GeekOnAI
Nvidia подтвердила покупку Hugging Face за $12,93 млрд — $11,9 млрд достанется акционерам площадки, ещё около $1 млрд в виде акций пойдёт на удержание сотрудников Hugging Face, которые переходят в Nvidia. Сделку планируют закрыть в первой половине следующего года. Это вторая по размеру сделка Nvidia за всю историю компании — уступает только покупке активов Groq за $20 млрд в декабре, а до этого крупнейшей была покупка израильского производителя чипов Mellanox почти за $7 млрд в 2019 году.
Насколько это большая площадка
Hugging Face — не стартап с идеей, а инфраструктура, на которой реально держится значительная часть открытого AI: 3 млн моделей, 1 млн приложений, 500 тысяч датасетов и 18 млн разработчиков, которые всем этим пользуются. Это самое близкое к «единой точке» место в открытой части индустрии — если модель открытая и не сделана исключительно для внутреннего использования компании, скорее всего, она лежит именно там.
Что обещает Nvidia
Глава Nvidia Дженсен Хуанг публично заявил, что Hugging Face продолжит поддерживать открытый исходный код и открытые веса моделей, останется открытой платформой для всей AI-экосистемы, а разработчики по-прежнему будут сами выбирать модели, фреймворки, облака и вычислительные платформы — вычисления именно на Nvidia не станут обязательным условием.
Обещание правдоподобное, но стоит держать в голове: теперь крупнейший производитель чипов для AI одновременно владеет и крупнейшей площадкой распространения открытых моделей для этих чипов. Конфликт интересов не гарантирован, но структурно он теперь возможен так, как не был возможен неделю назад.
Почему это касается тех, кто использует открытые модели у себя
Если вы разворачиваете открытую модель на своём оборудовании — а не пользуетесь чужим облаком, — вы, скорее всего, тем или иным образом опираетесь на Hugging Face: скачиваете веса, следите за обновлениями, берёте датасеты. Смена владельца крупнейшей точки распространения — это не повод останавливать такие проекты, но повод не завязывать всю инфраструктуру на одну площадку без запасного варианта: держать локальную копию нужных весов моделей, а не полагаться, что они всегда будут доступны по первому клику ровно там же, где сейчас.
Мы подробно рассказываем о развёртывании AI на собственном оборудовании — без зависимости от чужих облаков и с контролем над тем, что и где физически лежит — на странице «Своя AI-инфраструктура и защита данных (152-ФЗ)».