Fei-Fei Li: Die ImageNet-Pionierin wird Chefwissenschaftlerin bei AMD

Fei-Fei Li

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

Geboren	3. Juli 1976 Beijing, China
Beruf	Informatikerin und KI-Unternehmerin
Auszeichnungen	J. K. Aggarwal Prize · Queen Elizabeth Prize für Ingenieurwesen · ACM Fellow

Die meiste Zeit ihrer Karriere warnte Fei-Fei Li davor, dass sich die künstliche Intelligenz auf wenige Unternehmen konzentriere, die reich genug seien, die nötigen Computer zu besitzen. Jahrelang setzte sie sich dafür ein, öffentliche Rechenkapazitäten bereitzustellen, damit Universitäten mithalten können. Nun steht das Startup, das sie gegründet hat, um ihre nächste Idee zu verfolgen, vor der Übernahme durch einen der größten Chiphersteller der Welt. AMD hat sich bereit erklärt, World Labs in einem reinen Aktiendeal zu übernehmen, der das Unternehmen mit rund acht Milliarden Dollar bewertet. Li wird als Chef-Wissenschaftlerin zu AMD wechseln. Die Forscherin, die Maschinen das Sehen beibrachte, setzt darauf, dass der nächste Schritt eine Chip-Roadmap im Rücken braucht.

Zu dieser Überzeugung gelangte sie auf einem ungewöhnlichen Weg. Li wurde in Peking geboren und wuchs in Chengdu in der Provinz Sichuan auf. Sie war noch ein Teenager, als sie gemeinsam mit ihrer Mutter ihrem Vater nach Parsippany im US-Bundesstaat New Jersey folgte. Während der Schulzeit arbeitete sie am Wochenende im Textilreinigungsgeschäft der Familie. Auch während ihres Physikstudiums in Princeton sprang sie immer wieder zu Hause ein, um den Laden zu führen, und verdiente nebenbei mit Geschirrspülen Geld. Dieses Doppelleben – Tochter einer Ladenbesitzerin und Physikstudentin – bildet den roten Faden ihrer Memoiren The Worlds I See.

Nach ihrem Abschluss 1999 wechselte sie ans California Institute of Technology, wo sie in Elektrotechnik promovierte. Ihre Dissertation schloss sie 2005 unter der Betreuung von Pietro Perona und Christof Koch ab. Darin untersuchte sie, wie Menschen eine Szene auf einen Blick erfassen. Daraus ergab sich das Problem, das ihre Arbeit prägen sollte: Maschinen konnten Objekte nicht erkennen, weil ihnen niemand genug von der Welt gezeigt hatte.

Die Antwort war ImageNet. 2007 begann Li als junge Assistenzprofessorin in Princeton mit dem Aufbau einer Bilddatenbank, die weit größer war, als die meisten ihrer Kollegen für sinnvoll hielten. Dabei orientierte sie sich an der Schätzung des Psychologen Irving Biederman, dass Menschen rund 30.000 Arten von Objekten erkennen können. Ihr Team ließ über Amazon Mechanical Turk angeworbene Arbeitskräfte mehr als 14 Millionen Bilder aus rund 22.000 Kategorien verschlagworten. Ab 2010 bot ein jährlicher ImageNet-Wettbewerb Forschenden einen gemeinsamen Test. 2012 setzte sich ein neuronales Netz aus der Forschungsgruppe von Geoffrey Hinton gegen alle Konkurrenten durch. Der Boom des Deep Learning nahm dort seinen Anfang – und Lis Daten bildeten die Grundlage dafür.

2009 wechselte sie nach Stanford, leitete dort von 2013 bis 2018 das Artificial Intelligence Laboratory und entwickelte CS231n, einen Kurs über Deep Learning für Computer Vision. Die online veröffentlichten Vorlesungen bildeten eine ganze Generation von Ingenieuren aus. 2017 gründete sie außerdem AI4ALL mit, eine gemeinnützige Organisation, die Sommerprogramme anbietet, um Mädchen und Studierende aus unterrepräsentierten Gruppen für das Fachgebiet zu gewinnen. Im selben Jahr nahm sie sich eine Auszeit von Stanford und wurde bei Google Cloud Chef-Wissenschaftlerin für KI und maschinelles Lernen. Ihr Team entwickelte dort unter anderem Werkzeuge wie AutoML.

Die Zeit bei Google hinterließ die heikelste Episode in ihrer öffentlichen Laufbahn. 2018 zeigten durchgestochene interne E-Mails, dass Li Googles Beteiligung an Project Maven unterstützte, einem Auftrag des US-Verteidigungsministeriums zur Analyse von Drohnenaufnahmen. Zugleich riet sie Kollegen, den KI-Aspekt des Projekts lieber nicht zu erwähnen, weil der Einsatz von KI als Waffe ein so sensibles Thema sei. Nach Protesten der Beschäftigten erklärte Google, den Vertrag nicht zu verlängern. Li sagte der New York Times, an jedem Projekt mitzuwirken, das KI als Waffe einsetze, widerspreche ihren Grundsätzen zutiefst. Auch ImageNet musste sich einer kritischen Aufarbeitung stellen. 2019 machten der Künstler Trevor Paglen und die Forscherin Kate Crawford mit ImageNet Roulette die anstößigen Bezeichnungen in den Personenkategorien der Datenbank sichtbar. Das ImageNet-Team kündigte daraufhin an, rund 600.000 Bilder von Menschen zu entfernen. Die Datenbank, die Maschinen das Sehen beibrachte, hatte ihnen auch einige der schlimmsten Arten vermittelt, wie Menschen einander betrachten.

Zurück in Stanford gründete Li 2019 gemeinsam mit John Etchemendy das Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Sie wurde zur bekanntesten Fürsprecherin einer nationalen Forschungs-Cloud: eines öffentlich zugänglichen Pools an Rechenkapazitäten, mit dem akademische Labore mit der Industrie konkurrieren könnten. Sie gehörte dem Bundesgremium an, das den Plan dafür ausarbeitete. Ihre Haltung zur Regulierung ist weniger eindeutig, als es der Slogan vermuten lässt. Im August 2024 schrieb sie in Fortune, der kalifornische Gesetzentwurf SB 1047, der Entwickler für den katastrophalen Missbrauch ihrer Modelle haftbar machen sollte, werde Open-Source-Arbeit fesseln und die akademische Forschung lähmen. Einen Monat später trat World Labs mit 230 Millionen Dollar von Investoren an die Öffentlichkeit, angeführt von Andreessen Horowitz, einer der Venture-Capital-Firmen, die gegen den Gesetzentwurf mobilgemacht hatten. Nachdem das Gesetz mit einem Veto gestoppt worden war, leitete Li gemeinsam mit anderen die Expertengruppe des Bundesstaats. Deren Abschlussbericht vom Juni 2025 forderte Transparenz von führenden KI-Laboren, unabhängige Evaluierungen und Schutz für Whistleblower.

World Labs wurde 2024 gemeinsam mit Justin Johnson, Christoph Lassner und Ben Mildenhall gegründet. Das Unternehmen wollte das entwickeln, was Li räumliche Intelligenz nennt: Modelle, die den dreidimensionalen Raum so gut verstehen, dass sie ihn erzeugen, über ihn nachdenken und schließlich in ihm handeln können. Lis Argument lautet, dass allgemeine Intelligenz ein Verständnis der physikalischen Welt und die Fähigkeit voraussetzt, über weit mehr als nur Texte nachzudenken. Das erste Produkt, Marble, kam im November 2025 auf den Markt. Es verwandelt eine Eingabeaufforderung, ein Foto oder ein Video in eine bearbeitbare 3D-Welt und ist für die Unterhaltungsbranche sowie das Training von Robotern in Simulationen gedacht. Anfang 2026 sammelte das Unternehmen weitere eine Milliarde Dollar ein. Zu den Geldgebern zählten AMD, Nvidia und Autodesk, das 200 Millionen Dollar investierte.

AMD gab die Übernahme am 28. September 2026 bekannt. Die Transaktion bewertet World Labs mit rund 8,2 Milliarden Dollar. Nach ihrem Abschluss wird Li Executive Vice President und Chef-Wissenschaftlerin und berichtet an Lisa Su, die Vorsitzende und CEO von AMD. „Jetzt, da wir handfeste Belege für die Möglichkeiten haben, wollen wir alles tun, um die Zukunft zu beschleunigen“, schrieb Li bei der Bekanntgabe des Deals. Dafür müsse man näher an die Hardware heranrücken, fügte sie hinzu. Der Bloomberg Billionaires Index schätzt, dass ihr Vermögen nach Abschluss des Verkaufs mindestens 1,6 Milliarden Dollar betragen wird.

Li ist mit dem Stanford-Computerwissenschaftler Silvio Savarese verheiratet; sie haben einen Sohn und eine Tochter. Time zählte sie in seiner Ausgabe zur Person des Jahres 2025 zu den Architekten der KI. Im selben Jahr teilte sie sich mit sechs weiteren Pionieren des Fachgebiets, darunter Geoffrey Hinton und Yann LeCun, den Queen Elizabeth Prize for Engineering. Sie sagte, sie würde sich selbst nicht als Patin der KI bezeichnen, akzeptiere die Bezeichnung aber als eine Möglichkeit, die Arbeit von Frauen in diesem Bereich anzuerkennen.

Die Aufsichtsbehörden müssen dem Verkauf noch zustimmen. AMD rechnet damit, die Übernahme vor Ende 2026 abzuschließen. Danach wird sich Li an den Produktplänen eines Chipherstellers orientieren müssen statt an einem akademischen Kalender. Die Bewährungsprobe für ihren zweiten Karriereabschnitt ist konkret: Werden die räumlichen Modelle, die World Labs innerhalb von AMD entwickelt, das offene KI-Ökosystem voranbringen, das Lisa Su bei der Bekanntgabe des Deals versprochen hat – oder werden sie lediglich zu einem weiteren Grund, AMD-Hardware zu kaufen?

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