Nvidia kupi Hugging Face za 12,9 mld dolarów

Nvidia zawarła porozumienie w sprawie przejęcia platformy Hugging Face za 12,9 mld dolarów. Transakcja ma rozszerzyć działalność producenta układów GPU poza sprzęt i wzmocnić jego pozycję w obszarze otwartych modeli oraz infrastruktury sztucznej inteligencji.

Dodaj do ulubionych źródeł w Google
Posłuchaj
00:00

Hugging Face pozostanie otwarte

Nvidia oficjalnie zgodziła się kupić Hugging Face, platformę rozwijającą rozwiązania open source dla sztucznej inteligencji, za 12,9 mld dolarów. Przejęcie jest kolejnym krokiem producenta procesorów graficznych w kierunku rozszerzenia działalności poza sprzęt i objęcia większej części stosu technologicznego AI.

Dyrektor generalny Nvidii Jensen Huang poinformował, że po transakcji Hugging Face ma pozostać otwartą platformą dla całego ekosystemu sztucznej inteligencji. Nvidia zamierza wspólnie z przejmowaną firmą rozwijać jej platformę, wzmacniać zaplecze infrastrukturalne oraz zwiększać dostęp do technologii AI dla programistów i instytucji na całym świecie.

Hugging Face jest znane z rozwijania i udostępniania narzędzi oraz modeli sztucznej inteligencji w formule open source. Transakcja oznacza dla Nvidii znaczące wejście w obszar platform programistycznych i otwartego ekosystemu AI.

Rozmowy rozpoczęło Hugging Face

Jak powiedział dyrektor generalny Hugging Face Clément Delangue, inicjatywa rozpoczęcia rozmów wyszła ze strony jego firmy. Hugging Face zwróciło się do Jensena Huanga latem 2026 r., a negocjacje zakończyły się porozumieniem w ciągu kilku tygodni. Według Delangue’a firma uznała w tym czasie, że zarówno Hugging Face, jak i szerzej rozumiana sztuczna inteligencja open source znalazły się w punkcie zwrotnym i potrzebują większych zasobów, skali oraz widoczności. Szef Hugging Face określił Nvidię jako odpowiednie miejsce dla dalszego rozwoju firmy. Jak zaznaczył, rozmowy dotyczące transakcji przebiegały szybko.

Druga największa transakcja Nvidii

Przejęcie Hugging Face za 12,9 mld dolarów będzie drugą największą transakcją w historii Nvidii. Większą było jedynie nabycie w grudniu 2025 r. aktywów producenta układów Groq za 20 mld dolarów.

Wcześniej największym przejęciem Nvidii była transakcja dotycząca izraelskiego producenta układów Mellanox. Firma została kupiona w 2019 r. za niespełna 7 mld dolarów.

Nvidia stała się w ostatnich latach największą pod względem wartości rynkowej spółką na świecie, czemu sprzyjał wysoki popyt na jej procesory graficzne wykorzystywane w systemach generatywnej sztucznej inteligencji. Zakup Hugging Face pokazuje jednocześnie, że firma rozszerza działalność poza produkcję układów i inwestuje w kolejne warstwy infrastruktury AI.

Open source i cyberbezpieczeństwo

Hugging Face znalazło się niedawno w centrum incydentu cyberbezpieczeństwa, który zwrócił uwagę na ryzyka związane z szybkim rozwojem zaawansowanej sztucznej inteligencji i narzędzi przeznaczonych do cyberbezpieczeństwa.

Clément Delangue przypisał ten incydent błędom inżynierskim. Jak poinformował, Hugging Face wykorzystało później wersję chińskiego otwartego modelu przygotowaną przez Nvidię do rozwiązania problemu. Według szefa Hugging Face incydent pokazał znaczenie otwartych modeli oraz potrzebę dalszego rozwijania i upowszechniania sztucznej inteligencji open source.

Podobne stanowisko przedstawił Jensen Huang. Jego zdaniem otwarte środowisko może zapewniać osobom odpowiedzialnym za ochronę systemów przewagę nad atakującymi. Wskazał, że społeczność zajmująca się zabezpieczeniami jest liczniejsza niż grupa atakujących, a otwarte modele umożliwiają jej przejrzystą współpracę.

Nvidia rozszerza działalność w AI

Dla Nvidii przejęcie Hugging Face oznacza znaczącą inwestycję w popularną platformę AI w okresie, gdy firma nadal czerpie korzyści z rosnącego zapotrzebowania na procesory graficzne wykorzystywane do obsługi generatywnej sztucznej inteligencji. Transakcja jednocześnie rozszerza działalność producenta poza warstwę sprzętową. Po połączeniu spółek Hugging Face ma zachować otwarty charakter platformy, a Nvidia zamierza wesprzeć jej rozwój zasobami i infrastrukturą potrzebnymi do skalowania działalności.

Źródło: CNBC

Chcesz częściej widzieć nasze artykuły w Google? Dodaj ElektronikaB2B do ulubionych źródeł
Powiązane treści
Badania Kompatybilności Elektromagnetycznej w Laboratoriach OBR CTM SAC 10 - normy ogólne i obronne oraz nowe metody EMC dla urządzeń trójfazowych, medycznych i laboratoryjnych
Augmented Engineering w sektorze A&D - wyścig o przewagę technologiczną
Przedstawiamy MPLAB Code Configurator w VS Code
Symulacje elektromagnetyczne w projektowaniu urządzeń elektronicznych
IBM przejął HRL Laboratories. Wzmacnia rozwój technologii kwantowych
White Electronics – moduły HMI DWIN i projektowanie elektroniki na zamówienie
730 mln euro na APECS. Europa wzmacnia sektor mikroelektroniki
Zobacz więcej w kategorii: Gospodarka
Komunikacja
Cisco otworzyło w Krakowie laboratorium sieci dla AI. Niemal 400 szaf serwerowych i 4 MW mocy IT
Zasilanie
Agrowoltaika jako odpowiedź na rosnące problemy energetyczne
Produkcja elektroniki
Infineon i Wolfspeed zawierają umowę na dostawy 200-milimetrowych podłoży z węglika krzemu
PCB
Firma Printed Circuit Board Technology wyróżniona tytułem "Brylant Polskiej Gospodarki 2025"
Komponenty
Kingston zdominował światowy rynek modułów DRAM - firma osiągnęła 62% udziału
Produkcja elektroniki
Infineon otwiera nowy hub produkcyjny w Tajlandii - strategiczne zwiększenie mocy i odporności łańcucha dostaw
Zobacz więcej z tagiem: Projektowanie i badania
Informacje z firm
Computer Controls na Hardware Design Masterclasses 2026: Nowoczesne projektowanie i zarządzanie BOM
Technika
Badania EMC: dlaczego urządzenia zawodzą i jak przygotować się do certyfikacji?
Gospodarka
10 lat TME Edukacja: dekada wspierania edukacji technicznej na świecie

Zobaczyć obiekt oczami radaru, czyli dlaczego potrzebujemy laboratorium do pomiarów RCS?

Radar postrzega świat inaczej niż człowiek. Zamiast obrazu tworzonego przez światło widzialne rejestruje echo wysłanej fali elektromagnetycznej. Na odpowiedź radarową obiektu wpływają nie tylko jego rozmiary, lecz także kształt, zastosowane materiały, częstotliwość oraz kierunek obserwacji. Dlatego dwa przedmioty o podobnych wymiarach mogą być dla radaru widoczne zupełnie inaczej. Jak zatem sprawdzić, co radar rzeczywiście "widzi"? Służą temu pomiary RCS, prowadzone między innymi w specjalistycznych laboratoriach, które zapewniają kontrolowane i powtarzalne warunki oraz umożliwiają uzyskanie dokładności wymaganej w danym zastosowaniu.
Zapytania ofertowe
Unikalny branżowy system komunikacji B2B Znajdź produkty i usługi, których potrzebujesz Katalog ponad 7000 firm i 60 tys. produktów