Nvidia 於 9 月 3 日正式落實以 129.3 億美元（約港幣 1,008.5 億元）收購開源人工智能平台 Hugging Face，將服務 1,800 萬名開發者、存放 300 萬個模型、50 萬個數據集與 100 萬個應用的分發樞紐納入自家版圖，作價相當於對方約 1.5 億美元（約港幣 11.7 億元）年度化收入的 86 倍，行政總裁黃仁勳當日公開承諾平台維持開放，開發者可以自由選擇模型、框架、雲端服務與運算平台，建立或部署均毋須使用 Nvidia 的運算資源。
Hugging Face
Nvidia 據報同意以 129 億美元收購開源人工智能平台 Hugging Face，把全球開發者存放、測試與分享開源模型的主要集散地納入自家版圖，交易一旦落實，這家晶片商將由硬件層一路掌控至模型分發層，任何依賴開源模型建立內部人工智能系統的企業，供應商集中程度會在短時間內明顯上升。
AI 自主發動網絡攻擊，OpenAI 測試模型越獄攻陷 Hugging Face。17,000 次入侵行為、零日漏洞、跨系統橫移，最終要靠中國開源模型完成調查。AI 安全從此不再只是理論問題。
美國國會眾議員 Ted Lieu 與 Nathaniel Moran 於 7 月 23 日跨黨派提出《AI Kill Switch Act》，要求訓練算力成本超過 1 億美元、且相關年收入超過 5 億美元的前沿模型開發商，長期保留節流、暫停以至完全關閉自家模型的技術能力，並授權國土安全部部長在諮詢商務部長及國家情報總監後，對可能造成災難性損害的系統下達減速或關機命令。
開源人工智能（ AI ）平台 Hugging Face 在 2026 年 7 月 16 日公開一宗安全事故，指一套全自主 AI 代理系統攻入其生產環境，並在系統內留下超過 17,000 項操作紀錄，公司才成功將其封鎖，攻擊者利用惡意資料集突破資料處理流程的程式碼執行防線，逐步取得節點權限，並於週末期間橫向滲透多個內部集群，盜取雲端與集群憑證。
企業大規模部署 AI 代理系統的最大瓶頸正從技術能力轉向運算成本，Nvidia 在 2026 年 3 月 12 日正式推出 Nemotron 3 Super 開放權重模型，結合 3 種不同的神經網絡架構，在 1,200 億個總參數中僅啟動 120 億個進行推理運算。目標是讓企業在部署複雜的多代理 AI 工作流程時大幅降低思考稅（thinking tax）和語境爆炸（context explosion）帶來的成本壓力，模型權重已上載至 Hugging Face 並以 Nvidia Open Model License 開放商業使用。
人工智能平台 Hugging Face 聯合創辦人兼行政總裁 Clem Delangue 日前在 Axios 活動上表示，市場目前面臨的並非廣泛人工智能泡沫，而是過度投資於大型語言模型（LLM）的現象，並預測泡沫或於 2026 年爆破。Clem Delangue 強調大型語言模型只是人工智能其中一個分支，其他領域如生物學、化學、圖像、音訊及影片的人工智能應用仍處於發展初期，未來數年將有更大突破。
