Hugging Face ist die zentrale Anlaufstelle für offene KI-Modelle. Nach Angaben von Nvidia nutzen mehr als 18 Millionen Entwickler die Plattform, um über 3 Millionen Modelle, 500.000 Datensätze und 1 Million Anwendungen zu teilen. Über 200.000 Firmen setzen den Dienst ein. Huang sagt zu, Hugging Face bleibe offen für alle: Nvidia-Hardware sei nicht nötig, andere Clouds und Chips würden weiter unterstützt. Nach eigener Darstellung ist Nvidia der größte Beitragende offener Modelle auf der Plattform, mit über 500 Modellen und mehr als 250 Datensätzen.
Wer wen ansprach, schildern beide Seiten unterschiedlich. Laut Huang kam Mitgründer Clem Delangue auf ihn zu, als dieser über das nächste Kapitel der Firma nachdachte. Mitgründer Thomas Wolf schreibt dagegen auf LinkedIn, Huang habe Delangue das Angebot gemacht, den Hub als offene, unabhängige und hardware-neutrale Plattform auszubauen.
Wolf nennt Nvidia den passendsten Partner für die eigene Mission, von offenen Gewichten über Robotik bis zur Wissenschaft. Für Nutzer ändere sich heute nichts. Offene KI stehe an einem Wendepunkt, an dem Größe und Rechenleistung immer wichtiger würden.
Warum kauft ein Chiphersteller eine Software-Plattform?
Nvidia verdient sein Geld mit Recheninfrastruktur, und wer die Schnittstelle von OpenAI oder einem anderen KI-Anbieter nutzt, landete bisher meist auf Nvidia-Chips. Doch die wenigen großen Anbieter entwickeln inzwischen reihum eigene Beschleuniger. Google, Amazon und OpenAI tun das ebenso wie neuerdings Anthropic.
Offene Modelle dagegen laufen bei vielen Clouds, in Unternehmen, an Hochschulen und in Behörden, also bei einer Kundschaft, die keine eigenen Chips baut. Huang hat die Logik gegenüber Axios auf eine knappe Formel gebracht: “Free AI should be great for hardware.”
Eigene offene Modelle betreibt Nvidia längst. Mit Nemotron veröffentlicht das Unternehmen Gewichte, große Teile der Trainingsdaten und die Rezepte für Training und Nachtraining. In der Nemotron Coalition arbeitet es gemeinsam mit Mistral AI, Thinking Machines Lab, Perplexity, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Reflection AI und Sarvam an einem weiteren offenen Modell.
Führend ist Nvidia damit nicht, es liegt hinter den starken chinesischen Modellen. Dafür ist das Nvidia-Modell in bestimmten Szenarien deutlich schneller. Von den chinesischen Modellen profitiert der Konzern aber ebenso, weil er eigene, für seine Chips optimierte NVFP4-Fassungen von Kimi K2.6 und GLM-5.1 anbietet. Mit dem Kauf käme nun auch Einfluss auf das wichtigste Schaufenster dieser Konkurrenz hinzu.
Hinzu kommt der Betrieb, denn Hugging Face verteilt Modelle und vermietet auch die Rechenzeit für deren Nutzung. Diesen Weg hatte Nvidia schon einmal eingeschlagen und wieder verlassen. Die eigene DGX Cloud wurde zurückgefahren, weil man den Großkunden keine Mietkunden abjagen wollte. Seither vermittelt stattdessen der Marktplatz Lepton Aufträge an Partner wie CoreWeave, Lambda oder Nebius, an den Hugging Face über einen Cluster-Dienst angebunden ist.
Ende Juli meldete Nvidia Verpflichtungen in Höhe von 36 Milliarden aus Vereinbarungen mit KI-Cloudpartnern. Bei diesen Vereinbarungen sinken Nvidias Verpflichtungen, wenn die Partner ihre Kapazität an Dritte verkaufen. Nvidia sichert Cloudpartner zudem teilweise gegen ungenutzte Kapazitäten ab. Ein großer Entwickler-Hub als zusätzlicher Absatzkanal käme da gelegen.
