9月3日，英伟达官方对外宣布将以全现金方式收购Hugging Face全部股权，交易对价包含面向原有股东的约119亿美元，以及最高10亿美元的员工留任激励。

为消除行业对于平台中立性的担忧，黄仁勋在署名博文中表示，Hugging Face将继续作为面向整个AI生态的开放平台运行。开发者可以自由选择想要使用的模型、框架、云厂商、推理服务供应商以及计算硬件平台。开发者在Hugging Face开展开发、部署业务，并不强制要求使用英伟达的计算资源。

同时，Hugging Face会持续支持来自生态内所有模型研发方的开源项目与开放权重模型。平台继续适配多云、多加速器的开发与部署模式，让开发者可以选用最适配自身业务的硬件与基础设施。

“开放权重模型降低AI的使用门槛，推动AI技术领导力分散到各家企业、机构与社区之中。”这是黄仁勋希望传递的核心观点。

在他看来，依托开放模型，初创公司、商业企业、高校以及公共机构，无需从零训练每一个模型，就可以基于先进AI能力开展研发。各类机构能够为不同业务匹配最合适的模型。正是依靠这种方式，AI得以安全演进、强化网络安全与技术主权，加速创新落地，走进工厂、医院、农田、课堂以及遍布各地的实体商业。

众人协同共建，AI才能进步得更快。

作为向Hugging Face贡献开源模型与数据最多的企业，英伟达已经在Hugging Face平台发布500余款模型，以及250多套开源数据集。并将自研的模型、程序库与工具以开源形式对外发布，全球开发者都可以使用、修改，并在此基础之上继续创新。

站在半导体产业视角，本次收购是英伟达算力全栈布局的关键补全。长期以来，英伟达的核心壁垒集中在GPU硬件、CUDA软件栈层面，掌握算力供给；而Hugging Face掌握模型分发与开发者工作流入口。完成收购之后，英伟达打通“芯片‑软件栈‑模型仓库‑开发者‑落地部署”完整链路，补齐自身在AI中间层基础设施的短板。

同时，这笔交易也带有很强的防御属性。当前，OpenAI等闭源 AI 巨头加速自研芯片，意图降低对英伟达GPU的依赖。英伟达的战略逻辑在于：开源生态的体量越庞大，算力需求来源就越分散，不会被少数闭源大客户的自研芯片计划所牵制。海量开源模型的训练、微调、推理需求，会持续拉动GPU硬件的市场需求，即便不做强制绑定，生态层面的协同效应依旧会间接利好英伟达硬件出货。

总体而言，英伟达收购Hugging Face，标志AI产业竞争已经从单纯的芯片性能比拼、大模型参数竞赛，延伸至开发者生态、中间层基础设施的争夺。硬件厂商直接掌控开源模型分发枢纽，这在AI发展历史上尚属首次。