Nvidia платит 12,9 миллиарда долларов за Hugging Face. Томас Вольф ставит на Microduck, робота за 399 долларов?

      Томас Вольф потратил десятилетие на то, чтобы убедить мир в том, что открытый искусственный интеллект — это не благотворительный проект. 27 августа 2026 года рынок разрешил этот спор. Nvidia согласилась купить Hugging Face, компанию, известную тем, что она является хостом для экосистемы открытого ИИ с более чем 3 миллионами открытых LLM, за 12,9 миллиарда долларов, согласно данным The Information, что оценивает десятилетний стартап примерно в 86 раз больше его годового дохода в 150 миллионов долларов и почти в три раза больше оценки в 4,5 миллиарда долларов, которую он получил в 2023 году.

      Сделка является одной из крупнейших приобретений Nvidia на сегодняшний день, информация о которой утекла в тот же день, когда производитель чипов сообщил о квартальном доходе в 96,2 миллиарда долларов и прогнозировал 70-процентный рост доходов в следующем финансовом году, а также раскрыл, что у него есть 18 миллиардов долларов, выделенных на инвестиции в акции до 2027 года. При текущих темпах Nvidia 12,9 миллиарда долларов — это примерно тринадцать дней продаж.

      Nvidia собирается потратить две недели доходов, чтобы обеспечить распределительный слой для того угла ИИ, который она не контролирует: открытый код.

      Ирония не ускользнула от тех, кто следил за компанией. В январе Financial Times сообщила, что Hugging Face отклонила инвестицию в 500 миллионов долларов от Nvidia при оценке в 7 миллиардов долларов, что сигнализировало о том, что независимость важнее быстрой капиталовложений.

      Nvidia вернулась с другим предложением. На этот раз она купила всё.

      Для Томаса Вольфа, соучредителя и главного научного сотрудника, расчет никогда не был о выходе. Дело в экосистеме. Но теперь экосистема принадлежит Дженсену Хуану.

      Томас Вольф никогда не планировал продавать оборудование. Он построил свою репутацию и компанию, которая теперь оценивается в 12,9 миллиарда долларов, на противоположном. На протяжении многих лет Hugging Face была «GitHub для моделей ИИ», платформой, где исследователи делились открытыми нейронными сетями бесплатно.

      Но у Томаса Вольфа есть правило: следовать за талантом, затем следовать за проблемой. «На самом деле я всегда хотел работать с людьми, с которыми действительно хотел работать», — говорит он. Этот инстинкт привел его от теоретической физики к патентному праву и квантовым вычислениям. Теперь он привел его к чему-то другому: складу, полному роботизированных рук.

      Этим летом Hugging Face выпускает свой второй комплект потребительского робота, Reachy Mini, цена которого составляет от 300 до 500 долларов. Первая модель, выпущенная в прошлом году по цене около 100 долларов, уже продана более чем в 10 000 экземпляров. Компания на пути к продаже 20 000 в этом году. «Люди действительно взволнованы», — говорит Вольф. «Я на самом деле очень, очень взволнован этим новым продуктом».

      Это любопытный поворот для компании, которую большинство в мире технологий все еще считает «GitHub для моделей ИИ». Но Hugging Face, все 250 сотрудников, провела последний год тихо трансформируясь из репозитория моделей, созданных сообществом, в нечто гораздо более амбициозное: вертикально интегрированную платформу ИИ, которая теперь охватывает передовые модели, физическую робототехнику и бизнес по хранению данных для предприятий, который, по словам Томаса Вольфа, набирает популярность быстрее, чем что-либо другое, что компания построила.

      От программного обеспечения к оборудованию

      Поворот в сторону робототехники начался с программного обеспечения. Hugging Face выпустила открытую библиотеку для робототехники, которая быстро набрала популярность. Но Вольф заметил узкое место, которое код не мог исправить. «Оборудование было очень дорогим», — говорит он. «Даже самые дешевые стоят несколько тысяч долларов, от 7 000 до 10 000, от 20 000 до 30 000, от 50 000».

      Для разработчика программного обеспечения, который хотел бы поэкспериментировать с физическим ИИ, барьер был непреодолимым. Поэтому Hugging Face построила самый дешевый надежный входной уровень, который могла. Ответ был немедленным. «Если вы разработчик программного обеспечения, заинтересованный в ИИ, вам бы хотелось заниматься роботами. Существует потребность в доступных роботах начального уровня, которые вы могли бы купить. И так мы начали с роботизированной руки, одной из моделей, которая стоит 100 долларов. Затем мы увидели много энтузиазма». Этот энтузиазм подтолкнул Hugging Face к приобретению французского стартапа Pollen Robotics, который теперь составляет ядро физического ИИ-отдела Hugging Face, сочетая свой стек открытого программного обеспечения с доступным оборудованием: новый комплект Reachy Mini, открытый настольный робот DIY, цена которого составляет от 399 до 499 долларов, готовый к выпуску этим летом.

      Reachy Mini — не единственный робот, который будет выпущен в этом году. В день, когда была сообщена о приобретении Nvidia, Томас Вольф представил Microduck, 25-сантиметрового открытого двуногого робота с 15 актуаторами и полным набором датчиков: камера, динамик, LiDAR, NFC, Bluetooth, Wi-Fi. Он предназначен для обучения с нуля с использованием обучения с подкреплением. Он также поставляется с более чем полудюжиной предварительно обученных политик, чтобы он мог ходить, сидеть, приседать, кататься на роликах, поднимать предметы своим подвижным клювом и восстанавливаться самостоятельно, всё это за 399 долларов. Томас Вольф называет его «первым по-настоящему доступным RL-роботом». Объем заказов на Microduck достиг более 2,6 миллиона долларов после объявления о запуске.

      Томас Вольф использовал этот точный план раньше: демократизировать инструменты, а затем наблюдать, как сообщество строит то, что не сделают действующие компании. Это тот же план, который превратил модельный хаб Hugging Face в мировой стандартный репозиторий для открытого ИИ. Платформа теперь хостит более 4 миллионов моделей. «У нас более 3 миллионов новых моделей на хабе», — отмечает Томас Вольф, хотя он признает, что даже он не может протестировать их все. Но трендовая таблица лидеров платформы, своего рода Billboard Hot 100 для исследователей ИИ, стала отправной точкой для разработчиков, которые хотят знать, что действительно полезно прямо сейчас.

      Гонка открытого кода

      Если 2025 год стал годом, когда бизнес открыл для себя открытый ИИ с выпуском Deepseek, то 2026 год — это год, когда он догнал передовые технологии. Томас Вольф указывает на GLM 5.2 от китайского лидера ИИ Z.ai, выпущенный всего за несколько недель до нашего разговора, как на последний шок. «GLM 5.2, который был удивительно близок к Opus 4.8 или Frontier», — говорит он. «Каждый год, каждые несколько месяцев, появляется эта открытая модель, которая внезапно делает скачок, крайне хороша, я думаю, это захватывающе».

      Его личный фаворит сейчас — Gemma 4 от Google. Он называет её «действительно хорошей» и достаточно маленькой, чтобы работать локально. «Мы только что выпустили несколько дней назад демонстрацию живого общения с этой моделью», — говорит Томас Вольф.

      Томас Вольф также проводил эксперименты, которые звучат как научная фантастика. Он недавно провел неделю с более чем 100 ИИ-агентами, свободно сотрудничающими в открытом проекте. Результат? Они достигли 5-кратного ускорения вывода Gemma 4 внутри vLLM. Он назвал это одним из самых интересных возникающих поведений, которые он видел от роя агентов до сих пор.

      Томас Вольф не терпит идеи о том, что открытый код — это побочный проект. Для него это главное событие. «Я думаю, что это концептуальная революция», — говорит он. В то время как закрытые лаборатории охраняют свои веса и данные для обучения, открытая экосистема итеративно работает на публике. Результатом является кембрийский взрыв специализирован