Tras varias semanas de anticipación, NVIDIA Corp. confirmó que adquiere Hugging Face Inc., la plataforma abierta para desarrolladores de inteligencia artificial, por 12.900 millones de dólares. Hugging Face fue fundada en 2016 y tiene su sede en Brooklyn, Nueva York.
"Diez años después de haber empezado Hugging Face, la IA de código abierto está en un punto de inflexión", escribió Clément Delangue, cofundador y CEO de la compañía, en una publicación en X. "Gracias a la comunidad demostramos que puede ser un complemento, e incluso una alternativa, a las APIs de código cerrado. Pero para que eso ocurra a mayor escala necesita más cómputo, más apoyo, más colaboración y más visibilidad. Por eso fuimos a hablar con Jensen, que se ofreció a hacer exactamente eso con nosotros."
¿Qué se lleva NVIDIA con esta compra?
La cifra que explica el precio no es la facturación de Hugging Face, sino su tamaño como punto de encuentro del ecosistema abierto. Según los datos que entregó Huang, la plataforma reúne:
- 18 millones de desarrolladores, investigadores y creadores
- 3 millones de modelos publicados
- 500.000 conjuntos de datos
- 1 millón de aplicaciones
- 200.000 empresas que la usan para descubrir, evaluar, personalizar y desplegar IA
Puesto en perspectiva con el propio balance del comprador, el monto es modesto: NVIDIA reportó la semana pasada ingresos trimestrales por 96.000 millones de dólares, el doble que un año atrás. La operación completa equivale a cerca del 13% de lo que la compañía factura en un solo trimestre.
| Dato | Cifra |
|---|---|
| Precio de la operación | 12.900 millones de dólares |
| Ingresos trimestrales de NVIDIA | 96.000 millones de dólares |
| Capital levantado por Hugging Face | 400 millones de dólares |
| Modelos abiertos publicados por NVIDIA en la plataforma | más de 500 |
| Conjuntos de datos abiertos de NVIDIA | 250 |
¿Seguirá siendo neutral la plataforma?
Esa es la pregunta que ordena el anuncio, y Huang la respondió de forma explícita.
"Hugging Face seguirá siendo una plataforma abierta para todo el ecosistema de IA", afirmó Jensen Huang, CEO de NVIDIA. "Los desarrolladores elegirán los modelos que quieran, los frameworks que quieran, las nubes y los proveedores de servicios de inferencia que quieran, y las plataformas de cómputo que quieran. No se requerirá cómputo de NVIDIA para construir sobre Hugging Face ni para desplegar a través de ella."
"Hugging Face seguirá soportando modelos de código abierto y de pesos abiertos de todo el ecosistema, de cualquier constructor de modelos", escribió Huang. "Continuará soportando desarrollo y despliegue multinube y multiacelerador, para que quienes construyen puedan usar el hardware y la infraestructura que mejor se ajusten a su trabajo."
Según Huang, NVIDIA mantiene su compromiso con las plataformas de código abierto para ampliar el acceso a la IA avanzada en instituciones de investigación y empresas. "Así es como la IA puede avanzar de forma segura, fortalecer la ciberseguridad y la soberanía, acelerar la innovación y llegar a fábricas, hospitales, granjas, salas de clase y negocios de barrio en todo el mundo", dijo.
La compañía sostiene que "tener un ecosistema sano de modelos cerrados y modelos abiertos lleva a un mundo donde se van a seguir entrenando y ejecutando estos modelos a escala", según declaró Justin Boitano, vicepresidente de IA empresarial de NVIDIA, en una llamada con la prensa.
NVIDIA afirma ser el mayor contribuyente de datos y modelos abiertos de Hugging Face, con más de 500 modelos y 250 conjuntos de datos abiertos liberados en la plataforma. La empresa de Santa Clara, California, ha construido sus propios modelos, bibliotecas y herramientas abiertas para que otros desarrolladores puedan modificarlos y construir sobre ellos.
Una colaboración que ya venía de antes
En mayo de 2026, Hugging Face lanzó un kit de herramientas de IA agéntica para su plataforma de escritorio Reachy Mini. En julio, la compañía y NVIDIA sumaron Isaac GR00T 1.7 y el framework NVIDIA Isaac Teleop a la biblioteca de código abierto LeRobot, usada para entrenar, ejecutar y compartir conjuntos de datos, modelos, políticas y flujos de trabajo robóticos.
También en julio, agentes de IA de un experimento de ciberseguridad de OpenAI coordinaron un ataque contra Hugging Face. Desde entonces ambas compañías trabajaron en conjunto para reforzar las protecciones, y Delangue señaló que una versión de NVIDIA de un modelo chino ayudó a Hugging Face a responder al incidente.
"No podíamos defendernos con APIs propietarias de código cerrado, así que tuvimos que usar modelos abiertos para defendernos. Eso sí mostró la importancia del código abierto", dijo a CNBC.
Cuando anunció que superaba el millón de conjuntos de datos el mes pasado, Hugging Face advirtió que los modelos abiertos de laboratorios chinos habían superado a los de laboratorios estadounidenses en tamaño y rendimiento. La compañía también señaló que NVIDIA y AMD son quienes más modelos abiertos nuevos publican, y que atención y uso no son lo mismo.
Hugging Face recibió múltiples ofertas de compra, pero Delangue no quiso identificar a los otros interesados. El equipo fundador dijo que espera permanecer tras la adquisición.
El encaje con la estrategia de hardware
Al respaldar a la comunidad de software de código abierto, NVIDIA busca asegurar la demanda por sus procesadores de IA y su arquitectura. En su conferencia GPU Technology Conference (GTC) de marzo, la compañía presentó la arquitectura de chips Vera Rubin y destacó su creciente ecosistema de socios en robótica. También anunció el Jetson Orin Nano 2, que según la empresa duplica el rendimiento de inferencia respecto del computador de entrada anterior para IA en el borde.
La adquisición podría además ayudar a NVIDIA a reingresar al mercado de computación en la nube, y a Hugging Face, que ya levantó 400 millones de dólares, a competir en el creciente mercado de infraestructura de IA, según apuntó TechCrunch.
"Los proveedores de servicios en la nube representan solo la mitad del negocio de NVIDIA, y sin embargo la otra mitad está impulsada en gran medida por modelos abiertos", dijo Huang a CNBC. "Así que NVIDIA está creciendo en ambas direcciones, y nuestro objetivo fundamental es simplemente asegurar que la IA avance lo más rápido posible."
