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En los últimos años, Nvidia ha ocupado una posición muy favorable en la industria de la inteligencia artificial (IA). Ya sea en la competencia por los modelos más potentes entre OpenAI, Google, y Meta, o en la lucha por clientes de computación en la nube entre Microsoft y Amazon, mientras el mercado siga necesitando entrenar y ejecutar modelos, será difícil eludir las GPU de Nvidia. Sin embargo, varios de sus principales clientes están desarrollando sus propios chips de IA, Google cuenta con TPU, Amazon ha lanzado Trainium, Microsoft avanza con Maia, y OpenAI también intenta reducir su dependencia de Nvidia.
Confiar únicamente en la venta de GPU ya no es suficiente para garantizar que Nvidia permanezca en el centro del mercado. El 3 de septiembre, Nvidia anunció la adquisición de Hugging Face por US$12.9303 mil millones (aproximadamente HK$100.86 mil millones). La transacción incluye aproximadamente US$11.9 mil millones (aproximadamente HK$92.82 mil millones) en contraprestación para los accionistas, así como un plan de retención de acciones para empleados de hasta US$1 mil millones (aproximadamente HK$7.8 mil millones). Según los documentos presentados por Nvidia a la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU., se espera que la transacción se complete en la primera mitad de 2027, y aún debe recibir la aprobación de los organismos reguladores.
Compra de 13 mil millones de dólares por el principal acceso a desarrolladores de IA
Hugging Face es a menudo elogiado como el «GitHub de la era de la IA». La plataforma reúne una gran cantidad de modelos abiertos, conjuntos de datos, herramientas de desarrollo y aplicaciones de IA, donde los desarrolladores pueden buscar modelos, descargar pesos, realizar ajustes finos y luego desplegar los modelos en sus propios productos. Según los datos publicados por Nvidia, Hugging Face cuenta con más de 18 millones de desarrolladores e investigadores, más de 200,000 empresas usuarias, y alberga más de 3 millones de modelos, 500,000 conjuntos de datos y 1 millón de aplicaciones de IA.
Sin embargo, su escala financiera no se corresponde con su número de usuarios. La valoración de financiamiento de Hugging Face en 2023 fue de US$4.5 mil millones (aproximadamente HK$35.1 mil millones), y los medios han revelado que sus ingresos anuales son aproximadamente de US$150 millones (aproximadamente HK$1.17 mil millones). Según el precio final de la transacción, Nvidia ha otorgado una valoración de aproximadamente 86 veces los ingresos anuales.
Confiar únicamente en las suscripciones empresariales y el alojamiento de modelos no puede explicar un precio tan elevado. El valor de Hugging Face proviene más de su posición en el proceso de desarrollo. Cuando una nueva arquitectura de modelo comienza a ganar popularidad, o cuando las descargas de un tipo de modelo pequeño aumentan repentinamente, o cuando los desarrolladores comienzan a experimentar en gran medida con generación de video, robótica y IA en el extremo, estos cambios suelen manifestarse primero en Hugging Face, y luego se traducen en pedidos de servidores y GPU. Tras la adquisición de Hugging Face, Nvidia podrá captar más rápidamente los cambios en las arquitecturas de modelos, tipos de aplicaciones y necesidades de despliegue.
Este movimiento no implica la lectura arbitraria de datos privados de las empresas, sino que a través de las tendencias generales en la plataforma, se puede juzgar más rápidamente dónde surgirán las próximas demandas de capacidad de cálculo. En comparación con el precio de adquisición de US$12.9 mil millones (aproximadamente HK$100.62 mil millones), el valor de esta información es difícil de calcular directamente.
Construyendo un camino más amplio para los modelos abiertos
La adquisición de Hugging Face por parte de Nvidia también está relacionada con el desarrollo de chips por parte de grandes clientes. OpenAI, Google, Microsoft y Amazon tienen una gran demanda de capacidad de cálculo, pero también son los más capaces de liberarse de Nvidia. El entrenamiento y la inferencia de modelos cerrados están concentrados en unas pocas empresas, y una vez que estas empresas transfieran parte de sus operaciones a chips desarrollados internamente, Nvidia podría perder pedidos de gran magnitud. En comparación, la demanda de capacidad de cálculo para modelos abiertos es más dispersa. Las empresas y los desarrolladores que descargan modelos de Hugging Face deben completar el ajuste fino y la inferencia por su cuenta.
Actualmente, la solución más compatible y con más herramientas sigue basándose en las GPU de Nvidia y CUDA.
Cuanto más accesibles y desplegables sean los modelos abiertos, más empresas utilizarán IA, y el consumo de recursos de cálculo en todo el mercado también aumentará. Al final, si los modelos son proporcionados por Meta, Mistral, DeepSeek u otras empresas, no hará gran diferencia para Nvidia, siempre que los modelos sigan funcionando en su hardware. Algunos medios también ven esta transacción como una forma de que Nvidia se proteja contra el desarrollo de chips por parte de sus grandes clientes. Fomentar modelos abiertos puede dispersar la demanda de capacidad de cálculo de unas pocas grandes empresas a más empresas y desarrolladores.
Hugging Face también opera suscripciones empresariales, almacenes de modelos privados y servicios de inferencia. Nvidia puede conectar GPU, CUDA, optimización de modelos, la plataforma de Hugging Face y servicios de inferencia, permitiendo a los desarrolladores permanecer en la misma cadena de herramientas desde la selección del modelo hasta el despliegue final. Este sistema no necesita obligar a los desarrolladores a comprar GPU de Nvidia; los documentos son más completos, la adaptación es más rápida y el despliegue con un solo clic es más conveniente, lo que ya es suficiente para influir en las decisiones de muchos desarrolladores.
La capacidad de la plataforma de código abierto para mantener la neutralidad es objeto de atención
Nvidia ya ha hecho compromisos al respecto. Jensen Huang ha declarado que Hugging Face seguirá apoyando diferentes modelos, marcos, servicios en la nube y plataformas de cálculo, y los desarrolladores no necesitarán utilizar los recursos de cálculo de Nvidia. Nvidia también se ha comprometido en documentos regulatorios a que la plataforma seguirá apoyando a otros fabricantes de chips. La preocupación externa no es que AMD e Intel desaparezcan de Hugging Face de inmediato, sino que la plataforma se incline gradualmente hacia Nvidia en su operación diaria.
Si las herramientas de adaptación de AMD e Intel recibirán los mismos recursos de mantenimiento, si los nuevos modelos se ofrecerán primero en versiones optimizadas para CUDA, si el modelo Nemotron de Nvidia recibirá una ubicación de recomendación más prominente, y si los planes de despliegue para diferentes hardware aparecerán en posiciones igualmente destacadas, todos estos detalles influirán en el juicio de los desarrolladores. La plataforma no necesita prohibir a los competidores; las diferencias sutiles en la clasificación de búsqueda, documentos técnicos, ubicaciones de recomendación e inversiones en ingeniería, acumuladas durante varios años, podrían cambiar todo el ecosistema.
Hugging Face anteriormente fue cauteloso al respecto. Según informes de Financial Times y Business Insider, Hugging Face rechazó una inversión de US$500 millones (aproximadamente HK$3.9 mil millones) de Nvidia en 2025, cuando su valoración era de aproximadamente US$7 mil millones (aproximadamente HK$54.6 mil millones), porque no quería que un inversor dominante influyera en las decisiones de la plataforma. Ahora, Nvidia ha pasado de ser un potencial accionista mayoritario a ser el comprador.
Es fácil juzgar si la tecnología de Hugging Face es abierta, pero será la capacidad de la plataforma para tratar de manera justa a diferentes modelos, servicios en la nube y fabricantes de chips lo que determinará si los desarrolladores continúan confiando. Después de que Microsoft adquirió GitHub, GitHub no se convirtió en una plataforma cerrada que solo sirve a la tecnología de Microsoft, lo que proporciona un precedente para Hugging Face. Sin embargo, la situación de Nvidia es más compleja: ya posee la mayor parte del mercado de chips de IA, y la mayoría de los modelos en Hugging Face están optimizados primero para las GPU de Nvidia.
El hardware y la plataforma de distribución controlados por la misma empresa significan que el conflicto de intereses será más directo.
La industria de la IA comienza a luchar por el control del «acceso»
Esta transacción podría permitir que los modelos abiertos obtengan más recursos de cálculo, una infraestructura más estable, así como evaluaciones de seguridad y servicios empresariales más completos. Se espera que la barrera de entrada para los desarrolladores pequeños y medianos, tanto nacionales como internacionales, para desplegar modelos se reduzca, y los modelos abiertos tendrán más capacidad para competir con plataformas cerradas como OpenAI y Anthropic. AMD, Intel y los proveedores de servicios en la nube con chips desarrollados internamente deberán acelerar su ritmo; simplemente demostrar que los modelos pueden ejecutarse en sus propios chips ya no es suficiente, también deberán ofrecer una experiencia de descarga, optimización, despliegue e inferencia cercana a la de Nvidia.
Algunos fabricantes de modelos también podrían reducir su dependencia de Hugging Face, operando al mismo tiempo sus propios sitios web, plataformas de código y otras comunidades de modelos. La situación final podría ser que los modelos en sí sean más abiertos, pero las plataformas que los albergan se dividan en varios campamentos. La revisión regulatoria también se centrará en este tema. Los organismos reguladores deberán juzgar si el mayor proveedor de chips de IA del mundo, al controlar la principal plataforma de modelos abiertos, favorecerá su propio hardware, reducirá el apoyo a soluciones competitivas o utilizará la información de la plataforma para obtener ventajas adicionales.
Nvidia ya ha mencionado en documentos regulatorios que muchos de los modelos abiertos populares provienen de China. Si EE. UU. restringe aún más la distribución y el uso de modelos chinos, tanto Hugging Face como Nvidia podrían verse afectados. Los fabricantes de modelos en China también estarán más motivados para desarrollar otros canales de distribución, lo que podría dar lugar a nuevas líneas divisorias en el ecosistema global de modelos abiertos. Si solo se considera el ingreso anual de US$150 millones (aproximadamente HK$1.17 mil millones), los US$12.9 mil millones (aproximadamente HK$100.62 mil millones) son, sin duda, una adquisición costosa.
En el contexto completo de la industria de la IA, Hugging Face conecta modelos, desarrolladores y recursos de cálculo; quien controle este acceso tendrá más oportunidades de influir en la ubicación de ejecución de los modelos. Nvidia originalmente solo necesitaba esperar a que las empresas de IA compraran GPU; tras la adquisición de Hugging Face, comenzará a participar en todo el proceso de elección de modelos, herramientas y hardware por parte de los desarrolladores. Jensen Huang deberá contener el impulso de la integración. Cuanto más se asemeje Hugging Face a la plataforma de Nvidia, más razones tendrán los desarrolladores para marcharse.
Solo al continuar acogiendo a los competidores, la confianza de los desarrolladores que Nvidia ha adquirido por US$12.9 mil millones (aproximadamente HK$100.62 mil millones) no se devaluará rápidamente tras la finalización de la adquisición.
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