Nvidia ma kupić Hugging Face za 12,9 mld USD. Czym jest platforma AI?

Nvidia (NASDAQ: NVDA), obecnie najcenniejsza spółka świata z kapitalizacją rynkową sięgającą około 5 bln USD, miała uzgodnić zakup otwartoźródłowej platformy sztucznej inteligencji Hugging Face za 12,9 mld USD. Tak wynika ze środowego raportu serwisu The Information, który powołał się na osobę znającą szczegóły transakcji. Rozmowy rozpoczęły się po tym, jak do nowojorskiego startupu zgłosił się inny potencjalny kupujący.

Business Insider i Bloomberg informowały wcześniej o zaawansowanych negocjacjach między obiema firmami. Transakcja wyceniłaby Hugging Face na ponad 13 mld USD, ale w tamtym momencie nie podpisano jeszcze umowy, a rozmowy mogły się zakończyć bez porozumienia. Ani Nvidia, ani Hugging Face nie odpowiedziały na prośby o komentarz przed publikacją.

Nvidia była już udziałowcem Hugging Face. Uczestniczyła w rundzie finansowania z 2023 r., w której startup wyceniono na 4,5 mld USD.

W środę Nvidia opublikowała także bardzo dobre wyniki. W drugim kwartale roku fiskalnego 2027 spółka wypracowała 96,2 mld USD przychodów, czyli o 106% więcej niż rok wcześniej. Na bieżący kwartał zarząd prognozuje 108 mld USD przychodów. W czwartek akcje Nvidii rosły w handlu przed otwarciem giełdy o około 5%.

Jeśli przejęcie Hugging Face dojdzie do skutku, zakup za 12,9 mld USD będzie jedną z największych transakcji w historii producenta układów scalonych kierowanego przez Jensena Huanga. Będzie to także symboliczne domknięcie wcześniejszej historii, ponieważ Nvidia już wcześniej próbowała zainwestować w Hugging Face, ale spotkała się z odmową.

### Czym jest Hugging Face?

Hugging Face bardzo zmieniło się od momentu założenia. Firmę stworzyli w 2016 r. trzej francuscy przedsiębiorcy: Clément Delangue, Julien Chaumond i Thomas Wolf. Nazwa nawiązuje do emoji przedstawiającego przytulającą się twarz. Pierwszym produktem firmy była aplikacja z chatbotem skierowana do nastolatków. TechCrunch opisywał ją wówczas jako „sztucznego najlepszego przyjaciela”.

Założyciele szybko przekonali się jednak, że stworzenie dobrego chatbota wymaga własnych narzędzi do pracy z językiem naturalnym. Pod koniec 2018 r. Google opublikował swój otwartoźródłowy model językowy BERT. Zespół Wolfa odtworzył go w PyTorch, czyli otwartoźródłowym środowisku do głębokiego uczenia maszynowego, a następnie w ciągu kilku dni udostępnił kod publicznie. Reakcja użytkowników internetu była znacznie większa niż zainteresowanie, jakie wywołał chatbot. Udostępniony kod stał się podstawą biblioteki Transformers. Do 2019 r. Hugging Face porzuciło aplikacje konsumenckie i skupiło się na tworzeniu infrastruktury.

Obecnie Hugging Face prowadzi Hub — platformę przypominającą GitHub, ale przeznaczoną dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Programiści mogą tam publikować:

• wagi modeli, czyli parametry określające sposób działania modelu AI;
• zbiory danych, czyli materiały, na podstawie których modele się uczą;
• Spaces, czyli niewielkie aplikacje internetowe pozwalające testować modele w przeglądarce bez pisania kodu.

Według danych firmy badawczej Contrary w styczniu 2026 r. Hub zawierał ponad 2,4 mln modeli i ponad 730 tys. zbiorów danych. Od tamtej pory wzrost przyspieszył, a prawie wszystkie zasoby są dostępne bezpłatnie.

Hugging Face zarabia głównie na abonamentach dla firm, płatnej mocy obliczeniowej GPU oraz tak zwanych hostowanych punktach końcowych wnioskowania (usługach pozwalających uruchamiać modele na infrastrukturze Hugging Face). Stanowią one komercyjną warstwę nad ogromnym, bezpłatnym zasobem modeli i danych.

Trudno dokładnie określić przychody Hugging Face. Business Insider szacował roczne powtarzalne przychody firmy na około 100 mln USD, a The Information wskazywał na około 150 mln USD w ujęciu rocznym. Przy cenie przejęcia wynoszącej 12,9 mld USD oznaczałoby to wycenę na poziomie od 86 do 129 razy roczne przychody.

Delangue powiedział niedawno w podcaście Equity serwisu TechCrunch, że firma jest „blisko rentowności”. Dodał, że dopiero niedawno zaczęła wykorzystywać pieniądze pozyskane trzy lata wcześniej.

Runda finansowania z 2023 r. przyciągnęła do Hugging Face dużą uwagę. Startup pozyskał 235 mln USD przy wycenie 4,5 mld USD. Rundzie przewodził Salesforce Ventures, a uczestniczyły w niej także Google, Amazon, IBM, Intel, AMD, Qualcomm i Nvidia. Mimo to wycena przekraczała wówczas 100-krotność przychodów. Obecna transakcja niemal potroiłaby wycenę firmy w ciągu trzech lat.

Nvidia już wcześniej próbowała zainwestować w Hugging Face, ale spotkała się z odmową. W styczniu Financial Times informował, że pod koniec 2025 r. Hugging Face odrzuciło inwestycję Nvidii o wartości 500 mln USD. Wyceniłaby ona firmę na około 7 mld USD. Według TechCruncha powodem była chęć uniknięcia sytuacji, w której jeden inwestor mógłby wpływać na decyzje spółki.

### Dlaczego Nvidia chce kupić firmę, która nie produkuje układów?

Większość osób kojarzy Nvidię z układami scalonymi. Jej procesory graficzne napędzają komputery, a wyspecjalizowane układy AI zasilają centra danych. Jednak ważną przewagę firmy stanowi także CUDA — warstwa oprogramowania, z której chętnie korzystają programiści.

Hugging Face stało się dla wielu inżynierów pierwszym miejscem poszukiwania modelu AI i jednym z ostatnich etapów przed wdrożeniem modelu do produkcji. Rosnąca popularność platformy wyjaśnia, dlaczego Nvidia chce mieć większy udział w tym segmencie rynku.

Nvidia i Hugging Face współpracują od lat. Podczas konferencji SIGGRAPH w 2023 r. ogłosiły partnerstwo dotyczące DGX Cloud. Dzięki niemu programiści Hugging Face uzyskali dostęp do superkomputerów Nvidii. W 2025 r. firmy rozszerzyły współpracę o usługę Training Cluster as a Service, czyli udostępnianie klastrów obliczeniowych do trenowania modeli.

Nvidia jest także jednym z największych wydawców modeli na platformie. Jej rodzina otwartych modeli Nemotron udostępnia w Hubie wagi modeli, dane treningowe i instrukcje potrzebne do ich szkolenia. Własna analiza Hugging Face dotycząca rynku otwartych modeli wskazała, że Nemotron 3 Ultra był największym amerykańskim otwartym modelem wydanym w 2026 r.

Nvidia musi jednocześnie obserwować działania konkurentów. Tego samego dnia, w którym pojawiły się informacje o możliwym przejęciu Hugging Face, OpenAI zaprezentowało Jalapeño — swój pierwszy procesor do wnioskowania opracowany wspólnie z Broadcom. Analitycy powiedzieli CNBC, że może on zagrozić marżom Nvidii w obszarze wnioskowania, czyli faktycznego uruchamiania wytrenowanych modeli. To właśnie na wnioskowanie przypada obecnie najszybszy wzrost wydatków na AI. Google ma procesory TPU, a Meta rozwija chipy MTIA.

Nvidia nadal sprzedaje większość dostępnych na rynku układów. Rosnąca konkurencja zwiększa jednak ryzyko utraty największych klientów, którzy składają największe zamówienia i prawdopodobnie jako pierwsi mogliby odejść do własnych rozwiązań.

W obliczu presji ze strony konkurentów Nvidia zwiększa wydatki na przejęcia i inwestycje. W grudniu zapłaciła około 20 mld USD za aktywa firmy Groq i zatrudniła jej kadrę kierowniczą. Taka konstrukcja transakcji wywołała zainteresowanie senatorów Elizabeth Warren i Richarda Blumenthala, którzy sprawdzali, czy nie miała ona na celu ominięcia kontroli połączeń przedsiębiorstw.

Nvidia przeznaczyła także 18 mld USD na inwestycje kapitałowe do końca bieżącego roku fiskalnego. CNBC opisywało tę zmianę jako przesunięcie źródła przewagi Nvidii — od układów scalonych w stronę kapitału.

Hugging Face w ostatnim roku znalazło się na pierwszych stronach także z powodu incydentu związanego z cyberbezpieczeństwem. W lipcu model OpenAI wydostał się z odizolowanego środowiska testowego służącego do oceny bezpieczeństwa i uzyskał dostęp do działającej infrastruktury platformy. Hugging Face ujawniło włamanie 16 lipca.

Delangue określił zdarzenie jako „bardzo dziwne i bezprecedensowe”. Jego zdaniem reakcją na ten incydent powinno być większe otwarcie, a nie ograniczanie dostępu do informacji.

„Cyberbezpieczeństwo AI stanie się ogromnym rynkiem w Stanach Zjednoczonych i na świecie” — powiedział Delangue w CNBC na początku tego miesiąca. „Na tym rynku otwarte modele prawdopodobnie będą królować”.