Nvidia serait prêt à racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars

Nvidia pourrait s’offrir l’une des infrastructures les plus importantes de l’intelligence artificielle ouverte. Selon The Information, le géant des GPU aurait accepté de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars. L’opération placerait sous le contrôle de Nvidia la plateforme qui héberge des millions de modèles, datasets et applications IA utilisés quotidiennement par les développeurs. Mais prudence : ni Nvidia ni Hugging Face n’ont encore officiellement annoncé la transaction et Business Insider indiquait encore qu’aucun accord définitif n’avait été signé. Si elle aboutit, cette acquisition dépasserait largement le rachat de Mellanox et donnerait surtout à Nvidia une position stratégique bien au-delà de ses GPU : du matériel jusqu’à la distribution des modèles d’IA.

Dernière mise à jour : 27 août 2026.

Ce qu’il faut retenir

The Information rapporte que Nvidia a accepté de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars.
Nvidia et Hugging Face n’ont pas encore confirmé publiquement l’opération.
Business Insider rapporte de son côté que les discussions n’avaient pas encore abouti à un accord définitif signé.
La transaction doit donc encore être considérée comme rapportée par des sources proches du dossier.
Hugging Face avait été valorisé 4,5 milliards de dollars lors d’une levée de 235 millions en 2023.
Nvidia faisait déjà partie des investisseurs de ce tour de table aux côtés notamment de Google, Amazon, Intel, AMD et Salesforce.
Hugging Face aurait refusé en 2025 une proposition d’investissement de 500 millions de dollars de Nvidia qui l’aurait valorisé 7 milliards.
La plateforme comptait près de 3 millions de dépôts de modèles publics en août 2026 et plus d’un million de datasets publics.
Elle fournit également des API d’inférence, des endpoints GPU, des Spaces et de nombreux outils open source comme Transformers, Diffusers ou Safetensors.
Hugging Face générerait actuellement environ 150 millions de dollars de revenus annualisés.
Un prix de 12,9 milliards représenterait donc environ 80 fois ce niveau de revenu selon The Information.
Pour Nvidia, l’enjeu serait de renforcer l’écosystème des modèles ouverts et sa présence dans le logiciel et le cloud.
Le rachat soulèverait aussi une question majeure : Hugging Face peut-il rester une plateforme neutre s’il appartient au premier fournisseur mondial de GPU IA ?

Nvidia serait prêt à payer 12,9 milliards de dollars pour Hugging Face

Quelques jours après les premières rumeurs de rachat, le dossier Hugging Face vient de franchir une nouvelle étape.

Selon The Information, Nvidia aurait accepté de débourser 12,9 milliards de dollars pour acquérir la société.

Le média cite une personne ayant connaissance de l’accord.

Reuters a également relayé cette information, tout en précisant que Nvidia et Hugging Face n’avaient pas immédiatement répondu à ses demandes de commentaire.

Il ne faut donc pas encore parler d’un rachat définitivement bouclé.

Aucun communiqué officiel de Nvidia ou de Hugging Face n’a pour l’instant confirmé la signature ou les conditions finales de l’opération.

The Information et Business Insider ne décrivent pas exactement la même situation

C’est une nuance importante.

The Information affirme qu’un accord a été trouvé pour 12,9 milliards de dollars.

Business Insider, qui avait révélé quelques jours plus tôt l’intérêt de plusieurs acquéreurs pour Hugging Face, indiquait encore que les négociations avec Nvidia n’avaient pas donné lieu à un accord définitif signé.

TechCrunch souligne lui aussi cette différence entre les deux rapports.

La formulation la plus rigoureuse reste donc :

Nvidia aurait accepté de racheter Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars, mais la transaction n’est pas encore officiellement annoncée par les deux entreprises.

Ce serait la plus grosse acquisition finalisée de l’histoire de Nvidia

Si la transaction aboutit à ce montant, elle dépasserait largement le plus important rachat effectivement réalisé par Nvidia jusqu’ici.

En 2020, le groupe avait finalisé l’acquisition du spécialiste des réseaux Mellanox pour environ 7 milliards de dollars.

Opération Nvidia	Montant	Résultat
Mellanox	Environ 7 milliards $	Finalisé en 2020
Arm	Environ 40 milliards $ annoncés	Projet abandonné
Hugging Face	12,9 milliards $ rapportés	Non officialisé à ce stade

Nvidia avait certes tenté une opération beaucoup plus importante avec Arm, annoncée autour de 40 milliards de dollars en 2020.

Ce projet avait finalement été abandonné face aux obstacles réglementaires.

Hugging Face pourrait donc devenir la plus grosse acquisition réellement menée à terme par Nvidia, si le dossier reçoit les validations nécessaires.

Pourquoi Hugging Face vaut-il autant pour Nvidia ?

À première vue, la valorisation peut sembler spectaculaire.

Hugging Face n’est ni OpenAI, ni Anthropic et ne possède pas à lui seul le modèle d’IA le plus utilisé au monde.

Sa valeur est ailleurs.

La société contrôle l’une des principales infrastructures utilisées pour distribuer, tester, télécharger et déployer les modèles d’intelligence artificielle.

L’image du « GitHub de l’IA » est imparfaite, mais elle permet de comprendre son importance.

Un laboratoire peut publier un modèle sur Hugging Face.

Un développeur peut ensuite :

le découvrir ;
télécharger ses poids ;
consulter sa licence ;
tester une démonstration ;
récupérer des datasets ;
utiliser une version quantifiée ;
le déployer sur un endpoint d’inférence ;
ou l’intégrer directement à son application.

Près de 3 millions de modèles publics

La croissance de la plateforme donne une idée de son importance.

Dans son bilan de l’écosystème ouvert publié durant l’été 2026, Hugging Face indiquait que le nombre de dépôts de modèles publics était passé de 2,43 millions à 2,96 millions entre janvier et août.

Les datasets étaient parallèlement passés d’environ 711 000 à plus d’un million.

Les Spaces, utilisés pour publier des démonstrations et applications IA, dépassaient 1,4 million.

Hugging Face comptait déjà environ 13 millions d’utilisateurs en 2025.

Le véritable actif que Nvidia achèterait n’est donc pas simplement un site Web.

C’est un immense réseau de développeurs, de chercheurs, de modèles, de datasets et d’outils devenu une partie centrale de l’écosystème de l’IA ouverte.

Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma… une grande partie de l’IA locale passe par Hugging Face

Pour les utilisateurs de TechPi qui exécutent des modèles en local, Hugging Face est probablement déjà familier.

Les modèles que l’on utilise ensuite avec Ollama, LM Studio, MLX ou llama.cpp sont très souvent publiés ou redistribués via Hugging Face.

On y trouve notamment des modèles et variantes issus des écosystèmes :

Qwen ;
Mistral ;
DeepSeek ;
Google Gemma ;
Meta ;
Nvidia Nemotron ;
Microsoft ;
ainsi que des milliers de fine-tunings et quantifications communautaires.

Le rôle de la plateforme devient encore plus visible avec l’essor de l’intelligence artificielle exécutée directement sur les PC et les Mac.

Hugging Face ne se limite plus au téléchargement de modèles

Réduire Hugging Face à un simple entrepôt de fichiers serait toutefois une erreur.

La société propose désormais toute une pile de services.

Service Hugging Face	Fonction
Hub	Hébergement de modèles et datasets
Spaces	Applications et démonstrations IA
Inference Providers	Accès à des modèles via une API unifiée
Inference Endpoints	Déploiement de modèles sur des infrastructures GPU
Transformers	Bibliothèque majeure pour exploiter les modèles
Diffusers	Écosystème de génération d’images et diffusion
Safetensors	Format de distribution sécurisé des poids
Datasets	Bibliothèque et outils pour les jeux de données
smolagents	Framework de création d’agents IA

Hugging Face indique également que plus de 50 000 organisations utilisent sa plateforme.

Parmi elles figurent plusieurs concurrents directs de Nvidia dans le matériel ou le cloud.

Nvidia achèterait donc beaucoup plus qu’une communauté open source

Pour Jensen Huang, l’intérêt est particulièrement évident.

Nvidia domine actuellement la couche matérielle de l’intelligence artificielle grâce à ses GPU, ses réseaux et CUDA.

Mais l’entreprise développe progressivement toutes les autres briques nécessaires à un système IA.

Elle propose désormais :

des GPU ;
des CPU ;
des réseaux très haut débit ;
des serveurs complets ;
CUDA ;
des bibliothèques d’inférence ;
des modèles Nemotron ;
des outils d’entraînement ;
des infrastructures cloud ;
du financement destiné aux data centers.

Ajouter Hugging Face donnerait à Nvidia une position très proche de l’utilisateur final et des développeurs de modèles.

Le plan : rendre les modèles ouverts aussi importants que ChatGPT ou Claude

The Information rapporte que les dirigeants de Nvidia considèrent le développement des modèles ouverts comme stratégique.

La logique est assez simple.

Les grands laboratoires qui construisent des modèles fermés cherchent progressivement à réduire leur dépendance envers Nvidia.

OpenAI développe désormais ses propres accélérateurs.

Google dispose de ses TPU.

Amazon développe Trainium et Inferentia.

Microsoft dispose lui aussi de ses propres efforts dans le silicium.

Plus ces entreprises construisent leurs propres puces, plus elles peuvent progressivement réduire la part de leurs infrastructures dépendant directement de Nvidia.

OpenAI vient justement de montrer sa puce Jalapeño

Le calendrier est particulièrement révélateur.

Le 25 août, OpenAI a publié les premiers résultats de Jalapeño, sa première puce spécifiquement conçue pour l’inférence des grands modèles de langage.

Sur ses propres mesures basées sur le benchmark public InferenceX, OpenAI annonce un meilleur compromis entre latence et performances par watt que plusieurs systèmes Nvidia utilisés comme référence.

Jalapeño est notamment comparé à des systèmes GB200 et GB300 selon les modèles testés.

Ces résultats viennent d’OpenAI et devront naturellement être suivis dans des déploiements réels.

Ils montrent néanmoins pourquoi Nvidia ne peut plus se contenter de considérer ses plus gros clients comme éternellement dépendants de ses accélérateurs.

Les modèles ouverts constituent une assurance pour Nvidia

La stratégie pourrait être résumée ainsi :

un modèle fermé développé par un hyperscaler peut finir par être optimisé pour une puce maison.

Un écosystème comprenant des millions de modèles indépendants continuera en revanche à rechercher une plateforme largement disponible et bien supportée.

Nvidia veut évidemment que cette plateforme reste CUDA et ses GPU.

C’est déjà la logique de Nemotron, sa propre famille de modèles ouverts.

Contrôler Hugging Face permettrait d’aller encore plus loin.

Peu importe quel modèle ouvert gagne, Nvidia pourrait rester au centre de l’infrastructure utilisée pour le télécharger, l’optimiser et l’exécuter.

Le rachat poserait cependant un énorme problème de neutralité

C’est probablement la principale interrogation pour les utilisateurs de Hugging Face.

La plateforme a justement gagné sa position grâce à son caractère relativement neutre.

Elle héberge des modèles destinés à fonctionner sur :

Nvidia ;
AMD ;
Intel ;
Google TPU ;
Apple Silicon ;
CPU ;
accélérateurs spécialisés.

AMD et Intel étaient même investisseurs de Hugging Face lors de la levée de fonds de 2023, aux côtés de Nvidia.

Si Nvidia devenait propriétaire de l’entreprise, la question serait inévitable :

les logiciels et services Hugging Face continueront-ils à traiter toutes les architectures matérielles de manière équivalente ?

Une inquiétude que Hugging Face semblait déjà avoir

Cette question n’est pas entièrement nouvelle.

Le Financial Times rapportait en janvier que Hugging Face avait refusé en 2025 une proposition d’investissement de 500 millions de dollars de Nvidia.

L’opération aurait valorisé la société environ 7 milliards de dollars.

Une des préoccupations citées concernait précisément l’influence qu’un investisseur aussi puissant pourrait acquérir sur l’entreprise.

Moins d’un an plus tard, la perspective ne serait plus un simple investissement minoritaire mais une acquisition complète pour presque deux fois cette valorisation.

De 4,5 à 12,9 milliards de dollars en trois ans

La progression de valorisation est spectaculaire.

En août 2023, Hugging Face avait levé 235 millions de dollars lors d’un tour de table qui valorisait la société 4,5 milliards de dollars.

Parmi les investisseurs figuraient :

Nvidia ;
Google ;
Amazon ;
AMD ;
Intel ;
Qualcomm ;
IBM ;
Salesforce.

Trois ans plus tard, le prix rapporté de 12,9 milliards représente presque trois fois cette valorisation.

12,9 milliards pour environ 150 millions de revenus annualisés

Le montant paraît encore plus spectaculaire lorsqu’on le compare à l’activité financière actuelle de Hugging Face.

The Information estime que l’entreprise génère actuellement environ 150 millions de dollars de revenus annualisés.

Le média estime donc que Nvidia paierait environ 80 fois les revenus futurs annualisés de la société.

Ce multiple est particulièrement élevé, même dans le secteur de l’intelligence artificielle.

Il montre que Nvidia ne valoriserait probablement pas Hugging Face sur ses revenus actuels, mais sur sa position stratégique dans l’écosystème.

Nvidia peut largement financer une telle acquisition

Le groupe vient justement de publier des résultats financiers particulièrement spectaculaires.

Pour son deuxième trimestre fiscal 2027, clos le 26 juillet, Nvidia annonce :

96,2 milliards de dollars de chiffre d’affaires ;
89 milliards pour la seule activité Data Center ;
59,7 milliards de dollars de bénéfice net GAAP.

Le bénéfice net a progressé de 126 % sur un an.

Le problème du rachat de Hugging Face n’est donc pas vraiment de savoir si Nvidia peut réunir 12,9 milliards de dollars.

La question est plutôt de savoir si les autorités de la concurrence accepteront qu’un acteur aussi dominant dans le matériel prenne le contrôle d’une infrastructure aussi centrale pour les développeurs de modèles.

Les régulateurs pourraient examiner le dossier de très près

Aucune autorité n’a encore annoncé d’enquête spécifique puisque l’opération elle-même n’est pas officiellement présentée.

Mais un éventuel rachat pourrait attirer l’attention.

Nvidia possède déjà une position dominante sur le marché des accélérateurs utilisés pour entraîner les grands modèles.

Hugging Face constitue de son côté un point de passage particulièrement important pour la distribution et le déploiement des modèles ouverts.

Réunir ces deux positions pourrait donc susciter des questions sur :

la concurrence entre GPU ;
l’accès aux services d’inférence ;
la neutralité de la plateforme ;
l’intégration de CUDA ;
la visibilité accordée aux différents fournisseurs ;
les données commerciales auxquelles Nvidia pourrait accéder.

L’histoire du rachat avorté d’Arm montre d’ailleurs que les acquisitions stratégiques de Nvidia ne sont pas automatiquement acceptées par les régulateurs.

Hugging Face pourrait aussi ramener Nvidia dans le cloud

L’autre partie intéressante du dossier concerne l’inférence.

Hugging Face permet déjà de louer du calcul pour déployer directement des modèles.

Son service Inference Providers permet d’accéder à des dizaines de milliers de modèles à travers une API commune.

Les Inference Endpoints permettent quant à eux de déployer un modèle sur une infrastructure distante sans devoir administrer soi-même un serveur GPU.

Hugging Face est donc déjà un intermédiaire entre :

le développeur → le modèle → la puissance de calcul.

Pour Nvidia, qui vend précisément cette puissance de calcul, la complémentarité est évidente.

Nvidia finance de plus en plus directement la demande pour ses propres GPU

Cette acquisition potentielle s’inscrit dans une stratégie beaucoup plus large.

Nvidia investit désormais massivement dans les laboratoires, startups et infrastructures qui utilisent ses propres équipements.

Le groupe a récemment annoncé des mécanismes de financement permettant de mobiliser jusqu’à 500 milliards de dollars de capitaux tiers pour construire de nouvelles infrastructures IA.

Il investit parallèlement directement dans différents laboratoires et opérateurs de centres de données.

L’objectif est évident : accélérer la construction des infrastructures qui achèteront ensuite des GPU Nvidia.

Le gigantesque accord avec Poolside illustre cette nouvelle stratégie

The Information rapporte également que Nvidia a conclu récemment un accord évalué à 6 milliards de dollars avec Poolside.

L’opération comprendrait notamment une licence sur des technologies utilisées pour développer des modèles et des propositions d’embauche adressées à plus d’une centaine de salariés.

Le groupe multiplie donc les investissements dans les couches logicielles et modèles situées au-dessus de ses processeurs.

Le rachat de Hugging Face constituerait cependant un changement d’échelle considérable.

Ce que cela pourrait changer pour les utilisateurs de Hugging Face

Dans l’immédiat : probablement rien.

Le rachat n’est pas officiellement finalisé et aucune feuille de route commune n’a été présentée.

Si l’opération se concrétise, plusieurs évolutions deviennent néanmoins plausibles.

Une meilleure optimisation pour les GPU Nvidia

Nvidia pourrait accélérer l’intégration de ses bibliothèques, runtimes et formats directement dans Hugging Face.

Télécharger un modèle et le déployer sur une infrastructure Nvidia pourrait devenir encore plus simple.

Davantage de puissance d’inférence

Hugging Face pourrait bénéficier d’un accès privilégié à d’importantes capacités GPU Nvidia.

Les Spaces et endpoints pourraient donc devenir plus performants ou proposer plus rapidement les nouvelles architectures.

Une inquiétude pour AMD, Intel et les alternatives

C’est l’autre face de la médaille.

Les utilisateurs devront surveiller si les optimisations destinées aux autres architectures continuent d’avancer au même rythme.

Le maintien d’un support réellement multi-hardware sera probablement l’un des critères permettant de juger la stratégie de Nvidia.

Et pour l’IA locale ?

L’acquisition pourrait également avoir des conséquences indirectes pour les utilisateurs qui téléchargent simplement un GGUF avant de l’utiliser hors ligne.

Aujourd’hui, une grande partie de l’écosystème de l’IA locale et des modèles open-weight repose sur Hugging Face.

Les modèles y sont téléchargés puis exécutés avec :

Ollama ;
LM Studio ;
llama.cpp ;
MLX ;
vLLM ;
SGLang.

Tant que les fichiers restent téléchargeables et accompagnés de licences ouvertes, Nvidia ne pourrait évidemment pas empêcher leur utilisation sur d’autres matériels.

Mais la manière dont les modèles sont optimisés, recommandés et servis par défaut pourrait devenir stratégiquement importante.

Nvidia aurait intérêt à ne pas casser ce qui fait la valeur de Hugging Face

C’est tout le paradoxe du dossier.

La valeur de Hugging Face vient précisément de sa capacité à réunir des acteurs concurrents sur une même plateforme.

Google, Microsoft, Meta, AMD, Intel, Nvidia et de nombreux laboratoires chinois peuvent y publier leurs modèles.

Si Nvidia transformait Hugging Face en simple portail CUDA, la plateforme perdrait une partie de son intérêt et pourrait pousser la communauté vers des alternatives.

La meilleure stratégie pour Nvidia serait donc probablement de posséder Hugging Face tout en lui laissant une forte indépendance opérationnelle et technique.

Mais aucune garantie de ce type n’a encore été annoncée.

Open source ou open weights : attention au raccourci

Hugging Face est souvent présenté comme « la plateforme open source de l’IA ».

La réalité est légèrement plus complexe.

Le Hub contient :

de véritables projets open source ;
des modèles open-weight ;
des licences très permissives ;
des licences imposant des restrictions ;
des dépôts privés ;
des modèles accessibles sous conditions.

Le rachat aurait donc un impact sur l’ensemble de l’écosystème des modèles distribués, et pas uniquement sur le logiciel open source au sens strict.

L’incident de sécurité de Hugging Face n’est pas directement lié au rachat

Le calendrier attire également l’attention puisque Hugging Face a été au centre de plusieurs incidents et évaluations de sécurité ces derniers mois.

Il faut toutefois éviter de mélanger plusieurs événements distincts.

OpenAI a notamment publié en août un retour d’expérience sur des évaluations dans lesquelles des modèles très capables avaient dépassé les limites prévues par certains environnements de test.

OpenAI précise explicitement que ces épisodes sont distincts de l’incident de sécurité Hugging Face.

TechPi a consacré un dossier à ces mesures de sécurité dans notre article OpenAI renforce sa sécurité après la faille Hugging Face.

Pourquoi Nvidia veut être incontournable même si ses clients créent leurs propres puces

Le véritable enjeu du rachat apparaît finalement assez clairement.

Nvidia sait que son quasi-monopole sur les accélérateurs IA ne durera pas nécessairement éternellement sous sa forme actuelle.

Ses plus gros clients deviennent aussi ses concurrents.

Google, Amazon, Microsoft et OpenAI investissent tous dans leurs propres architectures.

La réponse de Nvidia consiste donc à devenir beaucoup plus qu’un fabricant de GPU.

Le groupe veut contrôler ou influencer :

le calcul ;
les réseaux ;
le logiciel ;
les modèles ;
les outils de développement ;
le financement des infrastructures ;
et désormais potentiellement la principale plateforme de distribution des modèles ouverts.

Cette stratégie ressemble de plus en plus à celle d’un fournisseur de plateforme complète.

Un pari à 12,9 milliards sur la survie de l’IA ouverte

Le rachat potentiel de Hugging Face pourrait ainsi être lu comme un pari assez particulier.

Nvidia a intérêt à ce que le marché ne soit pas dominé uniquement par trois ou quatre laboratoires fermés disposant chacun de leurs propres puces.

Un univers comprenant des milliers de laboratoires, startups et entreprises entraînant et déployant des modèles indépendants constitue un marché beaucoup plus favorable à un fournisseur de matériel universel.

Hugging Face est précisément la place centrale de cet écosystème.

Nvidia ne paierait donc pas 12,9 milliards uniquement pour acheter les revenus actuels de Hugging Face. Le groupe achèterait potentiellement l’endroit où se rencontrent une grande partie des futurs clients de ses GPU.

Le rachat de Hugging Face est-il confirmé ?

Information	Statut au 27 août 2026
Nvidia s’intéresse à Hugging Face	Rapporté par plusieurs sources
Montant de 12,9 milliards $	Rapporté par The Information
Nvidia aurait accepté le rachat	Rapporté par The Information et Reuters
Accord définitif officiellement signé	Non confirmé publiquement
Annonce officielle Nvidia	Non
Annonce officielle Hugging Face	Non
Validation des autorités	Non annoncée
Finalisation du rachat	Non

Que faut-il surveiller maintenant ?

Les prochaines heures ou journées devraient permettre de clarifier plusieurs éléments.

Le premier sera évidemment une prise de parole de Nvidia ou de Hugging Face.

Il faudra ensuite connaître :

le montant définitif ;
la nature du paiement ;
le calendrier de l’opération ;
les garanties d’indépendance de Hugging Face ;
le rôle futur de Clément Delangue et des autres fondateurs ;
le traitement des outils open source ;
les réactions des autorités de concurrence ;
les engagements concernant AMD, Intel et les autres plateformes matérielles.

Un rachat potentiellement historique pour l’écosystème IA

Pour Nvidia, 12,9 milliards de dollars restent relativement modestes face aux profits générés aujourd’hui par ses centres de données.

Pour l’écosystème IA, l’opération serait en revanche considérable.

Hugging Face n’est pas seulement une startup supplémentaire ajoutée au portefeuille de Jensen Huang.

C’est l’infrastructure sur laquelle des millions de développeurs découvrent et distribuent leurs modèles.

Si Nvidia en devient propriétaire, le numéro un du matériel IA contrôlerait également une partie essentielle de la couche de distribution de l’intelligence artificielle ouverte.

Cela pourrait offrir davantage de moyens à Hugging Face, accélérer ses services de calcul et renforcer l’écosystème des modèles ouverts face à ChatGPT, Claude ou Gemini.

Mais cela poserait aussi une question que Nvidia devra rapidement résoudre s’il officialise l’opération : comment rester le propriétaire de Hugging Face sans transformer ce qui ressemble aujourd’hui à une place publique de l’IA en vitrine privilégiée de l’écosystème Nvidia ?

C’est probablement sur cette réponse, plus encore que sur les 12,9 milliards de dollars, que se jouera l’avenir de l’opération.