AMD, AI 모델 역량 확보 위해 World Labs를 82억 달러에 인수

예상할 수 있듯이, 300만 개 이상의 AI 모델, 100만 개 이상의 데이터셋, 그리고 140만 개가 넘는 인터랙티브 공간을 호스팅하는 Hugging Face 오픈 웨이트(open weight) AI 모델 배포 허브는 AMD가 자체 Instinct GPU 가속기 채택률을 높이려 노력하면서 집중해야 할 부분이었다. 하지만 이번 달 초 Big Green에 의한 129억 달러 규모의 인수 이후, Hugging Face는 Nvidia의 통제하에 놓였다.

이에 따라 AMD는 서사를 바꾸고 자체적으로 모델 빌더가 되기 위해 극적인 조치를 취해야만 한다. 이는 Nvidia가 2023년 11월 Nemotron3 8B 모델군 출시 이후 해온 일과 같다. 그 극적인 조치는 바로, 텍스트와 이미지를 인간 지식 코퍼스 기반으로 생성하는 것이 아니라 세상의 물리(physics)를 이해하도록 설계된 소위 '세계 모델(world models)' 제작사 World Labs를 인수하는 것이다.

AMD는 World Labs를 인수하기 위해 믿기 어려울 정도인 82억 달러를 지불하는 데 동의했다. World Labs는 2024년 1월 Fei-Fei Li, Justin Johnson, Ben Mildenhall, Christoph Lassner에 의해 설립되었으며, 2024년 4월부터 활동해왔다. 이 회사는 Jeff Dean (Google), Geoff Hinton (Google), Marc Benioff (Salesforce), Reed Hoffman (LinkedIn), Eric Schmidt (Sun Microsystems 및 Google)를 포함한 엔젤 투자자들로부터 두 차례의 자금 조달을 통해 총 12억 3천만 달러를 유치했다. Nvidia와 AMD는 올해 2월에 이루어진 10억 달러 규모의 Series B 자금 조달에 참여했었다. 당시 World Labs의 가치는 약 50억 달러였으므로, AMD가 세계 모델을 구축할 수 있는 팀을 얻기 위해 약 75%의 프리미엄을 지불하는 것이다.

최근 1조 달러 이상의 시가총액을 돌파한 AMD는 World Labs 소유주들에게 실제 현금 대신 주식(우리가 애정을 담아 '재미있는 돈'이라고 부르는 것)으로 82억 달러를 지불하고 있다. 이는 AMD가 현재 투자해야 할 부분과, CPU 및 GPU를 구축하기 위해 미리 지불해야 하는 칩 용량과 재료비를 고려할 때 현금으로 모두 쓸 여력이 없기 때문이다.

World Labs가 월드 모델(world models)에 초점을 맞추고 있지만, AMD의 열망은 World Labs가 Nvidia와 함께 Cosmos 월드 모델로 공략해 온 틈새 시장보다 더 클 수 있으며 – 제가 주장하기로는, 그래야만 합니다.

하지만 World Labs 역시 주의해야 할 점이 있습니다. Tencent는 HunyanWorld를 보유하고 있고 Google에는 Genie 3가 등장했으며, AI 신흥 강자인 Runway, Odyssey, Decart 등도 월드 모델을 구축하고 있기 때문입니다. World Labs는 2025년 11월에 Marble 월드 모델의 공개 출시를 했고, 올해 1월에는 Marble의 World API 클라우드 액세스 버전을 뒤따라 출시했습니다. 이 회사의 후속 Atlas 월드 모델 엔진 – 기술적으로는 멀티모달 오토회귀 확산 트랜스포머(multimodal autoregressive diffusion transformer)인 “옴니 월드 모델(omni world model)”입니다 – 은 9월 초에 소수의 고객에게 초기 액세스로 출시되었으며, 이는 향후 Marble 버전에 연결될 예정이라고 합니다. 전 Meta Platforms의 AI 연구 책임자였던 Yann LeCun 역시 자신의 AMI Labs 스타트업을 통해 월드 모델 공간에서 무언가를 진행하고 있습니다.

하지만 이번 거래는 제품을 사는 것만큼이나 팀을 사는 것에 가깝습니다. 이는 Xilinx를 400억 달러에 인수한 경우와 마찬가지입니다.

Fei-Fei Li는 World Labs의 최고 경영자였으며 현재 AMD의 수석 과학자입니다. 그녀는 Princeton University에서 물리학 학사 학위를, Caltech에서 전기 및 전자 공학 박사 학위를 받았으며 지구상 24명의 AI 석학 중 한 명입니다. 특히, Li는 2017년 1월 Google의 AI/ML 수석 과학자였으며, Google의 “Project Maven”이 미 국방부와의 협업으로 인해 검색 엔진 및 클라우드 거대 기업 내부에서 큰 논란을 일으키면서 2018년 10월 회사를 떠났습니다. 2014년부터 Li는 스탠퍼드 AI 연구소(Stanford AI Lab)의 책임자였으며, Google을 떠난 후에는 스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)의 공동 책임자를 역임했습니다. 물론, Princeton과 University of Illinois에서의 경력 이후 거의 20년 동안 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 과학 교수로 재직해 왔습니다.

Justin Johnson은 Caltech에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았고 Stanford에서 박사 학위를 받았으며, 그곳에서 Li를 만났습니다. 이후 그는 2016년부터 2023년 12월까지 Meta Platforms의 AI 연구 과학자로 근무했으며 현재는 University of Michigan의 컴퓨터 공학 부교수로 재직하고 있습니다. Ben Mildenhall은 Stanford에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았고, 그곳에서 Li를 만난 후 University of California at Berkeley에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. Mildenhall은 Google에서 여러 해 동안 연구 과학자로 근무하며 컴퓨터 비전 및 생성형 3D 모델에 중점을 두었습니다. Christoph Lassner는 독일 Tübingen 대학교에서 정보학(informatik) 학위를 받았고, 이후 2017년 9월 Amazon의 응용 과학자가 되었습니다. 그 후 Meta Platforms로 연구 과학자 겸 관리자로 자리를 옮겼으며 Epic Games에서 1년간 근무하며 비디오 게임을 위한 3D 월드를 구축했습니다.

AMD가 발표한 내용에 따르면, Johnson과 Mildenhall은 World Labs를 AMD 내부에서 계속 운영할 것으로 보이며, Li는 AMD 최고 경영 책임자(CEO) Lisa Su에게 직접 보고하고 로봇을 위한 월드 모델을 만드는 것을 돕는 것보다 훨씬 광범위한 역할을 맡게 될 것으로 추정됩니다. 적어도 AMD는 경쟁사인 Nvidia가 이미 하고 있는 것처럼 자체 컴퓨팅 엔진을 로봇으로 옮기고자 하는 열망을 갖게 되었습니다. 그리고 참고로, Nvidia 공동 창업자이자 CEO인 Jensen Huang은 자신의 아들 Spencer에게 Big Green의 로보틱스 업무를 맡겼고, 딸 Madison은 3D 시뮬레이션 및 Omniverse 소프트웨어의 제품 마케팅 및 운영을 담당하고 있습니다.

아무도 World Labs의 인원수나 인수된 회사의 수익 흐름 및 고객 수를 언급하지 않았지만, 아마 전체 팀이 이동할 것이며 지난주 말에 비해 오늘날 훨씬 더 풍요로울 것입니다. (흥미롭게도, 공동 창업자인 Lassner는 AMD 발표에서 언급되지 않았으므로, World Labs 직원 중 한 명이 빠진 것일 수도 있습니다.)

사실은 이렇습니다. 만약 Nvidia가 모델 구축 측면에서 고객들과 경쟁할 수 있다면, AMD도 할 수 있습니다. 그리고 아마도 해야만 합니다. 그래야 Nemotron GenAI 모델과 무료 오픈 소스 Cosmos 세계 모델을 통해 자신들이 Nvidia보다 더 개방적임을 보여줄 수 있기 때문입니다. (Cosmos 훈련에 사용된 2천만 시간의 비디오는 공개되지 않았으며, 이는 인터넷에서 스크랩되었고 Nvidia가 소유하지 않을 가능성이 매우 높습니다.)

제가 궁금한 것은 Li와 Su가 오픈 소스 GenAI 모델을 만들기로 결정하고, 그 모든 것—소스 코드, 가중치(weights), 그리고 훈련 데이터까지—을 완전히 공개하여 자신들이 Nvidia보다 훨씬 더 개방적임을 증명할지 여부입니다. 만약 제가 Su라면 그렇게 할 것이고, World Labs 팀도 세계 모델을 유지하고 확장하는 동시에 이 작업을 수행할 수 있습니다.