Übernahme ist noch nicht bestätigt
Nvidia steht offenbar vor dem Kauf von Hugging Face. Ein Bericht nennt einen vereinbarten Preis von 12,9 Milliarden US-Dollar. Nach anderen Angaben wurde bislang jedoch kein Vertrag unterzeichnet und die Gespräche könnten noch scheitern.
Weder Nvidia noch Hugging Face haben die Übernahme offiziell bestätigt. Damit bleiben auch der genaue Kaufpreis, der Zeitplan und die künftige Struktur der Plattform offen. Die Verkaufsgespräche über Hugging Face waren bereits zuvor bekannt geworden.
| Kennzahl | Gemeldeter Wert |
|---|---|
| Möglicher Kaufpreis | 12,9 Mrd. US-Dollar |
| Mögliche Unternehmensbewertung | Mehr als 13 Mrd. US-Dollar |
| Bewertung in der Finanzierungsrunde 2023 | 4,5 Mrd. US-Dollar |
| Aufgenommenes Kapital 2023 | 235 Mio. US-Dollar |
| Gemeldeter Jahresumsatz | Rund 150 Mio. US-Dollar |
| Abgelehntes Nvidia-Angebot Ende 2025 | 500 Mio. US-Dollar bei 7 Mrd. US-Dollar Bewertung |
Hugging Face wurde 2016 gegründet und betreibt die führende Plattform zum Veröffentlichen und Herunterladen offener KI-Modelle. Der gemeldete Jahresumsatz liegt inzwischen bei rund 150 Millionen US-Dollar. Zwei Monate zuvor sollen es noch etwa 100 Millionen US-Dollar gewesen sein.
CEO Clem Delangue erklärte zuletzt, das Unternehmen sei nahe an der Profitabilität. Gleichzeitig vertritt Hugging Face eine klare Position zugunsten offener Modelle.
China dominiert die Open-Source-KI derzeit klar, erklärte Delangue sinngemäß in einem Interview.
Nvidia verteidigt sein Hardware-Geschäft
Für Nvidia ist Hugging Face mehr als ein Software-Repository. OpenAI, Google, Amazon und Anthropic entwickeln eigene KI-Chips, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu reduzieren. Damit wächst der Druck auf den bisherigen Marktführer.
Ein starkes Ökosystem aus Open-Source- und Open-Weight-Modellen schafft Alternativen zu geschlossenen KI-Diensten. Open Weight bedeutet, dass die trainierten Modellgewichte verfügbar sind, auch wenn nicht zwingend der gesamte Entwicklungsprozess offengelegt wird. Viele dieser Modelle laufen heute bevorzugt auf Nvidia-Hardware.
Die wirtschaftliche Logik ist damit klar: Je mehr Unternehmen offene Modelle selbst betreiben, desto größer bleibt der Markt für GPUs und die dazugehörige Infrastruktur. Eine Übernahme von Hugging Face könnte Nvidia näher an Entwickler, Modelle und deren konkrete Rechenanforderungen bringen.
Rückkehr ins Cloud-Geschäft
Der Kauf könnte Nvidia außerdem einen neuen Zugang zum Cloud-Computing verschaffen. Das Unternehmen hatte DGX Cloud vor etwa einem Jahr zurückgefahren. Hugging Face vermittelt bereits Rechenleistung, mit der Entwickler Modelle ausführen und bereitstellen können.
Hinzu kommen vertragliche Garantien für große Cloud-Kapazitäten. Falls Nvidia-Kunden zugesagte Rechenleistung nicht vollständig abrufen, könnte Hugging Face theoretisch als zusätzlicher Vertriebskanal für diese Kapazitäten dienen. Ob Nvidia ein solches Modell tatsächlich plant, ist bislang nicht bestätigt.
Open Source bekommt einen neuen Eigentümer
Ende 2025 hatte Hugging Face noch ein Nvidia-Investment über 500 Millionen US-Dollar abgelehnt. Die damit verbundene Bewertung lag bei 7 Milliarden US-Dollar. Als Grund wurde damals der Wunsch genannt, keinen dominanten Investor mit zu großem Einfluss auf Unternehmensentscheidungen aufzunehmen.
Ein vollständiger Verkauf würde diese Unabhängigkeit grundsätzlich beenden. Noch ist allerdings offen, ob der freie Zugriff auf Modelle und bestehende Hosting-Angebote unverändert bleibt. Auch zu einer möglichen Monetarisierung hat Nvidia keine Angaben gemacht.
Der mögliche Kauf steht für eine breitere Konsolidierung der KI-Infrastruktur. Stripe soll für die Übernahme des Modell-Routers OpenRouter mehr als 7 Milliarden US-Dollar gezahlt haben. Plattformen, die Zugriff auf Modelle, Rechenleistung und Routing kontrollieren, entwickeln sich damit zu strategischen Schnittstellen des KI-Markts.
Folgen für Unternehmen im DACH-Raum
Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz ist Hugging Face ein zentrales Repository für lokale KI-Projekte. Modelle von der Plattform lassen sich in On-Premise-Umgebungen oder auf eigener Cloud-Infrastruktur betreiben. Das kann bei Datenschutz, Kostenkontrolle und der Vermeidung proprietärer Software-Abos Vorteile bieten.
Unter Nvidia könnte die Bereitstellung optimierter Modelle für Nvidia-GPUs kurzfristig einfacher und leistungsfähiger werden. Gleichzeitig droht ein neuer Vendor Lock-in. Statt an einen SaaS-Anbieter wäre die eigene KI-Architektur dann stärker an einen bestimmten Hardware-Hersteller, dessen Software-Stack und möglicherweise dessen Cloud-Angebote gebunden.
Für Beschaffungsentscheidungen sollte deshalb nicht nur die Offenheit eines Modells geprüft werden. Relevant sind auch unterstützte Hardware, Austauschbarkeit der Laufzeitumgebung, Datenübertragbarkeit und die Möglichkeit, Modelle ohne zentrale Plattform weiterzubetreiben. Gerade bei langfristigen Self-Hosting-Projekten entscheidet diese technische Portabilität darüber, ob Open Source tatsächlich mehr Unabhängigkeit schafft.