三笔交易合计超 260 亿美元

据外媒报道，英伟达据称拟以约 130 亿美元收购 Hugging Face（尚未官宣，市场仍在等待确认）。Hugging Face 被称为”AI 时代的 GitHub”，是开发者分享、部署开放权重模型与基准测试的平台。与此同时，英伟达已与开放权重模型公司 Poolside 达成 60 亿美元协议，后者大部分员工将加入英伟达；支付公司 Stripe 则以超过 70 亿美元收购了 OpenRouter——一家主要帮助企业接入开放权重模型的平台。

巨头为何押注”免费”的模型

这些公司的模型大多可免费下载、微调与自托管，但收购方看重的并非即时收入，而是三样难以从零构建的资产：开发者社区与分发渠道、精干的顶尖研究人才，以及企业可私有化部署带来的控制力与数据主权。

对英伟达而言，动机同样清晰。随着 OpenAI、谷歌等模型厂商开始自研推理芯片（例如 OpenAI 的 Jalapeño），英伟达希望降低对大型云服务商与头部实验室的依赖，顺势进入模型平台层。英伟达自有的 Nemotron 开放权重模型采用规模目前仍然有限。

采用率尚低，但中国模型存在感上升

采用率仍处早期，但呈上升态势。支付数据公司 Ramp 的统计显示，约 6% 的企业使用开放权重模型；Jellyfish 针对约 27.6 万名工程师的调研显示，仅 2% 的软件工程师常规使用，但在过去六周近似翻倍。在已经使用开放模型的工程师中，月之暗面的 Kimi 使用率达 51.8%，智谱 GLM 为 51.2%，DeepSeek 为 8.6%，阿里 Qwen 为 7.9%，MiniMax 为 5%——中国开发的开放模型正成为企业 AI 讨论中不可忽视的一部分。

成本是推动力之一。Ramp 7 月数据显示，头部 1% 企业在 AI 上的人均支出中位数约为 7400 美元，前 10% 约为 650 美元，而整体中位数仅 11.95 美元。开放权重模型适合客服等高重复推理任务，可通过微调显著降本。Stripe 联合创始人兼 CEO 帕特里克·科里森表示：”词元是企业利用 AI 开发产品时的核心货币，现实世界的经济潜力能否释放，关键在于如何高效利用稀缺的算力资源。”

基础设施层价值凸显

提供开放模型部署与路由服务的基础设施公司同样被看好。Fireworks AI 于 7 月融资约 15 亿美元、估值 175 亿美元，年化收入运行率超过 10 亿美元，每日处理超过 40 万亿词元，其中 95% 经客户数据专门优化。

需要区分的是，”开放权重”不等于完全开源：厂商可能仅发布运行与微调所需的数值权重，而训练数据、训练代码或商用授权仍受限制。随着专用模型逐渐增多，控制模型市场、推理系统与开发者生态的公司，其战略价值正变得愈发突出。