全球最大的 AI 芯片公司要买下全球最大的 AI 模型社区。
当地时间 8 月 26 日，The Information 报道称，英伟达已同意以 129 亿美元收购 Hugging Face。
在三年前，Hugging Face 完成 2.35 亿美元的D轮融资后的估值为 45 亿美元，英伟达给出的价格要高出近三倍。而按 Hugging Face 近期 1.5 亿美元的年化收入计算，这笔交易对应的市销率约为 86 倍。
虽然英伟达家底丰厚，业绩不断超预期增长，但在收购方面，这家全球市值最高公司一向较为严谨。如果报道所述最终成真，那么 Hugging Face 收购案的金额将仅次于英伟达去年底为 AI 推理芯片公司 Groq 支付的价格。如果考虑到英伟达与 Groq 的交易更多被视为“收编”（英伟达定义为“非独家授权协议”），那么也可以说 Hugging Face 就是该公司史上最大手笔的收购。
而且，英伟达此前发起的重要收购，包括成功的 Mellanox 收购案和未能实现的 Arm 收购案等，都与自身 GPU 主业息息相关，相较之下，重金买下 Hugging Face 也确实较为特殊。
究竟，英伟达此举意欲何为？对 AI 发展会形成哪些影响？中国又是否会上演类似的故事呢？
129 亿美元，买的是开发者入口和模型分发权
Hugging Face 成立于 2016 年，最初是一家面向消费者的聊天机器人公司。
2018 年，一次偶然的尝试改变了公司的命运。彼时，Hugging Face 将名为 Transformers 的代码框架免费开源，立刻吸引了谷歌、微软等科技公司研发人员的关注。开发者发现，原本分散在不同论文、框架中的模型，通过几行代码就能下载和使用 BERT、GPT 等主流模型。
在全球最大的开源代码托管平台 GitHub 上，Transformers 迅速突破 10 万星。“爆款”意外降临后，Hugging Face 果断转型，逐渐成为了“AI 界的 GitHub”，聚集了包括 DeepSeek、Llama 等在内的 300 余万开源模型、超 100 万的数据集及超 1300 万开发者，堪称开源大本营。
这也成为了该公司的核心资产。
目前市场也普遍认为，英伟达看中的是 Hugging Face“手中”大量的 AI 开发者。买下它就能得到 AI 模型的分发权，锁定 AI 开发者入口，进而让更多的 AI 工作，都发生在英伟达的计算生态中。这对其自身的芯片业务和更加宏大的全栈 AI 产业链整合野心都十分重要。
在这个逻辑中，模型会迭代，模型架构会变化，更新的、更好的永远能将前浪拍在沙滩上，但开发者社区、模型仓库、工具链以及由此形成的网络效应，一旦建立起来，就很难被替代。这是生态级的基础设施能力，也是英伟达曾做到过的事。这家芯片公司凭借多年建立起来的 CUDA 生态，在本轮 AI 爆发过程中牢牢锁定住开发者、创业者和科技巨头，并借此维持着自己常年在 90% 以上的市占率和 75% 以上的毛利率。至今，CUDA 也仍被称为英伟达的“最强护城河”。
中国开源技术社区、被不少开发者视为“中国版 Hugging Face”的开源中国认为，英伟达收购 Hugging Face 可对标 2018 年微软收购 GitHub。彼时微软通过 GitHub 获得了全球软件开发者的协作入口和软件生产现场，进而推动 Azure 云和 Copilot 等战略。与此类似，英伟达收购 Hugging Face，也是期望争夺 AI 时代技术生产资料（模型与 Token）的组织权、开发者的入口和下一代计算需求的分发权。
对于英伟达来说，这块拼图有望助其向上延伸价值链，强化产业感知与调度能力，完成真正的垂直全栈整合，并结合“全球最强算力”与“最活跃开放模型生态”，形成“模型优先适配英伟达硬件-开发者优先采用英伟达生态-算力需求持续增长”的正反馈循环。
开发者社区的担忧
不过，“一家独大”并不是人们喜闻乐见的故事。
虽然相关收购消息刚爆出不久，但 AI 圈内、开发者社区中已出现了不少担忧的声音。
这些担忧和质疑主要集中在对“开源中立性”被打破和英伟达形成垄断上。
在社交媒体X、开发者社区 Hacker News 上，不少开发者都认为 Hugging Face 如果变成英伟达全资子公司，搜索排名、优化、默认路径会偏向英伟达，排挤其他竞品，中立性大打折扣，“合法开源”变成“实际锁定”。有开发者提及 CUDA 生态的封闭性，称被英伟达购买的开源平台，未来会沦为卖 GPU 的工具。还有人直接指责“They want to shut down open source”（他们想关掉开源）。
Hugging Face 首席执行官 Clément Delangue 的“变脸”也引发了“群嘲”。他此前曾高调透露去年底拒绝过英伟达 5 亿美元的单笔独家投资，并表示“不想让单一占主导地位的巨头投资人影响平台的独立方向”，但时隔不到一年，平台就在更高的溢价中可能全盘出售给英伟达。
此外，英伟达此次收购案是否涉及垄断也引发关注。
路透社报道认为，此项交易很可能会面临美国反垄断监管部门关于“软硬件联合垄断与排他性竞争”的严格审查。不少讨论也认为，英伟达已在芯片层、中间件形成垄断地位，还通过投资 OpenAI、Anthropic、CoreWeave 等建立了庞大的纵向垂直网络，如果再获得全球最大的开源模型分发主入口，会形成“纵向垄断”与“生态封锁”。
对英伟达自身来说，虽然收购尚未尘埃落定，但今时今日的反馈也可能会成为其未来面临的问题。如何在买下 Hugging Face 后，依然维持其公信力和开发者信任度，拿捏“既要控制它，又不能显得自己在控制它”的平衡，可能会成为新的课题。
而对于 AI 开源社区来说，或许这次收购会成为一个明显的转折点。
开源中国评论称，英伟达收购 Hugging Face 构成了一个清晰预警：AI 社区已进入战略争夺阶段，对于美国的商业化的开源平台来说，GitHub 和 Hugging Face 的案例都已说明，社区做出价值，然后被巨头买走是逃不开的“宿命”。而在这种背景下，完全依赖单一海外平台将面临生态与供应链风险，加强中国自主开源 AI 社区的建设变得更加紧迫。
开源社区的“第三条路”
中国从来不缺技术社区，但还没有能比肩 GitHub、Hugging Face 的存在。
在开源中国看来，中国技术社区走过了看似热闹的二十年，最终却几乎落得“全线失守”，根源就在于未能从“谈论生产”跨越到“组织生产”。多数社区核心资产停留在文章和流量，过于依赖广告和培训变现，与工具长期脱节，也未能沉淀代码、协作关系等生产资料，导致研发流程被海外产品占据，错失了建设技术基础设施的窗口。
开源中国介绍称自身是“极少数留到了最后的技术社区”。
据介绍，该平台 2008 年成立积累社区信任，2013 年推出 Gitee 进入代码托管，成为国内最早切入生产环节的独立平台，沉淀了代码、项目和协作关系等核心生产资料。同时坚持投入研发，2023 至 2025 年累计研发投入约 1.89 亿元，从代码托管延伸到企业级 DevSecOps 全链路工具，进入金融、政务等关键行业的企业研发流程。在 AI 浪潮中还推出了模力方舟，将代码时代的积累迁移至模型与算力领域，形成“社区—代码—企业—AI”的完整链路，并主动承担国产 GPU 适配任务。该公司也就此完成了从内容社区、代码平台到企业研发基础设施，再向 AI 基础设施的连续跃迁。
不过，开源社区做大并不容易，在以往的案例中，出路无外乎两种：一是委身巨头，二是烧钱换规模，即使亏损也要上市让资本市场接盘。
开源中国则表示，公司正在探索“第三条路”：不被收购，独立长大；不靠持续烧钱，而是靠自身造血实现盈利；最终以独立姿态走向资本市场。
据开源中国介绍，正是在 Hugging Face 接受英伟达、AMD、英特尔等芯片巨头投资的 2023 年，平台做了方向相反的选择，用B+ 轮 7.75 亿元融资从百度手中回购控股权，百度股比从 51.54% 降至 14.04%，开源中国重组为完全中立平台，赎身自立。
此后，开源中国转向企业服务造血，且业绩持续向好。该平台还向我们独家披露，2025 年公司营业收入达到约 2.46 亿元，同比增长约 120%，实现净利润约 2230 万元，且 18 年历史累计亏损仅约 1 亿元。
公开信息显示，开源中国生态已服务超过 2000 万开发者，其中 Gitee 拥有超 1400 万开发者、超 4000 万代码仓库，累计服务 42 万家企业。今年 6 月，开源中国完成股份制改造，IPO 进程正在推进。
在开源中国看来，目前的成绩能够证明“第三条路”的可行性，而更关键的，则是这条路对中国 AI 未来的意义。
该平台认为，中国 AI 产业目前面临三大瓶颈，一是能否让国产模型获得持续的开发者使用与反馈，而不是发布之后迅速沉寂；二是能否让国产 GPU 获得真实应用负载，通过统一适配和调度降低迁移成本；三是能否把分散的模型、算力和行业需求组织起来，让 AI 能力以 Token 的形式稳定、低成本地进入企业与公共服务。
而一个真正走“第三条路”成长为 AI 基础设施的开源社区，则有利于汇聚生态、稳定提供服务，助力突破上述瓶颈。而在海外 AI 开源社区大本营被收购后，想要实现模型自主、国产软硬件协同发展、产业落地，也更需要一个具备更强聚合能力和自主性的国产开源社区。
“中国 AI 产业不能悬空在海外平台上，需要独立开源社区连接模型、芯片、开发者和产业场景。”开源中国方面强调。
