NVIDIA a annoncé le 3 septembre avoir signé un accord pour acquérir Hugging Face pour 12 930 300 000 dollars.

Le montant est gigantesque pour une entreprise dont la dernière valorisation publique remontait à 4,5 milliards de dollars lors de sa levée de fonds de 2023.

Selon Reuters, environ 11,9 milliards de dollars doivent être versés aux actionnaires de Hugging Face. NVIDIA prévoit en parallèle jusqu’à 1 milliard de dollars d’incitations en actions destinées aux salariés qui rejoindront le groupe.

L’opération annoncée est donc bien une acquisition et non un simple investissement ou partenariat renforcé. Elle n’est toutefois pas à confondre avec une acquisition déjà totalement intégrée : NVIDIA a annoncé un accord pour acheter Hugging Face.

NVIDIA n’achète pas seulement un site qui héberge des modèles

Réduire Hugging Face à un dépôt de fichiers ferait manquer l’essentiel.

La plateforme sert à héberger des modèles, datasets et démonstrations, mais aussi à les découvrir, les tester, les comparer, les adapter et les déployer.

NVIDIA affirme que plus de 18 millions de développeurs, chercheurs et créateurs utilisent aujourd’hui Hugging Face.

Le Hub hébergerait plus de 3 millions de modèles, environ 500 000 datasets et 1 million d’applications. Plus de 200 000 entreprises utiliseraient également la plateforme pour découvrir, évaluer, personnaliser ou déployer de l’IA.

Autrement dit, NVIDIA n’achète pas simplement du contenu. Il achète un point de passage extrêmement fréquenté entre la recherche, l’open source, les entreprises et les infrastructures de calcul.

Le GPU est déjà en bas de la pile, Hugging Face se trouve beaucoup plus haut

Le cœur historique du pouvoir de NVIDIA se situe dans le calcul.

Ses GPU exécutent une part majeure de l’entraînement et de l’inférence IA, tandis que CUDA, NCCL, TensorRT et ses bibliothèques logicielles créent un environnement technique difficile à remplacer pour de nombreuses équipes.

Hugging Face occupe une position différente.

Un développeur peut y commencer par rechercher un modèle, consulter sa licence, essayer une démonstration, télécharger ses poids, le fine-tuner avec Transformers puis le déployer chez un fournisseur d’inférence.

L’acquisition rapproche donc NVIDIA de l’étape où un développeur décide quel modèle et quelle infrastructure utiliser, bien avant l’achat concret d’un serveur.

NVIDIA promet explicitement que ses GPU ne deviendront pas obligatoires

Jensen Huang a pris soin de répondre immédiatement au soupçon le plus évident.

Selon NVIDIA, Hugging Face restera une plateforme ouverte à l’ensemble de l’écosystème.

Les développeurs devront continuer à pouvoir choisir leurs modèles, frameworks, clouds, fournisseurs d’inférence et plateformes de calcul.

NVIDIA affirme explicitement que son propre matériel ne sera pas requis pour construire ou déployer depuis Hugging Face.

La société promet également le maintien d’un support multi-cloud et multi-accélérateurs ainsi que l’hébergement de modèles open source et open-weight provenant de tous les éditeurs.

Cette promesse est importante parce qu’AMD, Intel et les clouds sont déjà dans Hugging Face

Hugging Face ne s’est jamais développé comme une extension exclusive de CUDA.

La plateforme héberge des modèles et outils optimisés pour NVIDIA, mais aussi pour AMD, Intel, Google, AWS, différents accélérateurs spécialisés et de nombreux environnements CPU.

AMD était même investisseur de Hugging Face depuis la levée de fonds de 2023.

L’enjeu ne consiste donc pas uniquement à conserver quelques boutons de compatibilité.

Une plateforme peut rester officiellement ouverte tout en créant des différences beaucoup plus subtiles : qualité des optimisations, rapidité d’intégration, documentation, disponibilité des démonstrations, priorité donnée à certains runtimes ou placement de services dans l’interface.

C’est précisément pour cette raison que certains analystes et développeurs interrogés par Reuters disent vouloir observer si l’équilibre entre accélérateurs restera réellement inchangé.

NVIDIA est déjà le plus gros contributeur de modèles de la plateforme

L’acquéreur n’arrive pas comme un étranger.

NVIDIA affirme être aujourd’hui le plus important contributeur de modèles et de données sur Hugging Face.

Le groupe a publié plus de 500 modèles et plus de 250 datasets sur la plateforme.

Les deux sociétés travaillaient également ensemble depuis plusieurs années. Dès 2023, elles avaient annoncé l’intégration de DGX Cloud à Hugging Face afin de faciliter l’accès aux ressources NVIDIA depuis la plateforme.

L’acquisition formalise donc une relation technique déjà étroite plutôt qu’elle n’en crée une entièrement nouvelle.

Le prix montre que NVIDIA achète surtout une position dans l’écosystème

Le montant de 12,93 milliards paraît encore plus spectaculaire lorsqu’on le compare aux revenus actuels de Hugging Face.

Reuters rapporte un chiffre d’affaires annualisé d’environ 150 millions de dollars avant l’annonce de l’accord.

Même sans établir un multiple simpliste entre revenus et prix d’achat, l’écart montre que NVIDIA ne valorise pas uniquement l’activité commerciale actuelle.

Le Hub, ses bibliothèques et sa communauté donnent accès à quelque chose de beaucoup plus difficile à construire rapidement : une place déjà installée dans les habitudes quotidiennes des développeurs IA.

NVIDIA paie donc aussi pour conserver sa pertinence à un moment où plusieurs de ses plus gros clients développent leurs propres accélérateurs.

Meta, Microsoft et OpenAI cherchent justement à réduire leur dépendance à NVIDIA

Le contexte industriel rend l’opération particulièrement intéressante.

Les plus gros acheteurs de GPU NVIDIA consacrent désormais des milliards de dollars à leurs propres architectures.

Google possède TPU, AWS développe Trainium et Inferentia, Microsoft travaille sur Maia, tandis que Meta et OpenAI poursuivent eux aussi leurs propres stratégies silicium.

Ces efforts ne font pas disparaître les GPU NVIDIA à court terme. Ils montrent néanmoins que les très grands clients ne souhaitent pas dépendre éternellement d’un seul fournisseur.

Hugging Face donne à NVIDIA une relation beaucoup plus directe avec des millions d’utilisateurs qui ne sont pas eux-mêmes des hyperscalers capables de concevoir une puce.

Les modèles ouverts peuvent aussi protéger le marché des GPU

L’intérêt de NVIDIA pour l’open-weight n’est pas uniquement idéologique.

Un monde où quelques entreprises contrôlent à la fois les meilleurs modèles, leurs services cloud et leurs accélérateurs internes peut devenir moins favorable à un fournisseur indépendant de GPU.

À l’inverse, un écosystème où des milliers de modèles peuvent être téléchargés et exécutés par n’importe quelle entreprise multiplie les endroits où du calcul doit être acheté.

Jensen Huang présente cette ouverture comme un moyen de distribuer plus largement le leadership en IA.

Pour NVIDIA, elle possède aussi un intérêt économique évident : plus les modèles sont accessibles, modifiables et déployables par beaucoup d’acteurs, plus le marché potentiel du calcul reste large.

Hugging Face pourrait recevoir beaucoup plus d’infrastructure

NVIDIA promet d’utiliser son infrastructure, ses équipes d’ingénierie et son envergure mondiale pour améliorer la fiabilité de Hugging Face.

Le groupe cite notamment la sécurité, l’évaluation des modèles, l’inférence et les capacités de déploiement.

C’est un domaine où les moyens d’un groupe valant plusieurs milliers de milliards de dollars peuvent réellement changer l’échelle de la plateforme.

L’hébergement de millions de modèles, datasets et applications exige stockage, réseau, indexation, sécurité, calcul de démonstration et ressources d’inférence en quantité croissante.

La difficulté sera de fournir cette infrastructure sans transformer progressivement le chemin le plus simple en chemin exclusivement optimisé pour NVIDIA.

Transformers est probablement aussi stratégique que le site lui-même

Une grande partie de l’influence de Hugging Face vient de logiciels open source qui peuvent fonctionner sans passer par son site.

Transformers est devenu l’une des bibliothèques centrales pour charger, entraîner et utiliser des modèles de nombreuses familles.

Diffusers joue un rôle similaire dans la génération d’images et de médias. Datasets, Tokenizers, PEFT, TRL, Safetensors ou Accelerate occupent chacun une partie différente de la chaîne de développement.

Ces projets ont l’avantage de placer Hugging Face au milieu du workflow même lorsqu’un développeur n’utilise pas les services cloud de l’entreprise.

Pour NVIDIA, posséder la société qui maintient cette couche logicielle crée donc une proximité nouvelle avec la manière dont les modèles sont réellement utilisés.

Le dossier open source sera observé plus attentivement après l’acquisition

Hugging Face est devenu un lieu central précisément parce que des acteurs concurrents peuvent s’y rencontrer.

Meta y publie ses modèles. Microsoft, Google, NVIDIA, Intel et de nombreux laboratoires y maintiennent leurs propres organisations. Des startups distribuent leurs poids à côté de projets universitaires et de modèles communautaires.

Cette neutralité pratique vaut autant que l’infrastructure technique.

NVIDIA promet de la conserver, mais l’acquisition place désormais le propriétaire du Hub en concurrence directe avec une partie des entreprises qui y publient leur travail ou y proposent des infrastructures.

La question ne se résoudra donc pas au jour de l’annonce.

Elle se mesurera dans les années suivantes à travers les API, les intégrations matérielles, les politiques d’hébergement, les fournisseurs d’inférence proposés et la gouvernance des projets open source.

L’accord déplace encore la frontière de ce qu’est NVIDIA

NVIDIA a déjà cessé depuis longtemps d’être simplement un fabricant de cartes graphiques.

La société contrôle une pile allant du GPU au réseau de datacenter, au système complet, aux bibliothèques et aux frameworks d’exécution.

Avec Hugging Face, elle se rapproche encore davantage du développeur et du catalogue de modèles lui-même.

C’est à la fois la logique de l’opération et son principal point de vigilance.

Si Hugging Face reste réellement neutre vis-à-vis du matériel et des modèles, NVIDIA obtient un immense écosystème qui continue d’élargir le marché du calcul.

Si cette neutralité s’érode, la communauté possède suffisamment d’outils open source pour chercher d’autres lieux d’hébergement, mais reconstruire le réseau, les habitudes et la visibilité accumulés par Hugging Face serait beaucoup plus difficile.

Les 12,93 milliards de dollars paient donc moins un simple site web qu’une position au milieu de la circulation mondiale des modèles d’IA.