🤗 이모지가 회사 이름인 곳이 있습니다. 지금은 오픈 모델을 받으려면 거의 반드시 거쳐 가는 곳이고, 흔히 “AI의 깃허브”라고 불립니다(CNBC, 2023). 그런데 이 회사의 출발은 10대를 위한 수다 떠는 챗봇 앱이었습니다. 이 글은 허깅페이스가 어떻게 여기까지 왔는지(역사)와 지금 무엇을 제공하는지(기능)를 공식 블로그, GitHub 릴리스 기록, 주요 언론 보도로 정리한 것입니다.

1부. 역사

1-1. 2016~2018: “AI 절친” 챗봇 앱

허깅페이스는 2016년 뉴욕에서 프랑스 출신의 클레망 들랑그(Clément Delangue, CEO), 쥘리앵 쇼몽(Julien Chaumond, CTO), 토마 울프(Thomas Wolf, CSO)가 세웠습니다. 사명은 🤗(U+1F917 HUGGING FACE) 이모지에서 따왔는데, CNBC 는 이 이름이 아이폰용 챗봇 앱을 만들던 시절에서 왔다고 설명합니다(CNBC).

TechCrunch 에 따르면 이 앱은 2017년 초 출시됐고, 사용자가 디지털 친구를 만들어 문자를 주고받는 방식이었습니다. 단순히 말뜻을 알아듣는 데 그치지 않고 감정을 감지해 답을 조절하려 했다는 점이 특징이었습니다(TechCrunch, 2019-12-17).

앱이 대박이 나지는 않았지만, 이 시절에 쌓은 자연어 처리 기술과 “만든 걸 공개하는 습관”이 다음 단계의 밑천이 됩니다.

1-2. 2018~2019: BERT 한 편이 회사를 바꾸다

전환점은 2018년 10월 구글의 BERT 공개였습니다. BERT 는 텐서플로(TensorFlow)로 나왔는데, 허깅페이스는 이를 파이토치(PyTorch)로 옮긴 구현을 오픈소스로 공개합니다. 지금의 transformers 리포는 2018년 10월 29일 생성됐습니다(GitHub API created_at). 허깅페이스 스스로도 2022년 투자 발표문에서 “2018년 PyTorch BERT 를 처음 오픈소스로 공개한 뒤 먼 길을 왔다”고 회고합니다(HF 블로그, Series C).

이름이 바뀐 과정에 확장 방향이 그대로 드러납니다(GitHub 릴리스).

날짜 릴리스 의미
2018-10 pytorch-pretrained-bert BERT 의 파이토치 포팅
2019-07-16 v1.0.0 → pytorch-transformers XLNet·XLM 추가, 모델·토크나이저 API 통일
2019-09-26 v2.0.0 → transformers TensorFlow 2.0 ↔ PyTorch 상호운용
2020-11-30 v4.0.0 Fast tokenizer, 파일 구조 재정비
2026-01-26 v5.0.0 5년 만의 메이저 버전

“BERT 한 모델의 포팅”에서 “모든 트랜스포머 모델의 공통 인터페이스”로 이름이 넓어진 것입니다.

2019년 12월 Lux Capital 주도로 1,500만 달러를 투자받으면서 방향 전환이 공식화됩니다. 당시 TechCrunch 는 회사를 “10대용 인공 절친 앱을 만들던 곳”으로 소개하면서, Transformers 가 100만 회 이상 다운로드, GitHub 스타 1만 9천 개를 기록했고 Monzo 의 고객지원 챗봇과 Microsoft Bing 이 프로덕션에서 쓰고 있다고 전했습니다(TechCrunch).

1-3. 2020~2022: 라이브러리에서 “허브”로

코드만으로는 부족했습니다. 학습된 모델은 각자의 컴퓨터나 깨진 구글 드라이브 링크로 떠돌았습니다. 허깅페이스는 2020년 Hub 첫 버전을 만들고, 2020년 말 Hub 접근 코드를 transformers 에서 떼어 내 huggingface_hub 라이브러리로 분리합니다. 목표는 “모델 공유를 깃허브에서 코드 공유하듯 쉽게”였습니다(HF 블로그, huggingface_hub v1.0). 이 무렵 datasets(2020-03 리포 생성)도 나옵니다.

  • 2021-12-21: Gradio 인수. 브라우저에서 모델 데모를 몇 줄로 만드는 도구입니다. 지금 Spaces(모델 데모 호스팅)에서 가장 흔히 쓰이는 SDK 중 하나가 됐습니다(HF 블로그).
  • 2022-05: 시리즈 C 1억 달러. Lux Capital 주도, Sequoia·Coatue 참여. 발표 시점 Hub 에 사전학습 모델 10만 개, 데이터셋 1만 개, 사용 기업 1만 곳 이상(HF 블로그, Series C).
  • 2022-07-12: BLOOM 공개. 허깅페이스가 2021년 봄 시작한 공개 연구 프로젝트 BigScience 의 결과물입니다. 1,760억 파라미터, 자연어 46개 + 프로그래밍 언어 13개, 70여 개국 250여 기관 1,000명 이상의 연구자가 참여했고, 프랑스 슈퍼컴퓨터 Jean Zay 에서 117일간 학습했습니다(CNRS·GENCI 컴퓨팅 지원). 중간 체크포인트와 옵티마이저 상태까지 공개했습니다(HF 블로그, BLOOM, CNRS 보도자료).

BLOOM 은 “대형 언어모델은 몇몇 빅테크만 만든다”는 구도에 공개 과학으로 맞선 첫 대형 시도라는 상징성이 컸습니다.

1-4. 2023~2024: 빅테크가 모두 투자한 중립지대

2023년 8월 시리즈 D 2억 3,500만 달러, 기업가치 45억 달러. Salesforce Ventures 주도에 구글, 아마존, 엔비디아, AMD, 인텔, 퀄컴, IBM 이 함께 들어왔습니다(TechCrunch, IBM 보도자료). TechCrunch 는 이 가치가 2022년 5월의 두 배이고, 보도에 따르면 연환산 매출의 100배가 넘는다고 전했습니다.

눈여겨볼 점은 서로 경쟁하는 클라우드·칩 회사들이 한꺼번에 투자했다는 것입니다. 허깅페이스가 특정 진영이 아니라 모두가 모델을 올리고 받아 가는 중립 플랫폼이라는 위치를 보여 줍니다(해석).

  • 2024-08: XetHub 인수. Hub 는 처음에 Git LFS 위에 지어졌는데, AI 파일은 “크기만 큰 게 아니라 매우매우 크다”는 게 문제였습니다. XetHub 의 청크 단위 저장·중복 제거를 쓰면, 10GB Parquet 파일에 행 하나만 추가해도 10GB 를 다시 올릴 필요 없이 바뀐 청크만 올리면 됩니다. 발표 당시 Hub 는 모델 130만, 데이터셋 45만, Spaces 68만 개, LFS 저장량 12PB, 하루 요청 10억 건이었습니다(HF 블로그, XetHub).

1-5. 2025~2026: 로봇, 로컬 AI, 그리고 “내려놓기”

  • 로봇 진출. 2024년 테슬라 옵티머스 출신 레미 카덴(Remi Cadene)을 영입해 오픈소스 로봇 라이브러리 LeRobot 을 냈고, 2025-04 프랑스의 Pollen Robotics 를 인수했습니다. 허깅페이스의 다섯 번째 인수이자 첫 하드웨어 판매입니다(HF 블로그, Fortune). 2025-07 에는 $399(Lite)·$499(무선) 짜리 데스크톱 로봇 Reachy Mini 를 발표했습니다(HF 블로그, Reachy Mini).
  • 2025-10: huggingface_hub v1.0. 5년 만의 1.0입니다. 발표 시점 공개 모델 200만+, 데이터셋 50만+, Spaces 100만+를 뒷받침하고, 새 hf CLI 와 Xet 기반 전송(hf_xet)으로 전환했습니다(HF 블로그).
  • 2025-12 / 2026-01: Transformers v5. 발표문에 따르면 하루 pip 설치 300만 회(v4 시절 하루 2만 회), 누적 12억 회 이상, 지원 아키텍처 40개 → 400개 이상입니다(HF 블로그, Transformers v5).
  • 2026-02-20: GGML·llama.cpp 합류. 로컬 추론의 표준인 llama.cpp 팀이 허깅페이스에 합류했습니다. 게오르기 게르가노프(Georgi Gerganov) 팀은 계속 100% llama.cpp 에 전념하고 기술 방향의 자율권을 유지하며, 프로젝트는 100% 오픈소스로 남는다고 밝혔습니다. 목표는 transformers 의 모델 정의를 거의 “원클릭”으로 llama.cpp 에 옮기는 것입니다(HF 블로그).
  • 2026-04-08: safetensors 를 PyTorch Foundation 에 이관. 허깅페이스가 만든 안전한 가중치 포맷을 리눅스 재단 산하로 넘겨 특정 회사가 아닌 커뮤니티 소유로 만들었습니다(HF 블로그).
  • TGI 유지보수 모드. 자체 추론 서버 Text Generation Inference 는 유지보수 모드로 들어갔고, README 는 앞으로 vLLM·SGLang·llama.cpp·MLX 를 쓰라고 권합니다(TGI README).

마지막 두 항목이 흥미롭습니다. 허깅페이스는 자기 것을 끝까지 쥐기보다 표준이 된 것은 재단에 넘기고, 남이 더 잘하는 영역(추론 엔진)은 물려주는 쪽을 택하고 있습니다. 대신 “모델 정의의 원천(source of truth)”이라는 자리, 곧 transformers 와 Hub 에 집중합니다(해석).

2부. 기능 — 지금 무엇을 제공하나

2-1. Hub: 세 가지 저장소

Hub 의 모든 것은 Git 기반 저장소이고 버전, 커밋, diff, 브랜치, 토론, 카드(README)를 갖습니다(huggingface_hub v1.0 블로그).

저장소 담는 것 예
Models 가중치 + 설정 + 모델 카드 bigscience/bloom
Datasets 학습·평가 데이터 + 데이터셋 카드 Parquet, JSONL 등
Spaces Gradio·Streamlit·Docker 로 만든 데모 앱 모델을 브라우저에서 바로 시연

모델 카드에 라이선스, 학습 데이터, 한계를 적게 한 문화가 “어떤 모델을 써도 되는가”를 판단하는 기본 정보가 되었습니다.

2-2. 오픈소스 라이브러리

라이브러리 역할
transformers 모델 정의의 표준. pipeline() 한 줄로 추론
huggingface_hub / hf CLI Hub 업로드·다운로드·저장소 관리
datasets 대용량 데이터셋 로드·스트리밍·전처리
diffusers 이미지·영상 생성(디퓨전) 모델
safetensors 임의 코드 실행이 불가능한 가중치 포맷 (현재 PyTorch Foundation 소속)
gradio 몇 줄로 만드는 모델 데모 UI
lerobot 로봇 학습용 모델·데이터셋·시뮬레이터

safetensors 는 보안 측면에서 특히 중요합니다. 예전의 pickle 기반 포맷은 파일을 여는 순간 악성 코드가 실행될 수 있었습니다. safetensors 는 크기 제한이 있는 JSON 헤더와 날것의 텐서 데이터만 담아 이 위험을 구조적으로 없앴고, 지금은 Hub 의 기본 배포 포맷입니다(HF 블로그).

가장 짧은 사용 예:

from transformers import pipeline

clf = pipeline("sentiment-analysis")  # Hub 에서 기본 모델 자동 다운로드
print(clf("허깅페이스 덕분에 모델 받기가 쉬워졌다"))

pip install -U huggingface_hub
hf download bigscience/bloom-560m   # v1.0 의 새 CLI (옛 huggingface-cli 대체)

2-3. 추론: 직접 안 돌려도 된다

  • Inference Providers — 여러 추론 업체(Cerebras, Groq, Together, Fireworks, Replicate 등)의 모델을 허깅페이스 토큰 하나와 같은 API 로 호출합니다. 특정 업체에 묶이지 않는 것이 핵심 주장입니다(공식 문서).
  • Inference Endpoints — Hub 의 모델을 전용 인프라에 올려 API 로 서빙하는 관리형 서비스입니다.
  • 자체 추론 서버(TGI)는 앞서 말한 대로 유지보수 모드이고, 서빙은 vLLM·SGLang·llama.cpp 쪽으로 넘어갔습니다.

2-4. 수익 모델

Contrary Research 는 허깅페이스를 “프리미엄·오픈 코어” 모델로 분석합니다. 라이브러리·Hub 같은 핵심 자산은 무료로 공개해 개발자를 모으고, 기업용 기능, 관리형 추론, 컴퓨팅으로 수익을 냅니다(Contrary Research).

3부. 정리 — 허깅페이스가 성공한 이유 (해석)

  1. 모델을 만들지 않고 모델을 “쓸 수 있게” 만들었다. BERT 를 발명한 건 구글이지만, 모두가 쓰게 만든 건 허깅페이스의 파이토치 포팅이었습니다.
  2. 라이브러리 → 허브 → 데모 → 추론으로 한 단계씩 층을 올렸다. 각 층이 다음 층의 사용자를 데려왔습니다.
  3. 중립성. 경쟁하는 빅테크들이 모두 투자하고 모두 모델을 올리는 곳이 되었습니다.
  4. 내려놓을 줄 안다. safetensors 는 재단에, 추론 엔진은 vLLM·SGLang 에, 로컬 추론은 llama.cpp 팀의 자율에 맡기고 자신은 “원천”의 자리를 지킵니다.

반대로 볼 대목도 있습니다. 2023년 시리즈 D 가치가 매출의 100배를 넘는다는 보도처럼 오픈 생태계를 수익으로 바꾸는 문제는 여전히 숙제이고, Hub 에 올라오는 방대한 모델의 라이선스·안전성 검증 책임이 어디까지인지도 계속 논쟁거리입니다. 이 글의 수치는 대부분 허깅페이스 자체 발표이며, 중립적인 제3자 감사 수치는 찾지 못했습니다.

References

  1. Hugging Face, We Raised $100 Million for Open & Collaborative Machine Learning (2022-05-09) — https://huggingface.co/blog/series-c
  2. Hugging Face / BigScience, Introducing The World’s Largest Open Multilingual Language Model: BLOOM (2022-07-12) — https://huggingface.co/blog/bloom
  3. CNRS, Release of largest trained open-science multilingual language model ever (2022-07-12) — https://www.cnrs.fr/en/press/release-largest-trained-open-science-multilingual-language-model-ever
  4. Hugging Face, XetHub is joining Hugging Face! (2024-08-08) — https://huggingface.co/blog/xethub-joins-hf
  5. Hugging Face, Hugging Face to sell open-source robots thanks to Pollen Robotics acquisition (2025-04-14) — https://huggingface.co/blog/hugging-face-pollen-robotics-acquisition
  6. Hugging Face, Reachy Mini – The Open-Source Robot for Today’s and Tomorrow’s AI Builders (2025-07-09) — https://huggingface.co/blog/reachy-mini
  7. Hugging Face, huggingface_hub v1.0: Five Years of Building the Foundation of Open Machine Learning (2025-10-27) — https://huggingface.co/blog/huggingface-hub-v1
  8. Hugging Face, Transformers v5: Simple model definitions powering the AI ecosystem (2025-12-01) — https://huggingface.co/blog/transformers-v5
  9. Hugging Face, GGML and llama.cpp join HF to ensure the long-term progress of Local AI (2026-02-20) — https://huggingface.co/blog/ggml-joins-hf
  10. Hugging Face, Safetensors is Joining the PyTorch Foundation (2026-04-08) — https://huggingface.co/blog/safetensors-joins-pytorch-foundation
  11. Hugging Face, Gradio is joining Hugging Face! (2021-12-21) — https://github.com/huggingface/blog/blob/main/gradio-joins-hf.md
  12. Hugging Face, Inference Providers 문서 — https://huggingface.co/docs/inference-providers/index
  13. huggingface/transformers GitHub 릴리스 기록 — https://github.com/huggingface/transformers/releases
  14. huggingface/text-generation-inference README (유지보수 모드 공지) — https://github.com/huggingface/text-generation-inference
  15. R. Dillet, Hugging Face raises $15 million to build the definitive natural language processing library, TechCrunch (2019-12-17) — https://techcrunch.com/2019/12/17/hugging-face-raises-15-million-to-build-the-definitive-natural-language-processing-library/
  16. K. Wiggers, Hugging Face raises $235M from investors, including Salesforce and Nvidia, TechCrunch (2023-08-24) — https://techcrunch.com/2023/08/24/hugging-face-raises-235m-from-investors-including-salesforce-and-nvidia/
  17. K. Leswing, Google, Amazon, Nvidia and other tech giants invest in AI startup Hugging Face, CNBC (2023-08-24) — https://www.cnbc.com/2023/08/24/google-amazon-nvidia-amd-other-tech-giants-invest-in-hugging-face.html
  18. IBM Newsroom, IBM to Participate in $235M Series D Funding Round of Hugging Face (2023-08-24) — https://newsroom.ibm.com/2023-08-24-IBM-to-Participate-in-235M-Series-D-Funding-Round-of-Hugging-Face
  19. J. Kahn, AI company Hugging Face buys humanoid robot company Pollen Robotics, Fortune (2025-04-14) — https://fortune.com/2025/04/14/ai-company-hugging-face-buys-humanoid-robot-company-pollen-robotics-reachy-2/
  20. Contrary Research, Hugging Face Business Breakdown & Founding Story (2026-01-15) — https://research.contrary.com/report/hugging-face