整理包／Hugging Face 是什麼？它不是另一個 ChatGPT 輝達為何願砸近130億美元買下它？

ChatGPT、Claude、Gemini，多數人已經耳熟能詳；但提到「Hugging Face」，一般使用者可能相對陌生。

這家知名度遠不如ChatGPT的公司，卻在AI開發者的世界占據極重要的位置。輝達（NVIDIA）9月3日宣布，同意以129.303億美元（約新台幣4,100億元）收購Hugging Face，進一步擴大開放AI生態系。依雙方規畫，交易仍須取得監管機關批准並符合其他成交條件，預計最快在2027年上半年完成。

究竟Hugging Face是什麼？它跟OpenAI、Anthropic、Google這些大家熟悉的AI公司有何不同？為何一家主要服務開發者的公司，值得輝達花近130億美元？被買下之後，它還能保持中立嗎？《經濟日報》為您整理相關資訊。

Hugging Face是什麼？為何被稱為AI界的GitHub

簡單來說，如果OpenAI、Anthropic等公司比較像是「把AI做好，讓大家直接使用」，那麼Hugging Face更像是「讓全世界的人一起分享、尋找、修改、測試與部署AI的地方」。

這也是為什麼它經常被稱為「AI界的GitHub」。

今天打開Hugging Face，不是只有一個可以跟你聊天的AI，而是可以看到大量由不同公司、研究團隊與個人上傳的AI模型、資料集與應用程式。官方把旗下Hub定位為開放機器學習（open ML）的AI平台，主要分成三大類：Models（模型）、Datasets（資料集）與Spaces（AI應用與展示空間）。開發者可以在上面尋找、下載、分享模型，也能直接展示自己做出的AI程式。

換個更生活化的比喻，Hugging Face也像「AI界的樂高樂園」：有人製造積木、有人分享積木，也有人把不同積木組合起來，做出新的東西。

原本想做聊天機器人 卻意外成為AI開發者集散地

有趣的是，Hugging Face一開始並不是為了打造今天這種AI平台而成立。

2016年，Clément Delangue（德朗格）、Julien Chaumond（蕭蒙）與Thomas Wolf（沃夫）三名法國創業者成立Hugging Face，最初構想是一款面向青少年的聊天機器人；公司名稱則來自大家現在熟悉的「🤗」擁抱臉表情符號，當初只是個「暫時的名字」。

真正改變公司命運的，反而是開發過程中的一次實驗。

某個周末，沃夫把Google開發的BERT模型相關工具重新封裝、開放給其他開發者使用，意外在開發者社群引起巨大迴響。Hugging Face因此逐漸放棄原本的聊天App方向，轉而打造服務AI研究者與工程師的平台。

Hugging Face跟ChatGPT到底差在哪？

對一般人而言，最容易混淆的問題可能是：既然都是AI公司，Hugging Face跟OpenAI究竟差在哪裡？

最大的差別，在於兩者扮演的角色不同。

OpenAI推出GPT，Anthropic推出Claude，Google推出Gemini，主要是投入龐大資源訓練自己的AI模型，再透過產品或API提供給一般使用者與企業。

Hugging Face的核心角色則不是只提供「自己做好的AI」，而是提供一個讓不同團隊發布、尋找與使用AI模型的平台。

假設今天有一名開發者想做「可以辨識植物照片的AI」，他不見得要自己從零訓練模型，而可以先到Hugging Face搜尋別人已經訓練好的影像辨識模型，再找適合的資料集，依自己的需求進一步調整；完成之後，甚至可以透過Spaces把成果做成網頁Demo，讓其他人直接用瀏覽器體驗。

而Hugging Face也不只是「模型下載網站」。除了託管模型與資料集，它還發展Transformers等被廣泛使用的AI開發工具，並提供模型推論、企業協作與部署等服務，更接近一套圍繞AI開發形成的基礎設施與生態系。

不用每家公司都從頭做AI 正是Hugging Face的價值

Hugging Face的價值，在於企業不必每次都從零打造AI。開發者可以直接使用其他團隊已完成的模型，再依自己的需求調整，大幅降低AI開發門檻。

輝達執行長黃仁勳在宣布收購時也強調，開放模型讓組織不必「每一個模型都從零開始」，而能針對不同工作挑選最合適的模型（延伸閱讀：黃仁勳親說明 為何收購 Hugging Face）。

而Hugging Face掌握的，正是這個開放AI生態的重要入口。

根據輝達公布的數據，目前已有超過1,800萬名開發者、研究人員與創作者使用Hugging Face，平台上分享超過300萬個模型、50萬個資料集及100萬個應用程式，另有超過20萬家企業利用平台探索、評估、客製化或部署AI。

換句話說，輝達買下的不只是幾套AI軟體，而是一個龐大的AI開發者社群，以及AI模型從發布、分享到被其他人採用的重要「集散地」。

德朗格的目標還更遠：他希望未來幾年把平台上的AI開發者人數推到1億人，並認為在輝達支持下，「我們有更好的機會，更快達到這個目標」。

為什麼輝達願意花近130億美元？

輝達今天是AI晶片市場的關鍵供應者。不管是OpenAI、Anthropic，還是大型雲端服務商，訓練與運行AI都需要大量運算基礎設施。

但如果未來AI市場高度集中在少數幾家公司手上，對輝達而言也存在風險。

大型科技公司的規模愈來愈大，不但對GPU採購價格有更強議價能力，包括Google、Amazon、Microsoft、Meta等業者也持續自行研發AI晶片，希望降低對外部供應商的依賴。

相較之下，一個由數百萬開發者、大量企業以及各式模型共同組成的AI生態，能讓輝達的需求來源更加分散。只要愈多人能開發AI、愈多模型被實際部署，就需要更多資料中心與運算資源，也可能進一步擴大AI晶片市場。

路透熱點透視專欄（Breakingviews）因此形容，這筆交易等於是輝達替自己的AI霸主地位買了一份保險；彭博專欄作家Dave Lee則認為，這幾乎是針對輝達現有商業模式所做的一項完美避險（延伸閱讀：AI 界樂高樂園！輝達為何砸4,000億元收購 Hugging Face？竟是為「買保險」）。

而且，輝達與Hugging Face早已有深厚關係。2023年輝達曾參與Hugging Face的D輪募資，當時估值45億美元；據Fortune報導，去年輝達一度提議加碼投資5億美元、把估值推升到70億美元，但創辦團隊為了維持平台獨立而拒絕。到了今年夏天，團隊態度轉變，最終同意這筆交易。

目前輝達也是Hugging Face最大的開放模型與資料貢獻者，已在平台上提供超過500個模型與250個開放資料集。

依輝達向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件，交易內容包括支付Hugging Face股東約119億美元，以及最高約10億美元的股權留才計畫。

彭博資訊指出，交易完成後，三名創辦人也將一舉躋身億萬富豪之列——現年38歲的德朗格、42歲的蕭蒙與41歲的沃夫，身價估計各約18億美元，約合新台幣570億元（延伸閱讀：原想做聊天機器人 Hugging Face被黃仁勳買下 創辦人身價各飆570億元）。

被輝達買下後 Hugging Face還能保持中立嗎？

但這樁交易也帶來最大的疑問：被全球最大的AI晶片公司收購後，Hugging Face還能否維持原本的開放與中立？

Hugging Face長期建立的價值之一，就是它不只服務某一家模型公司或某一種硬體。一名開發者可能在平台上使用Meta的模型、阿里巴巴的Qwen，或其他研究團隊提供的模型，再選擇不同的雲端服務與硬體執行。

平台易主後未來是否仍能一視同仁，自然成為開發者關注焦點。

開放權重模型Dolphin的創作者Eric Hartford就指出，Hugging Face旗下的Transformers模型庫實際上扮演模型發布「守門人」的角色，輝達取得所有權後，平台可能更有誘因偏向輝達而非競爭對手；他強調，這不一定是人為刻意操作，也可能只是所有權結構改變後自然產生的結果。

目前輝達給出的答案是：會維持開放。

黃仁勳在宣布交易時承諾，開發者可以自行選擇模型、框架、雲端、推論服務商以及運算平台，透過Hugging Face建置或部署AI，並不限定使用輝達的運算平台。輝達向SEC提交的文件也載明，Hugging Face將繼續支援其他晶片供應商。

承諾最後如何落實，將是這筆交易完成後最值得觀察的問題之一。而類似的擔憂也有前例可循：微軟2018年收購GitHub後，起初被開發者肯定不干涉，但進入AI時代後開始利用平台上的程式碼訓練自家模型，引發部分開發者不滿。

無論如何，對輝達來說，這筆近130億美元收購的意義，也不只是多買一家AI公司，而是試圖站到「大家開發AI的地方」。

未來無論最熱門的是哪一家公司、哪一個模型，甚至AI世界究竟走向少數超大型封閉模型，還是大量可客製化的開放模型並存，只要Hugging Face仍是開發者的重要入口，輝達就能更靠近整個AI生態系的中心。

而這，或許才是Hugging Face真正值近130億美元的地方。

（資料來源：記者簡永祥；編譯季晶晶、葉亭均）