- Nvidia ha siglato un accordo definitivo da 12,93 miliardi di dollari per comprare Hugging Face, la piattaforma di modelli AI open source.
- L'operazione vale circa 86 volte i ricavi annuali di 150 milioni di dollari della società, che servirà 18 milioni di sviluppatori.
- Huang promette che la piattaforma resterà aperta a tutti i chip, ma al momento manca un meccanismo di governance che vincoli davvero l'impegno.
Nvidia ha siglato un accordo definitivo da 12,93 miliardi di dollari per acquisire Hugging Face, la piattaforma che ospita la maggior parte dei modelli AI open source al mondo. È il colpo che chiude il cerchio: dopo aver dominato i chip, i server e i data center, la società di Jensen Huang si prende anche la vetrina dove quei modelli vengono distribuiti.
Nvidia ha pagato 86 volte i ricavi annuali di Hugging Face, stimati a 150 milioni di dollari da The Information. Per un’azienda che vale circa 5,5 trilioni di dollari è una cifra che sembra una sciocchezza. Ma è esattamente il punto: non sta comprando un’azienda redditizia, sta comprando un collo di bottiglia.
Quanto costa davvero l’apertura promessa da Nvidia
La promessa di Huang, scritta in un post sul blog aziendale, è che Hugging Face resterà una piattaforma aperta, e i developer potranno scegliere i modelli, i framework, i cloud e gli hardware che preferiscono. “Il calcolo Nvidia non sarà richiesto per costruire o distribuire attraverso Hugging Face”, ha scritto. Suona rassicurante. Eppure, al momento, non esiste un meccanismo di governance vincolante che imponga quella promessa.
“La promessa che nulla cambierà è in un post sul blog”, scrive TFTC in un’analisi del deal. È una frase che va presa sul serio. Nvidia ha un incentivo strutturale a vendere più chip e a possedere più strati dello stack, e quell’incentivo non sparisce perché Huang usa la parola “aperto”. Hugging Face era il posto dove una piccola squadra poteva scaricare un modello di frontiera, eseguirlo in locale e non dipendere da OpenAI o Google. Ora la società che domina i chip possiede lo scaffale.
Perché 12,93 miliardi per un’azienda da 150 milioni di ricavi
Hugging Face serve 18 milioni di sviluppatori, ricercatori e creatori, che hanno caricato oltre 3 milioni di modelli, 500.000 dataset e 1 milione di applicazioni. Più di 200.000 aziende usano la piattaforma per trovare, valutare, modificare e distribuire modelli AI. Nvidia stessa è già uno dei suoi maggiori contributori, con oltre 500 modelli e 250 dataset aperti pubblicati sulla piattaforma.
Bisogna ricordare che il prezzo non riflette il fatturato: se assumiamo costante il ritmo di vendite attuale, 12,9 miliardi equivalgono a circa 13 giorni di incassi per Nvidia. Sta spendendo due settimane di ricavi per assicurarsi lo strato di distribuzione dell’unico angolo dell’AI che non controlla ancora: l’open source. La valutazione di 4,5 miliardi del 2023 è stata quasi triplicata in tre anni, e il salto non è dovuto alla crescita dei ricavi, ma alla posizione strategica della piattaforma.
Chi ha proposto il deal, e cosa dice la storia
La trattativa nasce dal fondatore di Hugging Face. Clément Delangue si è avvicinato a Huang mentre valutava il prossimo stadio della sua azienda, e ha concluso che Nvidia poteva offrire la casa giusta per la community e le ambizioni open model. La squadra di Hugging Face entrerà nell’organizzazione Nvidia e continuerà a lavorare sul progetto. Delangue ha ringraziato la community su X, riconoscendo che per scalare servono più compute, più supporto e più collaborazione.
C’è un precedente che pesa: l’anno scorso Hugging Face ha rifiutato un accordo da 500 milioni di dollari da Nvidia, secondo il Financial Times. Il salto da 500 milioni a 12,93 miliardi in un anno racconta quanto rapidamente si è apprezzata la piattaforma. E c’è un dettaglio che molti hanno notato: nel luglio 2026, Hugging Face ha difeso un attacco informatico grazie ai modelli open di Nvidia, mentre i modelli proprietari hanno fallito.
Cosa succede adesso
L’operazione è soggetta ad approvazioni regolatorie e dovrebbe chiudersi nella prima metà del 2027. Per chi usa Hugging Face oggi, nulla cambierà immediatamente. I modelli restano lì, i dataset pure. Ma la struttura di potere sotto la piattaforma è cambiata in modo permanente.
L’acquisizione arriva in un momento in cui i costi dell’infrastruttura AI stanno salendo vertiginosamente. Nvidia ha avvisato i suoi maggiori clienti di un rialzo di prezzo superiore al 15% sui server AI per le spedizioni del 2027.
Il rincaro nasce dalla pressione sui chip di memoria HBM: la capacità produttiva di DRAM e HBM per il 2027 è già stata venduta a Samsung, SK Hynix e Micron e i contratti pluriennali hanno bloccato l’offerta. In questo scenario, possedere la piattaforma di distribuzione dove i modelli vengono testati e confrontati diventa un vantaggio competitivo: se i server costano di più, il costo dell’errore nella scelta del modello aumenta e la piattaforma che aiuta a scegliere diventa più preziosa.
Da chatbot per adolescenti a infrastruttura da 12,93 miliardi: la storia di Hugging Face
Pochi ricordano che Hugging Face non è nata come piattaforma. Nel 2016, Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf l’hanno fondata a New York come un’app di chatbot per teenager, battezzata con l’emoji 🤗. Dopo tre anni di tentativi falliti nel mercato consumer, la svolta decisiva è arrivata quando Thomas Wolf ha portato il modello BERT di Google da TensorFlow a PyTorch in un weekend, creando la libreria Transformers che è diventata lo standard de facto del NLP.
Da lì la trasformazione in quello che la community chiama il “GitHub del machine learning“: non un’azienda che addestra modelli propri, ma un’infrastruttura di hosting e distribuzione. Questa differenza strutturale spiega anche il profilo economico: l’ultimo round di finanziamento risale ad agosto 2023, quando Salesforce Ventures ha guidato una raccolta da 235 milioni di dollari a una valutazione di 4,5 miliardi, con la partecipazione di Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm, Google e Amazon. Da allora, secondo Delangue, la società si autofinanzia con i ricavi e non ha più raccolto capitali esterni.
