Nvidia намерена купить Hugging Face, чтобы формировать уровень распространения моделей

Nvidia, по сообщениям, платит $12,9 млрд за Hugging Face, чтобы закрепиться на уровне, где разработчики решают, какие модели запускать. Именно этот выбор влияет на развитие экосистемы открытых моделей и на то, где окажется следующий поток спроса на вычисления.

Сейчас на платформе размещено 2,96 млн публичных репозиториев моделей, но активность сосредоточена в небольшой их части. Согласно отчёту компании «Состояние открытых моделей», 85,6% репозиториев скачивали менее 200 раз, а на 1,5% репозиториев приходится 99,2% всех загрузок.

The Information сообщил о соглашении на этой неделе со ссылкой на человека, знакомого с переговорами. Затем эту сумму назвали CNBC, Fortune и Forbes. Ни Nvidia, ни Hugging Face сделку не подтвердили. Business Insider описал те же переговоры и оценил возможную стоимость платформы выше $13 млрд, но отметил, что подписанного соглашения нет. Поэтому $12,9 млрд — это опубликованная СМИ цифра, а не официально оформленная цена.

Цена сделки

При годовой выручке примерно $150 млн сумма $12,9 млрд означает оценку почти в 86 годовых выручек. Это также почти втрое больше оценки в $4,5 млрд, которую Hugging Face получила после раунда D в 2023 году.

Nvidia участвовала в том раунде вместе с Google, Amazon, Salesforce, IBM, Intel, AMD и Qualcomm. Такой множитель платят за место на рынке. В случае Hugging Face речь идёт о точке, где разработчики решают, какие модели использовать.

За последний год платформа быстро выросла: число публичных репозиториев моделей увеличилось с 2,43 млн до 2,96 млн, наборов данных — с 711 000 до 1 млн, а размещённых демонстрационных приложений — с 1 млн до 1,44 млн. За 12 месяцев каждый из этих показателей вырос как минимум на пятую часть.

Какие модели выбирают

При этом трафик проходит через небольшое число семейств моделей. Производные моделей Qwen от Alibaba занимают на платформе 151 448 репозиториев — примерно в 2,6 раза больше, чем производные моделей Meta. Каждый день к ним добавляется от 180 до 210 новых репозиториев.

У моделей Google 82 506 производных. Лишь около 3% загрузок в 2026 году пришлись на модели с числом параметров выше 70 млрд. Основная активность сосредоточена на гораздо меньших моделях.

Открытая экосистема ИИ в основном держится на нескольких семействах моделей умеренного размера. Крупнейшее из них появилось в Китае.

Покупатель получает адрес, который разработчики вводят в поиске модели, и площадку, где они выбирают между разными семействами. 2,96 млн репозиториев в этом случае становятся частью каталога платформы.

Почему это похоже на стратегию Nvidia

Для Nvidia такая логика знакома. CUDA почти два десятилетия распространялась бесплатно, пока целое поколение инженеров не привыкло работать с этой платформой. Возникший барьер связан прежде всего с уже установленной базой, а не со сложностью написания ядер.

Программное обеспечение, которым уже пользуются все, приносит Nvidia больше пользы, чем программное обеспечение, за которое можно выставить отдельный счёт.

Квартальные результаты Nvidia помогают оценить масштаб сделки. За три месяца, завершившихся в июле, компания отчиталась о выручке $96,2 млрд. Цена Hugging Face в $12,9 млрд примерно равна шести неделям продаж Nvidia — за позицию в верхней части воронки разработчиков.

Открытая модель — это файл. Она запускается на том оборудовании, которое уже есть у скачавшего её пользователя, а у подавляющего большинства разработчиков это оборудование работает с CUDA. Каждый файн-тюнинг, каждая квантизация и каждый локальный эксперимент с небольшой моделью требуют вычислений на ускорителе, уже установленном в компьютере.

Закрытые передовые модели концентрируют спрос у пяти или шести операторов центров обработки данных. Они жёстко торгуются по цене и параллельно разрабатывают собственные чипы. Открытые модели распределяют тот же спрос между сотнями тысяч разработчиков, которые покупают вычисления по розничным условиям и ничего не согласовывают напрямую.

Чем шире становится экосистема открытых моделей, тем больше рынок принимает вторую форму — более удобную для продавцов ускорителей.

Экспортные ограничения Вашингтона ускорили этот переход. Ограничение доступа к передовым моделям показало покупателям за пределами США, что разрешение на использование технологий могут отозвать. Практическим ответом стали открытые веса, которые можно хранить и запускать самостоятельно. Число производных Qwen на Hugging Face показывает, как этот ответ выглядит 18 месяцев спустя.

Риск потери нейтральности

Вся эта логика зависит от того, останется ли Hugging Face местом, куда идут все разработчики.

Ценность платформы связана с её нейтральностью. Разработчик выбирает модель на платформе, потому что она не выглядит продавцом конкретного решения. Если репозиторий начнёт восприниматься как канал поставщика, Hugging Face потеряет свойство, которое и оправдывает такую цену.

Опасения именно такого рода появились уже в течение суток после сообщения о возможной сделке.

Структура последней крупной сделки Nvidia показывает, как этот сценарий может работать. В декабре соглашение с Groq на $20 млрд оформили как неисключительную лицензию на технологии с переходом руководителя в Nvidia. При этом Groq сохранила статус независимой компании, а её облачный бизнес полностью вывели за рамки сделки.

Иными словами, Nvidia заплатила крупную сумму, оставив приобретённую структуру работать примерно так же, как раньше.

Проверка в случае Hugging Face будет узкой и заметной. Через 12 месяцев нужно будет сравнить, так же ли хорошо на платформе работают среды AMD, Intel и крупных облачных компаний, как путь через CUDA. Если да, Nvidia купила позицию на маршруте, который продолжает оставаться открытым. Если нет, разработчики перейдут на другую площадку, а $12,9 млрд превратятся в покупку архива, который никто не открывает.

Вывод

В нынешнем цикле именно распространение моделей снова оказывается устойчивым активом. Лаборатории в трёх странах выкладывают модели бесплатно, а экономическую выгоду получают компании, контролирующие уровень, через который проходят все остальные.

Nvidia владеет вычислительным уровнем и теперь, по сообщениям, заплатила за площадку, где выбирают модель. Сопоставимую позицию Broadcom занимает в разработке специализированных ускорителей, а TSMC — в их производстве. Причина одна: контроль над промежуточным уровнем.

Бесплатные модели повышают ценность окружающих их уровней, а сумма этой сделки показывает, сколько такой уровень может стоить.