Trece millones de desarrolladores usan regularmente Hugging Face, pero sólo los enterados – es un decir – sabían de la existencia de esta empresa de nombre simpático que, inesperadamente, adquirió celebridad por haber sido víctima de un test ide OpenAI que derivó en ataque coordinado a cargo de 1.200 agentes de IA. El episodio , sólo es mencionado en esta crónica porque, a los pocos días, fue seguido por una oferta de compra por 12.900 millones de dólares. Este precio, ofrecido por Nvidia y rápidamente aceptado, confirma que sus activos son una perita en dulce para alguien como Jensen Huang, capaz de sacar oro de su valioso repositorio de herramientas de código abierto especializadas en modelos de IA.
Clément Delangue
Desde su fundación en 2016 por tres emprendedores franceses (Clément Delangue, Julien Chaumond y Thomas Wolf), Hugging Face se ha convertido, con la mayor discreción, en una pieza clave para el desarrollo de la inteligencia artificial. A los más de tres millones de modelos open source alojados en su repositorio se suman unos 700.000 datasets públicos disponibles para descarga. Delangue, que ejerce como CEO, se dice convencido de que los modelos abiertos “contribuyen a democratizar la IA y a combatir la concentración de poder que, en mi opinión, es el mayor riesgo que corre la IA”.
La compañía ha jugado un papel esencial en el crecimiento global de modelos abiertos como DeepSeek y Kimi 3 . Como contrapartida, se ha visto involuntariamente em medio de discursos geopolíticos a los que sus fundadores se sienten ajenos. Tan diferente es el ambiente dentro de la compañía que sus más de 250 empleados – repartidos entre Nueva York, Miami y Paris – tienen permiso para hablar públicamente de su trabajo. Costumbre que desaparecerá bien pronto.
La astucia de los fundadores ha consistido en ir construyendo casi sigilosamente una capa de computación gestionada mientras engrosaban su hub de modelos, datos y aplicacones. La actividad más lucrativa ha sido el alojamiento de datasets de modelos de IA y pesos (millones de valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento), de manera que los desarrolladores – 13 millones enrolados en unas 200.000 empresas – pueden poner en marcha Inference Endpoints, unas API dedicadas para GPU que escalan desde instancias de computación de tres centavos por hora hasta clústeres de 80 dólares por hora de ocho sistemas Nvidia H100. Los Inference Endpoints representan alrededor del 40% de sus ingresos, que se facturan por hora de GPU. Por lo que podría decirse que, de facto, Hugging Face es un proveedor cloud para el despliegue de modelos de IA, si bien no es suyo el hardware que hay debajo.
Además, permite alojar demostraciones interactivas en Spaces, pagaderas por horas de uso o enrutar llamadas de API a través de Inference Providers, su capa de facturación que conecta a los usuarios con nubes de GPU de terceros.
Hugging Face, bajo la filosofía open source, no siempre se ha limitado a actuar como el equivalente a GitHub en los modelos de IA. Se ha dejado tentar por la robótica e incluso creó – en 2022 – Bloom, un modelo de IA multilingüe, aunque desde entonces se ha retirado del entrenamiento de modelos para no disparar sus costes y no competir con los que ella misma aloja.
En la actividad de almacenamiento, creciente, alberga un número de petabytes de pesos de modelos y conjuntos de datos; en resumidas cuentas, no se limita a ser un repositorio open source para IA sino que ha intentado dar un salto al mercado de infraestructura. Todo bueno para el nuevo propietario.
En palabras de Thomas Wolf – quien parece ser el intelecto principal de la startup la gran revolución conceptual de la IA son los LLM de pesos abiertos, que aceleran la innovación y abaratan su adopción y puesta en marcha. Y como este espíritu no está reñido con tener ambiciones comerciales más amplias, la compañía ha seguido invirtiendo en robótica. Otra conexión con los intereses declarados de Nvidia.
Este verano ha lanzado su segundo kit para montar un robot, Reachy Mini, cuyo primer modelo lanzado el año pasado va camino de vender 20.000 unidades este año. No está mal, considerando que su primera incursión en la robótica fue una biblioteca de código abierto. Una vez percibido el interés del mercado, la compañía adquirió la startup francesa Pollen Robotics, que ahora es el núcleo de sus actividades de IA física. Para finales de año promete llevar al mercado su Microduck, ¡un pato! robot con IA que, a un precio de 399 dólares, ya suma pedidos por valor de 2,6 millones de dólares.
Desde tiempo atrás Hugging Face ya actuaba como distribuidora sui generis de la computación de Nvidia: ambas compañías gestionan Training Cluster as a Service, que permite a las organizaciones acceder bajo demanda a grandes clústeres de GPU y cuyo uso se factura sólo por la duración de un entrenamiento. Además, a finales de 2025, Nvidia ofreció invertir 500 millones de dólares en la startup, sobre una valoración teórica de 7.000 millones, pero en aquel momento los fundadores declinaron la oferta por temor a que un inversor dominante terminaría influyendo demasiado en sus decisiones. Las cosas han cambiado radicalmente, por lo visto.
La adquisición que acaba de anunciarse es una de las mayores concretadas por Nvidia hasta la fecha y a primera vista puede parecer exagerada. Pero, considerando que en sus últimos resultados trimestrales facturó 96.200 millones de dólares y prevé crecer un 70% en el actual año fiscal, los 12.900 millones que pagará por Hugging Face se cubrirán con trece días de ingresos. En cambio, desde la óptica de la adquirida, el monto viene a multiplicar por 86 su facturación (150 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales).
Maximizar el crecimiento de ingresos nunca ha sido tan importante para Hugging Face como fomentar que los desarrolladores ofrezcan alternativas abiertas. De hecho, el primer trimestre del año, registró pérdidas debidas a una inversión en conjuntos de datos. Alrededor del 3% de los clientes, normalmente grandes corporaciones, paga por funciones adicionales tales como más espacio de almacenamiento y la posibilidad de crear repositorios privados.
Desde la perspectiva de Nvidia, el movimiento tiene todo el sentido, puesto que el código abierto es el único elemento de la IA sobre el que no ejerce ningún control. Las bazas diferenciales de Nvidia son su hardware y CUDA, esto es, su arquitectura que permite desarrolladores escribir software para aplicaciones y agentes IA.
El atractivo de Hugging Face para Nvidia reside sobre todo en que le ayuda a cubrir una capa faltante en la curva que va del chip al flujo de trabajo. A fin de cuentas, la startup francoamericana se ha convertido en la primera parada para los ingenieros que buscan un modelo de IA, en la última parada antes de poner un modelo en producción, o bien en ambas.
La inferencia ejecutada en el mismo dispositivo va madurando hasta el punto de que, cada vez más, las cargas de trabajo ni siquiera llegan a precisar las GPU de los centros de datos.
La transacción llega en un momento en el que la oferta de DGX Cloud de Nvidia no va tan bien como se esperaba. Al apropiarse de Hugging Face, Huang mitiga esa circunstancia al heredar una plataforma donde los desarrolladores ya alquilan GPUs, pagan por inferencia y, son muchos. Una ventaja añadida es que Nvidia ha prometido ayudar a cubrir el coste de decenas de miles de millones de dólares en acuerdos de computación cloud para sus mayores clientes. En caso de que tuviera excedente de computación sin usar, podría desviar esa capacidad hacia los millones de desarrolladores de su nueva posesión.
Por otro lado, Hugging Face seguirá ocupando líneas de información acerca del incidente de seguridad que denunció el 16 de julio. Cinco días después, OpenAI reconocía que los perpetradores fueron sus propios agentes de IA como parte de una simulación llamada ExploitGym [el nombre tiene guasa] que pretendía evaluar la capacidad de un agente de IA para encontrar y encadenar vulnerabilidades reales de software.
Sobre el papel, los agentes de IA están sujetos a ciertas restricciones de seguridad dentro de un entorno aislado de internet. Sin embargo, los agentes de IA de OpenAI recurrieron a atajos: dado que buena parte de los pesos y datos de inferencia de modelos de IA están alojados en Hugging Face, estos agentes dedujeron que las soluciones de referencia de la simulación también estarían allí. En primer lugar encontraron la vulnerabilidad Zero-Day que les permitió acceder a internet y, después, encadenaron credenciales robadas junto con un segundo Zero-Day para obtener la ejecución remota de código en la infraestructura de trabajadores de producción de Hugging Face.
Este fue, simplificado, el tramposo modus operandi de los agentes, llegando aperpetrar 17.600 acciones durante cuatro días antes de su contención. El informe de 37 páginas publicado posteriormente plantea casi más preguntas que respuestas. Además, los resultados sugieren que la intrusión podría haberse evitado si durante el entrenamiento los modelos no fueran recompensados por su mal comportamiento. Así, no sorprende que fiscales generales de hasta dieciséis estados federal, es hayan requerido información y la conservación de pruebas.
El episodio ha tenido enorme repercusión al desvelar que los riesgos enunciados por los críticos de la IA no son una invención de rebeldes airados. Una vez revelada la vulnerabilidad de Hugging Face, Nvidia ha usado esa carta para justificar su oferta y erigirse como protectora de la integridad de la IA. Bien es cierto que blindarse contra atacantes que operan a velocidad y escala de máquina no es una tarea sencilla y requiere muchos recursos económicos, técnicos y humanos.
A fin de cuentas, los agentes de IA ofensivos están totalmente automatizados, mientras que las defensas, incluso si usan IA, están incentivadas para mantener a un humano informado, y ninguno podría seguir el ritmo de unos agentes totalmente automatizados. Nvidia cuenta con recursos y este ha sido uno de los argumentos que utiliza para justificar la urgencia de su adquisición. Otro, que se ha cuidado de mencionar, es que Microsoft pudo estar interesada en la compra de Hugging Face para contrarrestar la decadencia de GitHub, su repositorio juzgado como poco idóneo para la era de la IA.
Nvidia tiene el dinero, la visión estratégica y la narrativa de marketing, pero podría encontrar oposición regulatoria. En la memoria está el fallido intento en 2022 en el que trató de hacerse con el control de la británica Arm .
En este caso, sin llegar tan lejos, podría aducirse que Hugging Face ha trabajado en su integración con chips de AMD e Intel, lo que significa que al ser controlada por Nvidia tendría que renunciar a colaborar con sus competidores. Suponiendo que Jensen Huang no active su eficaz maquinaria de lobby en Washington. Podrá decir, sin mentir, que la compra es “puramente estratégica” ya que los ingresos de Hugging Face – servicios, almacenamiento y suscripciones – no son significativos para su negocio. Lo que le importa de la empresa que dirige el joven Delangue es la distribución para mantener la fidelidad de los desarrolladores a su plataforma CUDA.
Tangencialmente, aunque Hugging Face está registrada de acuerdo con las leyes estadounidenses, conserva raíces profundas en Francia. Está por ver si Bruselas tiene algo que decir.
[informe de David Bollero]