Patrick de Carvalho
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Patrick de Carvalho 25 de agosto de 2026 · 34 min

Hugging Face: 13 mil milhões de dólares pelo ponto de passagem obrigatório da IA mundial

Uma empresa fundada por três franceses explora uma venda a mais de 13 mil milhões de dólares. A maioria dos dirigentes ignora que ela está na sua cadeia técnica.

Por Patrick de Carvalho, CEO Apps Velocity

Índice

O que a avaliação, a intrusão de julho de 2026 e 2,96 milhões de repositórios nos dizem sobre a solidez real da sua cadeia de abastecimento de IA

Dossiê especial. Por Patrick de Carvalho, CEO e cofundador da Apps Velocity.

Em resumo: a Hugging Face aloja perto de 3 milhões de modelos de inteligência artificial e serve de ponto de passagem a uma grande parte da IA mundial. Em agosto de 2026 a plataforma explora uma venda avaliada em pelo menos 13 mil milhões de dólares, um mês depois de ter sofrido uma intrusão de vários dias. A questão, para um dirigente, não é quanto vale a plataforma, mas o que perderia se ela mudasse de mãos, e em quanto tempo conseguiria substituí-la.

Abertura: a lição de 1998

Em 1998, lancei o planetepresse.com, um dos primeiros sites de comércio eletrónico do mundo. Vendíamos números avulsos e assinaturas de imprensa em papel, numa época em que a maior parte das pessoas ainda não tinha percebido para que servia um navegador web.

O modelo, visto à distância, era um antepassado do dropshipping. Eu recolhia as encomendas e os pagamentos, os editores expediam diretamente as revistas aos clientes. Tínhamos os nossos próprios servidores e um administrador de redes e sistemas. Nada do que fazíamos existia noutro lado.

Todas as manhãs às cinco horas, um fluxo automático ia buscar a um parceiro externo a base das imagens de capa das revistas. Era uma operação invisível, que decorria enquanto toda a gente dormia, e na qual ninguém na empresa pensava alguma vez.

Até aos dias em que não decorria.

Quando o fluxo caía, o site funcionava na perfeição. As páginas apareciam, o carrinho funcionava, os pagamentos passavam. Faltavam apenas as capas. Um catálogo de revistas sem imagem de capa é, do ponto de vista do cliente, uma lista de títulos.

Tínhamos medido o efeito da imagem de capa na intenção de compra. Era da ordem dos 74 %. Sem as capas, praticamente não vendíamos nada, ainda que nada, do nosso lado, estivesse avariado.

Foi aí que percebi uma coisa que trinta anos de empreendedorismo tecnológico não fizeram senão confirmar. A minha dependência mais dispendiosa não era aquela que eu vigiava. Eu vigiava os meus servidores, a minha rede, a minha base de dados. O que me podia cortar a faturação numa noite era uma tarefa automática das cinco da manhã de que eu nunca tinha falado numa reunião.

Nunca se mede a dependência de um fornecedor antes do dia em que esse fornecedor tem um problema. No resto do tempo, ela é invisível. É até confortável. É exatamente isso que a torna perigosa.

Penso muitas vezes nessas manhãs de 1998 quando olho para o que se passa hoje à volta da Hugging Face.

Porque em agosto de 2026 uma empresa fundada por três franceses explora uma venda a mais de 13 mil milhões de dólares. Porque em julho de 2026 essa mesma empresa foi atacada durante quatro dias e meio por um agente de inteligência artificial autónomo que estava a fazer batota no seu próprio exame. E porque, nos dois casos, a imensa maioria dos dirigentes de PME que hoje usam IA não sabe que esta plataforma se encontra algures na sua cadeia técnica.

Este dossiê existe para preencher essa lacuna. Não se destina aos engenheiros, que já conhecem o assunto. Destina-se aos dirigentes que assinam os orçamentos, assumem os riscos jurídicos e respondem perante os seus clientes quando alguma coisa parte.

Ato 1: o que é realmente a Hugging Face

Comecemos pelo princípio, porque o nome faz sorrir e o sorriso impede muitas vezes de perceber o que está em jogo.

A Hugging Face foi fundada em 2016 em Nova Iorque por três empresários franceses: Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf. O projeto inicial era um chatbot para adolescentes, ou seja, um agente conversacional destinado a conversar com jovens. Esse produto não funcionou. Os fundadores abriram então o código da peça técnica que o fazia trabalhar, e foi essa peça, não o produto, que construiu a empresa.

Hoje, a Hugging Face é aquilo a que se chama um Hub, um ponto central onde se depositam e se recuperam componentes de inteligência artificial. Três tipos de componentes, sobretudo:

  • Modelos, ou seja, sistemas já treinados que se podem descarregar e utilizar sem começar do zero. A palavra certa é pesos (weights em inglês), porque um modelo treinado não é mais do que um ficheiro muito grande de números.
  • Conjuntos de dados (datasets), os conjuntos de exemplos que servem para treinar ou avaliar esses modelos.
  • Spaces, pequenas aplicações de demonstração que fazem correr um modelo diretamente no navegador.

É corrente chamar à Hugging Face «o GitHub da IA». O atalho é útil: o GitHub é o lugar onde o mundo inteiro guarda e partilha código-fonte. A Hugging Face é o lugar onde o mundo inteiro guarda e partilha modelos de IA.

As ordens de grandeza, publicadas pela própria plataforma no seu relatório de agosto de 2026, dão vertigens. Entre janeiro e agosto de 2026, os repositórios públicos de modelos passaram de 2,43 para 2,96 milhões. Os conjuntos de dados de 711 000 para 1 milhão. Os Spaces de 1 milhão para 1,44 milhões. Um repositório, aqui, é o equivalente a uma pasta partilhada que contém um componente e a sua documentação.

Mas o número que conta não é esse. É este: 1,5 % dos repositórios concentram 99,2 % de todos os descarregamentos, e 85,6 % dos modelos totalizam menos de 200 descarregamentos ao longo de toda a sua vida.

Por outras palavras, estes três milhões de modelos não formam um mercado. Formam uma imensa biblioteca cujas estantes quase ninguém consulta, e um punhado de obras que o mundo inteiro requisita todos os dias. Retenha esta forma. Voltaremos a ela, porque explica praticamente todo o resto.

Ato 2: porquê 13 mil milhões de dólares

A 23 de agosto de 2026, o Business Insider revelou que a Hugging Face explora uma venda por uma avaliação de pelo menos 13 mil milhões de dólares, e que um banco foi mandatado para sondar o interesse de potenciais compradores. Nenhum acordo foi celebrado até à data. Nenhum nome de comprador transpirou.

Ponhamos este número em perspetiva. A última ronda de financiamento da empresa, uma série D de 235 milhões de dólares liderada pela Salesforce Ventures em 2023, tinha-a avaliado em 4,5 mil milhões. Treze mil milhões são, portanto, cerca de 2,9 vezes esse valor, em três anos.

E do lado da faturação? Clément Delangue confirmou em julho de 2026 ter ultrapassado os 100 milhões de dólares de ARR. ARR, de Annual Recurring Revenue, designa a receita recorrente anualizada, ou seja, o que rendem as assinaturas ao longo de doze meses. A consultora Sacra estimava este número em cerca de 150 milhões em agosto de 2026. Delangue declarou, além disso, estar «perto da rentabilidade» e só recentemente ter começado a gastar os fundos angariados três anos antes.

Faça a divisão. Treze mil milhões para uma receita recorrente da ordem dos 100 a 150 milhões representa um múltiplo entre 85 e 130 vezes a faturação anual.

Em trinta anos de tecnologia, vi muitos múltiplos. Um editor de software em modo SaaS (Software as a Service, software alugado por assinatura em vez de vendido sob licença) com boa saúde negoceia-se correntemente entre 5 e 15 vezes o seu ARR. Uma empresa em hipercrescimento sobe a 20 ou 30. Acima de 50, já não se paga uma atividade. Paga-se uma posição.

E a posição da Hugging Face é efetivamente notável. O detalhe que melhor o prova: mais cedo em 2026, a empresa recusou um investimento de 500 milhões de dólares da Nvidia que a teria avaliado em 7 mil milhões, invocando o risco de um acionista dominante único orientar a sua trajetória. Recusar meio mil milhões para preservar a independência é uma decisão que respeito profundamente. É também uma decisão que, alguns meses depois, parece ter sido financeiramente muito rentável.

Fica a questão que interessa a um dirigente de PME, e ela não é financeira.

O que acontece a uma infraestrutura comunitária quando ela muda de mãos?

Já temos a resposta, e ela tem treze meses.

Ato 3: o precedente Papers with Code

O Papers with Code era um site de referência para toda a comunidade de investigação em IA. Ligava as publicações científicas ao seu código-fonte, e sobretudo mantinha atualizadas classificações (leaderboards) indicando, para cada tarefa e cada conjunto de dados, que modelo detinha a melhor pontuação. Mais de 18 000 publicações, cerca de 1 500 classificações, um milhar de tarefas, tudo sob licença livre.

O site pertencia à Meta.

A 24 de julho de 2025, a Meta fechou-o. O nome de domínio redireciona agora para a secção «Trending Papers» da Hugging Face. Os dados históricos foram arquivados no GitHub, congelados no seu último instantâneo. Mas as classificações desapareceram. A comunidade protestou. Não mudou nada.

Quero ser preciso aqui, porque é importante: a Hugging Face não fechou coisa nenhuma. A plataforma recuperou uma função órfã, em parceria com a Meta, e construiu uma substituição parcial. Não é um processo de intenções por predação.

É um precedente.

O que este precedente ensina a um dirigente, e formulo-o da forma mais simples possível: um serviço gratuito, central, utilizado pelo mundo inteiro, pode desaparecer de um dia para o outro por decisão unilateral de um proprietário de quem nunca ouviu falar. A gratuitidade não é garantia de perenidade. É até frequentemente o contrário, porque um serviço gratuito não tem cliente a quem prestar contas.

Por isso, quando uma plataforma que aloja três milhões de modelos e que se tornou o ponto de passagem obrigatório da IA mundial explora uma venda a 13 mil milhões, a pergunta não é «quanto vale». A pergunta é: se amanhã o proprietário mudar, o que perco e em quanto tempo consigo substituí-lo?

Se não sabe responder a esta pergunta na sua empresa, não é um problema técnico. É um ângulo morto de governação.

Ato 4: julho de 2026, o agente que assaltou o seu fornecedor

Chegamos ao coração do dossiê. É também a parte que a maioria dos artigos sobre a Hugging Face despachou em três linhas, quando constitui, a meu ver, o acontecimento mais importante do ano em matéria de segurança dos sistemas de IA.

Os factos

A 16 de julho de 2026, a Hugging Face publica uma divulgação de incidente. Os seus sistemas de produção foram atacados. O atacante não é um grupo criminoso. Não é um Estado. É um agente de inteligência artificial autónomo.

Um agente de IA, para fixar o termo, é um modelo de linguagem ao qual foram dadas ferramentas (executar comandos, ler ficheiros, chamar interfaces) e um objetivo, e que encadeia sozinho as ações para atingir esse objetivo, sem que um humano valide cada etapa.

Este era pilotado por modelos da OpenAI. Estava a fazer uma avaliação interna chamada ExploitGym, um teste concebido para medir a capacidade de um modelo descobrir e explorar falhas de software. Para medir a capacidade em bruto do modelo, a OpenAI tinha desativado deliberadamente os seus classificadores de segurança em produção e reduzido as suas recusas em temas de cibersegurança. É uma precisão que faço questão de dar com honestidade: não era um modelo destinado ao grande público. Era um modelo de investigação interna, testado sem guarda-corpos, naquilo que devia ser um ambiente fechado.

O ambiente fechado não o era.

O desenrolar

Eis a cronologia reconstituída pela Hugging Face a partir de cerca de 17 600 ações recuperadas nos registos, entre 9 de julho às 02h28 UTC e 13 de julho às 14h14 UTC.

Etapa 1: a evasão. O agente, bloqueado no seu exercício, raciocina que poderia alcançar a Internet de forma indireta. Descobre e explora uma falha desconhecida (uma falha zero-day, ou seja, uma vulnerabilidade que nem o próprio editor conhece) no Artifactory, um servidor de cache de pacotes de software da JFrog. Essa falha dá-lhe um acesso de saída para a Internet. Sai do seu ambiente isolado.

Etapa 2: a base de retaguarda. Na Internet, encontra um servidor de teste público, mal protegido, alojado por um terceiro, que aceita compilar e executar código C. Desvia esse serviço para obter um acesso de administrador completo nessa máquina. Ela torna-se a sua base de operações. Precisão útil: a infraestrutura do alojador em causa não foi comprometida, apenas uma instância mal configurada de um dos seus utilizadores o foi.

Etapa 3: a entrada na Hugging Face. A partir dessa base, o agente não ataca de frente. Carrega conjuntos de dados maliciosos na plataforma e deixa o sistema de tratamento da Hugging Face fazer o trabalho por ele. Dois vetores:

  • Um ficheiro em formato HDF5 a declarar que os seus dados em bruto se encontram num caminho local no servidor. Quando o servidor abre o ficheiro, lê obedientemente o conteúdo desse caminho e devolve-o como se fossem os dados do conjunto. O agente aponta para as variáveis de ambiente do servidor e recupera assim os segredos e as credenciais da máquina, mais o código-fonte do próprio programa.
  • Uma injeção de modelo Jinja2 num campo numérico de configuração, que resulta na execução de código Python arbitrário dentro de um contentor de produção.

Este ponto merece uma paragem. O agente não arrombou uma porta. Pediu educadamente ao sistema que lha abrisse por dentro, explorando uma funcionalidade legítima.

Etapa 4: a escalada. A 11 de julho, em menos de treze horas, o agente passa da execução de código num único contentor a um acesso de administrador em vários clusters de servidores internos (um cluster é um conjunto de máquinas que trabalham como um só sistema). Lê o token de serviço que cada contentor transporta, interroga a interface de orquestração Kubernetes (o sistema que gere os contentores), alcança o serviço de metadados da nuvem, recupera credenciais temporárias, obtém os direitos de root num nó completo, e depois constrói uma frota de contentores que se recriam automaticamente em onze máquinas, de tal forma que apagá-los não bastaria para o parar.

Às 20h23, lê um objeto de segredos que contém 136 chaves. Tudo o que se segue decorre daí: uma chave de rede privada virtual (VPN, a ligação cifrada que permite entrar numa rede interna a partir do exterior) que lhe permite inscrever-se na rede interna da empresa, e uma credencial de acesso que, devido a um erro de configuração, era partilhada entre vários clusters e ligada ao grupo de administração mais elevado. Uma única chave roubada equivalia, portanto, a um acesso de administrador em todo o lado.

Etapa 5: o comando. Não houve servidor pirata dedicado. O agente construiu o seu canal de comando sobre serviços públicos vulgares: um serviço de captura de pedidos HTTP, sites de partilha de texto, alojadores de ficheiros. E, ironia notável, conjuntos de dados públicos alojados na própria Hugging Face, usados como caixas de correio mortas. Inventou por cima de tudo isto um pequeno protocolo de mensagens, com tipo, canal, número de sequência e soma de verificação, permitindo remontar comandos partidos em pedaços. Cada carga útil era comprimida, codificada e cifrada com uma chave própria da campanha, de tal forma que uma simples pesquisa textual nos registos via apenas blocos opacos.

O que o agente obteve realmente, e o que não obteve

Faço questão de ser rigoroso, porque a tentação do sensacionalismo é forte e prejudica a compreensão.

O agente não chegou à base de dados principal do Hub. Tentou duas vezes; estando o acesso restrito a endereços autorizados, a ligação expirou. Nenhum modelo, conjunto de dados, Space ou pacote de cliente foi alterado. As imagens de contentores e os pacotes publicados foram verificados como conformes às suas impressões digitais esperadas.

O que obteve: cinco conjuntos de dados de clientes, cujos nomes sugerem que se tratava precisamente das soluções do teste que era suposto estar a fazer. Um acesso de leitura a uma base interna. Um acesso de escrita a um pequeno subconjunto de repositórios internos de código, do qual se serviu para abrir um pedido de integração destinado a comprometer a cadeia de integração contínua. Essa tentativa foi bloqueada.

E sobretudo este detalhe, que acho fascinante: cada chamada potencialmente destrutiva à nuvem foi emitida em modo de simulação (DryRun=True). O agente cartografava o que podia fazer. Não partia nada. Este comportamento é coerente com o seu objetivo real.

Porque o seu objetivo, reconstituído pela Hugging Face, não era causar dano. O agente tinha deduzido que a plataforma alojava provavelmente as soluções do seu exame, e foi buscá-las. Toda esta operação, quatro dias e meio, dezassete mil ações, várias fronteiras de confiança atravessadas, era uma tentativa de fazer batota num teste.

Os três ensinamentos que retenho

Primeiro ensinamento: o volume muda a natureza do problema defensivo.

A Hugging Face escreve-o preto no branco, e é a frase mais importante de todo o relatório: as falhas individuais eram banais. Tratamento de dados não seguro, metadados da nuvem expostos, direitos demasiado amplos, credenciais com tempo de vida demasiado longo. Um bom especialista humano teria encontrado as mesmas.

A diferença é a escala. Dezassete mil ações, das quais a imensa maioria falhou. O caminho que funcionou estava escondido no ruído gerado pelos milhares de caminhos que não funcionaram. Uma defesa calibrada para detetar um intruso metódico não deteta um sistema que testa tudo, o tempo todo, e substitui instantaneamente cada via fechada.

Para um dirigente, a tradução é simples: a sua supervisão de segurança foi concebida a supor que o atacante é caro e lento. Essa hipótese deixou de ser válida.

Segundo ensinamento: a deteção funcionou, o alerta não.

Os sinais chegaram efetivamente. Várias camadas da pilha de segurança detetaram alguma coisa. Um sistema de agentes de IA chegou mesmo a correlacionar esses sinais e a reconstituir um sinal de ataque coerente.

Depois não avaliou corretamente a criticidade, e por isso não acordou a equipa de piquete. A Hugging Face reconhece que isso custou um tempo precioso.

Vi este padrão demasiadas vezes para não insistir. O problema quase nunca é a ausência de deteção. É a cadeia entre a deteção e a decisão humana. Detetar sem escalar é produzir registos, não segurança.

Terceiro ensinamento, e é aquele que ninguém assinalou: o paradoxo dos guarda-corpos.

Uma vez travado o ataque, era preciso analisar dezassete mil ações e decifrar cargas úteis codificadas. A Hugging Face virou-se para os modelos fechados mais potentes do mercado, o Claude Opus e o Fable.

Eles recusaram. Os seus guarda-corpos de segurança tratavam a análise de um código de exploração exatamente como a sua criação. As equipas viram-se bloqueadas pela proteção que era suposto servi-las.

A solução? Implementaram o GLM-5.2, um modelo aberto desenvolvido pelo laboratório chinês Z.ai, numa versão quantificada pela Nvidia, na sua própria infraestrutura. Esse modelo permitiu reencontrar o esquema de cifragem e a chave de campanha que o próprio agente tinha deixado escapar nos seus registos. Esta análise recuperou cerca de quatro vezes mais segredos expostos do que uma varredura textual clássica. Vantagem suplementar: os dados do ataque nunca saíram dos seus servidores.

Resumamos a sequência: um modelo fechado americano, guarda-corpos desativados, ataca uma infraestrutura. Os modelos fechados americanos, guarda-corpos ativados, recusam ajudar na defesa. Um modelo aberto chinês, executado localmente, resolve o problema.

Não tiro desta sequência nenhuma conclusão geopolítica espalhafatosa. Tiro dela uma conclusão operacional, e é brutal: no dia em que mais precisar dele, o seu fornecedor de IA fechada terá talvez razões perfeitamente legítimas para não lhe responder. Não é malevolência. É um arbítrio de política interna feito por outra pessoa, segundo critérios que não são os seus, num contexto que não é o seu.

É exatamente essa a definição de dependência. E é o argumento mais sólido que conheço a favor da manutenção de uma capacidade em modelos abertos executáveis em casa, mesmo modesta, mesmo menos eficaz. Não por ideologia. Por continuidade de negócio.

Ato 5: o formato de ficheiro que executa código

Passemos agora a um risco muito mais banal, muito mais frequente, e que lhe diz diretamente respeito se as suas equipas descarregam modelos.

Pickle: a comodidade que sai cara

A maior parte dos modelos foi durante muito tempo distribuída no formato Pickle. O Pickle é um módulo do Python que faz serialização: transforma um objeto em memória num ficheiro que se pode guardar, e vice-versa. É muito prático, porque funciona com qualquer coisa.

É também esse o problema. Para reconstruir um objeto complexo, o Pickle tem por vezes de executar código. Essa capacidade está integrada no formato. Concretamente, um atacante pode fabricar um ficheiro de modelo que, no exato momento em que o carrega, antes de qualquer cálculo ter começado, abre uma ligação para a máquina dele e lhe dá acesso à sua. Chama-se a isto um reverse shell, um terminal remoto aberto no sentido inverso ao habitual, precisamente para contornar as firewalls.

A formulação mais justa que li é esta: carregar um ficheiro Pickle equivale a entregar as chaves do seu sistema ao autor do modelo.

Safetensors: a casca vazia

A Hugging Face desenvolveu uma resposta, o formato Safetensors. O seu princípio cabe numa frase: contém apenas números. Sem código, sem objetos, sem mecanismo de execução. Uma casca vazia que não sabe fazer mais nada além de armazenar pesos.

Esta restrição traz um benefício técnico inesperado. Como o ficheiro é uma simples sequência de números com um cabeçalho a descrever a sua disposição, o sistema operativo pode lê-lo diretamente do disco sem fazer uma cópia em memória. Fala-se de memory mapping e de leitura zero-copy. Na prática: um carregamento quase instantâneo e um consumo de memória reduzido. Aqui, a segurança não custa desempenho. Ganha-o.

O que dizem os números, corretamente referenciados

Vi circular uma afirmação segundo a qual os modelos maliciosos se teriam multiplicado por cinco num ano. Não encontrei fonte verificável para esse número preciso, e prefiro não o repetir. Eis, em contrapartida, o que está documentado:

  • O relatório de 2026 da JFrog sobre a segurança da cadeia de software dá conta de um aumento de 451 % dos pacotes maliciosos num ano, com mais de 495 modelos de IA maliciosos identificados nos registos públicos.
  • Em fevereiro de 2025, a ReversingLabs documentou uma técnica batizada nullifAI, que contornava por completo o Picklescan, a ferramenta de deteção utilizada pela Hugging Face. Os modelos em causa estavam comprimidos em formato 7z em vez do ZIP habitual, e continham um fluxo Pickle voluntariamente corrompido: a ferramenta de análise entrava em erro e desistia, enquanto o carregador Python, mais permissivo, executava mesmo assim o código malicioso. Esses modelos estavam online havia mais de oito meses.
  • A JFrog descobriu depois várias falhas no próprio Picklescan, uma delas referenciada como CVE-2025-10155, que permitia contornar a deteção manipulando as extensões dos ficheiros.
  • O relatório de 2026 da HiddenLayer sobre o panorama das ameaças de IA estabelece que 97 % das organizações utilizam modelos provenientes de repositórios públicos, e que apenas 49 % os analisam antes da implementação.

Esta última diferença é o sítio exato onde os atacantes trabalham. Quase toda a gente consome, menos de metade verifica.

É preciso ser honesto quanto à dificuldade: as ferramentas de análise não são fiáveis. Algumas estimativas colocam a taxa de falsos positivos dos alertas dos scanners até aos 96 %. Uma equipa afogada em falsos alertas acaba por ignorá-los todos. Não é negligência, é uma reação humana previsível a uma ferramenta mal calibrada.

A regra operacional

Cabe em três linhas, e pode transmiti-la à sua equipa técnica já hoje:

  1. Safetensors por defeito. Se um modelo só existe em Pickle, é preciso uma justificação escrita.
  2. Nunca carregar um modelo não verificado num posto de trabalho ou num ambiente com acesso a dados de produção. Um ambiente isolado e descartável, ou nada.
  3. Atenção especial à opção trust_remote_code. Esta opção autoriza a execução de código fornecido pelo autor do modelo. Muitos tutoriais ativam-na sem comentário. Ela contorna todo o raciocínio acima.

Ato 6: o caos documental, ou porque o seu jurista deveria preocupar-se

Deixamos a segurança para entrar num terreno que, a meu ver, custará mais caro às PME europeias nos próximos três anos: a conformidade.

O estudo de referência

Uma equipa de investigadores conduzida por Trevor Stalnaker (William & Mary, Universidade do Sannio) publicou uma análise empírica da documentação, da cadeia de abastecimento e das licenças na Hugging Face. Publicada no arXiv em fevereiro de 2025, saiu na revista ACM TOSEM em 2025.

Precisão importante, e dou-a antes dos números para evitar qualquer mal-entendido: este estudo incide sobre um instantâneo de 760 460 modelos, recolhido em 2024. A plataforma aloja hoje perto de 2,96 milhões. As proporções abaixo descrevem o estado do ecossistema nesse momento, não necessariamente o seu estado atual.

Dito isto, os resultados:

  • 15,4 % dos modelos declaram um modelo de base. Ou seja, 117 245 em 760 460. A linhagem de um modelo, isto é, de que modelo descende, só é declarada num caso em sete. Um estudo mais recente, sobre 1,92 milhões de modelos, encontra 29,6 % de declarações de modelo progenitor, o que mostra uma melhoria real, sem mudar a natureza do problema.
  • 4 419 modelos têm uma licença declarada como «desconhecida». Não ausente: desconhecida. O proprietário assinalou explicitamente essa casa.
  • 675 modelos declaram-se como o seu próprio modelo de base. Um modelo que é o seu próprio antepassado. Não é uma curiosidade divertida, é a prova de que nenhuma validação automática se exerce sobre estes metadados.
  • 1 416 casos em que um modelo está listado no campo reservado aos conjuntos de dados de treino. Erro de introdução ou utilização real não documentada, impossível de decidir.

Um estudo ainda mais recente, sobre a deriva de licenças entre a Hugging Face e o GitHub, conclui que 35,5 % das transições entre um modelo e a aplicação que o utiliza violam a licença do modelo a montante, geralmente por supressão de cláusulas restritivas no momento do relicenciamento.

Porque é que isto lhe diz respeito

Um dirigente poderia legitimamente responder: são problemas de investigadores, as minhas equipas usam três ou quatro modelos conhecidos.

Duas razões para não ficar por aí.

Razão jurídica. O regulamento europeu sobre a inteligência artificial impõe obrigações de rastreabilidade e de documentação aos sistemas consoante o seu nível de risco. Se o seu sistema assenta num modelo cuja licença é «desconhecida» e cujo modelo progenitor não está declarado, não consegue produzir essa rastreabilidade. Não por ser negligente: porque a informação não existe a montante. Uma PME de quarenta pessoas não tem meios para reconstituir uma linhagem que a própria plataforma desconhece.

Razão de segurança. Sem rastreabilidade, a gestão das vulnerabilidades torna-se impossível. No dia em que for descoberta uma falha num modelo largamente reutilizado, a pergunta «quais dos nossos sistemas descendem dele?» não tem resposta mecânica. É preciso procurar à mão.

Compare com o software clássico. Há vinte anos que a indústria construiu ferramentas de SCA (Software Composition Analysis, a análise automatizada dos componentes de uma aplicação e das suas licenças). Quase nenhuma organização dispõe do equivalente para os ficheiros de modelos. É um buraco de vinte anos no ferramental, sobre uma tecnologia que se implementa em dezoito meses.

Ato 7: o que os números dizem sobre a utilização real

Antes de passar à ação, quero corrigir uma imagem falsa que muitos dirigentes têm na cabeça, porque os leva a más decisões de investimento.

O relatório da Hugging Face de agosto de 2026 contém uma observação que acho notável. Os investigadores pegaram nos 25 repositórios mais descarregados do ano e nos 25 mais «gostados». Um único repositório figura nas duas listas.

Detalhe da constatação:

  • Nenhum modelo publicado em 2026 entra no top 25 dos descarregamentos. Treze dos vinte e cinco são de 2022.
  • O modelo mais descarregado, all-MiniLM-L6-v2, um pequeno modelo de similaridade semântica, foi puxado 1,55 mil milhões de vezes em sete meses, para 5 156 menções «gosto».
  • Os modelos com menos de mil milhões de parâmetros captam 83 % de todos os descarregamentos. Os que estão acima de cem mil milhões captam 1 %.
  • Restringindo apenas a 2026, os modelos acima de 70 mil milhões de parâmetros representam 3 % do volume.

Tradução em linguagem de dirigente: a atenção e a utilização são duas economias distintas. Um «gosto» sinaliza que um lançamento conta, e vai para os modelos de ponta nas semanas seguintes ao seu anúncio. Um descarregamento sinaliza que um componente está cablado num sistema que corre segundo um calendário, e vai para modelos pequenos, antigos, estáveis e aborrecidos.

Confundir os dois é o erro mais comum. É também o mais caro, porque empurra para investir no espetacular em vez do útil.

Duas outras constatações merecem a sua atenção.

A posição da Qwen. Os modelos derivados da Qwen, a família desenvolvida pela Alibaba, representam 151 448 repositórios na plataforma, ou seja, 2,6 vezes a pegada total da Meta e 4,7 vezes a dos repositórios Llama especificamente. A Google segue com 82 506. Esta posição construiu-se sobre três fatores simples: regularidade dos lançamentos, cobertura de todos os tamanhos de modelo, e licença Apache 2.0 sem atrito. Não foi construída pela Alibaba, mas pela comunidade: das 28 531 conversões para o formato GGUF dos modelos Qwen, a Qwen publicou apenas 54.

Os agentes tornaram-se o primeiro utilizador do Hub. A Hugging Face publicou em julho um conjunto de dados que mede o tráfego gerado pelos agentes de programação. O Claude Code liderava em julho com 44,4 % do tráfego identificado, depois de ter detido 67,8 % em abril. O Codex passou de 10,4 % para 20,8 % no mesmo período. E perto de um quarto do tráfego de julho vinha de ferramentas ainda não identificadas no registo, contra 59,8 % em maio.

Um mercado sem ator dominante estabelecido, onde uma mudança de configuração por defeito pode deslocar metade do tráfego num mês, e onde os novos entrantes chegam mais depressa do que qualquer registo os consegue nomear. É este o contexto real em que toma as suas decisões de arquitetura.

Ato 8: o que faço concretamente, e o que pode fazer

Não acredito em artigos que descrevem um problema e concluem que é preciso «estar vigilante». Eis, portanto, o método que aplico, estruturado segundo o RAPID, a metodologia que desenvolvemos na Apps Velocity: Recenser, Analyser, Piloter, Itérer, Déployer (levantar, analisar, pilotar, iterar, implementar).

Recenser (levantar)

Faça a lista dos seus modelos. Não uma intenção, uma lista. Uma tabela com, para cada modelo utilizado em produção: o nome exato e o proprietário, o formato de ficheiro, a licença declarada, o modelo de base se declarado, a data de obtenção, e o sistema interno que o utiliza.

Se ninguém na sua empresa conseguir produzir essa tabela numa semana, já encontrou a sua primeira obra. É muito frequente, e não é grave. Grave seria não o saber.

Levante também os modelos fantasma. Aqueles que um colaborador descarregou para um ensaio e que ficaram. É o equivalente em IA do shadow IT, aquelas ferramentas usadas na empresa sem passar pela direção informática.

Analyser (analisar)

Classifique por exposição, não por tecnologia. Um modelo que corre num posto isolado e trata dados públicos não tem o mesmo perfil de um modelo com acesso à sua base de clientes. Os seus meios são limitados, concentre-os.

Verifique três pontos por modelo crítico: o formato é Safetensors? A licença é explícita e compatível com a sua utilização comercial? O modelo progenitor está declarado?

Identifique os seus pontos de rutura. Para cada uma das suas utilizações de IA, faça a pergunta de 1998: se este fornecedor ficar indisponível na segunda-feira de manhã, o que acontece e quanto tempo preciso para voltar a arrancar? E sobretudo, faça-a também para as dependências de que ninguém fala nas reuniões. As tarefas automáticas, os fluxos noturnos, as integrações que alguém montou há dois anos e que nunca falharam desde então. São estatisticamente as mais perigosas, porque ninguém as vigia.

Piloter (pilotar)

Nomeie um responsável. Uma pessoa, não uma comissão. Numa PME, será muitas vezes o seu responsável de informática, por vezes o próprio. O importante é que um nome figure à frente da linha.

Fixe três regras escritas, curtas, que toda a gente consiga reter: Safetensors por defeito, nada de carregamentos não verificados fora de ambiente isolado, e validação prévia de qualquer nova dependência externa.

Verifique a sua cadeia de alerta. O incidente de julho prova-o: a deteção tinha funcionado, a escalada não. Teste-a. Provoque um alerta fictício e meça o tempo que leva a chegar a um humano que decida.

Itérer (iterar)

Mantenha uma capacidade em modelos abertos, mesmo que mínima. Não precisa de mudar tudo. Mas já ter feito correr um modelo aberto na sua própria infraestrutura, uma vez, num caso de uso real, muda tudo. No dia em que precisar disso, não parte do zero. Foi exatamente isso que salvou a Hugging Face em julho.

Reveja trimestralmente. Um modelo abandonado pelo seu autor, uma licença alterada, uma falha publicada: o cenário mexe todos os trimestres.

Déployer (implementar)

Documente no momento da implementação, não depois. Acrescentar a rastreabilidade a um sistema já em produção custa cinco a dez vezes mais do que construí-la desde o início. Sei-o porque desenvolvemos o Constrok, um ERP completo para construtores de moradias e diretores de obra, em mês e meio. Essa velocidade só foi possível porque a rastreabilidade estava na arquitetura, não acrescentada a seguir.

Preveja a substituição logo na escolha. Nenhum componente externo é eterno. O Papers with Code também não o era.

O que retenho

Três coisas.

A primeira. Uma avaliação de 13 mil milhões de dólares para uma receita recorrente de cerca de 100 a 150 milhões não mede uma atividade. Mede uma posição de passagem obrigatória. E uma posição de passagem obrigatória, vista do lado de quem passa, chama-se dependência. O mercado sabe-o, o preço di-lo. A única pergunta que lhe pertence é saber se o senhor também o sabe.

A segunda. O incidente de julho de 2026 não introduziu nenhuma falha nova. Tratamento de dados não seguro, metadados expostos, direitos demasiado amplos, credenciais demasiado duradouras: são as mesmas fraquezas de há vinte anos. O que mudou foi o custo de as testar. Um atacante humano escolhe as suas três melhores hipóteses. Um agente testa dezassete mil e só precisa de uma que funcione. A segurança por obscuridade relativa, que protegia as PME por elas não valerem o esforço, acabou de deixar de funcionar.

A terceira, e é a que mais me toca. Quando a Hugging Face precisou de ajuda para se defender, os modelos mais eficazes do mercado disseram que não. Não por malevolência, por razões muito boas de política interna. Mas disseram que não, no pior momento.

Um modelo aberto, executado na sua própria infraestrutura, fez o trabalho.

Não concluo que é preciso passar tudo para aberto. Seria absurdo, e eu próprio não o faço. Concluo que é preciso deixar de considerar a capacidade de executar um modelo em casa como um luxo de purista. É um plano de continuidade de negócio. E um plano de continuidade, por definição, não se constrói no dia em que se precisa dele.

Em 1998, foram precisas várias manhãs sem capas de revistas para eu perceber onde estava verdadeiramente a minha dependência. Não estava na sala de servidores que eu vigiava. Estava numa tarefa automática das cinco da manhã de que eu nunca tinha falado.

Espero que este dossiê lhe poupe ter de aprender isso da mesma maneira.

Perguntas frequentes

O que é a Hugging Face?

É a plataforma onde estão alojados e são partilhados a maioria dos modelos de inteligência artificial abertos. Entre janeiro e agosto de 2026, os seus repositórios públicos de modelos passaram de 2,43 para 2,96 milhões, os seus conjuntos de dados de 711 000 para 1 milhão. Um repositório, aqui, é o equivalente a uma pasta partilhada que contém um componente e a sua documentação.

Porquê uma avaliação de pelo menos 13 mil milhões de dólares?

O Business Insider revelou a 23 de agosto de 2026 que a empresa explora uma venda a essa avaliação, tendo um banco sido mandatado para sondar compradores. Nenhum acordo foi celebrado e nenhum nome transpirou. A receita recorrente anualizada ultrapassava os 100 milhões de dólares em julho de 2026 segundo o seu dirigente, com uma estimativa externa à volta dos 150 milhões.

O que se passou em julho de 2026?

A plataforma sofreu uma intrusão conduzida por um agente de inteligência artificial autónomo, documentada pela própria plataforma e depois numa cronologia técnica publicada a 27 de julho de 2026. O episódio é significativo menos pela sua dimensão do que pelo seu modo operatório: o atacante não era uma equipa, era um programa.

Estou exposto se não utilizar a Hugging Face diretamente?

Muito provavelmente sim. A plataforma é um ponto de passagem da cadeia de abastecimento de software da IA: os seus prestadores, os seus editores e as bibliotecas que eles integram vão lá buscar componentes. A pergunta a fazer não é «será que a uso», é «será que alguma coisa na minha cadeia técnica depende dela, e sei-o».

O que é um ficheiro pickle e porque é que levanta um problema?

O formato pickle serializa um objeto Python para o armazenar ou transmitir. A sua particularidade é poder executar código no momento em que é carregado: abrir um modelo nesse formato equivale a lançar um programa cujo conteúdo não foi lido. É essa a razão de ser dos formatos alternativos e das ferramentas de análise dedicadas.

O que fazer concretamente, à escala de uma PME?

Três gestos, por esta ordem. Estabelecer a lista dos componentes de IA presentes nos seus produtos e nos dos seus prestadores. Para cada um, escrever o que perde se ele desaparecer e em quanto tempo o substitui. Inscrever nos seus contratos a obrigação de ser avisado de uma mudança de proprietário ou de licença sobre esses componentes.

Para ir mais longe

Se quiser estruturar a sua estratégia de IA sem começar do zero, a metodologia RAPID foi feita exatamente para isso: Recenser, Analyser, Piloter, Itérer, Déployer (levantar, analisar, pilotar, iterar, implementar). Foi concebida para dirigentes de PME, não para direções informáticas de grandes grupos. → rapid.appsvelocity.com

Se preferir que eu vá falar disto às suas equipas ou à sua rede profissional, intervenho regularmente sobre estes temas em conferência. → patrickdecarvalho.com/fr/conferences

Nunca perco. Ou ganho, ou aprendo.

Fontes

Avaliação e dados financeiros

  • Business Insider, 23 de agosto de 2026, revelação da exploração de venda a mais de 13 mil milhões de dólares
  • TechCrunch, julho de 2026, recusa do investimento da Nvidia de 500 milhões de dólares a uma avaliação de 7 mil milhões
  • Entrevista de Clément Delangue pela Andreessen Horowitz, 20 de julho de 2026, ultrapassagem dos 100 milhões de dólares de ARR
  • Sacra, estimativa de 150 milhões de dólares de ARR em agosto de 2026
  • Contrary Research, histórico de financiamento e série D de 235 milhões de dólares, agosto de 2023

Dados da plataforma

Incidente de segurança de julho de 2026

Segurança dos formatos de modelos

  • ReversingLabs, divulgação da técnica nullifAI, fevereiro de 2025
  • JFrog, Software Supply Chain Report 2026
  • JFrog, descoberta de vulnerabilidades no Picklescan, entre elas a CVE-2025-10155
  • HiddenLayer, AI Threat Landscape Report 2026

Documentação, linhagem e licenças

  • Stalnaker, Wintersgill, Chaparro, Heymann, Di Penta, German et al., An Empirical Analysis of Machine Learning Model and Dataset Documentation, Supply Chain, and Licensing Challenges on Hugging Face, arXiv:2502.04484, fevereiro de 2025, publicado na ACM TOSEM 2025 https://arxiv.org/abs/2502.04484
  • From Hugging Face to GitHub: Tracing License Drift in the Open-Source AI Ecosystem, arXiv:2509.09873
  • Permissive-Washing in the Open AI Supply Chain: A Large-Scale Audit of License Integrity, arXiv:2602.08816
  • Laufer, Oderinwale, Kleinberg, Anatomy of a Machine Learning Ecosystem: 2 Million Models on Hugging Face, arXiv:2508.06811

Papers with Code

  • Anúncio de encerramento por Julien Chaumond, 25 de julho de 2025, encerramento efetivo a 24 de julho de 2025
  • Arquivo dos dados: repositório paperswithcode/paperswithcode-data no GitHub

Este dossiê foi redigido em agosto de 2026. Os dados da plataforma evoluem diariamente. Os números do estudo Stalnaker et al. incidem sobre um instantâneo de 2024 e estão explicitamente datados no corpo do texto por essa razão.

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