OpenAI造芯片 英伟达买平台 AI巨头为何“互相偷家”

英伟达，要收购Hugging Face了？

近日，有消息称，英伟达将收购开源模型平台Hugging Face，出价约为其年化收入（1.5 亿美元）的86倍。

开机实验室向英伟达方面询问交易的金额、进度，英伟达表示，匝剔回应。

不过英伟达不是唯一一个将手伸向产业链不同环节的AI大公司。

6月，OpenAI 宣布自己设计了一颗只做推理、不做训练的芯片，8 月底公布了首批测试数据，宣布年底就要进自己的数据中心。

为什么这些AI巨头公司，都蠢蠢欲动想要收购产业链上其他环节的企业，背后的逻辑是什么？

方向相反，核心一致要理解这背后的逻辑，先得盘一盘这三笔交易。

Hugging Face，中文名也叫“抱抱脸”。简单来说，它是AI界的Github。这个平台，汇聚着几乎全球开发者训练好的模型、数据集，从业者都绕不开它。

据Hugging Face官方，它托管300多万个公共模型库、超过100万个数据集。



（图源：Hugging Face官网截图）

2025年，Hugging Face官方指出，公司用户增长至1300万。



（图源：Hugging Face官网截图）

同年，风投公司contrary旗下研究部门提到，Hugging Face拥有超过2000家付费企业客户。



（图源：contrary官网截图）

这家平台赚的钱，简单来说，模型免费、但跑模型的算力和服务收费。具体而言，它提供一个免费的开源模型托管社区，当企业想要让模型使用高效、安全时，就要为此付钱。对于支付其费用的个人和企业，Hugging Face会提供更多的存储和算力额度。

据研究机构sacra，Hugging Face年化收入目前涨到1.5亿美元。

在8月，英伟达还被传出花了另外一笔钱：与人工智能初创公司 Poolside签署了一项价值60亿美元的AI模型授权协议。

具体而言，英伟达给这家公司投了10亿，又付60亿买下了公司模型开发系统Model Factory的非独占授权，同时从这家公司吸收了100来名工程师，编入英伟达的Nemotron大模型项目中。

投资、买授权、挪人才，这招英伟达之前也用过。但是这是第一次用在模型层的公司上。

这说明英伟达可能不是一时兴起，而是想从上游的硬件向下游的大模型公司甚至社区渗透。

再看OpenAI。

Jalape?o是OpenAI今年6月发布的首款自研ASIC：架构自己设计，博通做芯片实现和网络，Celestica做整机，从设计到量产只用了9个月。



（图源：OpenAI官网截图）

8月25日，OpenAI公布了这颗芯片的首批测试数据：在GPT-OSS 120B、DeepSeek R1、Kimi K2.5 1T三个模型上，Jalape?o的每瓦性能达到参照系统（英伟达GB200/GB300）的1.5至1.9倍，端到端延迟只有后者的1/1.7到1/3.6；在高度交互式的工作负载上，优势进一步拉大到2.1至4.1倍。这颗额定功耗700瓦的芯片，实测持续功耗控制在550瓦以内。



（图源：OpenAI官网截图）

奥特曼当天在X上只写了一句话：“我们造了一颗芯片，它很快。”

根据OpenAI公告，根据公司规划，Jalape?o年底前进入OpenAI自己的计算基础设施内部署。第二代已在深度开发，第三代初具雏形。



（图源：OpenAI官网截图）

虽然，OpenAI也反复强调，英伟达仍是训练主力供应商。Jalape?o只做推理，至少现在还谈不上取代。

但是不难看出，大模型厂商想在芯片环节插上一手。

另外就连在线支付公司也开始收购的大模型企业，Stripe最近也花了80亿买下OpenRouter。

Stripe是全球最大的在线支付公司之一，2010年由爱尔兰兄弟Patrick和John Collison创立。开发者接入几行代码，就能在自己的产品里完成收款、订阅计费、开票和税务。

OpenRouter赚的是模型聚合平台的钱。开发者接一个API，就能调用80多家服务商的400多个模型，由平台按价格、延迟和可靠性，决定每一次请求最终发给谁。

官方在8月披露，它每天处理超过10万亿Token，服务超过1000万开发者和企业，自成立以来，公司的推理量每年至少增长10倍。今年5月，它刚完成1.13亿美元的B轮融资。



（图源：OpenRouter官网截图）

虽然方向不同，但核心一致：谁都想把更多环节圈进自家地盘。AI是个庞大的产业链，没有芯片就没有算力，但有了算力也有应用让人买单，少了哪一环都不行。

既然身在其中，多圈一环，或许就意味着就多留一层利润，也多一道护城河。AI巨头就这样主动进入 "全栈闭环" 时代。

经济利益，与路线之争把“地”圈下的好处也很直白，就是更方便赚钱。

7月底，据媒体报道，摩根士丹利曾经发布过一份研报，推演了三种不同盈利模式下AI推理环节的ROIC（投入资本回报率 Return on Invested Capital）。

其中显示，采用自建基础设施、直接卖模型API的模式的企业，增量ROIC约46%；超大规模厂商出租GPU的商业模式，ROIC约31%；而租第三方算力再转手卖API，只有约25%。

简单来说，手上能自主掌握的环节越多，AI公司能赚到的钱就越多。

而英伟达买Hugging Face和Poolside合作，或许正在印证这一点。

或许因为开源模型的繁荣是应对闭源威胁的最好防线——当开源越繁荣，GPU需求就越难被某一家闭源势力切断。

所以，7月底黄仁勋他针对美国AI监管界围绕开源AI的争论发表言论：“AI将变革每一个行业，赋能每一家公司，并被每一个国家所构建。开源模型能强化安全性与网络安全，加速创新与普及，并实现主权。世界既需要前沿的闭源模型，也需要前沿的开源模型。”



（图源：网络截图）

在黄仁勋的推文里，还附着一封题为《开放权重与美国在AI领域的领导地位》的联合公开信。包括英伟达、Meta、微软、Palantir、CrowdStrike、IBM、ServiceNow、Hugging Face、Mistral AI、a16z、Y Combinator以及Perplexity在内的20多家企业和机构签署了这封信件。

但是OpenAI和 Anthropic未签署，谷歌也不在列，这三家的主力商业模型均为闭源。

OpenAI这样的模型厂自研芯片，或许是为了降低对英伟达硬件的依赖，节约成本。

今年以来，以OpenAI为首的海外大模型受到国内DeepSeek、Kimi等厂商“低价”大模型的冲击，已多次下调 API 价格，OpenAI甚至在此前宣布免费用户默认模型升级为GPT-5.6 Luna，并开放无限量文本聊天。

几天前，OpenAI投了不少钱的法律科技公司Harvey发布了公司自己训练得第一个模型Tenet，训练基座居然是Kimi K3。种种现实或许都在显示，纯大模型公司的钱，已经越来越不好赚。

所以，模型厂向上游伸手，期望通过自研芯片、自建算力，把利润从英伟达手里抠回来；而英伟达的应对也来了，向下游发力，买平台、扶开源，让GPU永远有模型可跑。

AI行业正在进入“互相偷家”的大串联时代。