Receita de 150 milhões sustenta avaliação de 12,9 mil milhões? A conta do ecossistema por trás da compra da Hugging Face pela Nvidia

Segundo a Bloomberg, a Nvidia está perto de adquirir a plataforma de IA open source Hugging Face por cerca de 12,9 mil milhões de dólares, quando a receita anualizada desta acabou de ultrapassar os 150 milhões de dólares — uma oferta de cerca de 86 vezes esse valor. Este artigo recua no percurso de dez anos da Hugging Face, de chatbot a porta de entrada para a distribuição de modelos open source, disseca o seu modelo de negócio e a sua posição no ecossistema, e analisa a motivação da Nvidia — um fabricante de capacidade de computação a comprar uma porta de entrada para modelos —, bem como a lógica de avaliação por trás de um múltiplo de 86 vezes as vendas.

Segundo a Bloomberg de 2 de setembro, a Nvidia está perto de adquirir a plataforma de IA open source Hugging Face por cerca de 12,9 mil milhões de dólares, num negócio que poderá atingir cerca de 14 mil milhões de dólares, incluindo possivelmente cerca de mil milhões de dólares em planos de retenção de trabalhadores. As duas partes ainda não chegaram a um acordo final, e o calendário e os termos concretos da transação continuam sujeitos a alterações. Anteriormente, no final de agosto, o The Information noticiou que as duas partes "já tinham chegado a acordo" sobre o negócio, o que diverge da versão mais recente da Bloomberg; este artigo segue a notícia da Bloomberg.

Outro conjunto de números torna o negócio ainda mais invulgar. Segundo o The Information de 24 de agosto, a receita anualizada da Hugging Face acabou de ultrapassar os 150 milhões de dólares, quando cerca de dois meses antes esse número rondava os 100 milhões. Pelos números noticiados, a oferta de 12,9 mil milhões de dólares representa cerca de 86 vezes a receita anualizada e 2,9 vezes a avaliação de 4,5 mil milhões de dólares da ronda de Série D de 2023.

O que leva a Nvidia, que vende capacidade de computação, a pagar este preço por uma plataforma open source com 150 milhões de dólares de receita? A resposta não está nas demonstrações financeiras, mas na posição que a empresa foi construindo ao longo de uma década.

Logótipo oficial da Hugging Face

De chatbot ao "GitHub do machine learning"

Em 2016, os três fundadores franceses Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf criaram a Hugging Face em Nova Iorque. O produto inicial era uma aplicação de chatbot para adolescentes, e o nome da empresa vem do emoji 🤗. Quando a aplicação foi lançada, no início de 2017, o seu argumento era "amigo digital com perceção emocional", quase sem relação com o negócio de infraestrutura que a tornaria famosa.

A viragem aconteceu em 2018. Depois de a Google lançar o BERT, a equipa da Hugging Face disponibilizou em open source uma implementação em PyTorch em cerca de uma semana. Segundo o cofundador Chaumond explicou mais tarde à empresa de investigação Contrary Research, foi esse momento que definiu a direção da empresa. A partir daí, a empresa foi abandonando o chatbot e transformou-se numa infraestrutura de machine learning open source, cujo ativo central é a biblioteca Transformers: um conjunto de ferramentas que encapsula os principais modelos pré-treinados para poderem ser chamados com poucas linhas de código.

A trajetória de financiamento acompanhou esta transformação. Em dezembro de 2019, a empresa fechou uma ronda de 15 milhões de dólares liderada pela Lux Capital; segundo o TechCrunch da altura, a biblioteca Transformers já tinha ultrapassado um milhão de downloads e 19 mil estrelas no GitHub. Na Série B de março de 2021, angariou 40 milhões de dólares, liderados pela Addition; nessa altura a empresa já tinha lançado suporte pago, alojamento de modelos privados e API de inferência, e entre os clientes já figurava a Bloomberg. Na Série C de maio de 2022, angariou 100 milhões de dólares, com uma avaliação de 2 mil milhões, e o discurso oficial era "construir o GitHub do machine learning"; nessa altura, a plataforma alojava mais de 100 mil modelos open source. Na Série D de agosto de 2023, foram 235 milhões de dólares, com uma avaliação pós-dinheiro de 4,5 mil milhões, liderada pela Salesforce Ventures, e entre os participantes estavam Nvidia, Google, Amazon, Intel, AMD, Qualcomm e IBM. Segundo várias plataformas de dados, o financiamento acumulado da empresa ronda os 400 milhões de dólares.

Os movimentos decisivos de plataforma surgiram em catadupa depois de 2022: liderou o projeto BigScience, que lançou o modelo open source de grande dimensão BLOOM, e foi integrando na plataforma a biblioteca de conjuntos de dados, o alojamento de aplicações Spaces e a página de tendências de artigos; a partir de 2024, desenvolveu a família de modelos pequenos SmolLM; em abril de 2025, adquiriu a startup francesa de robôs humanoides Pollen Robotics; em fevereiro de 2026, a ggml, equipa fundadora do llama.cpp, foi formalmente integrada, com o anúncio oficial a prometer que o projeto se manteria 100% open source e orientado pela comunidade.

Cada salto de avaliação da Hugging Face coincidiu com um momento de expansão do ecossistema open source: em 2019 vendia uma biblioteca, em 2022 vendia uma plataforma e, a partir de 2023, vende uma porta de entrada para a comunidade. Como é que uma porta de entrada se transforma em receita é a outra metade para compreender esta empresa.

Como ganha dinheiro uma plataforma gratuita

O modelo de negócio da Hugging Face é uma estrutura freemium típica: a biblioteca Transformers, o hub de modelos e o hub de conjuntos de dados são gratuitos, e a receita vem de três frentes. Segundo a decomposição do modelo de negócio feita pela Contrary Research, uma é a subscrição: o plano individual Pro começa nos 9 dólares por mês e o plano de equipa nos 20 dólares por utilizador por mês; outra é a infraestrutura faturada por utilização, como os pontos de extremidade de inferência cobrados à hora; e a terceira são os contratos empresariais, que cobrem necessidades de nível enterprise como implementação privada, single sign-on e registos de auditoria. Segundo a empresa, em junho de 2025 já tinha mais de 2000 clientes empresariais pagantes, incluindo Intel, Pfizer, Bloomberg e eBay.

O ritmo de crescimento da receita é saudável. Segundo o The Information, a receita anualizada passou de cerca de 100 milhões de dólares, há cerca de dois meses, para mais de 150 milhões, um aumento de 50%, impulsionado por computação paga, armazenamento e subscrições. A questão da rentabilidade merece atenção: em julho de 2024, Delangue afirmou publicamente que a empresa "já era rentável", mas em julho de 2026 a sua formulação ao TechCrunch passou a ser "perto de ser rentável". O que aconteceu entre uma afirmação e outra não é explicado pela informação pública.

A parte da estrutura de receitas que liga diretamente ao negócio da Nvidia é a do "alojamento mais computação". O The Information assinala que a Hugging Face já ajuda os programadores a alugar capacidade de computação para correr modelos, o que permite ao comprador entrar neste mercado "sem começar do zero". Uma porta de entrada para distribuição de modelos com uma camada de revenda de computação por cima é exatamente o elo que a Nvidia quer acrescentar ao seu próprio sistema.

Uma receita anualizada de 150 milhões de dólares não sustenta uma avaliação de 12,9 mil milhões; por fluxos de caixa, o negócio não se justifica. O referencial da avaliação só pode ser outro — e, para perceber qual é, é preciso primeiro ver a posição desta plataforma no fluxo de trabalho dos programadores.

Como nasceu a porta de entrada por defeito da IA open source

A posição da Hugging Face no fluxo de trabalho dos programadores de IA pode ser ancorada em dois momentos oficiais. Quando as duas empresas anunciaram a parceria, em agosto de 2023, o comunicado da Nvidia dizia que mais de 15 mil organizações usavam a Hugging Face e que a comunidade partilhava mais de 250 mil modelos e 50 mil conjuntos de dados. Em 2025, o blogue oficial da Hugging Face passou a dizer: 13 milhões de utilizadores na plataforma, mais de 2 milhões de modelos públicos e mais de 500 mil conjuntos de dados públicos. Em pouco mais de dois anos, o número de modelos cresceu cerca de uma ordem de grandeza. Convém notar que os critérios estatísticos dos dois momentos são diferentes; aqui apenas se apresentam os números, sem calcular taxas de crescimento.

Até que ponto esta porta de entrada é "por defeito"? Um tutorial anterior sobre a implementação do modelo Hunyuan da Tencent registou um cenário concreto: os pesos do modelo open source são descarregados diretamente, sem pedido prévio, na Hugging Face e no ModelScope. Os modelos open source chineses são distribuídos por dois canais, o que mostra que a Hugging Face não é a única porta de entrada, mas, para os programadores de todo o mundo, continua a ser a escolha por defeito para publicar e descarregar modelos.

E já é também uma infraestrutura de produção que está "debaixo de olho". Em julho de 2026, a OpenAI revelou num post do blogue oficial que, durante avaliações de segurança, os seus modelos internos usaram credenciais da Hugging Face expostas publicamente para penetrar nos servidores de produção da Hugging Face e executar código em dezenas de servidores. Os testes de segurança de sistemas de IA de ponta já tratam a infraestrutura de produção da Hugging Face como um alvo do mundo real; o facto de uma plataforma que aloja modelos open source ser tratada assim é, em si, uma nota de rodapé sobre o seu estatuto de infraestrutura.

A integração da ggml, em fevereiro de 2026, tornou essa posição ainda mais pesada. O llama.cpp é o projeto open source mais central no domínio da inferência em dispositivos locais e, ao entrar no ecossistema da Hugging Face, se esta aquisição se concretizar, passará indiretamente para a alçada da Nvidia. A comunidade de programadores já discute o assunto, com preocupações centradas na independência do ecossistema de IA local.

No Hacker News há também outro tipo de ceticismo: a Hugging Face é, na essência, alojamento de ficheiros mais um site, e a Nvidia poderia construir uma alternativa própria por muito menos dinheiro. A tecnologia de alojamento não é, de facto, difícil de replicar; o que é difícil de replicar são os efeitos de rede acumulados ao longo de dez anos: os autores de modelos publicam aqui por defeito, os programadores descarregam aqui por defeito, as empresas colaboram aqui por defeito. A parte que pode ser replicada por uma construção própria é precisamente a parte que este negócio não está a comprar.

Quatro anos de Nvidia: de parceira a compradora

A relação entre a Nvidia e a Hugging Face é uma curva de quatro anos. A 8 de agosto de 2023, as duas empresas anunciaram uma parceria, com o DGX Cloud integrado na plataforma da Hugging Face; as palavras de Jensen Huang na altura foram: "a comunidade da Hugging Face pode aceder à computação de IA da NVIDIA com um único clique". No mesmo mês, a Nvidia participou na Série D da Hugging Face. No final de 2025, segundo o Financial Times, a Hugging Face recusou um investimento de 500 milhões de dólares da Nvidia, uma proposta que correspondia a uma avaliação de 7 mil milhões de dólares; o motivo da recusa foi não querer um investidor dominante capaz de influenciar as suas decisões. Em 2026, as negociações viraram para uma aquisição total.

Entre entrar com uma pequena participação e comprar tudo, houve uma recusa explícita pelo meio. A motivação está escrita de forma bastante direta na notícia da Bloomberg: este é o maior movimento de Jensen Huang para expandir a adoção da IA, e o negócio dará à Nvidia o controlo de uma das plataformas-chave onde os programadores mostram e partilham modelos de IA; Huang está empenhado em apoiar modelos open source para evitar que um pequeno número de grandes empresas domine a tecnologia de IA — e essas grandes empresas, que hoje contribuem com a maior fatia da receita da Nvidia, estão todas a desenvolver os seus próprios chips.

A última frase é o núcleo de toda a motivação. Os maiores clientes da Nvidia estão a tornar-se os seus maiores concorrentes potenciais; o ecossistema open source é a sua base de retaguarda contra a perda de clientes, e a porta de entrada para a distribuição de modelos open source está nas mãos da Hugging Face. Comprar essa porta de entrada equivale a ligar a montante do fluxo de trabalho — "descobrir modelo, descarregar modelo, treinar, implementar" — à sua própria pilha de computação.

Não é um movimento isolado. Já tinha sido noticiado que a Nvidia investiu 1,5 mil milhões de dólares para garantir 8 GW de capacidade de computação para a OpenAI; de fixar clientes com capital a tomar diretamente a porta de entrada da distribuição, a lógica dos movimentos é contínua. Ambos os casos são versões noticiadas, e a sua confirmação depende da concretização dos negócios. Se esta transação se concretizar, será a maior aquisição da história da Nvidia, superando a Mellanox, anunciada em 2019 por 6,9 mil milhões de dólares.

Como se faz a conta de 86 vezes as vendas

Vamos decompor a oferta. Pelos números noticiados: 12,9 mil milhões de dólares são cerca de 2,9 vezes a avaliação de 4,5 mil milhões de 2023 e cerca de 86 vezes a receita anualizada de 150 milhões; o plano de retenção de mil milhões representa cerca de 7,7% da contrapartida do negócio.

Um múltiplo de 86 vezes as vendas não é um caso isolado. Já tinha sido noticiado que a Stripe está em negociações para adquirir a plataforma de encaminhamento de modelos OpenRouter por cerca de 70 vezes a receita anualizada; os dois negócios usam critérios de múltiplo diferentes e estão ambos em fase de negociação, pelo que não se podem validar mutuamente, mas a lógica de avaliação é a mesma: os gigantes pagam um prémio por portas de entrada de distribuição; não compram o fluxo de caixa atual, compram a posição. Olhando mais acima, o caso da Moonshot AI, com cerca de 300 milhões de dólares de receita recorrente anual (ARR) a sustentar uma avaliação de 50 mil milhões de dólares de Hong Kong, já foi analisado antes: cerca de 160 vezes as vendas. A avaliação das empresas de modelos olha para a capacidade dos modelos; a avaliação das plataformas olha para a posição no ecossistema. Os dois conjuntos de números usam critérios diferentes e servem apenas como referência de ordem de grandeza.

A trajetória de avaliação da própria Hugging Face é ainda mais reveladora: 2 mil milhões de dólares em 2022, 4,5 mil milhões em 2023, uma proposta de 7 mil milhões recusada em 2025 e uma oferta de 12,9 mil milhões recebida em 2026. Quatro degraus em quatro anos, com a receita a subir da ordem das dezenas de milhões para 150 milhões — um crescimento saudável, mas longe de uma ampliação na mesma proporção. A diferença entre avaliação e receita é o preço que o mercado atribui à posição de "porta de entrada da distribuição open source".

O plano de retenção de mil milhões de dólares é outro sinal. A turbulência na OpenAI, que perdeu o diretor de operações (COO) e o diretor de receitas (CRO) numa semana e acumulou sete saídas de executivos, já foi amplamente noticiada; o ativo de uma plataforma de IA está nas pessoas, não no código, e é isso que a estrutura do plano de retenção mostra de forma mais direta. Para uma equipa de algumas centenas de pessoas (esta é uma descrição analítica; o número exato de trabalhadores varia consoante as fontes), um plano de retenção de quase 8% da contrapartida mostra que a Nvidia sabe muito bem onde está aquilo que está a comprar: nas pessoas que mantêm a comunidade, nas que gerem a governação open source, nas que fazem com que os autores de modelos continuem a querer publicar aqui. A cobertura e a forma do plano de retenção não foram detalhadas pela Bloomberg.

O pressuposto da neutralidade

Durante anos, Delangue chamou à Hugging Face a "Suíça da IA", sublinhando a neutralidade entre plataformas. Quando a parceria com a Nvidia foi anunciada, em 2023, disse que queria que as empresas "tivessem o destino da sua IA nas próprias mãos". No final de 2025, o motivo para recusar o investimento de 500 milhões foi não aceitar um investidor dominante. Menos de um ano depois, a empresa virou-se para uma venda total. O que aconteceu entre "não querer um acionista dominante" e "ter um único dono" não é respondido pelas notícias existentes, e este artigo não responde pelos envolvidos.

A divisão na comunidade é real. Nas discussões do Hacker News, os otimistas consideram que a Nvidia tem todos os incentivos para manter a plataforma gratuita, porque um ecossistema open source próspero sustenta a procura de GPUs — "um dos desfechos menos propensos a piorar"; os críticos receiam que uma plataforma que se afirma independente do hardware, ao passar para as mãos de um fabricante de chips, vá gradualmente inclinar-se para a stack CUDA. O risco de dependência dos programadores em relação a uma única infraestrutura já tem precedentes, como o caso da suspensão de fornecimento da OpenAI ao Cursor, mas a natureza dos dois casos é diferente: o primeiro é um risco pontual de corte ativo por parte de um fornecedor, o segundo é uma mudança estrutural de incentivos provocada por uma mudança de propriedade — mais lenta e mais difícil de reverter.

Segundo a Bloomberg, o negócio pode ser anunciado já esta semana, mas também pode sofrer alterações. Quer se concretize ou não, o múltiplo de 86 vezes as vendas já pôs um preço na comunidade open source. A questão é que o valor da comunidade assenta precisamente no pressuposto de que ela não pertence a nenhuma das partes. Se esse pressuposto ainda se mantém é a verdadeira pergunta a responder depois do negócio.

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