本周最受关注的科技交易之一，正等待英伟达（Nvidia）确认：据报道，英伟达将以130亿美元收购Hugging Face，这是一家专注于共享开放权重AI模型和基准的平台。

Hugging Face如今因被一组利用奖励机制的OpenAI代理团队盯上而闻名，它处于构建和部署非前沿实验室所有的大型语言模型（LLM）开发者生态系统的核心。可以把它看作AI时代的GitHub。

在此之前，英伟达刚刚与开放权重模型构建者Poolside达成了60亿美元的协议，Poolside的大部分员工将加入这家芯片制造巨头。两周前，支付公司Stripe以超过70亿美元收购了OpenRouter，这是一家为企业提供开放权重模型的领先供应商。

大量资金涌入一个基于免费共享的领域，这反映了AI行业的最新趋势。

对英伟达而言，减少对主要超级云服务商和前沿实验室的依赖至关重要。尤其是在OpenAI和谷歌等主要AI模型构建者也在开发自己的推理芯片（如本周公布的OpenAI Jalapeño芯片）的背景下，如果模型构建者开始制造芯片，英伟达希望在模型制造业务中占据一席之地。

英伟达已经推出了自己的Nemotron系列开放权重模型，但其普及度有限。通过掌控美国最大的开放模型开发社区，英伟达将获得大量用户，从而推动其芯片和标准的应用。

此外，AI推理成本的上升促使企业开始探索由中国公司如Moonshot、DeepSeek和阿里巴巴等打造的更廉价模型。目前采用率虽小但在增长——根据Ramp的支出数据调查，仅有6%的企业使用开放权重模型；而Jellyfish对软件工程师的调查显示，仅有2%的人使用这类模型。

Jellyfish的AI产品负责人Nik Albarran告诉TechCrunch，开放权重模型主要被那些依赖重复推理任务的企业使用，比如提供客户服务聊天的公司。由于这些任务量大且重复性高，开放权重模型可以被调优以低成本回答问题。

Stripe收购OpenRouter时也强调了这一点。Stripe联合创始人兼CEO Patrick Collison表示：“令牌是构建AI的核心货币，现实的经济潜力取决于如何高效利用有限的计算资源。”

然而，对于编码和智能代理任务，由于请求多样且需要更多推理，前沿模型往往更具优势，部分原因是专有实验室提供了更便捷的访问，有时还附带令牌补贴。Albarran认为，随着企业完善AI工作流程，转向开放模型将变得更容易。但目前企业选择开放模型的主要原因是为了控制权和可配置性，而非成本考虑。

他说：“目前还没有很多企业达到这种情况……但如果前沿实验室的价格持续上涨，越来越多的企业将被迫至少考虑开放模型。当你的AI驱动工作流程更加成熟时，投资自托管模型才更有意义。”

Fireworks的CEO乔琳（Lin Qiao）表示，她的公司是领先的开放权重模型路由和托管服务商，常被视为科技巨头潜在的收购对象。她透露，Fireworks每天处理的令牌数量达到40万亿，超过Gemini和OpenAI的API。

Fireworks押注于模型多样性：随着大型语言模型的增多和改进，企业将更容易针对自身需求进行训练。乔琳说：“每一家应用公司都应该考虑聘请内部研究员，他们可以利用产品和产品数据构建自己的模型。未来是专业化智能，实际上每家公司都应该针对不同用例拥有自己的模型，这将自然而然地发生。”

我们很容易忽视AI作为工具和商业的早期阶段。尽管OpenAI和Anthropic占据主导地位，但这并非不可改变。随着科技巨头寻求在最大实验室下注，开放技术的吸引力依然难以抗拒。