Fei-Fei Li, de la tintorería familiar en Nueva Jersey a vender World Labs a AMD

Fei-Fei Li

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

Nacimiento	3 de julio de 1976 Beijing, China
Ocupación	Científica de la computación y empresaria de inteligencia artificial
Premios	Premio J. K. Aggarwal · Premio Queen Elizabeth de Ingeniería · Miembro de la ACM

Durante buena parte de su carrera, Fei-Fei Li ha advertido que la inteligencia artificial se estaba concentrando en unas pocas empresas con recursos suficientes para ser dueñas de las computadoras que la hacen funcionar. También pasó años impulsando la creación de infraestructura pública de cómputo para que las universidades pudieran mantenerse al día. Ahora, la startup que fundó para desarrollar su siguiente gran idea está a punto de desaparecer dentro de uno de los mayores fabricantes de chips del mundo. AMD acordó comprar World Labs en una operación íntegramente en acciones, valuada en unos 8.000 millones de dólares, y Li se incorporará a la empresa como científica jefe. La investigadora que enseñó a las máquinas a ver apuesta a que el siguiente paso necesita el respaldo de una hoja de ruta de chips.

Su postura nació de una experiencia poco convencional. Li nació en Beijing y creció en Chengdu, en Sichuan. Era adolescente cuando se mudó con su madre a Parsippany, Nueva Jersey, para reunirse con su padre. Durante la secundaria trabajaba los fines de semana en la tintorería familiar y, mientras estudiaba Física en Princeton, seguía yendo a casa para atender el negocio, además de trabajar lavando platos. Esa doble vida —la hija de la tintorería y la estudiante de Física— se convirtió en el eje de sus memorias, The Worlds I See.

Después de graduarse en 1999, ingresó al Instituto de Tecnología de California para hacer un doctorado en Ingeniería Eléctrica, que terminó en 2005 bajo la dirección de Pietro Perona y Christof Koch. Su tesis estudió cómo las personas captan una escena de un vistazo, y la llevó al problema que definiría su trabajo: las máquinas no podían reconocer objetos porque nadie les había mostrado suficiente mundo.

La respuesta fue ImageNet. En 2007, cuando era profesora asistente en Princeton, Li empezó a construir una base de datos de imágenes mucho más grande de lo que la mayoría de sus colegas consideraba razonable. La guiaba la estimación del psicólogo Irving Biederman de que las personas reconocen alrededor de 30.000 tipos de objetos. Con trabajadores contratados a través de Amazon Mechanical Turk, su equipo etiquetó más de 14 millones de imágenes repartidas en unas 22.000 categorías. A partir de 2010, un desafío anual de ImageNet ofreció a los investigadores una prueba común y, en 2012, una red neuronal creada por el grupo de Geoffrey Hinton superó a todos sus rivales. El auge del aprendizaje profundo empezó ahí, sobre los cimientos de los datos de Li.

En 2009 se trasladó a Stanford, dirigió su Laboratorio de Inteligencia Artificial de 2013 a 2018 y creó CS231n, un curso sobre aprendizaje profundo para visión por computadora cuyas clases, publicadas en internet, formaron a toda una generación de ingenieros. En 2017 cofundó AI4ALL, una organización sin fines de lucro que ofrece programas de verano para acercar al campo a las niñas y a estudiantes de grupos subrepresentados. Ese mismo año tomó una licencia sabática para convertirse en científica jefe de inteligencia artificial y aprendizaje automático en Google Cloud, donde su equipo desarrolló herramientas como AutoML.

Los años en Google dejaron el episodio más incómodo de su trayectoria pública. En 2018, correos internos filtrados mostraron que Li respaldaba la participación de Google Cloud en el Proyecto Maven, un contrato del Departamento de Defensa para analizar imágenes de drones, mientras aconsejaba a sus colegas evitar cualquier mención a su componente de inteligencia artificial porque la IA armamentizada era un tema muy delicado. Después de las protestas de los empleados, Google anunció que no renovaría el contrato, y Li dijo a The New York Times que trabajar en cualquier proyecto para usar la IA como arma iba profundamente en contra de sus principios. ImageNet también tuvo que rendir cuentas. En 2019, después de que el artista Trevor Paglen y la investigadora Kate Crawford crearan ImageNet Roulette y expusieran las etiquetas ofensivas incluidas en las categorías de personas, el equipo de ImageNet anunció que retiraría unas 600.000 imágenes de personas. La base de datos que enseñó a las máquinas a ver también les había enseñado algunas de las peores formas en que las personas se ven entre sí.

De vuelta en Stanford, en 2019 cofundó el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano con John Etchemendy y se convirtió en la defensora más conocida de una nube nacional de investigación: un fondo público de capacidad de cómputo que permitiría a los laboratorios académicos competir con la industria. Formó parte del grupo de trabajo federal que elaboró el plan. Su postura sobre la regulación es menos sencilla que su consigna. En agosto de 2024 escribió en Fortune que la SB 1047, una ley de California que responsabilizaba a los desarrolladores por el uso indebido catastrófico de sus modelos, pondría trabas al trabajo de código abierto y perjudicaría gravemente la investigación académica. Un mes después, World Labs salió del modo sigiloso con 230 millones de dólares de inversionistas encabezados por Andreessen Horowitz, una de las firmas de capital de riesgo que había hecho campaña contra el proyecto de ley. Tras el veto, Li codirigió el grupo de expertos del estado, cuyo informe final, publicado en junio de 2025, pidió transparencia a los laboratorios de frontera, evaluaciones independientes y protección para quienes denuncian irregularidades.

World Labs, fundada en 2024 junto con Justin Johnson, Christoph Lassner y Ben Mildenhall, se propuso desarrollar lo que Li llama inteligencia espacial: modelos que entienden el espacio tridimensional lo bastante bien como para generarlo, razonar sobre él y, con el tiempo, actuar en él. Su argumento es que la inteligencia general necesita basarse en la física y tener la capacidad de razonar sobre mucho más que texto. El primer producto, Marble, salió a la venta para todo el público en noviembre de 2025 y convierte una instrucción, una foto o un video en un mundo 3D editable. Está pensado para el entretenimiento y para entrenar robots mediante simulaciones. A comienzos de 2026, la empresa recaudó otros 1.000 millones de dólares de inversionistas como AMD, Nvidia y Autodesk, que aportó 200 millones.

AMD anunció la compra el 28 de septiembre de 2026. La operación valora World Labs en unos 8.200 millones de dólares y, cuando se concrete, Li se convertirá en vicepresidenta ejecutiva y científica jefe, y reportará a Lisa Su, presidenta y directora ejecutiva de AMD. «Ahora que tenemos pruebas concretas de las posibilidades, queremos hacer todo lo que esté a nuestro alcance para acelerar el futuro», escribió Li al anunciarse el acuerdo, y añadió que para lograrlo era necesario acercarse más al hardware. El Bloomberg Billionaires Index estima que su fortuna alcanzará al menos 1.600 millones de dólares cuando se cierre la venta.

Li está casada con Silvio Savarese, científico informático de Stanford, y tienen un hijo y una hija. Time la incluyó entre los arquitectos de la IA en su edición Persona del Año de 2025 y, ese mismo año, compartió el Queen Elizabeth Prize for Engineering con otros seis pioneros del campo, entre ellos Geoffrey Hinton y Yann LeCun. Ha dicho que no se llamaría a sí misma la madrina de la IA, aunque acepta la etiqueta como una forma de reconocer el trabajo de las mujeres en este campo.

Las autoridades reguladoras todavía tienen que aprobar la venta, que AMD espera concretar antes de que termine 2026. Después, Li responderá a los planes de producto de un fabricante de chips en lugar de seguir el calendario de una universidad, y la prueba de esta segunda etapa será concreta: si los modelos espaciales que World Labs desarrolle dentro de AMD alimentarán el ecosistema abierto de IA que Lisa Su prometió al anunciar el acuerdo o simplemente se convertirán en otro motivo para comprar hardware de AMD.

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