Le "nouveau récit" sous-estimé de Nvidia : "modèle open source auto-développé" et "verrouillage de la chaîne d'approvisionnement"
HSBC estime que Nvidia mise fortement sur les petits modèles de langage open source (SLM), guidant ainsi des millions de développeurs à exécuter des applications d’IA sur son matériel grâce à un écosystème optimisé et gratuit, étendant son bassin de clients des quelques géants du cloud à un écosystème beaucoup plus large ; de plus, Nvidia verrouille sa capacité de production grâce à des accords pluriannuels, plaçant ses concurrents dans une position de désavantage sur la chaîne d’approvisionnement. Ces deux axes de narration sont susceptibles de devenir des catalyseurs clés pour une réévaluation de la valorisation de la société.
NVIDIA est en train de discrètement bâtir ses barrières concurrentielles sur deux fronts rarement pleinement valorisés par le marché.
Selon le dernier rapport de recherche publié par HSBC le 20 août, l’analyste Frank Lee estime qu’au-delà de sa « performance surpassant constamment les attentes », les nouveaux catalyseurs susceptibles de relancer la revalorisation du cours de NVIDIA proviendront de deux narratifs jusqu’alors négligés par le marché.
Premièrement, en misant massivement sur les petits modèles de langage open source (SLM), NVIDIA espère élargir sa clientèle potentielle des quelques géants du cloud à des millions de développeurs et d’États souverains ; deuxièmement, grâce à une série d’accords de fournitures pluriannuels, elle préempte dès à présent des capacités clés dans la chaîne d’approvisionnement. À l’heure où ses concurrents peinent toujours plus à accéder à ces ressources manufacturières critiques, cet avantage deviendra de plus en plus évident.
L’importance de ces deux nouveaux récits tient au fait qu’elles pointent ensemble vers la même question centrale : le moteur de croissance de NVIDIA est en train d’évoluer d’une structure concentrée sur quelques très grands clients vers un écosystème client plus large et résilient.
Si cette transformation est reconnue par le marché, elle constituera le facteur clé qui déclenchera une revalorisation de NVIDIA.
Offensive des modèles open source : du « vendeur de pelles » au « fabricant de pelles »
Le rapport d’HSBC indique qu’après le reflux de la vague d’IA souveraine et de néo-clouds, NVIDIA n’a pas encore trouvé un nouveau récit suffisamment porteur pour entraîner une forte revalorisation de son cours, ce qui explique en partie sa sous-performance par rapport à l’indice de Philadelphie des semi-conducteurs depuis le début de l’année. Sa stratégie offensive sur l’IA open source permet justement de combler cette lacune.
Actuellement, NVIDIA investit activement le domaine des modèles open source et se positionne comme le plus grand contributeur mondial à l’IA open source.
Selon les chiffres divulgués par NVIDIA, le volume cumulé des modèles open source est devenu, selon le nombre de tokens générés, la deuxième catégorie la plus populaire. HSBC estime que l’enjeu stratégique est le suivant : les petits modèles de langage open source (SLM) sont en passe de devenir le moteur d’inférence privilégié pour les agents intelligents et les applications embarquées (on-device).
Trois logiques expliquent le succès des SLM :
- Avantage de latence et de débit — Les agents autonomes doivent exécuter fréquemment des boucles d’analyse d’intention, d’appel d’API et d’évaluation de résultats. Utiliser à chaque micro-étape un grand modèle de langage (LLM) poserait rapidement un problème critique de latence, alors que les SLM bénéficient d’un avantage certain en matière de coût d’inférence et de débit ;
- Intelligence spécialisée pour les tâches — Les SLM excellent dans les tâches contraintes et déterministes. Les entreprises intègrent désormais des SLM spécialisés dans leurs plateformes logicielles pour résoudre des problèmes métiers complexes ;
- Capacité de déploiement en périphérie — Les modèles de moins de 10 milliards de paramètres peuvent facilement tenir dans la mémoire GPU locale ou sur un appareil en périphérie, autorisant une exécution locale.
La gamme de produits open source de NVIDIA est déjà très complète, couvrant de nombreux scénarios clés :
- La série Nemotron est axée sur l’inférence et les tâches de langage ;
- Cosmos se concentre sur l’IA physique pour la robotique et la vision ;
- GR00T N1 est le tout premier modèle généraliste ouvert destiné aux robots humanoïdes ;
- Alpamayo cible l’automobile et la conduite autonome ;
- NVIDIA Agent Toolkit et NeMo servent respectivement à construire et personnaliser des agents d’entreprise et des applications d’IA générative.
HSBC souligne que cet écosystème open source gratuit et hautement optimisé est, dans le fond, un levier stratégique qui vise à pousser les développeurs à prioritairement exécuter leurs applications IA sur le matériel NVIDIA.
Positionnement dans la chaîne d’approvisionnement : verrouiller les capacités, ériger des barrières concurrentielles
Le rapport d’HSBC note que la demande en puissance de calcul IA dépasse constamment l’offre sous contrainte de capacités, et que NVIDIA a déjà, par une série d’accords pluriannuels, verrouillé dès 2026 des ressources critiques dans l’encapsulation avancée, la mémoire, les composants optiques et les infrastructures énergétiques.
HSBC estime qu’en 2027, les contraintes dans plusieurs maillons de la chaîne logistique pourraient s’aggraver, et que la stratégie de pré-achat de NVIDIA générera alors une valeur compétitive bien supérieure à celle de ses concurrents, permettant de capter une prime de marché plus importante.
Selon The Information, sur l’encapsulation avancée et la mémoire, NVIDIA a signé en juillet 2026 un accord pluriannuel d’une valeur de 1,5 milliard de dollars avec Amkor Technology pour soutenir l’expansion des capacités d’encapsulation et de test de semi-conducteurs avancés en Arizona (États-Unis) ;
Le même mois, elle a conclu un accord global de 500 milliards de dollars avec le groupe SK, couvrant un développement conjoint avec SK hynix de la prochaine génération de mémoire IA (incluant HBM) et la planification de la construction en Corée d’une usine d’IA Vera Rubin d’une capacité de 2 GW.
Concernant les capacités de fonderie, NVIDIA a déjà réservé 63 % de la capacité d’encapsulation avancée CoWoS-L de TSMC pour 2026 et 52 % pour 2027, forçant ainsi les concurrents en GPU et ASIC à se tourner vers d’autres fournisseurs, avec un risque potentiel de rendement associé à ces alternatives.
Du côté de l’interconnexion optique, à mesure que les infrastructures réseaux IA migrent du cuivre vers la fibre optique, NVIDIA a signé des accords stratégiques pluriannuels avec Lumentum et Coherent, investissant chacun 2 milliards de dollars dans la R&D et la fabrication domestique américaine, et obtenant un accès prioritaire aux futures capacités en composants laser avancés ;
En parallèle, un accord commercial et technique à long terme a été signé avec Corning afin d’élargir la fabrication sur le sol américain de solutions de connexion optique de pointe.
Pour l’énergie et le foncier, NVIDIA sécurise les actifs clés en prenant directement des participations dans des développeurs d’infrastructures. Selon Bloomberg, NVIDIA est entrée successivement au capital de Cloverleaf Infrastructure, Lancium et SB Energy, sécurisant ainsi des ressources énergétiques pour s’assurer que ses puces auront des « lieux pour tourner » tout en intégrant l’ensemble stack matériel/logiciel de NVIDIA dès la conception initiale des infrastructures concernées.
NVIDIA a ainsi annoncé, par sa collaboration avec SB Energy et OpenAI, avoir verrouillé le foncier, l’électricité et les capacités constructives du parc technologique PORTS-Pike dans l’Ohio ; le design initial permettra une capacité de 4,25 IT-GW pour une usine IA et l’engagement maximal de paiement de NVIDIA sur le projet s’élève à 105 milliards de dollars, avec un investissement supplémentaire de 1,5 milliard de dollars dans SB Energy.
Par ailleurs, NVIDIA prévoit d’investir un milliard de dollars dans NAVER afin d’étendre la capacité de l’usine IA « GAK Sejong » de 55 MW en 2028 à 200 MW, avec l’ambition à long terme d’atteindre 1 GW d’infrastructure IA souveraine.
D’un point de vue concurrentiel, ce type d’investissement équivaut essentiellement à une stratégie d’intégration. Les géants du cloud et les laboratoires IA combinent généralement plusieurs fournisseurs pour l’achat de puces, d’équipements réseaux et de câbles sur-mesure. Or, en prenant des participations dans les développeurs d’infrastructures, NVIDIA acquiert un levier décisif pour s’assurer que les futures installations soient conçues autour de sa stack technique complète.
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