9月3日，英伟达宣布将以129.3亿美元收购Hugging Face。这笔交易的核心动因并非收入或估值，而在于Hugging Face作为AI开发生态枢纽的不可替代性。黄仁勋在宣布交易时给出了一组数字：Hugging Face已聚集超过1800万开发者、300万个模型、50万个数据集和100万个AI应用，超过20万家公司通过该平台寻找、评估、定制和部署AI。

英伟达还特意强调，交易之后Hugging Face仍将面向整个AI生态保持开放，开发者可以继续选择不同的模型、框架、云、推理服务和计算平台，使用Hugging Face并不要求采用英伟达的计算平台。这些承诺本身已透露出Hugging Face的重要性——如果英伟达买下的只是一家普通AI软件公司，它没有必要在交易宣布之初就专门解释未来是否还会继续支持其他硬件和云。

如今的Hugging Face已不能被简单理解成一个“模型网站”，它扮演的角色越来越接近GitHub之于软件开发：成为开发者发现、获取、修改和分发技术资产的一层基础设施。但十年前，这家公司与“基础设施”几乎毫无关系。2017年TechCrunch首次报道时，它还是一款面向年轻用户的聊天机器人，创始人Clément Delangue希望做一个能让人开心的AI伙伴。2018年，其聊天机器人每天处理约100万条消息，累计收到超过1亿条消息，公司完成400万美元融资。

真正改变公司命运的是另一条技术线。2017年Google发表《Attention Is All You Need》，Transformer架构迅速改变自然语言处理，BERT、GPT、GPT-2、XLNet、T5等预训练模型接连出现。Hugging Face最初为BERT做了一套PyTorch实现，项目从pytorch-pretrained-BERT演变为pytorch-transformers，最终成为今天的Transformers开源库，把越来越多模型纳入相对统一的接口，让开发者不必再为每个新模型重新搭一遍轮子。