Fei-Fei Li, la madrina dell’IA che porta i suoi mondi in 3D dentro AMD

Fei-Fei Li

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

Nascita	3 luglio 1976 Beijing, China
Professione	Informatica e imprenditrice dell'intelligenza artificiale
Premi	Premio J. K. Aggarwal · Premio Queen Elizabeth per l'Ingegneria · Membro ACM

Per gran parte della sua carriera, Fei-Fei Li ha messo in guardia dal rischio che l’intelligenza artificiale finisse nelle mani delle poche aziende abbastanza ricche da possedere i computer necessari a farla funzionare. Per anni si è battuta perché anche le università potessero accedere a una potenza di calcolo pubblica e tenere il passo. Ora la startup che ha fondato per dare forma alla sua idea successiva sta per confluire in uno dei maggiori produttori di chip al mondo. AMD ha accettato di acquistare World Labs con un’operazione interamente in azioni, valutata circa otto miliardi di dollari, e Li entrerà in azienda come direttrice scientifica. La ricercatrice che ha insegnato alle macchine a vedere scommette che il prossimo passo richieda una tabella di marcia per i chip.

È arrivata a questa convinzione partendo da una storia poco prevedibile. Li è nata a Pechino ed è cresciuta a Chengdu, nel Sichuan; era un’adolescente quando seguì con la madre il padre a Parsippany, nel New Jersey. Durante il liceo lavorava nei fine settimana nella lavanderia a secco di famiglia e continuò a tornare a casa per occuparsene mentre studiava fisica a Princeton, affiancando agli studi anche turni al lavapiatti. Questa doppia vita, da figlia di commercianti e studentessa di fisica, è diventata il filo conduttore del suo memoir, The Worlds I See.

Dopo la laurea, nel 1999, si trasferì al California Institute of Technology per un dottorato in ingegneria elettrica, che completò nel 2005 sotto la supervisione di Pietro Perona e Christof Koch. La sua tesi studiava il modo in cui le persone colgono una scena a colpo d’occhio e la portò al problema che avrebbe definito il suo lavoro: le macchine non erano in grado di riconoscere gli oggetti perché nessuno aveva mostrato loro una porzione di mondo abbastanza ampia.

La risposta fu ImageNet. Nel 2007, giovane assistente di cattedra a Princeton, Li cominciò a creare un archivio di immagini molto più vasto di quanto la maggior parte dei colleghi ritenesse ragionevole, ispirandosi alla stima dello psicologo Irving Biederman secondo cui le persone riconoscono circa 30.000 tipi di oggetti. Con l’aiuto di lavoratori reclutati tramite Amazon Mechanical Turk, il suo gruppo classificò oltre 14 milioni di immagini in circa 22.000 categorie. Dal 2010, una sfida annuale basata su ImageNet offrì ai ricercatori un test comune; nel 2012, una rete neurale sviluppata dal gruppo di Geoffrey Hinton sbaragliò tutti i concorrenti. Il boom del deep learning cominciò lì, e i dati di Li furono il terreno su cui prese slancio.

Nel 2009 si trasferì a Stanford, dove diresse l’Artificial Intelligence Laboratory dal 2013 al 2018 e creò CS231n, un corso di deep learning per la visione artificiale le cui lezioni, pubblicate online, hanno formato un’intera generazione di ingegneri. Nel 2017 cofondò AI4ALL, un’organizzazione non profit che organizza programmi estivi per avvicinare al settore le ragazze e gli studenti appartenenti a gruppi sottorappresentati. Nello stesso anno prese un periodo sabbatico per diventare responsabile scientifica per l’intelligenza artificiale e il machine learning a Google Cloud, dove il suo gruppo sviluppò strumenti come AutoML.

Gli anni a Google hanno lasciato l’episodio più scomodo della sua carriera pubblica. Nel 2018, alcune email interne trapelate mostrarono che Li sosteneva il coinvolgimento di Google Cloud nel Project Maven, un contratto del Dipartimento della Difesa per analizzare filmati girati da droni, e al tempo stesso consigliava ai colleghi di non menzionare la componente di intelligenza artificiale, tema particolarmente delicato quando applicato alle armi. Dopo le proteste dei dipendenti, Google dichiarò che non avrebbe rinnovato il contratto, e Li disse al The New York Times che lavorare a qualsiasi progetto volto ad armare l’intelligenza artificiale era profondamente contrario ai suoi principi. Anche ImageNet ha dovuto fare i conti con il proprio passato. Nel 2019, dopo che l’artista Trevor Paglen e la ricercatrice Kate Crawford avevano creato ImageNet Roulette, portando alla luce le etichette offensive presenti nelle categorie dedicate alle persone, il gruppo di ImageNet dichiarò che avrebbe rimosso circa 600.000 immagini di persone. Il database che aveva insegnato alle macchine a vedere aveva insegnato loro anche alcuni dei modi peggiori in cui gli esseri umani guardano gli altri.

Tornata a Stanford, nel 2019 cofondò con John Etchemendy l’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence e divenne la più nota sostenitrice di una cloud nazionale per la ricerca: una riserva pubblica di potenza di calcolo che permettesse ai laboratori accademici di competere con l’industria. Fece parte della task force federale che ne elaborò il piano. La sua posizione sulla regolamentazione è meno lineare di quanto suggerisca lo slogan. Nell’agosto 2024 scrisse su Fortune che la legge californiana SB 1047, che rendeva gli sviluppatori responsabili dell’uso improprio e catastrofico dei loro modelli, avrebbe imbrigliato il lavoro open source e paralizzato la ricerca accademica. Un mese dopo, World Labs uscì dalla modalità stealth con 230 milioni di dollari raccolti da investitori guidati da Andreessen Horowitz, una delle società di venture capital che si erano opposte alla legge. Dopo il veto al provvedimento, Li guidò insieme ad altri il gruppo di esperti dello Stato, il cui rapporto finale, pubblicato nel giugno 2025, chiedeva trasparenza ai laboratori all’avanguardia, valutazioni indipendenti e protezione per chi segnala illeciti.

Fondata nel 2024 insieme a Justin Johnson, Christoph Lassner e Ben Mildenhall, World Labs si è posta l’obiettivo di sviluppare quella che Li definisce «intelligenza spaziale»: modelli capaci di comprendere lo spazio tridimensionale abbastanza bene da generarlo, ragionarci sopra e, in futuro, agire al suo interno. Secondo Li, l’intelligenza generale deve fondarsi sulla fisica e sulla capacità di ragionare su molto più del solo testo. Il primo prodotto, Marble, è stato messo in vendita al pubblico nel novembre 2025: trasforma un prompt, una foto o un video in un mondo 3D modificabile, pensato per l’intrattenimento e per addestrare robot in ambienti simulati. All’inizio del 2026 l’azienda ha raccolto un altro miliardo di dollari da finanziatori tra cui AMD, Nvidia e Autodesk, che ha investito 200 milioni.

AMD ha annunciato l’acquisizione il 28 settembre 2026. L’operazione valuta World Labs circa 8,2 miliardi di dollari e, una volta conclusa, Li diventerà vicepresidente esecutiva e direttrice scientifica, alle dipendenze di Lisa Su, presidente e amministratrice delegata di AMD. «Ora che abbiamo prove concrete delle possibilità, vogliamo fare tutto il possibile per accelerare il futuro», ha scritto Li all’annuncio dell’accordo, aggiungendo che per riuscirci era necessario avvicinarsi all’hardware. Il Bloomberg Billionaires Index stima che, una volta completata la vendita, il suo patrimonio raggiungerà almeno 1,6 miliardi di dollari.

Li è sposata con Silvio Savarese, informatico a Stanford, e la coppia ha un figlio e una figlia. Time l’ha inclusa tra gli architetti dell’IA nel numero del 2025 dedicato alla Persona dell’anno; nello stesso anno ha condiviso il Queen Elizabeth Prize for Engineering con altri sei pionieri del settore, tra cui Geoffrey Hinton e Yann LeCun. Ha detto che non si definirebbe la madrina dell’IA, anche se accetta l’etichetta come un modo per riconoscere il contributo delle donne in questo campo.

La vendita deve ancora ricevere il via libera delle autorità di regolamentazione; AMD prevede di completarla entro la fine del 2026. Da quel momento Li risponderà ai piani di prodotto di un produttore di chip, anziché ai ritmi di un’università, e la prova concreta di questa sua seconda fase sarà capire se i modelli spaziali sviluppati da World Labs all’interno di AMD alimenteranno l’ecosistema aperto dell’IA promesso da Lisa Su al momento dell’annuncio, oppure diventeranno semplicemente un altro motivo per acquistare hardware AMD.

Tag: economia, ceos, leader d'impresa, AMD, Fei-Fei Li, Lisa Su, World Labs

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