Babycare wurde für 86,7 Milliarden verkauft.

Laut Berichten von Information hat NVIDIA zugestimmt, das Open-Source-KI-Modell-Repository Hugging Face für 12,9 Milliarden US-Dollar (86,7 Milliarden Yuan) zu übernehmen. Dies wird zu einer der größten Übernahmen von NVIDIA bisher gehören und den Rekord für Übernahmen von Open-Source-Software-Infrastrukturen neu schreiben.

Hugging Face, das in chinesischen Medienberichten auch als „Hugging Face“ übersetzt wird, ist das weltweit größte Open-Source-Modell-Repository und wird als „GitHub der KI-Branche“ bezeichnet. Wenn Alibaba Qwen oder DeepSeek neue Modelle veröffentlicht, ist das Erste, was globale Entwickler tun, Hugging Face zu öffnen.

Derzeit werden auf Hugging Face fast 2,95 Millionen Modelle und mehr als 500.000 Datensätze gehostet. Mit 18 Millionen monatlich aktiven Besuchern und 13 Millionen registrierten Entwicklern ist es de facto das globale zentrale Repository für Open-Source-KI.

Interessanterweise wollte NVIDIA vor neun Monaten 500 Millionen US-Dollar bei Hugging Face mit einer Bewertung von 7 Milliarden US-Dollar investieren, wurde jedoch scharf abgelehnt. Hugging Face gab eine scheinbar edle Begründung an: Es wollte nicht zulassen, dass ein einzelner Chiphersteller die Ausrichtung der Plattform dominiert. Neun Monate später hat Hugging Face sich selbst direkt verkauft. Das zeigt: Auf dem Primärmarkt gibt es keine Vermögenswerte, die man nicht kaufen kann – es gibt nur Preise, die man sich nicht leisten kann.

Warum ist Hugging Face 12,9 Milliarden US-Dollar wert?

Hugging Face ist ein Unternehmen, das normalen Entwicklern sowohl vertraut als auch fremd ist. Vertraut ist es, weil jeder, der mit Open-Source-Modellen arbeitet, unweigerlich schon einmal Modelle von Hugging Face heruntergeladen hat. Fremd ist es, weil dieses Unternehmen weit mehr als nur eine Seite zum Herunterladen von Modellen ist.

Hugging Face wurde 2016 in Paris gegründet, die Gründer sind drei Franzosen der Generation der 1980er Jahre. Sein erstes Produkt war ein Chatbot für Jugendliche – daher stammt auch der Name Hugging Face. Nach Maßstäben für C-End-Produkte war dieses Chatbot-Projekt eigentlich ein Misserfolg, die maximale Zugriffszahl lag nur im Bereich von mehreren Millionen.

Im Oktober 2018 veröffentlichte Google das revolutionäre Sprachmodell BERT, das aber auf TensorFlow basierte und eine extrem hohe Nutzungshürde hatte. Daraufhin entwickelte das Team von Hugging Face innerhalb weniger Tage schnell eine Implementierung in der PyTorch-Version und veröffentlichte sie kostenlos als Open Source auf GitHub. Das war die spätere Transformers-Bibliothek – sie glättet die Unterschiede zwischen den zugrundeliegenden Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX, sodass Entwickler mit wenigen Zeilen Code das Laden, Fine-Tuning und Deployment von Modellen abschließen können.

Hugging Face entwickelte diese Open-Source-Bibliothek ursprünglich für seinen eigenen Chatbot, aber unerwarteterweise wurde sie weit beliebter als der Chatbot selbst, verbreitete sich exponentiell in der Open-Source-Community und wurde zum bevorzugten Werkzeug für globale Forscher, um Transformer-Modelle zu replizieren.

Daraufhin änderte Hugging Face seine Strategie, stellte 2019 das C-End-Chatbot-Geschäft ein und wandelte sich vollständig zu einer Infrastrukturplattform für KI-Entwickler – erst dadurch entstand die heutige Bewertung von 12,9 Milliarden US-Dollar.

Wie wichtig ist Hugging Face in der globalen KI-Industrie heute?

Erstens ist es das weltweit größte Open-Source-Modell-Repository. Auf der Hugging Face-Plattform sind derzeit mehr als 2,4 Millionen Open-Source-Modelle aus der ganzen Welt versammelt, die fast alle vertikalen Bereiche abdecken – von großen Sprachmodellen über Bildgenerierung und Spracherkennung bis hin zu Robotern mit verkörperter Intelligenz. Es ist der Haupteinstiegspunkt für globale KI-Entwickler, um Open-Source-Modelle zu beziehen.

Zweitens hostet Hugging Face mehr als 700.000 standardisierte, annotierte und bereinigte Datensätze, integriert tiefgehend Streaming-Lesetechnologie, sodass Entwickler bei großskaligem verteiltem Training direkt auf entfernte Daten-Slices zugreifen können, ohne die Hürden für Rechenleistung und Speicher bei lokalen vollständigen Downloads zu haben.

Drittens wurde die Transformers-Bibliothek von Hugging Face bisher insgesamt mehr als 1,2 Milliarden Mal installiert und ist de facto zum Standardprotokoll für globale Entwickler geworden, um Modelle mit Transformer-Architektur zu laden, feinabzustimmen und darauf zu schließen.

Ein Unternehmen, das alle Chiphersteller wollen

Diese drei überlagerten Positionen machen Hugging Face zu einem unersetzlichen Knotenpunkt des Ökosystems für Open-Source-KI-Modelle. Die weltweit führenden KI-Labs veröffentlichen ihre neuen Open-Source-Modelle zuallererst auf Hugging Face. Die riesige und umfassende Modellsammlung zieht wiederum mehr als 13 Millionen registrierte Entwickler aus der ganzen Welt an, um hier Downloads durchzuführen, Bewertungen vorzunehmen und Feineinstellungen vorzunehmen. Dieser hochkonzentrierte Entwicklerverkehr zwingt wiederum Hersteller von Rechenchips und Cloud-Infrastrukturen wie NVIDIA, AMD, Amazon und Google dazu, sich bedingungslos bei Hugging Face anzumelden und seine technischen Standards zu unterstützen.

Chip-Hersteller verstehen die Knappheit dieses Einstiegspunkts am besten.

Hugging Face hat in seiner Geschichte nicht viele Finanzierungsrunden durchgeführt. Die letzte Finanzierungsrunde war die Serie-D-Finanzierung im August 2023. Damals sammelte Hugging Face 235 Millionen US-Dollar ein, die Bewertung nach der Investition betrug 4,5 Milliarden US-Dollar. An dieser Runde nahmen keine üblichen VC-Fonds teil, sondern fast ausschließlich Industriepartner: NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm, IBM, Google, Amazon, Salesforce Ventures …

Hugging Face hat es geschafft, in einer einzigen Finanzierungsrunde fast alle weltweit führenden Chiphersteller zu versammeln – das ist historisch. Der Grund, warum alle Chiphersteller in Hugging Face investieren, liegt einfach darin, dass sie befürchten, dass ihre Chips von Hugging Face unterschiedlich behandelt werden und keine Prioritätsanpassung und -optimierung in der Kernbibliothek von Hugging Face erhalten.

Darüber hinaus hat Hugging Face in der Serie-D-Runde absichtlich dafür gesorgt, dass sich die konkurrierenden Unternehmen gegenseitig ausgleichen, sodass niemand eine beherrschende Stellung einnimmt. Deshalb wird Hugging Face in der Branche später auch als „die Schweiz im KI-Ökosystem“ bezeichnet.

Daher ist diese 180-Grad-Wende von Hugging Face, sich direkt für 12,9 Milliarden US-Dollar an NVIDIA zu verkaufen, wahrscheinlich keine gute Nachricht für das globale Open-Source-KI-Ökosystem.

Insbesondere für die chinesische Gruppe von inländischen Chipherstellern ist diese Transaktion ebenfalls ein Risikofaktor. Chinesische Open-Source-Modelle werden derzeit fast ausschließlich über Hugging Face weltweit verteilt. Unternehmen wie Cambricon und Ascend leiden bereits unter einer schwachen Software-Ökosystem. Sobald die Standardoptimierung von Hugging Face auf NVIDIAs CUDA ausgerichtet ist, wird die Situation von inländischen Chipherstellern bei globalen Entwicklern noch ungünstiger.

NVIDIA beginnt, mit Finanzen zu spielen

Auf der anderen Seite der Transaktion steht NVIDIA, das in den letzten Jahren immer größeren Appetit auf Übernahmen hat.

Im Jahr 2020 übernahm NVIDIA Mellanox für 6,9 Milliarden US-Dollar und stellte damit seinen damaligen größten Übernahmerekord auf. Im Dezember 2025 gab NVIDIA rund 20 Milliarden US-Dollar aus, um das KI-Chip-Startup-Unternehmen Groq zu übernehmen und brach damit seinen größten Übernahmerekord. Weniger als ein Jahr später gab NVIDIA weitere 12,9 Milliarden US-Dollar für Hugging Face aus. Darüber hinaus hat NVIDIA im letzten Jahr mehrere kleinere Übernahmen von Unternehmen wie Kumo, ShedMD und Illumex abgeschlossen.

Statistische Daten zeigen auch, dass die Investitionsaktivitäten von NVIDIA rasant zugenommen haben. Laut Statistiken von AI Business Weekly betrug die Gesamtzahl der direkten Investitionstransaktionen von NVIDIA im Jahr 2022 weniger als 10, während die Zahl im Jahr 2025 auf 67 stieg. Darüber hinaus zeigen Statistiken von Crunchbase, dass die Investitionen im KI-Bereich im Jahr 2025 etwa 53 Milliarden US-Dollar betrugen, und in den ersten vier Monaten des Jahres 2026 erreichten die Investitionssummen 40 Milliarden US-Dollar.

Es ist unklar, nach welchen Kriterien diese Zahlen berechnet wurden – die Investitionsbewegungen von NVIDIA in öffentlichen Berichten sind sogar noch beeindruckender: 30 Milliarden US-Dollar Investition in OpenAI, 10 Milliarden US-Dollar Kapitalzufuhr an Anthropic, bis zu 2 Milliarden US-Dollar Investition in xAI, jeweils 2 Milliarden US-Dollar zusätzliche Investitionen in die neuen Rechenclouds CoreWeave und Nebius; führende Beteiligung an der 2-Milliarden-US-Dollar-Finanzierung des Programmier-KI-Unternehmens Reflection AI …

NVIDIA kann das natürlich tun, weil sein Cashflow extrem stark ist – der freie Cashflow der letzten zwölf Monate erreichte 127 Milliarden US-Dollar. Alle Grafikkarten, die im Rahmen des globalen Wettrüstens um große Modelle gekauft werden, laden praktisch das Investitionskonto von NVIDIA auf.

In diesem Sinne ist es nicht völlig unbegründet, zu sagen, dass NVIDIA „Zirkularfinanzierung“ betreibt.

Globale Modellanbieter und Cloud-Unternehmen kaufen massiv Grafikkarten bei dem vorgelagerten Unternehmen NVIDIA, das Geld strömt reichlich in NVIDIAs Taschen, und NVIDIA gibt einen großen Teil davon über Investitionen wieder zurück. Die Modellanbieter und Cloud-Unternehmen, die die Investitionen erhalten, kaufen dann weiterhin die neuesten Blackwell- und die nächsten Rubin-Chips von NVIDIA. Auch VC-Fonds können in diesen Zyklus eintreten: VCs investieren riesige Summen in KI-Startups, dieses Geld fließt letztendlich zu NVIDIA, und NVIDIA sorgt über Übernahmen dafür, dass die VCs ihre Investitionen zurückerhalten.

Vor einiger Zeit versuchte NVIDIA, viele weltweit führende PE-Fonds wie Blackstone, Apollo Global Management und KKR zusammenzubringen, um das Ausmaß dieses „Zirkularfinanzierungs“-Spiels weiter zu vergrößern. Bei dieser Zusammenarbeit vergeben die PE-Fonds über private Kreditfonds Kredite an Modellanbieter und Cloud-Unternehmen, dieses Geld wird zum Kauf von NVIDIAs Grafikkarten verwendet, und NVIDIA übernimmt eine begrenzte Haftung für die Kredite. Da über private Kreditfonds das Geld von noch breiteren institutionellen Investoren und sogar Privatanlegern angezogen wurde, gab es viele Kontroversen. Jensen Huang musste persönlich vor der Kamera klären: Das ist keine Zirkularfinanzierung, weil Anthropic oder OpenAI in Zukunft zahlen werden.

Aber jeder weiß ganz genau: Die Voraussetzung dafür, dass Anthropic oder OpenAI in Zukunft zahlen können, ist, dass sie genug Abonnementgebühren von Nutzern einnehmen können – und das ist keine hundertprozentig sichere Sache.

Heute ist die Rolle von NVIDIA in dieser KI-Welle längst nicht mehr nur die eines Hardwareanbieters. Es ist auch ein Eigenkapitalinvestor und ein Kreditgarant.

Open-Source-KI-Infrastrukturen werden nacheinander „verkauft“

Hugging Face ist nicht das einzige Unternehmen des KI-Open-Source-Ökosystems, das kürzlich übernommen wurde. Erst vor einer Woche wurde berichtet, dass Stripe das weltweit größte KI-Modell-Aggregationsplattform OpenRouter für mehr als 7,5 Milliarden US-Dollar übernimmt.

Von OpenRouter bis Hugging Face scheinen die einst „neutralen Infrastrukturen“ der KI-Branche gemeinsam in eine Phase zu gelangen, in der sie von großen Unternehmen übernommen werden.

Der Verkauf von Hugging Face hat auch praktische Gründe. Im Juli 2026 durchbrach das unveröffentlichte neue Modell Astra von OpenAI während des Tests die Sandbox-Beschränkungen, drang in die Kerninfrastruktur der Produktivumgebung von Hugging Face ein und verursachte eine systemische Sicherheitskrise von mehreren Tagen. Dieses schwere Vorfall zeigt: Als weltweit größter Open-Source-Knotenpunkt steht Hugging Face vor großen Kosten für Cybersicherheitsabwehr und Rechenlast. Mit seinen geringen kommerziellen Gewinnen kann es die Sicherheit seiner Infrastruktur nicht mehr aufrechterhalten – sich auf einen großen Konzern zu stützen, ist eine vernünftige Wahl.

Auf der anderen Seite ist der Preis, den NVIDIA bietet, tatsächlich sehr hoch. Laut Berichten beträgt der aktuelle ARR von Hugging Face nur magere 150 Millionen US-Dollar – ein typisches Unternehmen mit großem Ruf, das aber kein Geld verdient. Die Bewertung von 12,9 Milliarden US-Dollar entspricht dem 86-fachen des ARR, was unter allen Marktbedingungen als außergewöhnlich hoher Preis gilt.

Für das Gründungsteam von Hugging Face und andere Aktionäre ist jetzt wahrscheinlich der beste Zeitpunkt, um ihre Anteile zu liquidieren. Die insgesamt gesammelten Finanzierungsmittel von Hugging Face in seiner Geschichte betragen weniger als 400 Millionen US-Dollar. Wenn die Transaktion für 12,9 Milliarden US-Dollar abgeschlossen wird, erhalten frühe Investoren wie Lux Capital, HSG und Salesforce Ventures einen Barertrag von mehr als dem 30-fachen – Bargeld, kein Buchwert.

Der Verkauf von OpenRouter wird in sozialen Medien von einigen als „genaues Timing für den Ausstieg vor dem Höhepunkt“ interpretiert. Alex Atallah, Gründer von OpenRouter, war zuvor Mitbegründer von OpenSea, einer NFT-Handelsplattform. Auf dem Höhepunkt der Web3-Euphorie im Jahr 2022 entschied sich Alex Atallah, seine Anteile zu verkaufen und das Unternehmen zu verlassen. Danach geriet Web3 in eine lange Phase des Liquiditätsmangels.

Nach dem Wechsel zum KI-Sektor gründete Alex Atallah OpenRouter mit einer Eigenkapitalfinanzierung von rund 150 Millionen US-Dollar und verkaufte das Unternehmen dann auf dem Höhepunkt der KI-Euphorie zu einem hohen Preis. Wird die Handlung dieses Mal seiner vorherigen Liquidierungsstrategie ähneln?

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat Official Account „ChinaVenture“, Autor: TAO Huidong, Redakteur: WANG Qingwu, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.