今年夏天，Hugging Face的創始人團隊主動找到黃仁勳。
主談者是聯合創始人、首席執行長克萊芒·德朗格（Clément Delangue）。
不是輝達先提出收購。
美東時間9月3日一早，德朗格在接受CNBC採訪時說，他們意識到，Hugging Face和開放人工智慧平台已走到一個轉折點，需要更多資源、更大規模和更高的行業能見度，來邁進下一個階段。
那天，他們告訴黃仁勳，想把開放人工智慧平台做得更大。
黃仁勳的回答是：“那就一起做。”
幾周後，雙方談妥了一筆接近130億美元的交易。
同一天，輝達宣佈，已同意以129.303億美元收購Hugging Face，其中約119億美元用於支付Hugging Face股東，另有最高約10億美元的股權留任計畫，用於留下加入輝達的員工。
為什麼是這個價格？
黃仁勳在採訪時給出了兩個理由：一是，Hugging Face值這個價；第二，開放模型對輝達非常重要。
他還承認，Hugging Face當時存在其他競購者，129億美元是輝達贏得這筆交易需要支付的最高價格。
當主持人追問，輝達是否是為了防止Hugging Face落入競爭對手手中才支付這一價格時，黃仁勳否認了這種說法。
他表示，輝達看重的不是阻止誰買下Hugging Face，而是開放模型已成為公司重要的增長動力，雙方結合後，可以更快擴大這一生態。
換句話說，競購推高了價格，但真正讓輝達接受這一價格的，是Hugging Face在開放人工智慧領域的位置。
交易仍需獲得監管部門批准，預計2027年上半年完成。
129.303億美元也不是一個常規的整數報價。
Hugging Face聯合創始人托馬斯·沃爾夫（Thomas Wolf）9月3日在X平台發文稱，這一價格中隱藏了Hugging Face和輝達的相關資訊。其中，“129303”是公司logo表情符號Unicode碼位U+1F917對應的十進制數字。
這像是Hugging Face三位創始人給這筆交易留下的一個極客式彩蛋。
這個價格接近Hugging Face在2023年融資估值的三倍。按此前披露的約1.5億美元年化收入計算，輝達支付的價格相當於其年收入的約86倍。
這意味著，輝達購買的並不是Hugging Face現階段的利潤，而是其背後的開發者入口、開放模型生態和在人工智慧產業鏈中的平台地位。
01. 網路攻擊是起因之一
2026年7月，OpenAI在測試智能體網路攻擊能力時，相關智能體突破原本用於隔離測試的“沙箱”環境，進入公共網際網路並侵入Hugging Face系統。
Hugging Face最初並不知道攻擊來自OpenAI。
這次事件至少讓他們確認了一件事：依靠封閉模型建立防禦，並不足以應對同樣來自封閉系統的攻擊。
德朗格在採訪時稱，公司當時無法通過閉源API研究攻擊路徑，只能借助開放模型建立防禦。
Hugging Face聯合創始人、首席科學官托馬斯·沃爾夫（Thomas Wolf）在彭博電視採訪時承認，這次攻擊是公司考慮出售的推動因素之一。
擺在三位創始人面前的選擇並不複雜：要麼再次融資，增加計算、安全和基礎設施投入；要麼尋找一家認同開放路線，同時有能力提供這些資源的公司。
他們選擇了後者。
不過，網路攻擊只是加快了事情的處理程序，並不是這次收購的全部原因。
更深層的變化是，人工智慧行業已經逐漸分成兩條路線。
一條是OpenAI、Anthropic等公司主導的封閉模型。使用者通過付費API使用模型，但無法掌握模型權重，也很難對其進行深度修改。
另一條是開放模型。
企業、大學和開發者可以下載、修改並部署模型，把人工智慧真正變成自己的資產。
德朗格在前述CNBC採訪中，將這兩種狀態概括為“租用人工智慧”和“擁有人工智慧”。
Hugging Face選擇了後者。
但開放並不意味著成本更低。
模型越多、使用者越多，平台需要的記憶體、計算、安全審查和推理資源也越大。對於一家獨立創業公司而言，支撐一個全球開放模型平台，難度正在快速增加。
在雙方正式談判之前，黃仁勳參與發表了一封支援開放權重模型的公開信，這也讓Hugging Face相信，輝達至少在現階段與其方向一致。
雙方原本就有合作關係。
輝達參與了Hugging Face在2023年完成的2.35億美元融資，也是平台上主要的美國開放模型和開放資料貢獻者之一，已經發佈超過500個模型和250個開放資料集。
德朗格說，雙方認識多年，因此談判進行得很快。
02. 誰和黃仁勳搶Hugging Face
據《金融時報》2026年1月28日報導，Hugging Face在2025年底曾拒絕輝達一筆5億美元的投資提議。該筆投資對應約70億美元估值，但Hugging Face不希望任何一家大型科技公司成為可能左右其決策的主導股東。直到2026年8月，輝達洽談整體收購Hugging Face的消息才被公開披露。
當地時間9月3日，交易宣佈後的媒體溝通中，德朗格沒有確認此前報價的具體數字，只表示外界對Hugging Face融資情況的報導有時與事實存在距離。
但他承認，公司過去確實收到過不少收購邀請，也拒絕過很多次。
Hugging Face並非只有輝達一個買家。
黃仁勳在接受CNBC採訪時明確表示，當時存在其他競購者。當主持人追問其他競購方是誰、是否包括Hugging Face現有投資者時，德朗格拒絕透露。
黃仁勳則說：“誰是其他競購者並不重要，重要的是誰贏了。”
因此，目前只能確認存在其他競購者，無法確認具體公司。
Hugging Face的股東和投資者包括Salesforce、Google、亞馬遜、IBM、輝達、AMD和英特爾等企業，其中多家公司在雲端運算、人工智慧晶片和模型服務領域與輝達存在競爭關係。
但投資者不等於競購者。
在沒有更多資訊披露之前，不能據此認定Google、亞馬遜、Meta或AMD參與了競價。
多方爭奪至少說明，Hugging Face已不再只是一家創業公司。
誰擁有它，誰就能更接近全球開放模型的開發者、資料和分發管道。
03. 三個法國極客
Hugging Face由三名法國人創立。這一點很有意思，因為在大家的固有印象中，法國人似乎與極客相距甚遠。
當地時間9月3日，《華爾街日報》刊發的人物報導援引Hugging Face早期投資人、Betaworks管理合夥人約翰·博思威克（John Borthwick）的採訪稱，這三個人是“骨子裡的技術極客”，對科學有一種近乎本能的興趣。
但三個人的性格和分工並不相同。
德朗格是三人中最具創業者氣質的。
他在法國北部小鎮拉巴塞長大，是家中四個孩子裡的第三個。母親是護士，父親經營一家割草機商店。德朗格形容自己從小就在家庭中扮演連接者和調解者。
16歲時，他和哥哥通過eBay銷售進口的全地形車和摩托車。大學期間，他又創辦UniShared，讓學生把課堂筆記放到網上共享。
他不一定是三人中技術最強的，卻最擅長髮現人與技術之間的連接。
這一性格後來直接影響了Hugging Face。
公司沒有把自己建成一個封閉的人工智慧實驗室，而是不斷吸引開發者、研究人員和企業，把分散的模型和工具聚集到同一個平台。
紅杉資本2023年6月29日發佈的德朗格人物文章提到，Hugging Face沒有把維護開發者關係完全交給專門的社區部門，而是要求員工直接進入社區、回答問題並參與討論。
德朗格負責把人聚到一起。
朱利安·肖蒙（Julien Chaumond）則更像一名典型的工程師。
他畢業於法國巴黎綜合理工學院，學習應用數學，隨後在史丹佛大學獲得電子工程和電腦科學碩士學位。他曾在創業公司和法國政府數字事務部門工作，是Hugging Face的聯合創始人兼首席技術官。
相比頻繁出現在媒體和公開活動中的德朗格，肖蒙更多留在產品和技術體系背後。
從三人的公開履歷和公司分工看，他的特點更接近工程師式的克制：把一個想法變成可以穩定運行的產品，再把產品變成平台。
他負責把東西搭起來。
托馬斯·沃爾夫則是三人中最不像傳統創業者的一個。
他擁有統計物理和量子物理博士學位，後又取得法律學位，當過五年歐洲專利律師。他與肖蒙相識於工程師學校，兩人還曾一起玩樂隊。
一個物理學博士、專利律師，最後成為人工智慧創業公司的首席科學官。
沃爾夫更接近學者型人物。他習慣閱讀論文，復現研究，再把複雜成果改造成普通開發者能夠使用的工具。
2018年，Google發佈BERT語言模型。沃爾夫和團隊很快將其移植到更受研究人員歡迎的PyTorch框架，並向外界開放。
這件事後來改變了Hugging Face的方向。
德朗格擅長社區和敘事，肖蒙負責工程和平台，沃爾夫連接研究與開源。
一個把人聚起來，一個把系統搭起來，一個把論文變成工具。
這三種性格，最後共同決定了Hugging Face不是一家單純的大模型公司。
04. 從聊天機器人到“AI的GitHub”
2016年，德朗格和肖蒙來到紐約，參加Betaworks的創業項目。
他們最初想做的是一款面向青少年的聊天機器人。
當時，蘋果Siri已經出現，但兩人覺得Siri太無聊，只會完成一些功能性任務。他們希望創造一個更有趣、會開玩笑甚至有些叛逆的人工智慧朋友。
“Hugging Face”原本只是報名時臨時填寫的名字，來自三人喜歡的表情。他們打算以後再改，最終卻一直沿用下來。
聊天機器人沒有成為爆款。
但是，在開發產品的過程中，團隊積累了自然語言處理、模型訓練和資料管理工具。2018年開源PyTorch版BERT後，這些工具迅速受到開發者歡迎。
公司隨後放棄消費者聊天機器人，轉向開放機器學習基礎設施。
此後，Hugging Face相繼形成了Transformers、Datasets、Diffusers和Tokenizers等程序庫，並建立用於發佈模型、資料集和應用的Hugging Face Hub。
截至此次交易宣佈時，平台擁有超過1800萬名開發者、研究人員和創作者，服務超過20萬家企業，託管超過300萬個模型、50萬個資料集和100萬個應用。
它通常被稱為“人工智慧領域的GitHub”（全球最大的程式碼託管和開發者協作平台）。
這個比喻並不完全精準，卻足夠直觀。
Hugging Face不擁有平台上的大部分模型，就像GitHub不擁有開發者上傳的大部分程式碼。它提供的是模型尋找、下載、修改、評估、協作和部署的入口。
其商業模式也不是簡單向使用者出售模型。
基礎工具和大量平台功能免費開放，收入主要來自企業訂閱、私有模型倉庫、推理服務、計算資源以及安全管理。
05. 輝達補上了那一層
過去幾年，輝達不斷強調自己不是一家單純的晶片公司。
在計算層，它擁有GPU；軟體層，它擁有CUDA；系統層，它擁有伺服器、網路裝置和資料中心解決方案；模型層，它也在開發Nemotron等開放模型。
但在開發者尋找、比較和部署模型的環節，輝達還缺少一個足夠強的平台。
Hugging Face補上了這一層。
收購完成後，輝達將更直接地接觸數以千萬計的開發者，知道那些模型正在流行、那些架構需要更多算力，以及那些應用可能轉化為新的訓練和推理需求。
因此，輝達看重的不是Hugging Face當下的盈利能力，而是它在人工智慧產業鏈中的戰略卡位。
這筆交易也帶有防禦意味。
OpenAI、Meta、微軟、Google和亞馬遜既是輝達的重要客戶，也在開發自己的人工智慧晶片，試圖降低對輝達GPU的依賴。
如果未來人工智慧市場被少數封閉模型公司控制，輝達面對的將是客戶更加集中、議價能力更強，同時擁有自研晶片的幾家大型企業。
開放模型代表另一種市場結構。
大學、創業公司、傳統企業和政府機構都可以下載、修改和部署模型。客戶越分散，輝達對少數頭部公司的依賴就越低。
黃仁勳在採訪中說，雲服務商只佔輝達業務的一部分，另外相當一部分需求由開放模型推動。
只要開放模型被更多企業採用，無論運行在雲端、企業資料中心、汽車還是機器人上，都可能帶來新的計算需求。
Hugging Face因此更像輝達為晶片業務購買的一份長期保險。
06. 能否保住中立
輝達已承諾，Hugging Face將繼續相對獨立營運，保留品牌，並支援不同公司的模型、雲平台和計算晶片。
開發者不需要使用輝達GPU，也可以在Hugging Face上開發和部署模型。
三名創始人和整個團隊將加入輝達。德朗格在CNBC的採訪中表示出收購後加入輝達的喜悅，他說未來幾年要把Hugging Face上的人工智慧建設者從1800萬人增加到1億人。
資源問題看起來解決了，但新的問題也隨之出現。
Hugging Face此前的價值，很大一部分來自中立。AMD、英特爾、亞馬遜和Google的技術，都可以在這個平台上出現。
輝達成為所有者後，即使不直接排斥競爭對手，也可以通過性能最佳化、默認設定、模型推薦和部署工具，讓自己的晶片成為最方便的選擇。
這種變化未必會寫在規則裡，卻可能逐漸發生在產品細節中。
這也是監管部門和開發者真正關心的問題。
如果收購後的Hugging Face仍允許模型、晶片和雲平台自由選擇，這筆交易可以被理解為輝達對開放人工智慧平台的一次長期投資。
如果它逐漸變成輝達硬體的分發管道，那麼所謂開放，只是換了一種控制方式。
Hugging Face獲得了繼續擴張所需的資源。
輝達則拿到了一個連接模型、開發者和算力需求的入口。
129億美元是否值得，最終不只取決於Hugging Face能夠帶來多少收入，還取決於它進入輝達後，能否保住讓自己變得值錢的那部分中立性。 (軒轅科技評論)