На этой неделе рынок ждёт подтверждения одной из самых заметных сделок в технологическом секторе: Nvidia, по данным СМИ, может купить Hugging Face за 13 млрд долларов. Платформа известна как площадка для публикации открытых ИИ-моделей и бенчмарков, а также как один из ключевых сервисов для разработчиков, которые создают и внедряют большие языковые модели вне крупнейших лабораторий.
Hugging Face часто сравнивают с GitHub для эпохи ИИ. Появление слухов о возможной сделке произошло после других крупных покупок в этом сегменте. Ранее Nvidia заключила соглашение с Poolside на 6 млрд долларов, а Stripe две недели назад приобрела OpenRouter более чем за 7 млрд долларов.
Такие сделки показывают, что в сектор открытых моделей идёт большой капитал, хотя сам подход строится на свободном распространении весов моделей. Для Nvidia это ещё и способ снизить зависимость от контрактов с крупными облачными провайдерами и ведущими ИИ-лабораториями.
Это особенно важно на фоне того, что крупные разработчики моделей, включая OpenAI и Google, создают собственные чипы для инференса. В материале упоминается и чип OpenAI Jalapeño, о возможностях которого объявили на этой неделе. Если создатели моделей заходят в разработку чипов, Nvidia, в свою очередь, стремится усилить позиции в создании самих моделей.
Nvidia уже выпускает собственную линейку открытых моделей Nemotron, но их распространение пока ограничено. Покупка Hugging Face дала бы компании доступ к крупнейшему в США сообществу разработчиков открытых моделей, которых можно привязать к её чипам и технологическим стандартам.
Ещё один фактор — рост интереса к цене инференса. Из-за этого компании изучают более дешёвые модели от китайских разработчиков, включая Moonshot, DeepSeek и Alibaba. Пока проникновение открытых моделей остаётся небольшим: по данным Ramp, их используют 6% компаний, а по опросу Jellyfish — 2% инженеров-программистов.
Руководитель ИИ-продукта в Jellyfish Ник Альбарран сказал TechCrunch, что открытые модели в основном выбирают компании с повторяющимися задачами инференса, например сервисы клиентской поддержки. В таких сценариях модель можно донастроить для дешёвых ответов на типовые запросы.
Похожим образом Stripe объяснила покупку OpenRouter. Сооснователь и генеральный директор Stripe Патрик Коллисон заявил: «Токены — это ключевая валюта для компаний, которые строят продукты на ИИ, и очевидно, что реальный экономический потенциал будет зависеть от эффективного использования ограниченных вычислительных ресурсов».
Для программирования и агентных задач ситуация иная. Из-за более разнообразных запросов и повышенных требований к рассуждению часто выигрывают закрытые модели ведущих лабораторий. По словам Альбаррана, причина в качестве, удобстве доступа и в некоторых случаях в субсидировании токенов.
Он добавил, что по мере настройки ИИ-процессов компаниям будет проще переходить на открытые модели. При этом сейчас бизнес чаще выбирает их ради контроля и гибкой настройки, а не ради экономии. «Таких компаний пока немного, но если цены у ведущих лабораторий продолжат расти, всё больше компаний будут вынуждены как минимум рассматривать этот вариант», — сказал Альбарран TechCrunch. Он также отметил: «Когда ваши ИИ-процессы становятся гораздо более зрелыми, тогда имеет смысл инвестировать в самостоятельное размещение моделей».
Генеральный директор Fireworks Линь Цяо, чью компанию часто называют возможной целью для покупки крупным технологическим игроком, заявила, что сервис обрабатывает 40 трлн токенов в день — больше, чем API Gemini или OpenAI, как утверждает компания.
Ставка Fireworks сделана на разнообразие моделей. По мере роста числа LLM и улучшения их качества компаниям будет проще обучать модели под собственные задачи. Цяо сказала TechCrunch: «Каждой компании, которая делает приложения, стоит подумать о найме внутреннего исследователя». По её словам, бизнес может использовать продукт и собственные данные, чтобы строить свои модели. «Будущее — за специализированным интеллектом. Буквально у каждой компании должна быть своя модель под каждый сценарий использования, и это произойдёт автоматически».
Материал также подчёркивает, что рынок ИИ пока находится на раннем этапе. Доминирование OpenAI и Anthropic не выглядит гарантированным, а интерес крупных технологических компаний к открытым технологиям растёт по мере того, как они диверсифицируют ставки за пределами крупнейших лабораторий.
Источник: TechCrunch.
