Autor｜Wildcard

Editado por Jingyu

12.9 mil millones de dólares, NVIDIA va a comprar Hugging Face.

El 26 de agosto, hora local, los medios extranjeros revelaron primero la noticia: dos días antes, solo se mencionaba que Hugging Face estaba "explorando la posibilidad de vender", pero de repente se convirtió en "ambas partes han llegado a un acuerdo". La velocidad fue tan rápida que no dio tiempo de asimilarlo.

Esto no es una adquisición normal de una empresa de IA, sino la primera vez que el rey de los chips extiende la mano para agarrar el «derecho de distribución» del mundo de la IA abierta.

Hugging Face es conocida como el «GitHub» de la IA, aloja más de 3 millones de repositorios de modelos y sirve a 13 millones de desarrolladores; los modelos abiertos de Meta Llama, Alibaba Qwen y Mistral todos residen en esta plataforma. Es la capa de distribución por defecto de todo el ecosistema de IA de código abierto.

NVIDIA ya ha monopolizado el hardware GPU para entrenamiento e inferencia.

Ahora, también quiere poseer el camino por el que circula el modelo.

01 Rodéate con IA

Primero, el dinero. La última ronda de financiación de Hugging Face fue la ronda D en agosto de 2023, liderada por Salesforce con 235 millones de dólares, con una valoración de 4500 millones de dólares. Google, NVIDIA, Amazon, IBM, Intel, AMD y Qualcomm participaron todos en esa ronda. Tres años después, el precio de 12900 millones de dólares es aproximadamente tres veces la valoración de la ronda anterior.

A primera vista, triplicar su valor parece exagerado. Pero dentro del contexto de la burbuja de valoración en la industria de la IA, este margen de prima resulta relativamente contenido. Perplexity está negociando una financiación con una valoración superior a 30.000 millones de dólares, mientras que las valoraciones de Anthropic y OpenAI superan en dos órdenes de magnitud sus ingresos.

Según Sacra, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de Hugging Face alcanzaron los 150 millones de dólares en agosto de 2026, lo que representa un aumento de cinco veces en comparación con los aproximadamente 30 millones de dólares en 2023. La empresa cuenta con 50 000 clientes empresariales y 769 empleados; recientemente, el CEO Clément Delangue mencionó en un podcast que la compañía está «cerca de ser rentable».

Pero el precio de 12.9 mil millones no compró los ingresos de Hugging Face, sino su posición en el mundo de la IA.

Este enfoque es más similar a la adquisición de Red Hat por IBM en 2019 por 34 mil millones de dólares: un comprador estratégico paga por la posición en el ecosistema de desarrolladores, no por el flujo de efectivo a corto plazo.

02 NVIDIA, una ambición mayor

Si solo se entiende esta adquisición como "una empresa de chips compró una plataforma de alojamiento de modelos", sería demasiado superficial.

En el último año, NVIDIA ha invertido de manera sorprendentemente fuerte en IA de código abierto.

En la conferencia GTC de marzo de este año, Jensen Huang anunció la creación del «Alianza Nemotron», una organización de colaboración global compuesta por ocho laboratorios de IA, incluidos Mistral AI, Perplexity, Cursor y LangChain, con el objetivo de desarrollar conjuntamente modelos base de vanguardia de código abierto. NVIDIA se comprometió a invertir 26.000 millones de dólares durante cinco años, según lo revelado en documentos de la SEC.

This is the largest funding commitment ever made to open-source AI.

El primer modelo desarrollado por la alianza servirá como base para la serie Nemotron 4. Según informes externos a principios de agosto, la versión más grande de Nemotron 4 se espera que alcance el nivel de billones de parámetros, comparándose directamente con los modelos de código abierto y cerrado más potentes del mundo. Antes de esto, NVIDIA ya había lanzado la serie Nemotron 3, que incluye el Nemotron 3 Super (120 mil millones de parámetros, 12 mil millones de parámetros activados), lanzado en marzo, y el recientemente lanzado en agosto Nemotron 3.5 Lightning, un modelo ligero y de código abierto que puede ejecutarse en una sola GPU.

Jensen Huang personally defended open-source models.

En julio de este año, publicó su primer mensaje en X, respaldando abiertamente la IA de código abierto, justo cuando en la política estadounidense se intensificaban las discusiones sobre la seguridad nacional relacionadas con el modelo Kimi K3 de Moonshot AI. Su postura era clara: «La IA gratuita es buena para el hardware. La IA gratuita es buena para los chips».

En pocas palabras, la lógica subyacente detrás de NVIDIA al abrir su código es exactamente la misma que la de Google con Android: hacer que el software sea gratuito y utilizar el ecosistema de software para impulsar las ventas de hardware. Cada desarrollador que use modelos de código abierto para crear productos necesitará las GPU de NVIDIA para entrenar e inferir. Cuantos más modelos haya, más usuarios habrá, y mayor será la demanda de chips.

Ahora, al adquirir Hugging Face, NVIDIA ya no solo es «el proveedor de hardware para entrenar modelos de código abierto», sino que directamente posee el lugar donde «viven» los modelos de código abierto.

03 Inteligencia encarnada, un juego más grande

Pero la ambición de NVIDIA no se limita a los modelos de lenguaje y la generación de código.

Este año, también en la GTC, Jensen Huang lanzó Isaac GR00T N1, denominado el primer modelo base de robot humanoide universal de código abierto del mundo. En la GTC de Taipei en junio, presentó nuevamente Isaac GR00T, un robot humanoide de referencia: un diseño de hardware de referencia de código abierto completo, basado en la plataforma humana H2 Plus de Unitree, la mano delicada de cinco dedos Sharpa, la plataforma de cómputo Jetson Thor y toda la pila de software Isaac GR00T. Stanford, ETH Zurich, el Instituto Allen AI y la UCSD ya son instituciones colaboradoras iniciales.

Al mismo tiempo, Cosmos 3, lanzado a finales de mayo, es el primer modelo «multimodal completamente abierto» de NVIDIA, diseñado específicamente para la «IA física»: es decir, para controlar robots, vehículos autónomos y otras máquinas que actúan en el mundo físico. El modelo de inferencia para conducción autónoma Alpamayo, lanzado en el CES de enero, también es de código abierto.

Al conectar estos puntos, NVIDIA está construyendo un ecosistema de código abierto completo de «AI físico», que abarca desde modelos del mundo (Cosmos) hasta modelos básicos de robots (GR00T N1), motores de simulación (Isaac Sim), diseños de referencia de hardware y hasta chips de cómputo en el borde (Jetson Thor), con toda la pila abierta o disponible.

Huang Renxun dijo en Taipéi: «Los robots humanoides traerán IA física a la industria más grande del mundo, abriendo una oportunidad económica de varios billones de dólares.»

Hugging Face, por su parte, es precisamente la plataforma predeterminada donde los investigadores de robótica de todo el mundo comparten modelos, conjuntos de datos y herramientas. Cuando NVIDIA adquirió esta capa de distribución, su ecosistema de inteligencia encarnada de código abierto pasó de estar «fragmentado» a convertirse en un «ciclo cerrado completo». El entrenamiento se realiza con GPUs de NVIDIA, los modelos se publican en la plataforma propiedad de NVIDIA, se ejecutan en chips de NVIDIA y controlan robots equipados con la capacidad de cómputo de NVIDIA.

04 «Plataforma neutral»: sospechas

La pregunta que más preocupa a todos es la «neutralidad» de Hugging Face.

En enero de este año, se informó que Hugging Face rechazó una inversión de 5 mil millones de dólares de NVIDIA, ya que el equipo fundador temía que vincularse demasiado profundamente con un solo gigante de chips dañara la neutralidad de la plataforma frente a competidores como AMD e Intel.

Pero siete meses después, optaron por aceptar la adquisición de 12.9 mil millones.

Las preocupaciones de la comunidad de desarrolladores son reales. Un usuario en X lo dijo claramente: «Uno de los métodos para reprimir la vía de código abierto es hacer que Hugging Face sea adquirida por una gran empresa». La plataforma aloja numerosos modelos de código abierto de empresas chinas, y modelos chinos como DeepSeek y Alibaba Qwen ya son, por número de descargas, algunas de las opciones más populares en Hugging Face en varias categorías. ¿Puede una plataforma perteneciente a un gigante estadounidense de chips seguir actuando como un centro global neutral de distribución de modelos de IA?

La historia ofrece dos referencias. En 2018, Microsoft adquirió GitHub por 7.500 millones de dólares, lo que provocó un pánico y una huida de desarrolladores; sin embargo, Microsoft finalmente mantuvo la operación independiente y el ecosistema abierto de GitHub, mejorándolo aún más. Después de adquirir Red Hat por 34.000 millones de dólares en 2019, IBM también se comprometió a preservar su cultura de código abierto. Estas adquisiciones demostraron finalmente que "integrar" plataformas de código abierto no necesariamente implica "cerrarlas".

Pero hay una diferencia fundamental en el caso de NVIDIA.

Cuando Microsoft adquirió GitHub, Microsoft no era el monopolio del mercado de herramientas para desarrolladores; cuando IBM adquirió Red Hat, IBM tampoco era el dominador absoluto del mercado de cómputo empresarial.

NVIDIA posee más del 80% del mercado de GPU para IA.

Un jugador que monopoliza el hardware y posee la plataforma de distribución más grande de software de código abierto debe ser examinado cuidadosamente por las autoridades reguladoras.

Los detalles de la transacción, como la proporción de efectivo y acciones, el plan para retener al equipo principal de desarrollo y la forma en que se continuará el compromiso de abrir el código de la plataforma, aún no se han revelado. Estos detalles determinarán si esta adquisición es una expansión normal del ecosistema o una integración vertical que provoque una sacudida en la industria.

Desde la inversión de 26 mil millones de dólares en la alianza Nemotron hasta modelos de billones de parámetros, desde el robot GR00T hasta el modelo del universo Cosmos, y hasta la adquisición de Hugging Face por 12,9 mil millones de dólares: las acciones de NVIDIA en los últimos seis meses trazan una línea clara.

Ya no se conforma con solo vender palas a los mineros de oro; quiere poseer la mina en sí. O, más precisamente, quiere poseer toda la cadena de suministro, desde la mina hasta el mercado de distribución.

¿Qué significa esto para la industria de la IA? Cuando la empresa de infraestructura de IA más poderosa del mundo comience a controlar simultáneamente el hardware, los modelos, la plataforma de distribución y la pila de desarrollo de robots, el significado de las palabras "código abierto" podría necesitar ser redefinido.