Недооценённая новая «повестка дня» Nvidia: «саморазрабатываемые открытые модели» и «блокировка цепочки поставок»

Nvidia незаметно строит собственный «островок безопасности» на двух направлениях, которые все еще недооценены рынком.

Согласно последнему исследовательскому докладу, опубликованному 20 августа HSBC, аналитик Frank Lee считает, что помимо постоянных «лучших ожиданий по результатам», новым катализатором для переоценки акций Nvidia станут две ранее игнорируемые рынком повествовательные линии.

Во-первых, компания делает сильную ставку на открытые малые языковые модели (SLM), что может расширить потенциальную клиентскую базу с нескольких крупнейших облачных провайдеров до миллионов разработчиков и суверенных государств; во-вторых, с помощью серии долгосрочных закупочных соглашений Nvidia заранее закрепляет производственные мощности в цепочке поставок, что становится особенно выигрышным на фоне все более затрудненного доступа конкурентов к ключевым производственным ресурсам.

Рыночная значимость двух новых нарративных линий в том, что обе они указывают на один центральный тезис: двигатель роста Nvidia постепенно эволюционирует от структуры, зависящей лишь от небольшого количества сверхкрупных клиентов, к более широкой и устойчивой экосистеме потребителей.

Если рынок признает это изменение, оно станет ключевым фактором переоценки стоимости компании.

В докладе HSBC отмечается, что после спада ажиотажа вокруг суверенного AI и новых облачных провайдеров (neocloud), Nvidia долго не могла предложить новый сюжет, способный привести к заметной переоценке акций — это одна из причин отставания акций компании от индекса Филадельфии полупроводников с начала года. Стратегическая ставка на открытый AI заполняет этот пробел.

Nvidia активно развивает направление открытых моделей, позиционируя себя как крупнейшего мирового контрибьютора в области open-source AI.

По информации Nvidia, накопленный масштаб открытых моделей уже стал вторым по популярности классом с точки зрения количества сгенерированных токенов. HSBC считает, что стратегическое значение этого шага в том, что открытые малые языковые модели (SLM) становятся предпочтительным движком для reasoning задач в интеллектуальных агентах и на краевых (on-device) приложениях.

Популярность SLM объясняется тремя причинами:

• Преимущество по задержкам и пропускной способности — автономные агенты требуют высокой частоты выполнения циклов, таких как разбор намерений, вызов API, оценка результатов; вызовы к большим языковым моделям (LLM) на каждом шаге создают сильное узкое место по задержкам, в то время как SLM намного эффективнее по себестоимости reasoning и пропускной способности;
• Специализация на конкретных задачах — SLM хорошо справляются с ограниченными, детерминированными задачами, и бизнес интегрирует такие SLM в свои софты для решения сложных отраслевых проблем;
• Возможность развертывания на краю — модели с числом параметров менее 10 млрд легко помещаются в локальную видеопамять GPU или на edge-девайсы, что обеспечивает запуск локально.

Матрица продуктов с открытым кодом от Nvidia уже охватывает множество ключевых сценариев использования:

• Серия Nemotron ориентирована на reasoning и языковые задачи;
• Cosmos предназначен для «физического AI» в робототехнике и компьютерном зрении;
• GR00T N1 позиционируется как первая в мире универсальная открытая базовая модель для гуманоидных роботов;
• Alpamayo сфокусирован на сценариях автопилота;
• NVIDIA Agent Toolkit и NeMo предназначены соответственно для создания и кастомизации корпоративных AI-агентов и генеративных AI-приложений.

HSBC отмечает, что эта бесплатная, высоко оптимизированная open-source экосистема по сути является стратегическим рычагом Nvidia для ориентации разработчиков на запуск AI-приложений именно с ее оборудованием.

Исследование HSBC подчеркивает: спрос на AI-мощности стабильно превышает предложение из-за ограничений по производственным мощностям, и Nvidia уже к 2026 году систематически зарезервировала критические мощности в передовой упаковке, памяти, оптических компонентах и энергетической инфраструктуре через серию многолетних соглашений.

По оценке HSBC, в 2027 году ограничения по цепочке поставок могут еще больше усилиться, и стратегия ранних закупок Nvidia даст компании непревзойденное конкурентное преимущество и, вероятно, позволит добиться более высокой рыночной премии.

Как сообщает The Information, в сегменте передовой упаковки и памяти Nvidia в июле 2026 года подписала многолетний контракт с Amkor Technology на сумму $1,5 млрд для расширения мощностей по упаковке и тестированию полупроводников в Аризоне, США;

В том же месяце компания заключила комплексное соглашение со SK Group на сумму $500 млрд, которое включает совместную разработку следующего поколения AI-памяти (включая HBM) с SK hynix, а также проект строительства AI-фабрики Vera Rubin на 2 ГВт в Южной Корее.

В части мощностей по контрактному производству Nvidia зарезервировала 63% мощности CoWoS-L от TSMC (2026 год) и 52% (2027 год), из-за чего конкуренты по GPU и ASIC вынуждены искать альтернативных поставщиков, что связано с рисками по выходу годных изделий.

В сегменте оптической связи, по мере перехода AI-инфраструктуры с медных кабелей на оптическую передачу, Nvidia подписала стратегические договора с Lumentum и Coherent, вложив в каждую компанию по $2 млрд для поддержки R&D и наращивания американских производственных мощностей по оптоэлектронике, а также получив доступ к будущим мощностям по передовым лазерным компонентам;

Одновременно заключено многолетнее коммерческое и технологическое соглашение с Corning для увеличения производства передовых оптических соединений в США.

Что касается энергии и земли, Nvidia блокирует доступ к ключевым активам через долевое участие в инфраструктурных девелоперах. Как сообщает Bloomberg, компания вошла в капитал Cloverleaf Infrastructure, Lancium и SB Energy, обеспечив себе через партнерство прямой доступ к электричеству и «месту для запуска» будущих чипов, а также может интегрировать полный набор своего оборудования и софта уже на стадии проектирования новых объектов.

В частности, Nvidia объявила, что совместно с SB Energy и OpenAI закрепила площадку, энергетику и строительство на территории PORTS-Pike Technology Park (Огайо, США); первая очередная мощность рассчитана на 4,25 IT-GW AI-фабрики, причем максимальные обязательства Nvidia по оплаты составляют $105 млрд, плюс дополнительные $1,5 млрд инвестиций в SB Energy.

Кроме того, Nvidia планирует вложить $1 млрд в NAVER для расширения AI-фабрики «GAK Sejong» с 55 МВт до 200 МВт к 2028 году и в дальнейшем достичь долгосрочной цели в 1 ГВт суверенной AI-инфраструктуры.

С точки зрения конкуренции такого рода инвестиции представляют собой стратегию скрепления. Гиганты облачных вычислений и AI-лаборатории обычно используют смешение поставщиков для закупки чипов, сетевого оборудования и кастомных кабелей, но через доли в инфраструктурных девелоперах Nvidia получает важный рычаг для того, чтобы новые объекты проектировались именно под её полный технологический стек.