A Nvidia anunciou hoje a compra da Hugging Face por cerca de US$ 12,9 bilhões, na maior aquisição já feita pela companhia.
Com uma receita anualizada de US$ 150 milhões, a empresa foi comprada por quase 90x receita: um múltiplo que não faz sentido e que indica claramente que a Nvidia não comprou uma operação de software.
Temos a Hugging Face no portfólio desde 2019, o ano em que a empresa mudou seu modelo de negócios para infraestrutura aberta. A companhia está entre as maiores posições de nosso segundo fundo – e, marcada a mercado ao último valuation antes da transação, já estava retornando cerca de 20 vezes o capital. Depois da transação de hoje, esse número mais que dobra.
A Hugging Face foi fundada em 2016 em Nova York por três franceses – Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf – que se conheceram em um curso online de Stanford.
O produto original era um chatbot para adolescentes para se tornar um “amigo virtual”, e o emoji do rosto que abraça acabou sobrevivendo a todas as mudanças subsequentes.
No fim de 2018, quando o Google publicou um dos papers que deram início à era dos LLMs, a equipe da Hugging Face traduziu o código para PyTorch, a biblioteca do Python para machine learning. Na prática, isso significou abrir o código permitindo que qualquer usuário de Python pudesse desenvolver modelos de machine learning.
O PyTorch rapidamente tornou-se o padrão da comunidade de machine learning, e em 2019 a empresa formalizou aquilo que tantas startups acabam fazendo: pivotou, abandonou o mercado consumidor e passou a construir infraestrutura de código aberto.
Ao longo do tempo, a Hugging Face deixou de ser um repositório de código e virou o ponto onde modelos são publicados, atualizados, pesquisados e colocados em produção.
Segundo números divulgados pela própria Nvidia, a plataforma já reúne 18 milhões de desenvolvedores e pesquisadores, que já compartilharam 3 milhões de modelos, 500 mil bases de dados e 1 milhão de aplicações, e é utilizada por mais de 200 mil empresas.
Há algum tempo, alguns dos maiores clientes da Nvidia decidiram projetar seus próprios chips (Google com suas TPUs, Amazon com o Trainium3 e o Inferentia, Microsoft com o Maia 200), trazendo um risco importante para o negócio principal da empresa, que conta com esses gigantes como seus maiores compradores.
Já a Hugging Face funciona de forma totalmente diferente: a demanda que passa por ela está pulverizada entre milhares de empresas, startups e universidades, e depende de modelos abertos.
Esses modelos rodam em GPUs e, ao comprar a plataforma, a Nvidia se posiciona no momento exato em que o cliente decide qual hardware adotará.
A própria Nvidia já é a maior fornecedora de chips para LLMs de código aberto, com mais de 500 modelos e 250 bases de dados publicados.
Em outras palavras, a Nvidia não está comprando um negócio de software: está comprando uma posição que teria sido muito mais cara perder para um concorrente do que adquirir. A aquisição pode ser vista como um hedge para o futuro da empresa.
Para desenvolvedores e startups, o efeito no curto prazo deve ser pequeno: qualquer mudança destruiria o valor do ativo. O CEO Jensen Huang declarou que a Hugging Face “seguirá sendo uma plataforma aberta para todo o ecossistema de IA,” com liberdade de escolha de modelos, frameworks, nuvens e plataformas de computação. É um compromisso importante.
Mas, e os concorrentes?
Para AMD, Intel e demais fabricantes de hardware, o valor da Hugging Face está nas bibliotecas que permitem rodar modelos fora do ecossistema Nvidia.
Agora, a decisão de manter ou não esses modelos passa por uma empresa com interesse direto no resultado, e que começa a enxergar, em tempo real, quem está utilizando quais modelos.
Este, inclusive, deve ser o foco dos reguladores ao analisar a operação: se a Nvidia irá privilegiar o próprio hardware dentro de uma plataforma que se tornou parte da infraestrutura do setor de IA.
Finalmente, há o risco envolvendo a própria comunidade de desenvolvedores e usuários, que valoriza a independência.
Aquisições realizadas por grandes nomes costumam impactar tanto reputação quanto retenção de talento. A reação do ecossistema open source (código aberto) provavelmente será o indicador mais importante do sucesso da operação.
Os três indicadores mais relevantes sobre a operação serão (1) a continuidade das bibliotecas de compatibilidade com hardware concorrente, (2) evitar a saída de fundadores e engenheiros-chave e (3) monitorar o surgimento de um novo repositório com tração.
A motivação da Nvidia é clara: não uma fonte de receita nem uma tecnologia, e sim o endereço onde a inteligência artificial aberta vai sendo construída.
Guy Perelmuter é o fundador da GRIDS Capital, uma gestora de venture capital focada em deep tech.
