La “nueva narrativa” subestimada de Nvidia: “modelos de código abierto propios” y “bloqueo de la cadena de suministro”
HSBC considera que Nvidia está apostando fuertemente por los modelos de lenguaje pequeños y de código abierto (SLM), guiando a millones de desarrolladores a ejecutar aplicaciones de IA en su hardware a través de un ecosistema optimizado y gratuito, expandiendo así su base de clientes de unos pocos gigantes de la nube a un ecosistema mucho más amplio. Además, mediante acuerdos plurianuales, logra asegurar capacidad de producción en el sistema, lo que deja a sus competidores en desventaja en la cadena de suministro. Estas dos narrativas podrían convertirse en catalizadores clave para un reajuste en la valoración de la empresa.
NVIDIA está construyendo silenciosamente una ventaja competitiva en dos frentes que rara vez han sido valorados plenamente por el mercado.
Según el último informe de HSBC publicado el 20 de agosto, el analista Frank Lee considera que, más allá del continuo “desempeño por encima de las expectativas”, los nuevos catalizadores que impulsan la revalorización de las acciones de NVIDIA provendrán de dos narrativas previamente ignoradas por el mercado.
Por un lado, la gran apuesta por los modelos de lenguaje pequeño open source (SLM) podría expandir la base de clientes potenciales desde un puñado de gigantes de la nube hasta millones de desarrolladores y países soberanos; por el otro, asegurar anticipadamente capacidad en la cadena de suministro mediante una serie de acuerdos de compras plurianuales, lo que, en un contexto donde los competidores tienen dificultades crecientes para acceder a recursos esenciales de fabricación, fortalecerá aún más esta ventaja.
El significado de estas dos nuevas narrativas para el mercado radica en que apuntan a un mismo eje central: el motor de crecimiento de NVIDIA está evolucionando de una estructura concentrada en unos pocos clientes de mega escala, hacia un ecosistema de clientes más amplio y resiliente.
Si el mercado reconoce esta transformación, podría convertirse en la variable clave para la revalorización de la compañía.
Ofensiva de modelos open source: de “vender las palas” a “fabricar las palas”
El informe de HSBC señala que, tras el enfriamiento de la fiebre por la inteligencia artificial soberana y los nuevos proveedores de nube (neocloud), NVIDIA no había logrado formar una narrativa capaz de impulsar significativamente su cotización, lo que explica, en parte, por qué ha tenido un desempeño inferior al índice de semiconductores de Filadelfia en lo que va del año. Sin embargo, la apuesta estratégica por la inteligencia artificial open source está llenando ese vacío.
Actualmente, NVIDIA está apostando activamente por el área de modelos open source, posicionándose como el mayor contribuyente mundial en inteligencia artificial open source.
Según datos de NVIDIA, el volumen acumulado de modelos open source ya representa la segunda categoría más popular si se mide por la cantidad de tokens generados. HSBC considera que la importancia estratégica de esta iniciativa radica en que los modelos de lenguaje pequeño open source (SLM) están convirtiéndose en el motor de inferencia preferido para agentes inteligentes y aplicaciones on-device.
Los SLM son especialmente valorados por tres razones:
- Ventajas en latencia y rendimiento: los agentes autónomos requieren ciclos muy frecuentes de interpretación de intenciones, llamadas a API y evaluación de resultados. Si cada pequeño paso utilizara un modelo de lenguaje grande (LLM), habría un serio cuello de botella por la latencia, mientras que un SLM ofrece ventajas notables en costo de inferencia y rendimiento;
- Inteligencia orientada a tareas: los SLM sobresalen en tareas restringidas y deterministas; las empresas están integrando SLM especializados en sus plataformas para abordar problemas de negocio complejos;
- Capacidad de despliegue en el edge: los modelos con menos de 10 mil millones de parámetros se pueden integrar fácilmente en la memoria GPU local o dispositivos edge, avalando ejecuciones locales.
La gama de productos open source de NVIDIA es bastante completa y cubre varios escenarios clave:
- La serie Nemotron está dirigida a tareas de inferencia y lenguaje;
- Cosmos está pensada para el ámbito de robótica y AI física (visión);
- GR00T N1 se posiciona como el primer modelo base open source universal dirigido a robots humanoides;
- Alpamayo se especializa en la conducción autónoma;
- NVIDIA Agent Toolkit y NeMo, por su parte, sirven para crear y personalizar agentes inteligentes empresariales y aplicaciones generativas de AI, respectivamente.
HSBC destaca que esta estructura open source gratuita y altamente optimizada es, en esencia, una palanca estratégica con la que NVIDIA orienta a los desarrolladores a ejecutar prioritariamente sus aplicaciones de AI en su hardware.
Posicionamiento en la cadena de suministro: asegurando capacidad y forjando barreras competitivas
HSBC destaca que la demanda de cómputo en AI sigue superando la oferta, y que NVIDIA ya ha asegurado sistemáticamente, mediante acuerdos plurianuales hasta 2026, capacidad crítica de suministro en áreas como encapsulado avanzado, memoria, dispositivos ópticos e infraestructura energética.
HSBC anticipa que las restricciones en la cadena de suministro podrían intensificarse aún más en 2027 en varios segmentos, y la estrategia de adquisiciones anticipadas de NVIDIA generará entonces un valor competitivo muy superior al del resto del sector, con potencial de obtener primas de mercado más altas.
Según The Information, en encapsulado avanzado y memoria, en julio de 2026 NVIDIA firmó con Amkor Technology un acuerdo plurianual valorado en 1.500 millones de dólares para ampliar la capacidad de encapsulado y testeo de semiconductores avanzados en Arizona, EE.UU.;
Ese mismo mes selló con SK Group un acuerdo integral valorado en 50.000 millones de dólares, que abarca el desarrollo conjunto con SK hynix de la próxima generación de memoria AI (incluyendo HBM) y la planificación de una fábrica de AI Vera Rubin de 2 GW en Corea del Sur.
Respecto a capacidad de fabricación, NVIDIA ya reservó el 63% de la capacidad de encapsulado avanzado CoWoS-L de TSMC para 2026 y el 52% para 2027, lo que obliga a los competidores de GPU y ASIC a buscar alternativas en otros proveedores, aumentando así el riesgo de problemas de rendimiento.
En interconexiones ópticas, a medida que la infraestructura de red AI evoluciona del cobre a la óptica, NVIDIA firmó acuerdos estratégicos plurianuales con Lumentum y Coherent, invirtiendo cada uno 2.000 millones de dólares en I+D y construcción de capacidad de manufactura en EE.UU., obteniendo además derecho de acceso futuro a componentes láser avanzados;
y firmó un acuerdo comercial y tecnológico plurianual con Corning para ampliar la fabricación nacional de soluciones de interconexión óptica de última generación.
En cuanto a energía y terrenos, NVIDIA asegura activos clave invirtiendo directamente en desarrolladores de infraestructura. Según Bloomberg, la empresa ya ha invertido en Cloverleaf Infrastructure, Lancium y SB Energy, asegurando recursos energéticos para sus chips “en donde correrán” y permitiendo que todo el stack de hardware y software de NVIDIA se integre desde etapas tempranas en el diseño de instalaciones críticas.
En este sentido, NVIDIA anunció, en colaboración con SB Energy y OpenAI, la adquisición de terrenos, energía y capacidad de construcción en el parque tecnológico PORTS-Pike de Ohio, con una capacidad inicial planificada de fábrica de AI de 4,25 IT-GW, estableciendo para sí compromisos de pago de hasta 105.000 millones de dólares y una inversión adicional de 1.500 millones en SB Energy.
Además, NVIDIA planea invertir 1.000 millones en NAVER para ampliar su fábrica de AI “GAK Sejong” de 55 MW a 200 MW en 2028, con vistas a construir una infraestructura AI soberana de 1 GW a largo plazo.
Desde una perspectiva competitiva, este tipo de inversiones son, en esencia, una estrategia de vinculación. Los gigantes de la nube y los laboratorios de AI suelen combinar proveedores en la adquisición de chips, equipos de red y cables personalizados; sin embargo, al invertir en desarrolladores de infraestructura, NVIDIA obtiene una palanca clave para asegurar que estas futuras instalaciones se diseñen alrededor de su stack tecnológico completo.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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