AMD Akuisisi World Labs Senilai 8,2 Miliar USD untuk Perkuat Kecerdasan Fisik

AMD telah mengumumkan akuisisi World Labs melalui transaksi seluruh saham dengan nilai sekitar 8,2 miliar USD. TMTPost melaporkan bahwa langkah ini dilakukan untuk melengkapi kekurangan AMD dalam model kecerdasan buatan fisik dan dunia.

World Labs merupakan laboratorium kecerdasan spasial yang baru saja meluncurkan Atlas, sebuah model dunia multimodal pertama di dunia pada 1 September 2026. Teknologi Atlas mampu memprediksi tampilan visual dari sudut kamera yang berbeda berdasarkan sedikit gambar dua dimensi, serta mendukung rekonstruksi tiga dimensi dan kontrol kamera tingkat piksel untuk menciptakan lingkungan pelatihan robot.

Akuisisi ini bertujuan agar AMD dapat memahami kebutuhan komputasi, memori, dan interkoneksi chip untuk model masa depan lebih awal. Hal ini dianggap penting agar AMD tidak sekadar menjadi produk kompatibel terhadap ekosistem yang didominasi oleh pesaing, tetapi dapat menciptakan diferensiasi sejak tahap arsitektur perangkat keras.

World Labs memiliki tim sekitar tujuh puluh orang dan sebelumnya telah mengakuisisi perusahaan rintisan perangkat lunak robotika, SceniX, pada Juli 2026. Integrasi ini memberikan AMD kemampuan dalam simulasi robotika, yang merupakan komponen krusial untuk pengumpulan data pelatihan kecerdasan fisik secara efisien di dunia virtual.

Transaksi ini terjadi saat nilai pasar AMD sempat mendekati satu triliun USD, sehingga penggunaan saham untuk akuisisi menjadi lebih efisien dibandingkan menggunakan kas. Sebagai perbandingan, laporan keuangan terbaru menunjukkan AMD hanya memiliki kas dan setara kas sebesar 5,086 miliar USD per 27 Juni, yang membuat akuisisi tunai sebesar 8,2 miliar USD tidak memungkinkan secara objektif.

Langkah ini merupakan akuisisi terbesar kedua dalam sejarah AMD setelah akuisisi Xilinx. AMD kini berupaya menyediakan solusi alternatif tumpukan penuh yang mampu bersaing dengan Nvidia, mencakup seluruh skenario mulai dari komputasi pusat data hingga kecerdasan fisik di tepi jaringan.