Autor | Wildcard
Editado por Jingyu
US$12,9 bilhões, a NVIDIA vai comprar a Hugging Face.
Em 26 de agosto, na hora local, a mídia estrangeira divulgou primeiro a notícia: dois dias antes, ainda era apenas uma notícia de que a Hugging Face estava "explorando a venda", e de repente tornou-se "ambas as partes chegaram a um acordo". A velocidade foi tão grande que deixou ninguém com tempo para processar.
Esta não é uma aquisição comum de uma empresa de IA, mas sim a primeira vez que o rei dos chips estende a mão para capturar o "direito de distribuição" do mundo de IA aberta.
Hugging Face é conhecida como o "GitHub da IA", hospedando mais de 3 milhões de repositórios de modelos e servindo 13 milhões de desenvolvedores; modelos abertos da Meta, como o Llama, da Alibaba, como o Qwen, e da Mistral, todos residem nessa plataforma. É a camada de distribuição padrão de todo o ecossistema de IA aberta.
E a NVIDIA já monopolizou o hardware GPU para treinamento e inferência.
Agora, ela também quer ter o caminho pelo qual o modelo circula.
01 Rolando-se na IA
Vamos começar pelo dinheiro. O último financiamento da Hugging Face foi a rodada D, em agosto de 2023, liderada pela Salesforce com US$ 2,35 bilhões, resultando em uma avaliação de US$ 4,5 bilhões. Google, NVIDIA, Amazon, IBM, Intel, AMD e Qualcomm todos participaram dessa rodada. Três anos depois, o preço de US$ 12,9 bilhões é aproximadamente três vezes a avaliação da rodada anterior.
À primeira vista, triplicar parece exagerado. Mas, dentro do contexto da bolha de avaliação da indústria de IA, esse prêmio é relativamente contido. A Perplexity está negociando financiamento com uma avaliação superior a 30 bilhões de dólares, enquanto as avaliações da Anthropic e da OpenAI são duas ordens de grandeza superiores às suas receitas.
O ARR (receita recorrente anual) da Hugging Face, segundo estimativas da Sacra, atingiu US$ 150 milhões em agosto de 2026, quintuplicando em relação aos cerca de US$ 30 milhões em 2023. Com 50.000 clientes empresariais e 769 funcionários, o CEO Clément Delangue disse recentemente em um podcast que a empresa está "próxima da lucratividade".
Mas o preço de 12,9 bilhões não comprou a receita da Hugging Face, mas sim sua posição no mundo da IA.
Esse raciocínio é mais próximo da aquisição da Red Hat pela IBM em 2019 por 34 bilhões de dólares — um comprador estratégico pagando para se posicionar no ecossistema de desenvolvedores, e não pelo fluxo de caixa de curto prazo.
02 NVIDIA, ambições maiores
Se entendermos apenas esta aquisição como "uma empresa de chips comprou uma plataforma de hospedagem de modelos", será muito superficial.
No último ano, a NVIDIA investiu de forma surpreendentemente intensa em IA de código aberto.
Na conferência GTC de março deste ano, Huang Renxun anunciou a criação da "Aliança Nemotron", uma organização de colaboração global composta por oito laboratórios de IA, incluindo Mistral AI, Perplexity, Cursor e LangChain, com o objetivo de desenvolver conjuntamente modelos base abertos de ponta. A NVIDIA comprometeu-se com um investimento de US$ 26 bilhões ao longo de cinco anos, conforme divulgado em arquivos da SEC.
Este é o maior compromisso de financiamento já feito para IA de código aberto.
O primeiro modelo desenvolvido pela aliança servirá de base para a série Nemotron 4. Segundo relatos da mídia estrangeira no início de agosto, a versão máxima do Nemotron 4 deverá atingir o nível de trilhões de parâmetros, competindo diretamente com os modelos de código aberto e fechado mais poderosos do mundo. Antes disso, a NVIDIA já havia lançado a série Nemotron 3, incluindo o Nemotron 3 Super (120 bilhões de parâmetros, 12 bilhões de parâmetros ativos), lançado em março, e o recém-lançado em agosto Nemotron 3.5 Lightning, um modelo leve e de código aberto que pode ser executado em uma única GPU.
Jensen Huang personally defended open-source models.
Em julho deste ano, ele publicou sua primeira postagem no X, defendendo abertamente a IA de código aberto, no auge da controvérsia de segurança nacional nos círculos políticos dos EUA sobre o modelo Kimi K3 da Moonshot AI. Sua posição era clara: “IA gratuita é boa para hardware. IA gratuita é boa para chips.”
Em resumo, a lógica por trás da NVIDIA abrir seu código é exatamente a mesma da Google ao lançar o Android — tornar o software gratuito e impulsionar as vendas de hardware por meio de um ecossistema de software. Cada desenvolvedor que usa modelos de código aberto para criar produtos precisa da GPU da NVIDIA para treinamento e inferência. Quanto mais modelos houver, mais usuários haverá, e maior será a demanda por chips.
Agora, ao adquirir a Hugging Face, a NVIDIA não é mais apenas “fornecedora de hardware para treinar modelos de código aberto”, mas passa a possuir diretamente o local onde os modelos de código aberto “habitam”.
03 Inteligência Embodiment, um jogo maior
Mas a ambição da NVIDIA não se limita a modelos de linguagem e geração de código.
Neste ano, também na GTC, Jensen Huang lançou o Isaac GR00T N1, denominado o primeiro modelo base de robô humanoide universal aberto do mundo. Na GTC Taipei de junho, ele apresentou o Isaac GR00T Robot de Referência — um conjunto completo de design de hardware aberto, baseado no chassi humanoide Unitree H2 Plus, na mão delicada de cinco dedos Sharpa, na plataforma de processamento Jetson Thor e em toda a pilha de software Isaac GR00T. Stanford, ETH Zurich, o Allen AI Institute e a UCSD já são as primeiras instituições parceiras.
Ao mesmo tempo, o Cosmos 3, lançado em finais de maio, é o primeiro modelo "multimodal totalmente aberto" da NVIDIA, projetado especificamente para "IA física" — ou seja, controlar robôs, veículos autônomos e outras máquinas que atuam no mundo físico. O modelo de inferência para veículos autônomos Alpamayo, lançado na CES em janeiro, também é aberto.
Ao conectar esses pontos, a NVIDIA está construindo um ecossistema aberto completo de "AI Física", abrangendo desde modelos mundiais (Cosmos) e modelos fundamentais para robôs (GR00T N1), até motores de simulação (Isaac Sim), projetos de referência de hardware e chips de computação de borda (Jetson Thor), com toda a pilha aberta ou disponibilizada.
Huang Renxun disse em Taipei: “Robôs humanóides trarão IA física para a maior indústria do mundo, abrindo uma oportunidade econômica de trilhões de dólares.”
E o Hugging Face é, por coincidência, a plataforma padrão para pesquisadores de robótica em todo o mundo compartilharem modelos, conjuntos de dados e ferramentas. Quando a NVIDIA adquiriu essa camada de distribuição, seu ecossistema aberto de inteligência embutida passou de “desconectado” para um “闭环 completo”. O treinamento é feito com GPUs da NVIDIA, os modelos são publicados na plataforma possuída pela NVIDIA, executados em chips da NVIDIA e controlam robôs equipados com capacidade de processamento da NVIDIA.
04 «Plataforma neutra» – suspeitas
A questão mais importante para todos é a "neutralidade" da Hugging Face.
Em janeiro deste ano, circulou a notícia de que o Hugging Face recusou um investimento de 5 bilhões de dólares da NVIDIA, pois a equipe fundadora temia que uma ligação muito forte com uma única gigante de chips prejudicasse a neutralidade da plataforma em relação a concorrentes como AMD e Intel.
Mas sete meses depois, eles optaram por aceitar a aquisição de 12,9 bilhões.
As preocupações da comunidade de desenvolvedores são reais. Um usuário no X afirmou diretamente: “Uma das maneiras de suprimir o caminho de código aberto é permitir que a Hugging Face seja adquirida por grandes empresas.” A plataforma hospeda uma grande quantidade de modelos de código aberto de empresas chinesas, e modelos chineses como DeepSeek e Alibaba Qwen já são, em termos de número de downloads, as opções mais populares em várias categorias na Hugging Face. Um plataforma pertencente a um gigante americano de chips ainda poderá continuar atuando como um centro global neutro de distribuição de modelos de IA?
A história fornece dois referências. Em 2018, a Microsoft comprou o GitHub por 7,5 bilhões de dólares, causando pânico e fuga de desenvolvedores, mas a Microsoft finalmente manteve a operação independente e o ecossistema aberto do GitHub, tornando-o até melhor. Após adquirir a Red Hat por 34 bilhões de dólares em 2019, a IBM também prometeu preservar sua cultura de código aberto. Essas aquisições provaram finalmente que "integrar" plataformas de código aberto não significa necessariamente "fechá-las".
Mas há uma diferença fundamental na situação da NVIDIA.
Quando a Microsoft adquiriu o GitHub, a Microsoft não era um monopolista no mercado de ferramentas de desenvolvimento; quando a IBM adquiriu a Red Hat, a IBM também não era a dominadora absoluta no mercado de computação empresarial.
E a NVIDIA detém mais de 80% do mercado de GPUs para IA.
Um jogador que monopoliza hardware e possui a maior plataforma de distribuição de software aberto deve ser cuidadosamente analisado pelos reguladores.
A proporção entre dinheiro e ações, os acordos para reter a equipe principal de desenvolvimento e a forma como o compromisso de código aberto da plataforma será mantido ainda não foram divulgados. Esses detalhes determinarão se esta aquisição é uma expansão normal do ecossistema ou uma integração vertical que provocará agitação no setor.
Da construção do consórcio Nemotron com US$ 26 bilhões até modelos de trilhões de parâmetros, do robô GR00T ao modelo mundial do Cosmos, e até a aquisição da Hugging Face por US$ 12,9 bilhões — as ações da NVIDIA nos últimos seis meses traçam uma linha clara.
Ele já não se contenta em vender picaretas apenas para os garimpeiros; ele quer possuir a própria mina de ouro. Ou, mais precisamente, ele quer possuir toda a cadeia de suprimentos, desde a mina até o mercado de distribuição.
O que isso significa para a indústria de IA? Quando a empresa de infraestrutura de IA mais poderosa do mundo começar a controlar simultaneamente hardware, modelos, plataformas de distribuição e pilhas de desenvolvimento de robôs, o significado das palavras “open source” pode precisar ser redefinido.