Nvidia compra Hugging Face: cosa cambia per l'open source

NVIDIA incassa più di un miliardo di dollari al giorno vendendo schede. Nelle stesse settimane in cui ha chiuso il trimestre più ricco della sua storia, ha messo sul tavolo circa 20 miliardi per il software che chiunque può scaricare gratis: Nvidia compra Hugging Face, lo scaffale da cui il mondo scarica i modelli di intelligenza artificiale aperti, e paga 7 miliardi per la tecnologia e le persone di Poolside, che addestra modelli capaci di migliorarsi scrivendo e testando codice da soli.

In sintesi: il 3 settembre 2026 Nvidia ha annunciato l’acquisizione di Hugging Face per 12,93 miliardi di dollari, con chiusura prevista nel primo semestre 2027. Insieme all’accordo con Poolside, la spesa arriva a circa 20 miliardi, meno dell’1% dei circa 5.600 miliardi di dollari che vale NVIDIA in borsa. I modelli restano scaricabili e Nvidia promette neutralità, ma il principale catalogo di modelli aperti adesso appartiene a chi vende l’hardware su cui quei modelli girano.

Per capire perché lo fa, bisogna guardare cosa stanno facendo i suoi clienti. E per capire cosa cambia per un’azienda che usa modelli aperti, bisogna guardare cosa significa possedere uno scaffale.

La trimestrale record di Nvidia: 96 miliardi di ricavi e 60 di utile

Partiamo dai numeri, perché sono fuori scala. Nel secondo trimestre fiscale 2027, chiuso il 26 luglio 2026, NVIDIA ha fatturato 96,2 miliardi di dollari, il 106% in più rispetto a un anno prima, come riporta il comunicato ufficiale depositato alla SEC. Su 91 giorni fanno circa 1,06 miliardi al giorno. Il data center, cioè le schede per addestrare e far girare i modelli, vale da solo 89 miliardi. Il margine lordo è del 75%.

L’utile netto è di 59,7 miliardi di dollari. Per avere un termine di paragone, il record precedente per un’azienda quotata era di Saudi Aramco, 48,4 miliardi nel secondo trimestre 2022, in piena crisi energetica. Alphabet ha appena riportato un utile netto più alto, 112 miliardi, ma circa 94 vengono dalla rivalutazione della sua quota in SpaceX, come nota 24/7 Wall St. Se si guarda all’attività principale, nessuna azienda quotata aveva mai guadagnato così tanto in tre mesi. Jensen Huang l’ha messa così: “Now, compute is revenue”, adesso la potenza di calcolo è fatturato.

C’è però un dato meno citato. Secondo i documenti societari ripresi da Agenda Digitale, i primi tre clienti diretti di NVIDIA valgono rispettivamente il 16%, il 15% e il 13% dei ricavi. Quasi metà del fatturato dipende da una manciata di compratori. E quei compratori stanno imparando a farsi i chip da soli.

Nvidia compra Hugging Face e prende in licenza Poolside: i due accordi

Hugging Face è spesso descritta come il GitHub dell’AI. Secondo il blog ufficiale di NVIDIA, la usano oltre 18 milioni di sviluppatori e più di 200.000 aziende, che ci trovano più di 3 milioni di modelli, 500.000 dataset e un milione di applicazioni. Quando un’azienda sceglie Llama, Mistral, Qwen o DeepSeek, nella grande maggioranza dei casi li scarica da lì. NVIDIA era già il primo contributore della piattaforma, con oltre 500 modelli e 250 dataset pubblicati.

Il prezzo è di 12,93 miliardi, di cui circa 11,9 in contanti e fino a 1 miliardo in incentivi per trattenere il personale. Secondo TechCrunch, nel 2025 Hugging Face aveva rifiutato un’offerta di NVIDIA da 500 milioni. Il CEO Clem Delangue ha spiegato che per far crescere le alternative aperte servivano più potenza di calcolo, più supporto e più visibilità, e che Huang si è offerto di fornirle.

Poolside è un caso diverso, e la differenza conta. Formalmente non è un’acquisizione: a fine agosto NVIDIA ha pagato 6 miliardi per una licenza non esclusiva sulla Model Factory, il sistema con cui Poolside costruisce i suoi modelli di coding Laguna, e ha investito 1 miliardo a una valutazione di 12 miliardi. 109 dipendenti passano a NVIDIA, nel gruppo che sviluppa i modelli aperti Nemotron, mentre i fondatori restano alla guida di Poolside. È lo stesso schema usato con Groq per 20 miliardi: si prendono tecnologia e persone senza comprare l’azienda, una formula che finora ha attirato meno attenzione dalle autorità antitrust.

La tecnologia di Poolside è interessante per chi lavora con gli agenti. Il metodo si chiama reinforcement learning from code execution feedback: il modello scrive codice, lo esegue, guarda se i test passano o se la compilazione fallisce, e impara dal risultato. Poolside descrive la sua infrastruttura di esecuzione del codice come il cuore del sistema. In pratica il modello si allena come un programmatore junior che prova, sbaglia e corregge, senza bisogno di altro codice scritto da persone.

Chip AI personalizzati: perché i clienti di Nvidia si fanno i chip in casa

Il 24 giugno 2026 OpenAI ha presentato Jalapeño, il suo primo chip, progettato con Broadcom in nove mesi, un tempo record reso possibile anche dall’uso dei modelli di OpenAI nella progettazione. Come spiega TechCrunch, Jalapeño fa solo inferenza, cioè far girare i modelli già addestrati per rispondere agli utenti. Per addestrarli, OpenAI continua a comprare GPU.

Il 25 agosto, il giorno prima della trimestrale di NVIDIA, OpenAI ha pubblicato i primi benchmark: rispetto ai sistemi NVIDIA GB200 e GB300, Jalapeño offre tra 1,5 e 1,9 volte le prestazioni per watt e una latenza da 1,7 a 3,6 volte più bassa, secondo The Register. Sono dati di OpenAI, non verificati da terzi, e il chip è ancora allo stadio di campione: piccole installazioni entro fine 2026, volumi nel 2027.

OpenAI non è sola. Google è alla settima generazione di TPU, Amazon produce Trainium3, Microsoft ha Maia 200, Meta sviluppa MTIA. Secondo le stime di Introl, nel 2026 i grandi cloud installeranno circa 1,9 milioni di acceleratori progettati in casa, concentrati soprattutto sull’inferenza, che ormai vale circa due terzi della potenza di calcolo usata per l’AI. NVIDIA resta dominante nell’addestramento, con oltre il 90% del mercato, ma l’inferenza è la parte che cresce di più.

Quindi ognuno entra nel mestiere dell’altro: i clienti si fanno i chip, e chi vende i chip si compra i modelli. È lo stesso movimento che abbiamo visto con Claudeforce, dove Salesforce entra dentro Claude: i confini tra chi fa hardware, chi fa modelli e chi fa software si stanno sciogliendo.

Modelli open source in azienda: “non dipendi da nessuno” vale un po’ meno

Ci riflettevo guardando come proponiamo i modelli ai nostri clienti. Quando consigliamo un modello aperto invece di un servizio in abbonamento, l’argomento è quasi sempre lo stesso: così non dipendi da nessuno. I dati restano sui tuoi server, il modello non cambia senza preavviso, nessun fornitore può alzarti il prezzo da un mese all’altro. Ne abbiamo parlato con modelli come GLM 5.2 e con i setup locali basati su Hermes Desktop e Ollama.

Quell’argomento adesso vale un po’ meno. Il posto da cui scarichiamo i modelli aperti appartiene a chi vende le schede su cui quei modelli girano. E chi possiede lo scaffale decide cosa vedi per primo e cosa risulta già ottimizzato. Funziona come al supermercato: il prodotto all’altezza degli occhi vende di più, e il supermercato lo sa. Su Hugging Face lo scaffale sono le classifiche dei modelli di tendenza, i formati di quantizzazione proposti di default, i servizi di inferenza con un clic, le etichette che dicono su quale hardware un modello gira meglio.

NVIDIA ha promesso che la piattaforma resterà aperta, che supporterà cloud e acceleratori concorrenti e che il suo hardware non sarà mai richiesto. È un impegno pubblico e va preso sul serio. Ma la neutralità si misura nelle scelte di ogni giorno, per esempio quanto velocemente un nuovo modello riceve la versione ottimizzata per i chip AMD o per le TPU di Google rispetto a quella per le GPU NVIDIA. E queste scelte le fa chi possiede la piattaforma.

I limiti di questa lettura

Per onestà, tre controargomenti. Il primo: i pesi di un modello, una volta scaricati, restano tuoi, e l’acquisizione non cambia la licenza di Llama, Mistral o Qwen. Il secondo: Hugging Face non è mai stata un ente neutrale in senso stretto. Era una startup finanziata dai grandi del settore, e nel round del 2023 guidato da Salesforce Ventures c’erano anche Google, Amazon, AMD, Intel e la stessa NVIDIA. Adesso uno di quegli investitori se l’è presa tutta. Il terzo: l’accordo deve ancora passare dalle autorità antitrust, che potrebbero imporre condizioni proprio sulla neutralità.

Cosa fare adesso se la tua azienda usa modelli open source

Nessuna ragione per abbandonare i modelli aperti. Ci sono però alcune abitudini che, da oggi, conviene prendere.

La più importante è la terza. Un’azienda che fa girare un modello in produzione dovrebbe averne una copia sui propri sistemi, con la versione esatta e la licenza archiviata, esattamente come fa con le librerie software critiche. È una buona pratica da sempre, e da oggi lo è un po’ di più. Chi usa modelli in locale per tenere i dati in casa trova qui il punto di contatto con il tema della sicurezza dei dati: la sovranità comincia da dove tieni i pesi, non solo da dove tieni i dati.

Vale anche la pena ricordare dove si trova NVIDIA nel resto della catena: dopo schede, rete, librerie software e, dal GTC 2026, anche strumenti per gli agenti, adesso ha anche il catalogo dei modelli. Un’azienda europea può rendersi indipendente da OpenAI o Anthropic scegliendo un modello aperto, e continuare comunque a dipendere dallo stesso fornitore americano per quasi tutto quello che c’è intorno.

Per anni l’open source è stato il posto neutrale dove non comandava nessuno. Adesso ha un padrone, e quel padrone vende schede. La domanda da farsi, quando scegli un modello aperto, si allarga: oltre a quale modello usare, da dove lo scarichi e chi decide cosa vedi per primo?