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（来源：虎嗅APP）
本文来自微信公众号： 战魔田默 ，作者：战魔田默，原文标题：《战魔田默｜英伟达拟斥资近130亿美元收购Hugging Face，芯片之王为什么要争夺AI开发者入口？》
2026年9月3日，英伟达宣布同意收购开源人工智能平台Hugging Face。
英伟达官方博客将交易金额写为129.303亿美元；公司向美国证券交易委员会提交的文件则显示，其中约119亿美元为支付给股东的收购对价，另设最高约10亿美元的员工股权留任计划。
双方于9月2日签署最终协议，交易预计于2027年上半年完成，仍需取得监管批准并满足其他惯常交割条件。
这不是一笔只为获得模型或者人才的收购。
Hugging Face拥有超过1800万名开发者、研究人员和创作者，平台上汇集了300多万个模型、50万个数据集和100万个应用，超过20万家公司使用它发现、评估、定制和部署AI。
很多人把Hugging Face称为“AI时代的GitHub”。这个比喻并不完全准确，却揭示了它最重要的价值：大量AI开发者已经把模型上传、下载、测试和部署的起点放在这里。
英伟达已经在AI加速计算市场建立显著优势，为什么还要花费近130亿美元，争夺一个软件平台？
答案或许在于，AI产业的价值正在从单一芯片和模型，向连接模型、算力、工具与开发者的基础设施迁移。
这笔交易最先引起关注的是价格。
2023年，Hugging Face完成2.35亿美元D轮融资，估值约45亿美元，Google、Amazon、英伟达、AMD、Intel、IBM、Salesforce和高通等公司参与投资。
按支付给股东的约119亿美元收购对价计算，Hugging Face的交易估值约为2023年估值的2.6倍；若计入员工股权留任计划，交易总安排接近129.3亿美元。
公开信息尚未披露可以与交易对价直接比较的完整收入数据，因此，这一估值更适合从Hugging Face在AI产业链中的位置来理解，而不能简单套用收入倍数。
2025年，Hugging Face的注册用户约为1300万，平台拥有超过200万个公开模型。到了此次交易公布时，用户已经超过1800万，模型超过300万个。
模型越多，开发者越需要一个能够搜索、比较、测试和部署模型的平台；开发者越多，模型公司又越愿意首先在这里发布产品。模型和用户相互吸引，逐渐形成平台网络效应。
这种网络效应不是短期流量。一个模型被开发者下载、测试、微调和部署以后，往往会进一步连接数据集、开发框架、算力服务和企业应用。
Hugging Face由此成为模型进入真实业务的一条重要路径，也积累了难以在短期复制的开发者关系。
这笔溢价可以理解为英伟达对开发者入口、模型分发网络和生态组织能力的定价。
这笔交易延续了英伟达从GPU向完整计算平台扩展的路径。
在截至2026年1月25日的2026财年，英伟达实现营收2159亿美元，同比增长65%。庞大的AI算力需求让它成为这一轮技术浪潮最直接的受益者。
但英伟达的竞争力从来不只来自芯片性能。CUDA建立的软件生态，让大量开发者、算法和应用围绕英伟达GPU形成长期积累。开发者一旦使用CUDA编写和优化程序，迁移到其他计算平台就需要重新适配，这种软件黏性进一步巩固了硬件优势。
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过去几年，英伟达不断向计算系统、云服务、开发工具、模型和企业软件延伸，业务已经从单块芯片扩展为涵盖GPU、网络、服务器、软件工具和AI服务的计算平台。
若交易完成，Hugging Face将补上更靠近模型和开发者的一层。
英伟达与Hugging Face并非突然走到一起。
2023年，双方已经宣布合作，把Hugging Face的模型和开发工具接入英伟达DGX Cloud；同年，英伟达也参与了Hugging Face的D轮融资。此后，双方的合作继续延伸到模型训练、推理、部署和云端算力。
英伟达还在Hugging Face上发布了650多个开放模型和250多个开放数据集。按照英伟达的说法，它已经成为Hugging Face平台上最大的开放模型和数据贡献者。
过去，英伟达主要向Hugging Face背后的开发者提供算力；若交易完成，它还将进入开发者发现模型、选择工具和部署应用的前端入口。
英伟达试图把硬件算力优势延伸到模型发现、工具选择与应用部署的开发者入口。
大模型竞争最激烈的时候，产业注意力往往集中在少数头部模型上。
谁的参数更多、推理能力更强、排行榜成绩更高，谁就更容易获得市场关注。
随着开放模型快速增加，企业面临的选择也更加复杂。
企业究竟应该选择哪个模型？如何比较性能、成本和安全性？怎样使用自己的数据完成微调？模型又应该部署在公有云、私有云还是本地设备？
模型供给越丰富，选择、评估和部署的复杂度越高。能够帮助开发者降低这种复杂度的平台，价值也会随之上升。
Hugging Face提供的并不只是模型下载。开发者可以在平台上搜索模型和数据集，查看技术说明和使用记录，通过Spaces展示应用，也可以使用推理服务直接运行模型。
企业客户则可以购买团队和企业功能，获得私有存储、权限管理、安全合规和技术支持。
Hugging Face还通过Inference Endpoints等服务，把模型与云端计算连接起来。用户不必自己完成全部基础设施配置，就可以按需部署模型并购买计算资源。
这使Hugging Face处于一条非常关键的商业链条上：开发者在平台发现模型，完成比较和测试；模型进入训练、微调和推理环节；计算需求随后流向GPU、云服务和企业软件。
对英伟达而言，Hugging Face可以创造软件和服务收入，也可能为GPU、DGX Cloud、推理工具及企业软件带来更多需求。
平台汇集的公开活动和聚合使用趋势，还可能提供早于采购订单的产业信号，例如哪些模型下载量增长最快、哪些架构受到关注、开发者常用哪些数据集。
Forrester首席分析师Naveen Chhabra认为，这一平台可能帮助英伟达看到哪些模型、数据集和架构正在形成趋势。
Hugging Face能够形成今天的影响力，一个重要原因是它保持了开放和相对中立的平台形象。
开发者可以在上面使用来自不同公司的模型，也可以选择不同的框架、云服务和芯片。无论模型来自Meta、Google、阿里、DeepSeek，算力来自英伟达、AMD还是其他供应商，平台原则上都提供支持。
如果交易顺利完成，一个问题随之出现：当英伟达成为平台所有者，竞争对手和开发者是否还会像过去一样信任Hugging Face？
英伟达已经承诺，交易完成后Hugging Face将继续支持不同的模型、框架、云服务、推理服务商和计算平台，开发者也不必采用英伟达算力。
但承诺能否兑现，要由产品规则和商业行为检验。
如果英伟达的产品在推荐、定价或者集成上获得系统性优待，其他芯片、云服务和模型提供商就可能重新评估合作关系。开发者也可能担心，Hugging Face会从中立的基础设施变成英伟达生态的分发渠道。
替代路径并非不存在。Amazon可以通过SageMaker JumpStart分发和部署模型，阿里的魔搭社区也在建设模型、数据集和开发工具生态，模型公司还可以通过自己的平台直接服务开发者。
微软曾经推出GitHub Models，但该服务已于2026年7月30日全面停止。
Hugging Face目前拥有明显的社区规模和网络效应，却并非不可替代。
收购还涉及更加复杂的全球监管问题。英伟达在提交给SEC的文件中指出，世界上许多受欢迎的开放模型来自中国；任何限制特定地区模型开发、传播或者使用的措施，都可能影响Hugging Face平台以及英伟达的业务。
这一风险提示值得重视。Hugging Face的价值来自全球模型和开发者的共同参与。如果平台因为监管压力、商业偏向或者竞争关系失去一部分模型供给，其网络效应就可能被削弱。
英伟达买下的是一个依靠开放形成价值的平台。它越想从中获取排他性优势，就越可能损害这项资产本身。
因此，保持开放并不是收购完成后的附加选择，而是保护交易价值的必要条件。
这笔交易反映了技术产业中一种反复出现的变化。
当一个环节逐渐标准化，利润和控制力往往会向新的稀缺环节迁移。
个人电脑时代，硬件逐渐标准化以后，操作系统和软件生态掌握了更强的话语权；智能手机时代，芯片和整机固然重要，但操作系统、应用商店和用户入口决定了更大范围的价值分配。
AI产业也可能经历类似变化。今天，高性能GPU仍然稀缺，英伟达由此拥有强大的定价能力。但芯片竞争不会停止，模型也在快速增加。
随着AI从训练少数大模型走向部署海量应用，开发者在哪里寻找模型、企业通过什么工具完成部署、计算需求被导向什么平台，将变得越来越重要。
英伟达并没有等到硬件优势被削弱以后再寻找新的增长点，而是在优势仍然强劲时进入下一个控制点。
这也为其他企业提供了一个判断尺度。评估一项收购或者战略投资时，除了考察目标公司当前创造了多少收入，还要观察产业价值正在向哪里迁移。
关键资产可能是技术标准、开发者生态、分发渠道和客户关系，也可能是连接多个产业环节的平台。
但“卡位”不能替代商业回报。英伟达要从这笔交易中获得长期价值，至少需要满足两个条件。
第一，Hugging Face上的模型和开发者活动，能够持续转化为计算、软件和企业服务需求，让平台与英伟达原有业务形成可验证的商业循环。
第二，英伟达必须维持Hugging Face的开放性和中立性，让竞争者、模型公司和开发者仍然愿意留在平台上。
前一个问题决定商业回报，后一个问题决定这项资产能否继续保持价值。
芯片决定一次计算在哪里发生，平台影响无数次创新从哪里开始。
英伟达想要购买的，正是后一种能力。
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