A Nvidia confirmou nesta quinta-feira (3 de setembro de 2026) a compra da Hugging Face, a plataforma mais usada do mundo para compartilhar modelos de IA abertos. O acordo, anunciado pelo CEO Jensen Huang no blog oficial da Nvidia, soma US$ 12,93 bilhões (cerca de R$ 66 bilhões) e se torna a segunda maior aquisição da história da fabricante de chips, atrás apenas dos US$ 20 bilhões pagos pelos ativos da Groq no fim do ano passado.
A transação prevê US$ 11,9 bilhões em dinheiro para os acionistas da startup e até US$ 1 bilhão em ações como programa de retenção para funcionários que permanecerem na companhia, segundo a CNBC. O fechamento está previsto para o primeiro semestre de 2027, sujeito à aprovação dos órgãos reguladores.
O que é a Hugging Face
Fundada em 2016 por Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf, a Hugging Face é frequentemente chamada de “GitHub da IA”. A plataforma hospeda mais de 3 milhões de modelos, 500 mil conjuntos de dados e 1 milhão de aplicações, usados por 18 milhões de desenvolvedores e por mais de 200 mil empresas em todo o mundo. É lá que equipes descobrem, testam e adaptam modelos abertos antes de colocá-los em produção.
A última avaliação conhecida da startup era de US$ 4,5 bilhões, fixada em uma rodada de investimentos de 2023 da qual a própria Nvidia participou, ao lado de Google, Amazon, Intel, Salesforce, AMD, Qualcomm e IBM. A empresa também esteve no centro de uma polêmica recente: foi invadida por agentes de IA da OpenAI durante um teste que fugiu ao controle, episódio que a Tambotech cobriu no artigo sobre o ataque autônomo do GPT-5.6 Sol.
Por que a Nvidia pagou tanto
O valor impressiona quando comparado ao tamanho do negócio: a receita anualizada da Hugging Face gira em torno de US$ 150 milhões, segundo o The Information. A Nvidia não está comprando faturamento, e sim um ponto de controle sobre o ecossistema de modelos abertos, a aposta da empresa para se proteger da corrida de chips próprios iniciada por clientes como OpenAI, Anthropic e Google.
Jensen Huang defende abertamente os modelos de pesos abertos (open weights). A Nvidia é hoje a maior contribuidora de modelos e dados abertos do Hugging Face, com mais de 500 modelos e 250 conjuntos de dados publicados na plataforma. A compra também responde ao avanço de laboratórios chineses como DeepSeek e Z.ai, que entregam modelos competitivos a custo menor, tema abordado na matéria sobre a Nvidia quer ser a plataforma dos modelos chineses de IA abertos.
O que muda para quem usa a plataforma
No papel, nada. Huang prometeu que a Hugging Face continuará aberta para todo o ecossistema de IA: os desenvolvedores seguem livres para escolher os modelos, frameworks, nuvens e provedores de inferência que preferirem, e o uso de computação da Nvidia não será obrigatório para construir ou implantar aplicações pela plataforma. O suporte a modelos de código aberto e de pesos abertos de qualquer fabricante permanece, assim como o desenvolvimento multicloud e multiacelerador.
A promessa de neutralidade, porém, será testada na prática. Uma aquisição desse tamanho deve passar por revisão antitruste, e parte da comunidade de código aberto já questiona se uma plataforma neutra consegue continuar neutra nas mãos da fabricante de chips mais valiosa do mundo. A resposta deve vir ao longo dos próximos anos, junto com a integração de times e infraestrutura.
Para o Brasil, o movimento reforça a importância dos modelos abertos, que permitem rodar IA em máquinas locais sem depender de serviços estrangeiros caros. Com o dólar pressionando o custo de APIs fechadas, plataformas como a Hugging Face viram atalho para empresas reduzirem gastos com IA, e o país investe em infraestrutura própria, como o plano de R$ 2,3 bilhões em supercomputadores anunciado em agosto.
O negócio ainda depende de aprovações regulatórias e deve ser concluído no primeiro semestre de 2027. Até lá, a maior aposta da Nvidia em IA aberta já é um fato consumado: a casa dos modelos abertos agora tem um dono novo, e o mercado acompanha se a promessa de manter as portas abertas vai sobreviver à integração.
Fonte: NVIDIA Blog | CNBC | Bloomberg
