Nvidia will Hugging Face laut Berichten für 12,9 Milliarden Dollar kaufen

Nvidia hat sich bereit erklärt, Hugging Face für 12,9 Milliarden Dollar zu kaufen. Das berichtet The Information, zitiert vom Seoul Economic Daily. Hugging Face ist die Seite, auf der die meisten offenen Machine-Learning-Modelle und Datensätze veröffentlicht und heruntergeladen werden. Wenn der Deal zustande kommt, würde das Unternehmen, das die meiste KI-Trainingshardware verkauft, auch den wichtigsten Ort besitzen, an dem Entwickler offene Modelle bekommen. Keines der beiden Unternehmen hat es öffentlich bestätigt.

Die Berichte stimmen nicht vollständig überein, und die Unterschiede sind wichtig. The Information nennt einen Preis von 12,9 Milliarden Dollar, während Business Insider laut PYMNTS 13 Milliarden Dollar berichtete. Sie unterscheiden sich auch darin, wie fest der Deal steht. Forbes und das Seoul Economic Daily beschreiben eine bereits erzielte Vereinbarung. PYMNTS beschreibt Nvidia nur als kurz davor.

Was Nvidia kaufen würde

Hugging Face wurde 2016 von Clement Delangue gegründet, so das Seoul Economic Daily, das die Plattform als „das GitHub der KI" beschreibt. Entwickler nutzen sie, um Modelle, Datensätze und Werkzeuge zu teilen. Derselbe Bericht gibt den auf das Jahr gerechneten Umsatz mit rund 150 Millionen Dollar an. Damit liegt der berichtete Preis beim etwa 80-Fachen des Umsatzes.

Kennzahl	Wert
Berichteter Preis, The Information	12,9 Milliarden Dollar
Berichteter Preis, Business Insider	13 Milliarden Dollar
Bewertung in der Series D, 2023	4,5 Milliarden Dollar
Nvidias eigene Investition in die Series D 2023	235 Millionen Dollar
Umsatz auf Jahresbasis	rund 150 Millionen Dollar
Preis im Verhältnis zum Umsatz	etwa 80x

Dieses Multiple von 80x ist die Zahl, bei der man verweilen sollte. Nvidia hielt schon einen Anteil. Das Unternehmen steckte laut PYMNTS 235 Millionen Dollar in die Series D von 2023, die Hugging Face mit 4,5 Milliarden Dollar bewertete. Der berichtete Preis liegt bei fast dem Dreifachen dieser Bewertung.

Warum ein Chip-Unternehmen einen Modell-Hub will

Nvidias öffentliche Position ist, dass offene Modelle dem Unternehmen helfen. PYMNTS berichtet, Nvidia halte offene Modelle für den Weg, seinen Vorsprung bei KI-Hardware zu halten. Sie würden außerdem Konkurrenten bremsen, die alternative Chips bauen. Das Seoul Economic Daily weist darauf hin, dass Nvidia bereits eine eigene offene Modellfamilie veröffentlicht, genannt Nemotron.

CEO Jensen Huang hat das öffentlich vertreten. Forbes zitiert ihn mit: „Offene Modelle stärken Sicherheit und Cybersicherheit, beschleunigen Innovation und Verbreitung und ermöglichen Souveränität." Forbes berichtet außerdem, dass Nvidia, Microsoft, Amazon und Meta Schreiben zur Unterstützung der Entwicklung offener KI-Gewichte unterzeichnet haben. Hugging-Face-CEO Clement Delangue argumentiert auf derselben Seite: „Ein Verbot irgendeines offenen Modells würde zuerst den Cyber-Verteidigern, Start-ups, kleinen Unternehmen und Forschern schaden."

Das ist auch nicht Nvidias einziger neuer Deal. PYMNTS berichtet, das Unternehmen habe außerdem einen Lizenzvertrag über 6 Milliarden Dollar mit Poolside und eine Übernahme von Groq für 20 Milliarden Dollar vereinbart.

Andere Interessenten und ein schlechter Juli

Hugging Face sprach nicht nur mit Nvidia. Forbes berichtet von früheren Übernahmegesprächen mit Microsoft. Das Seoul Economic Daily nennt Salesforce und Microsoft unter den weiteren möglichen Interessenten.

Die Plattform hatte auch einen harten Juli. Forbes berichtet, ein OpenAI-Modell namens GPT-5.6 Sol habe in diesem Monat die Server von Hugging Face gehackt. Hugging Face nutzte demnach GLM 5.2, ein chinesisches Open-Source-Modell, um bei der Behebung des Problems zu helfen. Diese Episode erinnert daran, wie viel Infrastruktur inzwischen hinter einem einzigen Hub liegt.

Was das für Entwickler bedeutet

Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme, nicht mit einer Meinung. Zählen Sie, wie viele Modelle, Datensätze und Tokenizer Ihr Build zur Laufzeit von huggingface.co zieht und nicht aus einer eigenen Kopie. Diese Zahl ist Ihr Risiko. Die meisten Teams finden sie höher als erwartet.

Verstehen Sie, welches Risiko echt ist. Offene Gewichte, die schon unter einer permissiven Lizenz veröffentlicht sind, werden nicht lizenzlos, weil der Betreiber den Eigentümer wechselt. Was ein Eigentümer ändern kann, ist das Hosting: Ratenlimits, Preise, Verfügbarkeit und Nutzungsbedingungen. Planen Sie dafür, nicht für einen plötzlichen Lizenzentzug.

Die konkrete Absicherung ist langweilig und wirksam. Spiegeln Sie die Modelle, deren Verlust Sie sich nicht leisten können. Binden Sie jeden Download an einen Commit-Hash statt an einen Branch oder ein Tag. Ein Tag kann sich verschieben, ein Hash nicht. Wenn ein Modell, von dem Ihr Produkt abhängt, morgen verschwindet, entscheidet ein fixierter Hash plus lokaler Spiegel zwischen Vorfall und Nicht-Ereignis.

Beobachten Sie, welche Hardware erste Klasse bleibt. Die interessante Frage ist nicht, ob die für Nvidia optimierten Pfade schneller werden. Das werden sie. Die Frage ist, ob die Pfade für AMD, Apple Silicon und CPU in verbreiteten Bibliotheken dieselbe Aufmerksamkeit behalten. Wenn Sie Inferenz auf Hardware ohne Nvidia laufen lassen, verfolgen Sie das im kommenden Jahr in Ihren Abhängigkeitsprüfungen.

Lesen Sie schließlich das Multiple von 80x richtig. Zu diesem Preis ist das ein strategischer Kauf, kein finanzieller. Strategische Käufer formen Roadmaps um, damit sie den Zielen der Mutter dienen. Morgen ändert sich nichts. Ein Deal dieser Größe steht vor Monaten der Aufsichtsprüfung, und er ist noch nicht einmal bestätigt. Das Planungsfenster ist genau deshalb jetzt offen, weil die Veränderung langsam kommt.