被低估的Nvidia「新敘事」:「自研開源模型」與「供應鏈鎖定」
匯豐認為,英偉達大力押注開源小語言模型(SLM),透過免費優化的生態系統引導數百萬開發者在其硬體上運行AI應用,將客戶群從少數雲端巨頭擴展至更廣泛生態;以及透過多年期協議系統鎖定產能,使競爭對手面臨供應鏈劣勢。這兩條敘事線有望成為驅動其估值重新定價的關鍵催化劑。
輝達正在兩條鮮少被市場充分定價的戰線上悄然構築護城河。
根據匯豐銀行8月20日發佈的最新研報,匯豐分析師Frank Lee認為,在持續「業績超預期」之外,推動輝達股價重新定價的新催化劑,將來自兩條此前被市場忽視的敘事線。
其一,大力押注開源小語言模型(SLM),有望將潛在客戶群從少數超大規模雲廠商擴展至數百萬開發者和主權國家;其二,通過一系列多年期採購協議提前鎖定供應鏈產能,在競爭對手愈發難以獲得關鍵製造資源的背景下,這一優勢將愈加凸顯。
兩條新敘事線的市場意義在於,它們共同指向同一個核心命題:輝達的增長引擎,正在從依賴少數超大規模客戶的單一結構,向更廣闊、更具韌性的客戶生態演進。
這一轉變若得到市場認可,將是驅動估值重新定價的關鍵變數。
開源模型攻勢:從「賣鏟人」到「造鏟人」
匯豐研報指出,自主權AI和新興雲廠商(neocloud)熱潮消退後,輝達遲遲未能形成足以驅動股價顯著重估的新敘事,這也是其年初至今跑輸費城半導體指數的重要原因之一。而開源AI的戰略押注,正在填補這一空白。
輝達目前正積極布局開源模型領域,並將自身定位為全球最大的開源AI貢獻者。
據輝達披露,開源模型的累計規模已成為按token生成量計算的第二大最受歡迎類別。匯豐認為,這一布局的戰略意義在於:開源小語言模型(SLM)正在成為智能代理和端側(on-device)應用的首選推理引擎。
SLM受到青睞,背後有三重邏輯:
- 延遲與吞吐量優勢——自主智能體需要在解析意圖、調用API、評估結果等執行循環中高頻運轉,每一個微步驟都調用大型前沿語言模型(LLM)將產生嚴重的延遲瓶頸,而SLM在推理成本和吞吐量上具備顯著優勢;
- 任務專屬智能——SLM擅長有約束的、確定性任務,企業正將特定領域的SLM嵌入軟體平台以解決複雜業務問題;
- 邊緣部署能力——參數量低於100億的模型可輕鬆裝入本地GPU顯存或邊緣設備,支援本地化運行。
輝達的開源產品矩陣已相當完整,覆蓋多個核心場景:
- Nemotron系列主打推理與語言任務;
- Cosmos面向機器人與視覺領域的「物理AI」;
- GR00T N1定位為全球首個面向人形機器人的開放式通用基礎模型;
- Alpamayo專注自動駕駛場景;
- NVIDIA Agent Toolkit和NeMo則分別用於構建和定制企業級AI智能體及生成式AI應用。
匯豐指出,這套免費、高度優化的開源生態體系,本質上是輝達引導開發者優先在其硬體上運行AI應用的戰略槓桿。
供應鏈卡位:提前鎖定產能,構築競爭壁壘
匯豐研報指出,AI算力需求在產能約束下持續供不應求,輝達已在2026年通過一系列多年期協議,系統性地鎖定了先進封裝、記憶體、光學器件及能源基礎設施領域的關鍵供應產能。
匯豐判斷,2027年多個環節的供應鏈約束可能進一步加劇,輝達的提前採購策略屆時將產生遠超同業的競爭價值,並有望獲得市場更高溢價。
據The Information報導,先進封裝與記憶體方面,輝達於2026年7月與Amkor Technology簽署價值15億美元的多年期協議,支持其在美國亞利桑那州擴大先進半導體封裝和測試產能;
同月與SK集團達成規模高達5000億美元的綜合合作協議,涵蓋與SK海力士共同研發下一代AI記憶體(含HBM),以及在韓國建設2吉瓦Vera Rubin AI工廠的規劃。
代工產能方面,輝達已預訂台積電(TSMC)CoWoS-L先進封裝產能的63%(2026年)和52%(2027年),這使GPU及ASIC競爭對手不得不轉向其他供應商尋求替代,而採用替代供應商將面臨良率方面的潛在風險。
光學互聯方面,隨著AI網路基礎設施從銅纜向光學互聯演進,輝達與Lumentum、Coherent分別簽署多年期戰略協議,各投入20億美元支持研發及美國本土製造產能建設,並獲得先進雷射元件的未來產能存取權;
同時與Corning簽署多年期商業與技術合作協議,擴大美國本土先進光學連接解決方案的製造規模。
能源與土地方面,輝達正在通過直接入股基礎設施開發商來鎖定關鍵資產。據彭博報導,輝達已相繼入股Cloverleaf Infrastructure、Lancium和SB Energy,通過綁定電力資源來確保其晶片未來有「地方可跑」,並藉此將輝達全套硬體與軟體棧嵌入相關設施的早期設計階段。
其中,輝達宣布通過與SB Energy及OpenAI的合作,在俄亥俄州PORTS-Pike科技園區完成土地、電力與建築產能的鎖定,初期設計支援4.25 IT-GW AI工廠產能,輝達為此的累計付款義務上限為1050億美元,另向SB Energy投資15億美元。
此外,輝達還計劃向NAVER投資10億美元,將「GAK Sejong」AI工廠從55兆瓦擴展至2028年的200兆瓦,並規劃長期邁向1吉瓦的主權AI基礎設施。
從競爭格局來看,此類投資本質上是一種綁定戰略。雲計算巨頭、AI實驗室在採購晶片、網路設備和定製線纜時通常會混搭多家供應商,而通過持股基礎設施開發商,輝達獲得了確保未來設施圍繞其完整技術棧進行設計的重要槓桿。
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