AI研究と、それを支える半導体を結びつける買収
AMDは、フェイフェイ・リー氏が率いるサンフランシスコの人工知能企業World Labsを、約82億ドル相当の全額株式交換で買収することで合意した。コンピューターによる画像認識の発展に貢献した研究者が、AIを動かすプロセッサーを開発する企業の経営陣に加わることになる。
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AMDが2026年9月28日に発表した買収計画によると、取引完了後、リー氏はエグゼクティブ・バイスプレジデント兼チーフサイエンティストに就任する。AMDの会長兼最高経営責任者（CEO）であるリサ・スー氏に直属する。規制当局の承認など通常の完了条件を満たしたうえで、2026年末までの完了を見込んでいる。
World Labsは、3次元環境の形状や配置、挙動を扱うよう設計されたAIシステム「空間知能モデル」を開発している。同社の技術は、テキストや写真、動画を使って、インタラクティブな環境を生成、再構築、シミュレーションできる。また、ロボットの学習やシミュレーションに関する技術も開発している。
AMDは、今後のAIシステムがコンピューターのハードウェアに何を求めるかを先読みする助けとなる専門知識を得る。2024年創業のWorld Labsは、AIモデルの研究に注力しながら、大手半導体企業のリソースを活用できるようになる。
リー氏にとって今回の合意は、機械に視覚世界を理解させることを軸としたキャリアの2つの段階を結びつけるものだ。初期のプロジェクト「ImageNet」は画像認識を大きく進歩させた。World Labsが取り組むのは、より広範な課題だ。写真の中の物体を特定するだけでなく、機械が探索し活用できる空間を表現することを目指している。
9月29日付のAMDの台湾向け発表でも、取引額は約82億米ドルとされている。買収契約は締結済みだが、所有権の移転とリー氏の新たな役職への就任は、取引完了後となる。
AMDがWorld Labsに支払う対価
82億ドルの買収は、AMDにとって2022年に約500億ドルで実施したザイリンクス買収に次ぐ規模となる。両者の金額を比べると、World Labsの買収額はザイリンクス買収額の約16.4％に相当する。
報道によると、World Labsは合意の7カ月前に企業価値50億ドルと評価されていた。AMDが提示した価格はこれを32億ドル上回り、64％の増加となる。同スタートアップは創業以来、12億ドル超を調達している。
全額をAMD株で支払うため、買収対価は現金ではなく、半導体メーカーの株式となる。株式発行によって発行済み株式数も増えるため、既存株主が追加取得しない限り、その持ち分比率は低下する。
AMDは2026年第2四半期末時点で、現金・現金同等物および短期投資として131億1000万ドルを保有し、負債は32億3000万ドルだった。株式で支払えば、こうした現金資産をほかの用途に温存できる。発表には取引のおおよその価値が示されているものの、発行する株式の詳細な内訳は記載されていない。
ワールドモデルとは何か
World Labsは、研究者が「ワールドモデル」と呼ぶ技術を開発している。こうしたシステムは環境とその構造を表現し、AIが言語だけでなく空間を扱えるようにする。写真にはある視点から見た部屋が写るが、有用な3次元表現があれば、システムは部屋の配置を探索できる。
リー氏とスー氏が2026年初めに実演したWorld Labsのモデル「Marble」は、少数の画像から3次元の場面を生成した。同社の研究は空間推論やシミュレーションにも及び、ロボットや車両など、物理環境で動作するシステムへの応用が期待されている。
World Labsの共同創業者兼CEOであるリー氏は、その発表の中で、安全性向上への期待を次のように語った。
「ロボットや車両、さらにはツールなどの知的エージェントは、現実世界に投入する前に、物理法則を反映した非常に豊かなデジタル世界の中で学習できます。その結果、はるかに安全になります」とリー氏は述べた。
シミュレーション環境があれば、機械が人や物理的な設備の周囲で動作する前に練習できる。ロボットの学習には、物体の位置や、行動によって周囲がどう変化するかを理解することも含まれる。そうした関係性を表現するデジタル環境の構築が、World Labsの中核的な取り組みだ。
半導体メーカーがモデル研究チームを求める理由
AMDによると、AIは推論、ロボット工学、シミュレーション、そして物理世界と相互作用するシステムを指す「フィジカルAI」へと広がっている。こうした用途は、コンピューティング基盤に異なる要件をもたらす。基盤となるモデルを理解すれば、半導体メーカーは次に何を開発すべきかを判断しやすくなる。
AMDの会長兼CEOであるスー氏は、同社の発表で研究と製品計画のつながりを次のように説明した。
次世代AIのコンピューティング基盤を構築するには、モデルがどのように進化しているかを深く理解する必要があります」と、AMDの会長兼CEOであるリサ・スー博士は述べた。「フェイフェイ氏とWorld Labsのチームは、卓越した研究面のリーダーシップとモデルに関する専門知識をもたらします。この知見を生かし、次世代AIを支えるハードウェア、ソフトウェア、システムを開発するとともに、オープンなAIエコシステムを強化できます
AMDはプロセッサーやグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、ネットワーク技術、ソフトウェアを提供している。GPUは一般に、一度に多くの計算を実行できるため、AIモデルの学習や実行に広く利用されている。ソフトウェアは、モデルがハードウェアをどれほど効率的に活用できるかを左右する。
シティのアナリスト、アティフ・マリク氏は、今回の買収によってAMDはエヌビディアとの競争において、モデル開発の動向をより把握しやすくなると述べた。実務上の利点は、コンピューティング需要の変化を早期に知り、将来の半導体や、それを中心としたシステムの開発判断に生かせることだ。
買収合意に先立つ提携
AMDは買収に合意する前からWorld Labsに出資していた。両社は2025年に技術提携も結び、World Labsのモデルの学習や推論をAMDのGPU上で効率よく実行できるよう取り組んできた。
学習とは、AIモデルがデータからパターンを学ぶプロセスだ。推論とは、学習済みモデルを使って回答を出したり、場面を生成したり、別のタスクを実行したりすることを指す。どちらのプロセスを改善する場合も、アプリケーションが必要とする計算時間や機器の量に影響する可能性がある。
リー氏は、買収によって研究とエンジニアリングの連携が強まると述べた。AMDの発表で、World Labsの共同創業者兼CEOは次のように語った。
次世代AI技術を進展させるには、モデル研究、システム、コンピューティングの各分野が緊密に連携する必要があります」と、World Labsの共同創業者兼CEOであるフェイフェイ・リー博士は述べた。「AMDに加わることで、チームは研究を加速し、AIの次の時代に必要な基盤の形成に貢献するためのリソースと、厚みのあるエンジニアリング力を得られます
取引が完了するまでは、World LabsはAMDの半導体事業とは別会社として存続する。AMDによると、その後もチームはAIモデルの研究を進める。また同社は、自社のAI顧客と競合する意図はないとしている。これは、コンピューティング機器を購入しながら自社でモデル開発も行う企業にとって重要な懸念事項だ。
ニュージャージーのクリーニング店から科学研究へ
リー氏は1976年に北京で生まれ、四川省成都市で育った。父親はエンジニア、母親は教師だった。子どもの頃から古い家電を分解し、電子部品を試しながら仕組みを理解するのが好きだった。
ソロス・フェローシップの経歴紹介によると、リー氏は15歳のときに家族と米国へ移住した。一家はニュージャージー州パーシッパニーに定住したが、リー氏は英語が十分に話せず、経済的にも苦労した。大学で研究者としての道を歩み始める前には中華料理店で働き、その後、プリンストン大学やカリフォルニア工科大学（Caltech）へと進んだ。
母親の健康状態が悪化すると、一家は生計を立てるためにクリーニング店を開いた。リー氏は物理の宿題をしながら電話に出て、客に対応し、請求書を処理し、検査にも応じた。英語力を生かし、店の運営を支える中心的な役割を果たした。
リー氏は博士課程の間も遠隔で店の運営を手伝い、課程の途中でようやく店の仕事から離れた。この経験は粘り強さを育んだと語っており、それは科学にも人生にも必要な資質だと考えている。
店と研究室では求められる技能は異なるが、どちらにも先の見通せない状況で仕事を続けることが必要だった。その後の研究者としてのキャリアでは、多くの人が当初疑問視した考えを支持してもらうために奔走した。それは、はるかに大規模な画像データを使えば、コンピューターが視覚を学べるという考えだった。
ImageNetがコンピュータービジョンの規模を変えた
リー氏は2007年、多くのコンピュータービジョン研究が数百枚の画像しか含まないデータセットでシステムを学習させていた時期に、ImageNetの開発を始めた。心理学や言語学、人間が世界についての理解をどのように整理するかに関する研究から着想を得た。
リー氏の主張は明快だった。人は膨大な経験を通じて学ぶ。コンピューターが物体を確実に認識するためにも、より多様で大量のデータが必要かもしれない。当時、多くの研究者はむしろ、例から学習するための数学的手順であるアルゴリズムの改良に注力していた。
リー氏と学生たちは画像コレクションを構築し、最終的に1400万枚以上を収録した。ImageNetはベンチマーク、つまり研究者がシステムの画像識別精度を比較するための共通テストにもなった。
2012年、トロント大学のジェフリー・ヒントン氏と学生たちが開発したニューラルネットワーク「AlexNet」が、ImageNetコンテストで画期的な成績を収めた。その成功は、ニューラルネットワークが複数の計算層を通じて、より複雑なパターンを学ぶディープラーニングの急速な発展を後押しした。
ImageNetは、大規模な学習用データと進歩を測る共通の基準の両方を提供した。World Labsは、視覚理解に対するリー氏の関心を、奥行きや空間的な関係性を持つ環境へと広げている。研究課題は、画像に何が写っているかを認識することから、AIシステムが推論し、相互作用できる世界を表現することへと発展した。
リー氏の新たな役職までの歩み
リー氏は物理学、電気工学、コンピュータービジョン、AI分野のリーダーシップにまたがる学術・産業界でのキャリアを歩んできた。フェローシップの経歴紹介には、科学論文を約200本発表したことや、ImageNetおよびImageNet Challengeの考案者であることが記されている。
AMDへの移籍が提案されるまでの主な節目は次の通り。
- 1999年：プリンストン大学で物理学の学士号を取得。
- 2005年：カリフォルニア工科大学で電気工学の博士号を取得。
- 2007年：プリンストン大学の教員を務めながら、ImageNetの構築を開始。
- 2009年：スタンフォード大学の助教に就任。
- 2013～2018年：スタンフォード人工知能研究所の所長を務める。
- 2017年1月～2018年9月：スタンフォード大学でのサバティカル期間中、グーグルのバイスプレジデント、およびグーグル・クラウドのAI・機械学習部門のチーフサイエンティストを務める。
- 2024年：World Labsを共同創業。
- 2025年：World LabsとAMDが技術提携を締結。
- 2026年9月28日：AMDが買収合意を発表。年末までの完了を見込む。
リー氏は、AI教育における包摂性と多様性の拡大に取り組む非営利団体AI4ALLも共同創業し、理事長を務める。その活動は、研究やスタンフォード大学人間中心AI研究所でのリーダーシップと並行して行われている。
「AIのゴッドマザー」と呼ばれることの多いリー氏は、当初この呼称に抵抗を感じたと語っている。その後、テクノロジー業界では男性が「創業の父」や「ゴッドファーザー」といった肩書きを長く与えられてきたこともあり、女性にも同様の発信力を持ってほしいとの思いから、受け入れるようになった。
取引完了後に変わること
World Labsの研究者はAMDのエンジニアリング資源を活用できるようになり、その研究は同社のハードウェア、ソフトウェア、システムの計画にも役立つ。スー氏に直属することで、リー氏のモデル研究は半導体メーカーの上層部の意思決定に近い位置に置かれる。
AMDは今回の買収を、オープンなAIエコシステムを支える戦略の一環と位置付けている。顧客にとっての実務的な狙いは、シミュレーションやロボット工学など、新たな用途のニーズに沿ったコンピューティング機器やソフトウェアの提供だ。World Labsにとっては、より充実したエンジニアリング体制を活用して研究を加速することが目標となる。
AMDの発表には、1995年米国私的証券訴訟改革法に基づき、期待される効果や時期に関する注意書きが含まれている。リスクとして、規制当局の措置、輸出規則、製造上の制約、競争、主要従業員の確保、買収事業の統合などを挙げている。
次の節目は、2026年末を目標とする取引の完了だ。それまではAMDとWorld Labsは別々の企業として存続する。両社の統合案は、AMDのAI戦略の中核に具体的な賭けを据える。将来のモデルを早期に理解し、そのモデルに必要となるコンピューティングシステムを構築することだ。
要点
- AMDはWorld Labsを約82億ドルで買収する契約を締結した。対価は全額AMD株となる。
- 規制当局の承認などの完了条件を満たしたうえで、2026年末までの取引完了を見込む。
- フェイフェイ・リー氏はAMDのエグゼクティブ・バイスプレジデント兼チーフサイエンティストに就任し、リサ・スー氏に直属する。
- World Labsは空間知能モデル、インタラクティブな3次元環境、ロボット学習技術を開発している。
- 両社は以前から、AMDのGPU上でのモデルの学習と推論を改善するために協力していた。
- 今回の買収は、ザイリンクスに次ぐAMD史上2番目の規模となる見通し。
- リー氏のImageNetプロジェクトは、コンピュータービジョンを変革したディープラーニングの進歩を後押しした。
