Ist Hugging Face so wichtig, dass es niemals in die Hände von Nvidia gelangen darf? Jensen Huang: Ich hatte ursprünglich vor, es unabhängig zu halten, aber es gibt andere Bieter.

Am Donnerstag lokaler Zeit hat Nvidia offiziell bekanntgegeben, dass sie eine endgültige Übernahmevereinbarung mit Hugging Face geschlossen hat, um eine der weltweit wichtigsten Plattformen für offene Modelle für 12,9 Milliarden US-Dollar zu erwerben. Die Transaktion soll im ersten Halbjahr 2027 abgeschlossen werden, unterliegt jedoch noch der behördlichen Genehmigung und der Erfüllung anderer üblicher Abschlussbedingungen.

Oberflächlich betrachtet ist die wirtschaftliche Logik dieser Transaktion nicht kompliziert: Offene Basismodelle und die darauf aufbauenden Anwendungen werden die Nachfrage nach GPUs, Inferenzsoftware und KI-Infrastruktur kontinuierlich steigern; Hugging Face befindet sich genau im Kern der Entdeckung, Verteilung, Bereitstellung offener Modelle und der gemeinsamen Arbeit in der Community. Die Übernahme von Hugging Face bedeutet, dass Nvidia nicht mehr nur auf der untersten Ebene der KI-Industrie Rechenleistung verkauft, sondern sich weiter in Richtung Modellverteilung, Entwicklerökosystem und Zugang zur Community ausdehnt.

Dennoch bewerten ausländische Medien diese Übernahme mit folgenden Worten: „Die Regulierungsbehörden sollten diese Transaktion blockieren.“

Nach Ansicht von The Register könnte dies eine der bislang am ernsthaftesten zu prüfenden Fusionen in der KI-Branche sein. „Man würde keinem Automobilhersteller erlauben, die wichtigsten Vertriebskanäle für Kraftstoffe zu erwerben, und auch nicht, dass er das wichtigste System zur Ausbildung von Werkstatttechnikern aufkauft – aber die Übernahme von Hugging Face durch Nvidia tut im Wesentlichen fast beides gleichzeitig.“

Nvidia hat bereits eine starke Position durch GPUs, CUDA, Netzwerke, Inferenzsoftware und KI-Frameworks inne. Jetzt beherrscht sie zusätzlich einen der wichtigsten Zugänge zum Ökosystem offener Modelle, und der Grad der vertikalen Integration nimmt deutlich zu. Die eigentliche Frage lautet: Inwieweit kann eine ehemals als „Schweiz der KI-Branche“ geltende neutrale Plattform nach der Übernahme durch das mächtigste Infrastrukturunternehmen der Branche ihre echte Neutralität bewahren?

Trotzdem lobte Clément Delangue, CEO von Hugging Face, in einem Interview am Donnerstag Nvidia nachdrücklich und betrachtete diese Übernahme sowie die von Nvidia bereitgestellten Mittel als Chance, die Nutzerzahl von Hugging Face zu vergrößern. Hugging Face hat derzeit etwa 18 Millionen Nutzer, und Delangue hofft, diese Zahl in den nächsten Jahren auf über 100 Millionen zu steigern.

Aber erst vor einem Jahr lehnte Hugging Face noch eine Investition von Nvidia in Höhe von 500 Millionen US-Dollar ab. Das bedeutet zumindest, dass Delangue höchstwahrscheinlich bewusst ist, dass er gerade eine Vereinbarung getroffen hat, die einem „Deal mit dem Teufel“ gleicht. Dennoch werden volle 1 Milliarde US-Dollar aus dieser Transaktion speziell den Mitarbeitern von Hugging Face zugewiesen, die zu Nvidia wechseln. Selbst wenn Delangue und sein Team später Reue empfinden, werden sie genug Geld haben, um sich die „Tränen abzutrocknen“.

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Was gewinnt Nvidia durch die Übernahme von Hugging Face?

Nvidia möchte diese Übernahme wahrscheinlich eher als eine gemeinnützige Maßnahme darstellen: Durch finanzielle Unterstützung soll sichergestellt werden, dass eine der wichtigsten KI-Ressourcen im Internetzeitalter langfristige finanzielle Sicherheit erhält.

„Man kann durchaus sagen, dass Hugging Face ein zentraler Baustein ist, auf dem das gesamte KI-Ökosystem aufbaut. Sollte ihm das Geld ausgehen und er nicht mehr weiterbetrieben werden können, wären die Folgen höchstwahrscheinlich katastrophal.“ Hugging Face selbst ist zudem ein kapitalintensives Geschäft. Die Speicherung von KI-Modellen und Datensätzen im PB-Bereich ist keineswegs billig, und die Netzwerkbandbreite, die zur kontinuierlichen großflächigen Verteilung dieser Modelle an Nutzer benötigt wird, ist ebenfalls kostspielig. Mit dem Engagement von Nvidia muss sich Hugging Face in Zukunft kaum noch Sorgen um den Finanzdruck machen, der durch den Bedarf an Infrastruktur entsteht.

Aber die Vorteile, die diese „Förderung“ durch Nvidia mit sich bringt, sind offensichtlich, und der Schaden, den sie für die Konkurrenten von Nvidia verursachen könnte, ist ebenso deutlich.

Hugging Face wird oft mit GitHub verglichen, aber es ist längst nicht mehr nur ein Repository zum Speichern und Teilen von Modellgewichten und Trainingsdaten.

Beispielsweise verfügt Hugging Face über eines der umfassendsten Dokumentationssysteme für die KI-Entwicklung im Internet. Für Nvidia ist es nicht schwierig, durch die neu erworbene Kontrollposition sicherzustellen, dass die eigenen Produkte stets eine bessere Dokumentationsunterstützung erhalten als die der Konkurrenten. Nvidia kann natürlich immer wieder betonen, dass die Plattform weiterhin „offen“ ist – aber Offenheit bedeutet nicht zwangsläufig, dass sie unparteiisch ist.

Darüber hinaus leistet Hugging Face einen wichtigen Beitrag im Software-Ökosystem. Anfang dieses Jahres ist die beliebte lokale KI-Inferenz-Engine llama.cpp offiziell in das Hugging Face-System integriert worden. Gleichzeitig ist die Python-Bibliothek Transformers von Hugging Face ein wichtiger Basiskomponente gängiger Inferenzplattformen wie vLLM und SGLang, die direkt mit Nvidias eigenem TRT-LLM konkurrieren.

Diese Übernahme versetzt Nvidia in eine äußerst vorteilhafte Position, um die eigenen Hardware- und Softwareprodukte vorrangig zu fördern. Nvidias Rolle als „KI-Waffenhändler“ erfordert nicht einmal offensichtliche und grobe Maßnahmen wie die Einstellung der Unterstützung für konkurrierende Plattformen. Es reicht aus, sicherzustellen, dass die von ihr bevorzugten Modelle und Frameworks stets eine umfassendere Dokumentation haben und sofort auf Nvidias Hardware ausgeführt werden können – das reicht bereits aus, um enorme Auswirkungen zu erzielen.

Eine Methode, die die Waage des Wettbewerbs unbemerkt verändern kann, besteht darin, große Mengen billiger, auf Nvidias Hardware basierender Rechenleistung in Hugging Face einzuspeisen. In den letzten Jahren hat Hugging Face Nutzern bereits Rechenressourcen in Form von Inference Endpoints, Providers und Spaces zur Verfügung gestellt. Um diese Rechenleistung bereitzustellen, arbeitet Hugging Face mit einer Vielzahl unterschiedlicher Anbieter zusammen und deckt verschiedene Hardwareplattformen ab, darunter große Cloud-Dienstleister, Inferenz-as-a-Service-Anbieter sowie Chiphersteller wie Nvidia, AMD, Cerebras, SambaNova und Groq.

Sobald Nvidia die Muttergesellschaft von Hugging Face wird, hat sie die Möglichkeit, Rechenressourcen über verschiedene Partner zu subventionieren und Entwickler auf wirtschaftlicher Ebene dazu anzuregen, ihre Entwicklungen vorrangig für Nvidias Hardware durchzuführen. Natürlich muss dieses Vorgehen ausreichend verdeckt erfolgen. Beispielsweise kann man bestimmte aufstrebende Cloud-Dienstleister dazu auffordern, einen festen Anteil ihrer Rechenressourcen für kostengünstige Bildungs- und Entwicklungszwecke bereitzustellen, um Entwickler dazu zu bringen, vorrangig Nvidias Plattform zu nutzen – ohne dabei zu viel Misstrauen zu erregen.

Aus jeder Perspektive und egal wie sehr Nvidia betont, dass sie den Wettbewerb nie heimlich manipulieren wird: Die Übernahme von Hugging Face hat eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, den Wettbewerb auf dem Markt zu beeinträchtigen. Es liegt offensichtlich mehr im Interesse der gesamten Branche, wenn Hugging Face als „Schweiz der KI-Branche“ unabhängig bleibt, statt Teil des mächtigsten Unternehmens der gesamten KI-Industrie zu werden.

Angesichts verschiedener Kontroversen haben Jensen Huang und Clément Delangue in einem Interview mit CNBC speziell auf diese Übernahme reagiert.

Die beiden gaben bekannt, dass die Übernahme von Hugging Face selbst initiiert wurde. In diesem Sommer zeigten sich bei den Modellen von OpenAI unkontrollierbare und nicht nachvollziehbare Sicherheitsrisiken, und die geschlossenen Black-Box-Systeme konnten sich nicht selbst verteidigen. Dies ließ die Verantwortlichen vollständig erkennen, dass nur Open-Source-Lösungen die KI-Sicherheitsprobleme lösen können – und dass sie stärkere Ressourcen benötigen, um die Expansion zu beschleunigen.

Bei dieser Übernahme gab es mehrere Bieter auf dem Markt. Nvidia hat das Angebot zu einem hohen Preis übernommen, um „das weltweit größte Open-Source-KI-Ökosystem zu bewahren“. Gleichzeitig wurde ein 1-Milliarde-US-Dollar-Programm zur Bindung von Mitarbeitern aufgelegt: Alle Mitarbeiter werden übernommen, das Team soll weiter vergrößert werden, und das Ziel von 18 Millionen Entwicklern soll auf über 100 Millionen gesteigert werden. Jensen Huang betonte, dass Nvidia sein Geld nicht dadurch verdient, Kunden einzuschränken, sondern durch das Wachstum der gesamten KI-Industrie. Die Hälfte des Geschäfts von Nvidia wird bereits heute von Open-Source-Modellen angetrieben – Open Source ist der echte Wachstumsmotor.

Im Folgenden finden Sie die detaillierten Gespräche und Antworten der beiden, die wir übersetzt und unter Beibehaltung des ursprünglichen Sinns gekürzt und aufbereitet haben, um unseren Lesern einen Einblick zu geben.

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Der gesamte Verlauf der Übernahmeinitiative

Moderator: Heute begrüßen wir Jensen Huang, CEO von Nvidia, und Clément Delangue, CEO von Hugging Face, um über diese bahnbrechende Übernahme zu sprechen. Herzlich willkommen Ihnen beiden, es freut uns sehr, mit Ihnen zu sprechen. Jensen, ich sehe, dass auf Ihrem Schreibtisch ein Marken-Souvenir von Hugging Face steht – das ist eine sehr nette Geste.

Delangue: Hinter mir steht ein identisches Souvenir.

Moderator: Ja, das habe ich gerade gesehen. Die Gerüchte über diese Übernahme kursieren bereits seit mehr als einer Woche, und der Markt diskutiert ständig darüber. Könnten Sie uns den gesamten Hintergrund der Angelegenheit schildern? Wie haben Sie sich auf die Zusammenarbeit geeinigt?

Delangue: Jensen, vielleicht erzählst du zuerst.

Jensen Huang: Nein, Delangue, du fängst besser an.

Delangue: Gut. In diesem Sommer haben wir deutlich gespürt, dass Hugging Face und sogar die gesamte Open-Source-KI-Branche an einem entscheidenden Wendepunkt angekommen sind. Die Branche braucht dringend mehr Ressourcen, einen größeren Entwicklungsumfang und einen höheren Einfluss in der Branche. Also haben wir uns direkt an Jensen gewandt und ihm mitgeteilt, dass wir die Open-Source-KI-Industrie weiterentwickeln und stärken wollen. Er hat uns sofort geantwortet: „Dann machen wir das gemeinsam.“ So hat die ganze Sache angefangen – nur wenige Wochen später war die heutige Übernahme besiegelt.

Moderator: Delangue, was ist genau in diesem Sommer passiert? Du hast erwähnt, dass die Branche einen Wendepunkt erlebt hat. Das Erste, was mir einfällt, sind die ungewöhnlichen Vorfälle bei den OpenAI-Agenturen zwischen Mai und Juli dieses Jahres, die Ihr Team rechtzeitig erkannt und behoben hat. War das der direkte Auslöser für diese Übernahme? Oder gab es andere Gründe, die Sie dazu brachten, zu erkennen, dass das Unternehmen eine solidere finanzielle Grundlage benötigt?

Delangue: Dieses Ereignis hat uns den Kernwert von Open-Source-Modellen vollständig vor Augen geführt. Damals haben wir festgestellt, dass man mit geschlossenen proprietären APIs keinen ausreichenden Sicherheitsschutz erreichen kann – am Ende konnte das Risiko nur mithilfe von Open-Source-Modellen abgewehrt werden. Das hat die Unersetzbarkeit von Open-Source-KI bestätigt. In der gesamten Branche wird Anthropic in wenigen Monaten an die Börse gehen, und die Trennung der Branchenentwicklung ist bereits deutlich sichtbar.

In der KI-Branche haben sich heute zwei völlig unterschiedliche Entwicklungswege herausgebildet: Der erste ist der Weg der geschlossenen proprietären APIs, bei dem alle Branchen ihre KI-Fähigkeiten an wenige führende Unternehmen auslagern. Der zweite ist der offene Open-Source-Weg, bei dem KI-Technologie für die gesamte Gesellschaft zugänglich ist und jeder zu einem Besitzer und Entwickler von KI-Technologie werden kann, statt nur KI-Dienste anderer zu mieten und zu nutzen. Die Struktur dieser beiden Entwicklungswege ist festgelegt, und wir müssen uns voll und ganz dem Open-Source-KI-Bereich widmen, damit diese Technologie weltweit breiter verbreitet und angewendet wird.

Moderator: Jensen, in letzter Zeit haben Sie und viele Branchenführer für Open-Source-KI geworben, Ihre Ansichten sind besonders klar und Ihre Haltung sehr entschlossen. Aber wir wissen, dass Unternehmen wie OpenAI und Anthropic, die sich der Entwicklung großer geschlossener Modelle widmen, seit jeher die wichtigsten Großkunden von Nvidia sind und auch in Zukunft weiterhin Umsätze für das Unternehmen generieren werden. Wie bringen Sie die Entwicklung der beiden Bereiche Open-Source-KI und geschlossene KI in Einklang?

Jensen Huang: Tatsächlich erkennen auch alle großen Labore zur Entwicklung geschlossener Modelle die Entwicklung von Open-Source-Modellen an und unterstützen sie nachdrücklich, da sie wissen, dass Open-Source-KI einen einzigartigen Wert und einen eigenen Platz in der Branche hat. Nvidia ist die weltweit führende KI-Rechenplattform mit Aktivitäten in den Bereichen öffentliche Clouds, neue Cloud-Dienstleister und lokale Unternehmensbereitstellungen, deren Servicenetz sich über die ganze Welt erstreckt.

Im vergangenen Jahr, vor allem in den letzten sechs Monaten, ist die KI-Entwicklung offiziell in die Praxisphase eingetreten. Sowohl geschlossene als auch Open-Source-Modelle können stabil Inhalte mit praktischem kommerziellem Wert erzeugen. Für normale Nutzer und Unternehmen empfehle ich vorrangig die Nutzung geschlossener Modelle: Diese Modelle sind sofort einsatzbereit, haben Spitzenleistungen und werden extrem schnell aktualisiert. Auch wir bei Nvidia nutzen intern regelmäßig geschlossene KI-Tools wie Claud Code, Codex, Perplexity und Cursor. Solange das kommerzielle KI-Mietdienst-Erlebnis ausreichend gut ist, werden wir es vorrangig nutzen – das ist unsere praktische Entscheidung.

Aber viele Unternehmen haben differenzierte Kernbedürfnisse: Forschungseinrichtungen verfügen über exklusive Fachtechnologien und zentrale private Daten, die streng vertraulich behandelt werden müssen. Viele Unternehmen müssen aus Gründen der Compliance und der Datenhoheit die Kerntechnologie vollständig selbst kontrollieren, das geistige Eigentum behalten und ihre eigenen KI-Modelle kontinuierlich weiterentwickeln.

Heute ist die Leistung moderner Open-Source-KI-Modelle bereits ausreichend ausgereift, und die zugehörigen Tools zum Aufbau intelligenter Agenten haben die Hürden für die unternehmenseigene KI-Entwicklung erheblich gesenkt. Sowohl der Open-Source- als auch der geschlossene Bereich wachsen rasant. Das Cloud-Geschäft macht nur 50 % des Gesamtgeschäfts von Nvidia aus, die andere Hälfte wird im Wesentlichen von Open-Source-Modellen angetrieben. Deshalb verfolgt Nvidia stets die parallele Entwicklung beider Bereiche – unser Kernziel ist es, die rasche Entwicklung der gesamten KI-Industrie voranzutreiben.

Die Open-Source-KI befindet sich derzeit in einer Goldphase des schnellen Wachstums. Wir werden Hugging Face ausreichende Plattformressourcen und finanzielle Unterstützung bieten, um seine industrielle Skalierung zu fördern und das Open-Source-Modell-Ökosystem sowie die globale Entwickler-Community ständig zu erweitern.

Moderator: Jensen, was war Ihr erster Gedanke, als Delangue sich mit Ihnen in Verbindung setzte, um über die Zusammenarbeit zu sprechen? Wie wurde die Übernahmebewertung von 12,93 Milliarden US-Dollar festgelegt? Bereits 2023 hat Hugging Face eine große Finanzierungsrunde abgeschlossen, an der sich Google, Nvidia und Salesforce beteiligt haben – damals lag die Unternehmensbewertung nur bei 4,5 Milliarden US-Dollar.

Jensen Huang: Hugging Face hat 200.000 Unternehmenskunden und 18 Millionen Entwickler weltweit, die Plattform hostet über 3 Millionen KI-Modelle und deckt fast alle Teilbereiche der künstlichen Intelligenz ab, darunter mehrsprachige Basismodelle