World Labs

Fei-Fei Li가 설립한 Spatial Intelligence 스타트업

개요

World Labs는 2024년 1월에 설립된 AI 스타트업으로, Spatial Intelligence(공간 지능) 개발에 집중하고 있습니다. 3D 환경을 인지, 생성, 추론, 상호작용할 수 있는 AI 시스템을 개발하며, 설립 약 4개월 만에 유니콘 기업 지위를 달성했습니다. 2024년 9월 스텔스 모드에서 공식 출범했습니다.

항목내용
본사San Francisco, CA
설립2024년 1월
CEOFei-Fei Li
펀딩$230M+
기업가치$1B+ (2024년 9월)

창업팀

공동창업자

이름배경
Fei-Fei LiStanford 교수, ImageNet 창시자, Human-Centered AI Institute 공동 디렉터
Justin Johnson前 University of Michigan 교수, 前 Meta AI Research, Stanford CS231n 강의자
Christoph Lassner前 Meta Reality Labs, 前 Epic Games, Pulsar(Gaussian Splatting 기반 기술) 개발자
Ben Mildenhall前 Google Research, NeRF(Neural Radiance Fields) 공동창시자

주요 투자자

리드 투자자:

  • Andreessen Horowitz (a16z)
  • NEA
  • Radical Ventures

전략적 투자자:

  • NVentures (Nvidia)
  • AMD Ventures
  • Intel Capital
  • Adobe Ventures
  • Databricks Ventures
  • Cisco Investments (2025년 11월)
  • Salesforce Ventures

엔젤/개인 투자자:

  • Marc Benioff (Salesforce CEO)
  • Geoffrey Hinton (前 Google AI)
  • Jeff Dean (Google DeepMind)
  • Eric Schmidt (前 Google CEO)
  • Reid Hoffman (LinkedIn 공동창업자)
  • Andrej Karpathy (前 Tesla AI, 前 OpenAI)
  • Ashton Kutcher (Sound Ventures)
  • Jim Breyer, Ron Conway, Ram Shriram

핵심 기술: Spatial Intelligence

Spatial Intelligence란?

기존 AI: 2D 이미지/텍스트 → 2D 출력

Spatial Intelligence: 2D/3D 입력 → 3D 세계 이해

                     - 3D 장면 생성
                     - 물리 법칙 이해
                     - 공간 추론

응용 분야

  • 로보틱스: 조작을 위한 3D 세계 이해
  • 게임: 절차적 3D 세계 생성
  • 크리에이티브 도구: AI 지원 3D 디자인
  • AR/VR: 몰입형 환경 생성

제품

Marble (2025)

3D 세계 생성을 위한 첫 상용 제품:

  • 출시: 2025년 9월 제한 베타, 2025년 11월 정식 출시
  • 텍스트/이미지/비디오/파노라마 프롬프트 → 3D 세계
  • 물리학 기반 생성
  • Chisel 에디터: AI 네이티브 3D 편집 도구
  • 하이브리드 3D 에디터: 공간 구조 블록 아웃 후 AI가 시각적 디테일 채움
  • Gaussian splat, 메시, 비디오 형식으로 내보내기 가능
  • Vision Pro, Quest 3 VR 헤드셋 호환
  • 아티스트, 디자이너, 개발자용 도구
  • 프리미엄 구독 모델

펀딩 이력

시기금액비고
2024 (Seed)-초기 펀딩, $200M 가치평가
2024.09$230MSeries A, $1B+ 가치평가로 유니콘 달성
2025.11비공개Cisco Investments 전략적 투자

총 펀딩: $230M+


Physical AI와의 연관성

World Labs의 Spatial Intelligence는 로보틱스와 직접적인 관련이 있습니다:

  • 3D 세계 이해: 로봇 조작에 필수
  • 물리 시뮬레이션: 물리적 상호작용 예측
  • 장면 생성: 로봇 학습을 위한 훈련 데이터

참고 자료


See Also