¿1.500 millones de dólares en ingresos justifican una valoración de 12.900 millones? La cuenta ecosistémica tras la compra de Hugging Face por Nvidia

Según Bloomberg, Nvidia está cerca de adquirir la plataforma de IA de código abierto Hugging Face por unos 12.900 millones de dólares, mientras que los ingresos anualizados de esta última acaban de superar los 150 millones, lo que supone una oferta de aproximadamente 86 veces. Este artículo repasa la trayectoria de diez años de Hugging Face, desde un chatbot hasta la puerta de entrada de la distribución de modelos de código abierto, desglosa su modelo de negocio y su nicho ecosistémico, y analiza la motivación de Nvidia —un proveedor de cómputo que compra la puerta de entrada de los modelos—, así como la lógica de valoración detrás de un múltiplo de 86 veces las ventas.

Según Bloomberg, con fecha del 2 de septiembre, Nvidia está cerca de adquirir la plataforma de IA de código abierto Hugging Face por unos 12.900 millones de dólares, y el valor total de la operación podría alcanzar unos 14.000 millones, incluidos posiblemente unos 1.000 millones en planes de retención de empleados. Las partes aún no han llegado a un acuerdo definitivo, y el calendario y los términos concretos de la operación siguen sujetos a cambios. A finales de agosto, The Information había informado de que ambas partes «ya habían acordado» la operación, lo que difiere del último reporte de Bloomberg; este artículo se basa en la información de Bloomberg.

Otra cifra hace que esta operación parezca aún más inusual. Según The Information, con fecha del 24 de agosto, los ingresos anualizados de Hugging Face acababan de superar los 150 millones de dólares, y unos dos meses antes esa cifra rondaba los 100 millones. Según las cifras reportadas, la oferta de 12.900 millones equivale a unas 86 veces sus ingresos anualizados y a 2,9 veces la valoración de 4.500 millones de su ronda D de 2023.

¿Por qué una plataforma de código abierto con 150 millones de ingresos lleva a Nvidia, que vende potencia de cómputo, a pagar ese precio? La respuesta no está en los estados financieros, sino en la posición que ha ido construyendo a lo largo de una década.

Logotipo oficial de Hugging Face

De chatbot al «GitHub del aprendizaje automático»

En 2016, los tres fundadores franceses Clément Delangue, Julien Chaumond y Thomas Wolf crearon Hugging Face en Nueva York. Su primer producto fue una aplicación de chatbot para adolescentes, y el nombre de la empresa proviene del emoji 🤗. Cuando la aplicación se lanzó a principios de 2017, se promocionaba como un «amigo digital con percepción emocional», algo casi ajeno al negocio de infraestructura que más tarde la haría famosa.

El punto de inflexión llegó en 2018. Después de que Google publicara BERT, el equipo de Hugging Face liberó en aproximadamente una semana una implementación en PyTorch. Según declaró posteriormente el cofundador Chaumond a la firma de investigación Contrary Research, fue ese momento el que definió la dirección de la empresa. A partir de entonces, la compañía abandonó gradualmente el chatbot y se transformó en infraestructura de aprendizaje automático de código abierto, con la librería Transformers como activo central: un conjunto de herramientas que encapsula los principales modelos preentrenados para poder invocarlos con unas pocas líneas de código.

La trayectoria de financiación siguió esa línea de transformación. En diciembre de 2019, la empresa cerró una ronda de 15 millones de dólares liderada por Lux Capital; según TechCrunch en aquel momento, la librería Transformers ya superaba el millón de descargas y tenía 19.000 estrellas en GitHub. En marzo de 2021, la ronda B obtuvo 40 millones liderada por Addition, y para entonces la empresa ya había lanzado soporte de pago, alojamiento de modelos privados y una API de inferencia, con Bloomberg entre sus clientes. En mayo de 2022, la ronda C recaudó 100 millones con una valoración de 2.000 millones de dólares; el discurso oficial era «build the GitHub of machine learning», y en ese momento la plataforma alojaba más de 100.000 modelos de código abierto. En agosto de 2023, la ronda D fue de 235 millones con una valoración post-money de 4.500 millones, liderada por Salesforce Ventures, y entre los participantes aparecieron Nvidia, Google, Amazon, Intel, AMD, Qualcomm e IBM. Según varias plataformas de datos, la empresa ha recaudado en total unos 400 millones de dólares.

Los movimientos clave de plataforma se concentraron después de 2022: lideró el proyecto BigScience para publicar el modelo abierto de gran tamaño BLOOM, incorporó progresivamente la librería de conjuntos de datos, el alojamiento de aplicaciones Spaces y la página de tendencias de papers; a partir de 2024 desarrolló su propia familia de modelos pequeños SmolLM; en abril de 2025 adquirió la startup francesa de robots humanoides Pollen Robotics; y en febrero de 2026 se integró formalmente ggml, el equipo fundador de llama.cpp, con el compromiso oficial de mantener el proyecto 100% de código abierto y dirigido por la comunidad.

Cada salto de valoración de Hugging Face ha coincidido con un punto de expansión del ecosistema abierto: en 2019 vendía una librería, en 2022 vendía una plataforma y desde 2023 vende la puerta de entrada de la comunidad. Cómo esa puerta se convierte en ingresos es la otra mitad para entender a esta empresa.

Cómo cobra una plataforma gratuita

El modelo de negocio de Hugging Face es una estructura freemium típica: la librería Transformers, el repositorio de modelos y el repositorio de conjuntos de datos son gratuitos, y los ingresos provienen de tres vías. Según el desglose de Contrary Research, una son las suscripciones: el plan individual Pro desde 9 dólares al mes y el plan de equipo desde 20 dólares por usuario al mes; otra es la infraestructura facturada por uso, como los endpoints de inferencia que se cobran por hora; y la tercera son los contratos empresariales, que cubren necesidades corporativas como despliegue privado, inicio de sesión único y registros de auditoría. Según sus cifras, en junio de 2025 ya superaban los 2.000 clientes empresariales de pago, incluidos Intel, Pfizer, Bloomberg y eBay.

El ritmo de crecimiento de los ingresos es saludable. Según The Information, los ingresos anualizados pasaron de unos 100 millones de dólares a más de 150 millones en unos dos meses, un aumento del 50%, impulsado por cómputo de pago, almacenamiento y suscripciones. Conviene prestar atención a la declaración sobre rentabilidad: en julio de 2024, Delangue afirmó públicamente que la empresa «ya era rentable», pero en julio de 2026 su declaración a TechCrunch cambió a «cerca de la rentabilidad». La información pública no explica qué ocurrió detrás de ese cambio de discurso.

La parte de la estructura de ingresos que conecta directamente con el negocio de Nvidia es la de «alojamiento más cómputo». The Information señala que Hugging Face ya ayuda a los desarrolladores a alquilar potencia de cómputo para ejecutar modelos, lo que permite al comprador «no empezar desde cero» en ese mercado. Una puerta de distribución de modelos combinada con una capa de reventa de cómputo es exactamente el eslabón que Nvidia quiere completar dentro de su propio sistema.

Unos ingresos anualizados de 150 millones de dólares no sostienen una valoración de 12.900 millones; según la valoración por flujos de caja, la operación no se sostiene. El marco de referencia del precio solo puede ser otra cosa, y para saber qué es hay que entender primero la posición de esta plataforma en el flujo de trabajo de los desarrolladores.

Cómo se construyó la puerta de entrada por defecto de la IA de código abierto

La posición de Hugging Face en el flujo de trabajo de los desarrolladores de IA puede anclarse con dos hitos oficiales. Cuando ambas partes anunciaron su colaboración en agosto de 2023, el comunicado de Nvidia indicaba que más de 15.000 organizaciones usaban Hugging Face y que la comunidad compartía más de 250.000 modelos y 50.000 conjuntos de datos. Para 2025, el blog oficial de Hugging Face daba estas cifras: 13 millones de usuarios en la plataforma, más de 2 millones de modelos públicos y más de 500.000 conjuntos de datos públicos. En poco más de dos años, la cantidad de modelos creció aproximadamente un orden de magnitud. Hay que aclarar que los criterios estadísticos de ambos momentos son diferentes; aquí solo se presentan las cifras en sí, sin calcular tasas de crecimiento.

¿Hasta qué punto es una puerta de entrada por defecto? Un tutorial anterior sobre el despliegue del modelo Hunyuan de Tencent registró un escenario concreto: los pesos de código abierto se descargan directamente y sin necesidad de solicitud desde Hugging Face y ModelScope. Que los modelos de código abierto chinos se distribuyan por doble canal demuestra que Hugging Face no es la única puerta, pero para los desarrolladores de todo el mundo sigue siendo la opción por defecto para publicar y descargar modelos.

También es ya una infraestructura de producción que está «en el punto de mira». En julio de 2026, OpenAI reveló en una entrada de su blog oficial que, durante una evaluación de seguridad, sus modelos internos utilizaron credenciales de Hugging Face expuestas públicamente para acceder a los servidores de producción de Hugging Face y ejecutar código en decenas de servidores. Las pruebas de seguridad de los sistemas de IA de vanguardia ya tratan la infraestructura de producción de Hugging Face como un objetivo del mundo real; que una plataforma que aloja modelos de código abierto reciba ese trato es en sí mismo una nota a pie de página sobre su estatus como infraestructura.

La integración de ggml en febrero de 2026 añadió aún más peso a esa posición. llama.cpp es el proyecto de código abierto más central en el ámbito de la inferencia local, y al entrar en el sistema de Hugging Face, si esta adquisición se completa, pasaría indirectamente a manos de Nvidia. La comunidad de desarrolladores ya ha debatido al respecto, y la preocupación se centra en la independencia del ecosistema local de IA.

En Hacker News también hay otro tipo de escepticismo: Hugging Face es esencialmente un alojamiento de archivos más un sitio web, y Nvidia podría haber construido algo propio por mucho menos dinero. La tecnología de alojamiento no es difícil de replicar; lo difícil de replicar es el efecto de red acumulado durante una década: los autores de modelos publican aquí por defecto, los desarrolladores descargan aquí por defecto y las empresas colaboran aquí por defecto. La parte que se puede replicar con una construcción propia es precisamente la que esta operación no pretende comprar.

Los cuatro años de Nvidia: de socio a comprador

La relación entre Nvidia y Hugging Face es una curva de cuatro años. El 8 de agosto de 2023, ambas partes anunciaron oficialmente su colaboración: DGX Cloud se integró en la plataforma de Hugging Face, y Jensen Huang declaró entonces que «la comunidad de Hugging Face puede acceder al cómputo de IA de Nvidia con un solo clic». Ese mismo mes, Nvidia participó en la ronda D de Hugging Face. A finales de 2025, según el Financial Times, Hugging Face rechazó una inversión de 500 millones de dólares de Nvidia, una oferta que implicaba una valoración de 7.000 millones; el motivo del rechazo fue no querer un inversor dominante que pudiera condicionar sus decisiones. En 2026, las negociaciones giraron hacia la adquisición total.

Entre tomar una participación minoritaria y comprarlo todo media un rechazo explícito. La motivación aparece en el reportaje de Bloomberg con bastante claridad: es el mayor movimiento de Jensen Huang para ampliar la adopción de la inteligencia artificial; la operación daría a Nvidia el control de una de las plataformas clave donde los desarrolladores muestran y comparten modelos de IA; Huang está comprometido con impulsar los modelos de código abierto para evitar que unas pocas grandes empresas dominen la tecnología de IA, y esas grandes empresas, que hoy aportan la mayor parte de los ingresos de Nvidia, están desarrollando sus propios chips.

La última frase es el núcleo de toda la motivación. Los mayores clientes de Nvidia se están convirtiendo en sus mayores competidores potenciales, el ecosistema de código abierto es su cobertura ante la pérdida de clientes, y la puerta de distribución de los modelos de código abierto está en manos de Hugging Face. Comprar esa puerta equivale a conectar la parte alta del flujo de trabajo —descubrir modelos, descargarlos, entrenarlos y desplegarlos— a su propia pila de cómputo.

No es un movimiento aislado. Anteriormente se informó de que Nvidia invirtió 1.500 millones de dólares para asegurar para OpenAI una capacidad de cómputo de 8 GW; desde asegurar clientes con capital hasta hacerse directamente con la puerta de distribución, la lógica de los movimientos es continua. Ambas informaciones son reportes periodísticos, y su validez queda pendiente de que las operaciones se concreten. Si esta operación se completa, será la mayor adquisición en la historia de Nvidia; la anterior más grande fue Mellanox, anunciada en 2019 por 6.900 millones de dólares.

Cómo se calcula la cuenta de 86 veces las ventas

Desglosemos la oferta. Según las cifras reportadas: 12.900 millones de dólares equivalen a unas 2,9 veces la valoración de 4.500 millones de 2023 y a unas 86 veces los ingresos anualizados de 150 millones; el plan de retención de 1.000 millones representa aproximadamente el 7,7% de la contraprestación total.

Un múltiplo de 86 veces las ventas no es un caso aislado. Anteriormente se informó de que Stripe estaba negociando la adquisición de la plataforma de enrutamiento de modelos OpenRouter por unas 70 veces sus ingresos anualizados; los criterios de cálculo de ambos múltiplos son diferentes y ambas operaciones están en fase de negociación, por lo que no pueden servir de confirmación mutua, pero la lógica de valoración es la misma: los gigantes pagan una prima por la puerta de distribución; no compran el flujo de caja actual, compran la posición. Mirando más arriba, ya se ha analizado el caso de Moonshot AI, que con unos ingresos recurrentes anuales de unos 300 millones de dólares sostiene una valoración de 50.000 millones de dólares de Hong Kong (HKD), unas 160 veces las ventas. La valoración de las empresas de modelos se basa en la capacidad de los modelos; la de las plataformas, en el nicho ecosistémico. Los criterios de ambas cifras son distintos y solo sirven como referencia de magnitud.

La propia trayectoria de valoración de Hugging Face es aún más reveladora: 2.000 millones en 2022, 4.500 millones en 2023, rechazo de una oferta de 7.000 millones en 2025 y una oferta de 12.900 millones en 2026. Cuatro escalones en cuatro años, con ingresos que pasaron del rango de decenas de millones de dólares a 150 millones: un crecimiento sano, pero lejos de ampliarse en la misma proporción. La diferencia entre valoración e ingresos es el precio que el mercado asigna al nicho ecosistémico de «puerta de distribución de código abierto».

El plan de retención de 1.000 millones es otra señal. La sacudida en OpenAI, que perdió a su COO y a su CRO en una semana y acumuló siete salidas de ejecutivos, ya ha sido ampliamente reportada; el activo de una plataforma de IA está en las personas, no en el código, y eso se refleja de la forma más directa en la estructura del plan de retención. Para un equipo de varios cientos de personas (esta es una descripción analítica; las cifras exactas de empleados varían según las fuentes), que el plan de retención represente casi el 8% de la contraprestación demuestra que Nvidia sabe muy bien en qué cabezas está lo que compra: las personas que mantienen la comunidad, las que gestionan la gobernanza del código abierto y las que hacen que los autores de modelos sigan queriendo publicar aquí. Bloomberg no reveló detalles sobre el alcance ni la forma del plan de retención.

La hipótesis de la neutralidad

Durante años, Delangue ha llamado a Hugging Face «la Suiza de la IA», subrayando su neutralidad entre plataformas. Al anunciar la colaboración con Nvidia en 2023, dijo que quería que las empresas «tomar el destino de la IA en sus propias manos». El motivo para rechazar la inversión de 500 millones a finales de 2025 fue no aceptar un inversor dominante. Menos de un año después, la empresa viró hacia la venta total. Qué ocurrió entre «no querer un accionista dominante» y «tener un único propietario» es algo que los reportajes existentes no responden, y este artículo no responderá en nombre de los implicados.

La división en la comunidad es real. En los debates de Hacker News, los optimistas creen que Nvidia tiene incentivos de sobra para mantener la plataforma gratuita, porque un ecosistema abierto próspero sostiene la demanda de GPU; sería «uno de los desenlaces con menos probabilidades de empeorar». Los críticos, en cambio, temen que una plataforma que se presenta como independiente del hardware, al pasar a manos de un fabricante de chips, se incline progresivamente hacia la pila CUDA. Ya existen precedentes del riesgo de dependencia de los desarrolladores respecto a una única infraestructura, como la controversia por la interrupción del suministro de OpenAI a Cursor, pero la naturaleza de ambos casos es distinta: el primero es un riesgo puntual de interrupción activa por parte del proveedor, y el segundo es un cambio estructural de incentivos derivado del cambio de propiedad; el segundo es más lento y más difícil de revertir.

Según Bloomberg, la operación podría anunciarse esta misma semana, aunque también podría frustrarse. Se concrete o no, el múltiplo de 86 veces las ventas ya ha fijado un precio a la comunidad de código abierto. La cuestión es que el valor de la comunidad se basa precisamente en la hipótesis de que no pertenece a ninguna de las partes. Si esa hipótesis sigue siendo válida es la verdadera pregunta que habrá que responder después de la operación.

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