开源权重 AI 公司成并购热点

关键信息

文章称，Nvidia 希望降低对超大规模云厂商和前沿实验室的依赖，尤其是在 OpenAI 和 Google 等模型厂商也开始研发自己的推理芯片时。文章还指出，开源权重模型目前仍只被少数公司使用，Ramp 的支出数据给出的采用率为 6%，Jellyfish 的开发者数据则显示为 2%。

资讯摘要

TechCrunch 表示，AI 市场正在迎来一波对开源权重公司新的关注，而传闻中 Nvidia 以 130 亿美元收购 Hugging Face 是最受关注的案例。Hugging Face 被描述为开发和部署非前沿实验室所有的 LLM 的核心平台，文章把它类比为 AI 时代的 GitHub。报道称，这一传闻发生在 Nvidia 先前以 60 亿美元与开源权重模型开发商 Poolside 达成协议之后，而 Poolside 预计大部分员工将加入 Nvidia。文章还提到，两个星期前 Stripe 以超过 70 亿美元收购了向企业提供开源权重模型的 OpenRouter。作者认为，这些资金正大量流入一个“以免费开放为基础”的领域，说明 AI 行业正在发生更深层的战略变化。对于 Nvidia 来说，这种布局的动机之一是降低对超大规模云厂商和前沿实验室的依赖，因为 OpenAI 和 Google 等模型厂商也开始研发自己的推理芯片。

虽然 Nvidia 自己也推出了 Nemotron 开源权重模型家族，但文章称其采用情况并不算强。若 Nvidia 控制美国最大的开源模型开发者平台之一，它就能接触到大量用户，并推动这些用户使用自己的芯片和标准。文章还指出，开源权重模型的采用率仍然不高，但正在增长，企业通常会在需要大量重复推理的场景中使用它们，比如客服聊天。相比之下，在编程和更具代理性的任务上，前沿模型往往更占优势，因为它们更容易使用，而且有时还会有 token 补贴。文章最后强调，随着 AI 工作流逐渐成熟，更多公司可能会为了控制权和可配置性而转向自托管模型，而不只是为了省钱。

资讯正文

每个人都在等着英伟达本周确认这笔最有意思的科技交易：据报道，它将以130亿美元收购 Hugging Face。后者是一个用于分享开源权重 AI 模型和基准的平台。

Hugging Face 如今最广为人知的身份，是被一支 OpenAI 的奖励黑客代理团队盯上的目标；它处在开发和部署那些不由前沿实验室拥有的 LLM 的开发者生态系统中心。可以把它看作 AI 时代的一种 GitHub。

这笔交易的传闻出现之前，英伟达刚与开源权重模型构建者 Poolside 达成了一项60亿美元的协议，Poolside 的大部分员工将转投这家芯片巨头。两周前，Stripe 以超过70亿美元收购了 OpenRouter——这家面向企业提供开源权重模型的头部供应商。

如此多的资本涌入一个建立在“把东西免费送出去”基础上的行业，这反映出 AI 领域的最新趋势。

对英伟达来说，必须避免进一步依赖与大型超大规模云厂商和前沿实验室的交易。尤其是在 OpenAI 和 Google 这些主要 AI 模型构建者也在打造自己的推理芯片时，比如 OpenAI 的 Jalapeño，其能力本周刚刚公布。如果模型构建者也在做芯片，英伟达就想分一杯模型制造业务的羹。

英伟达已经在打造自己的开源权重模型家族 Nemotron，但市场采用度并不算高。通过掌控美国最大的开源模型开发者社区，这家公司将接触到庞大的用户群，并可将这些用户引导到自己的芯片和标准上。

与此同时，关于 AI 推理成本的担忧也在增加，促使企业去探索由 Moonshot、DeepSeek 和 Alibaba 等中国公司打造的更便宜模型。目前，这类模型的采用规模相对较小，但正在增长——根据 Ramp 对支出数据的调查，只有6%的公司在使用开源权重模型；而 Jellyfish 这家为开发者提供工具的公司所测量的数据则显示，使用者只有2%，约占软件工程师的一小部分。

Jellyfish 的 AI 产品负责人 Nik Albarran 告诉 TechCrunch，开源权重模型主要被那些产品依赖重复性推理工作负载的公司使用，比如提供客服聊天服务的企业。由于这类任务量大且重复性高，开源权重模型可以被调优，以低成本回答这些问题。

这也是 Stripe 对其收购 OpenRouter 的表述方式。“Tokens 是使用 AI 构建公司的核心货币，而显然，现实世界中的经济潜力将取决于如何善用稀缺的算力资源，”Stripe 联合创始人兼 CEO Patrick Collison 在一份声明中表示。

不过，对于编码和 agentic 任务而言，变化多样的请求以及更多推理意味着前沿模型往往更胜一筹，部分原因在于专有实验室提供了更便捷的访问，在某些情况下还会提供 token 补贴。Albarran 表示，随着公司逐步理清 AI 工作流，转向开源模型会变得更容易。不过，如今企业寻找这类模型的主要原因还是控制权和可配置性，而不是出于成本方面的考虑。

“目前还没有很多公司是这种情况……但如果前沿实验室的价格继续上涨，越来越多的公司将不得不至少考虑这一点，”Albarran 告诉 TechCrunch。“当你的 AI 驱动工作流已经成熟很多时，投资自托管模型才有意义。”

Lin Qiao 是 Fireworks 的首席执行官。Fireworks 是一家领先的 open-weight 模型路由和托管公司，面向企业用户，经常被讨论为科技巨头潜在的收购对象。Qiao 说，她的公司每天处理 40 万亿个 token，超过 Gemini 或 OpenAI 的 API 任意一家。

Fireworks 的押注在于模型多样性：随着 LLMs 的普及和改进，企业将更容易针对自身需求对它们进行训练。她上周对 TechCrunch 表示：“每一家应用公司都应该考虑雇用一名内部研究员。他们可以利用自己的产品和产品数据来构建自己的模型。未来实际上是专门化智能。说到底，每一家公司的每一种用例都应该有自己的模型，而这一切会自动发生。”

很容易忘记，我们在 AI 作为工具和商业形态的发展上其实还处于非常早期的阶段。不过，OpenAI 和 Anthropic 的主导地位并非不可逆。随着科技巨头在最大的实验室之间为自己的下注做对冲，开源技术的吸引力正变得越来越难以抗拒。

来源与参考

1. 原始链接
2. Open-weight AI companies are the Valley's hottest acquisition targets | TechCrunch