本文来源:开机实验室 作者:冯恋阁
英伟达,要收购Hugging Face了?
近日,有消息称,英伟达将收购开源模型平台Hugging Face,出价约为其年化收入(1.5 亿美元)的86倍。
开机实验室向英伟达方面询问交易的金额、进度,英伟达表示,暂无回应。
不过英伟达不是唯一一个将手伸向产业链不同环节的AI大公司。
6月,OpenAI 宣布自己设计了一颗只做推理、不做训练的芯片,8 月底公布了首批测试数据,宣布年底就要进自己的数据中心。
为什么这些AI巨头公司,都蠢蠢欲动想要收购产业链上其他环节的企业,背后的逻辑是什么?
方向相反,核心一致
要理解这背后的逻辑,先得盘一盘这三笔交易。
Hugging Face,中文名也叫“抱抱脸”。简单来说,它是AI界的Github。这个平台,汇聚着几乎全球开发者训练好的模型、数据集,从业者都绕不开它。
据Hugging Face官方,它托管近300多万个公共模型库、超过100万个数据集。
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(图源:Hugging Face官网截图)
2025年,Hugging Face官方指出,公司用户增长至1300万。
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(图源:Hugging Face官网截图)
同年,风投公司contrary旗下研究部门提到,Hugging Face拥有超过2000家付费企业客户。
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(图源:contrary官网截图)
这家平台赚的钱,简单来说,模型免费、但跑模型的算力和服务收费。具体而言,它提供一个免费的开源模型托管社区,当企业想要让模型使用高效、安全时,就要为此付钱。对于支付其费用的个人和企业,Hugging Face会提供更多的存储和算力额度。
据研究机构sacra,Hugging Face年化收入目前涨到1.5亿美元。
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(图源:sacra官网截图)
在8月,英伟达还被传出花了另外一笔钱:与人工智能初创公司 Poolside签署了一项价值60亿美元的AI模型授权协议。
具体而言,英伟达给这家公司投了10亿,又付60亿买下了公司模型开发系统Model Factory的非独占授权,同时从这家公司吸收了100来名工程师,编入英伟达的Nemotron大模型项目中。
投资、买授权、挪人才,这招英伟达之前也用过。但是这是第一次用在模型层的公司上。
这说明英伟达可能不是一时兴起,而是想从上游的硬件向下游的大模型公司甚至社区渗透。
再看OpenAI。
Jalapeño是OpenAI今年6月发布的首款自研ASIC:架构自己设计,博通做芯片实现和网络,Celestica做整机,从设计到量产只用了9个月。
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(图源:OpenAI官网截图)
8月25日,OpenAI公布了这颗芯片的首批测试数据:在GPT-OSS 120B、DeepSeek R1、Kimi K2.5 1T三个模型上,Jalapeño的每瓦性能达到参照系统(英伟达GB200/GB300)的1.5至1.9倍,端到端延迟只有后者的1/1.7到1/3.6;在高度交互式的工作负载上,优势进一步拉大到2.1至4.1倍。这颗额定功耗700瓦的芯片,实测持续功耗控制在550瓦以内。
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(图源:OpenAI官网截图)
奥特曼当天在X上只写了一句话:“我们造了一颗芯片,它很快。”
根据OpenAI公告,根据公司规划,Jalapeño年底前进入OpenAI自己的计算基础设施内部署。第二代已在深度开发,第三代初具雏形。
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(图源:OpenAI官网截图)
虽然,OpenAI也反复强调,英伟达仍是训练主力供应商。Jalapeño只做推理,至少现在还谈不上取代。
但是不难看出,大模型厂商想在芯片环节插上一手。
另外就连在线支付公司也开始买收购的大模型企业,Stripe最近也花了80亿买下OpenRouter的交易。
Stripe是全球最大的在线支付公司之一,2010年由爱尔兰兄弟Patrick和John Collison创立。开发者接入几行代码,就能在自己的产品里完成收款、订阅计费、开票和税务。
OpenRouter赚的是模型聚合平台的钱。开发者接一个API,就能调用80多家服务商的400多个模型,由平台按价格、延迟和可靠性,决定每一次请求最终发给谁。
官方在8月披露,它每天处理超过10万亿Token,服务超过1000万开发者和企业,自成立以来,供公司的推理量每年至少增长10倍。今年5月,它刚完成1.13亿美元的B轮融资。
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(图源:OpenRouter官网截图)
虽然方向不同,但核心一致:谁都想把更多环节圈进自家地盘。AI是个庞大的产业链,没有芯片就没有算力,但有了算力也有应用让人买单,少了哪一环都不行。
既然身在其中,多圈一环,或许就意味着就多留一层利润,也多一道护城河。AI巨头就这样主动进入 "全栈闭环" 时代。
经济利益,与路线之争
把“地”圈下的好处也很直白,就是更方便赚钱。
7月底,据媒体报道,摩根士丹利曾经发布过一份研报,推演了三种不同盈利模式下AI推理环节的ROIC(投入资本回报率 Return on Invested Capital)。
其中显示,采用自建基础设施、直接卖模型API的模式的企业,增量ROIC约46%;超大规模厂商出租GPU的商业模式,ROIC约31%;而租第三方算力再转手卖API,只有约25%。
简单来说,手上能自主掌握的环节越多,AI公司能赚到的钱就越多。
而英伟达买Hugging Face和Poolside合作,或许正在印证这一点。
或许因为开源模型的繁荣是应对闭源威胁的最好防线——当开源越繁荣,GPU需求就越难被某一家闭源势力切断。
所以,7月底黄仁勋他针对美国AI监管界围绕开源AI的争论发表言论:“AI将变革每一个行业,赋能每一家公司,并被每一个国家所构建。开源模型能强化安全性与网络安全,加速创新与普及,并实现主权。世界既需要前沿的闭源模型,也需要前沿的开源模型。”
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(图源:网络截图)
在黄仁勋的推文里,还附着一封题为《开放权重与美国在AI领域的领导地位》的联合公开信。包括英伟达、Meta、微软、Palantir、CrowdStrike、IBM、ServiceNow、Hugging Face、Mistral AI、a16z、Y Combinator以及Perplexity在内的20多家企业和机构签署了这封信件。
但是OpenAI和 Anthropic未签署,谷歌也不在列,这三家的主力商业模型均为闭源。
OpenAI这样的模型厂自研芯片,或许是为了降低对英伟达硬件的依赖,节约成本。
今年以来,以OpenAI为首的海外大模型受到国内DeepSeek、Kimi等厂商“低价”大模型已多次下调 API 价格,OpenAI甚至在此前宣布免费用户默认模型升级为GPT-5.6 Luna,并开放无限量文本聊天。
几天前,OpenAI投了不少钱的法律科技公司Harvey发布了公司自己训练得第一个模型Tenet,训练基座居然是Kimi K3。种种现实或许都在显示,纯大模型公司的钱,已经越来越不好赚。
所以,模型厂向上游伸手,期望通过自研芯片、自建算力,把利润从英伟达手里抠回来;而英伟达的应对也来了,向下游发力,买平台、扶开源,让GPU永远有模型可跑。
AI行业正在进入“互相偷家”的大串联时代。
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