Hugging Face, la plataforma que a menudo se describe como el GitHub de la inteligencia artificial, ha visto cómo su tasa anualizada de ingresos superaba los 150 millones de dólares tras aumentar un 50% en apenas dos meses. El aumento ha sido impulsado por una mayor demanda de servicios de pago de cómputo, almacenamiento y suscripción a medida que las empresas construyen sobre la infraestructura de IA.

Para fines de 2023, la tasa anualizada de ingresos de la empresa era de unos 70 millones de dólares. Se proyectaba que alcanzara aproximadamente 130 millones de dólares en 2024. Con el último aumento, la cifra ya superó los 150 millones de dólares, lo que significa que Hugging Face prácticamente duplicó sus ingresos totales en menos de dos años. Ese ritmo también evidencia cómo los proveedores de infraestructura de IA monetizan cada vez más no solo el acceso a los modelos, sino también las herramientas y los recursos necesarios para ejecutar modelos a escala.

Qué está impulsando el crecimiento

Hugging Face opera con un modelo freemium, en el que aproximadamente entre el 3% y el 5% de los usuarios pasan a los planes de pago. Esos planes ofrecen capacidades mejoradas para cargas de trabajo de uso intensivo y funciones empresariales. La plataforma aloja cientos de miles de modelos y atiende a decenas de miles de organizaciones. El número de clientes de pago ha aumentado a más de 2.000.

Posible venta por 13 mil millones de dólares

Según informes, la empresa ha estado explorando una posible venta que podría valorarla en 13 mil millones de dólares o más. Eso representaría un fuerte salto respecto de su última ronda importante de financiamiento, en agosto de 2023, cuando Hugging Face recaudó 235 millones de dólares con una valoración post-money de 4.500 millones de dólares.

Con una valoración de 13 mil millones de dólares y unos ingresos anualizados de 150 millones de dólares, Hugging Face valdría alrededor de 87 veces sus ingresos.

Problemas de seguridad durante una rápida expansión

En julio de 2026, la compañía enfrentó una brecha de seguridad que involucró un acceso no autorizado obtenido a través de un conjunto de datos malicioso procesado por su pipeline. El incidente subrayó un desafío más amplio para las plataformas de IA: a medida que procesan grandes volúmenes de datos y modelos enviados por usuarios, su superficie de ataque también se expande.