acuerdo: un seguro por si los LLM acaban siendo un callejón sin salida.

La frase de Li empieza como una afirmación sobre el universo. Cuando se cierre el acuerdo, será una hoja de especificaciones.

Etiquetas: artificial intelligence, AMD, Fei-Fei Li, World Labs, World models

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