過小評価されているNVIDIAの「新しいナラティブ」：「自社開発オープンソースモデル」と「サプライチェーンロックイン」

エヌビディアは市場で十分に評価されていない2つの分野で、静かに堀（競争優位性）を築きつつある。

HSBC銀行が8月20日に発表した最新のレポートによれば、アナリストFrank Leeは、エヌビディアの株価を押し上げる新たなカタリストは、これまで市場で見逃されてきた2つのストーリーラインから生まれると指摘している。

1つ目は、オープンソース小型言語モデル（SLM）への大規模な投資により、潜在顧客層がわずかな超大規模クラウド企業から数百万の開発者や主権国家に拡大する可能性があること、2つ目は、複数年にわたる一連の調達契約によってサプライチェーンの生産能力を事前に確保し、競合他社が重要な製造リソースの確保をますます困難としている状況下で、この優位性が今後より一層際立つということだ。

この2つの新たなストーリーラインが市場に示す意味は、どちらも同じ核心的なテーマを指し示している。それは、エヌビディアの成長エンジンが、少数の超大規模顧客に依存する単純な構造から、より広く柔軟な顧客エコシステムへと進化しつつあるということだ。

この変化が市場で認識されるならば、バリュエーションの再評価を促すカギとなる変数になるだろう。

HSBCのレポートは、主権AIや新興クラウド事業者（neocloud）ブームが沈静化した後、エヌビディアは株価を再評価させるほどの新たなストーリーを作り出せておらず、これが年初来でフィラデルフィア半導体指数を下回った主要因の1つだったと指摘している。そしてオープンソースAIへの戦略的な投資が、この空白を埋め始めている。

エヌビディアは現在、オープンソースモデル分野に積極的に取り組んでおり、自社を世界最大のオープンソースAI貢献者と位置付けている。

エヌビディアによると、オープンソースモデルの累計規模は、トークン生成量ベースで2番目に人気のあるカテゴリとなっている。HSBCは、この戦略が持つ意味は、オープンソース小型言語モデル（SLM）が、インテリジェントエージェントやデバイス上（on-device）アプリケーション向けの推論エンジンとして主流となりつつある点にあると指摘している。

SLMが選ばれる背景には3つの理由がある：

• レイテンシとスループットのアドバンテージ—自律的エージェントは、意図の解析、APIの呼び出し、結果の評価などのループで高頻度で動作し、各ステップで大型言語モデル（LLM）を毎回呼び出すと深刻なレイテンシボトルネックが生じるが、SLMは推論コストとスループット面で明確な優位性を持つ；
• タスク専用知能—SLMは制約された決定的なタスクを得意とし、企業は特定分野のSLMを自社ソフトウェア基盤に組み込んで複雑な業務課題を解決している；
• エッジ展開能力—パラメータが100億未満のモデルはローカルGPUメモリやエッジ端末にも容易に収まり、ローカル実行が可能となる。

エヌビディアのオープンソース製品は、すでに複数のコアユースケースを網羅するほど、充実したマトリクスとなっている：

• Nemotronシリーズは推論と自然言語タスクに特化；
• Cosmosはロボティクスやビジョン分野の「物理AI」にフォーカス；
• GR00T N1は世界初のヒューマノイドロボット向けオープン汎用基盤モデル；
• Alpamayoは自動運転シーンに特化；
• NVIDIA Agent ToolkitとNeMoはそれぞれ、企業向けAIエージェントと生成AIアプリケーションの構築・カスタマイズに用いられる。

HSBCは、これら無料かつ高度に最適化されたオープンソースエコシステムは、実質的にはエヌビディアのハードウェア上でのAIアプリケーション開発を開発者に促す戦略的レバレッジだと指摘している。

HSBCのレポートは、AIコンピューティングパワー需要が供給制限下で依然として不足している中、エヌビディアは2026年までに複数年契約を通じて先端パッケージング、メモリ、オプティカルデバイス、電力インフラなど重要なサプライチェーン能力を体系的に確保していると指摘。

HSBCは、2027年には複数分野でサプライチェーン制約がさらに深刻化する可能性があり、この先行調達戦略が競合他社を圧倒する競争力と高い市場評価をもたらすと予想している。

The Informationの報道によると、先端パッケージングとメモリ分野では、エヌビディアは2026年7月にAmkor Technologyと15億ドル規模の複数年契約を結び、米アリゾナ州での先端半導体パッケージおよび試験生産能力の拡張を支援；

同月、SKグループとも総額5,000億ドル規模の包括協力協定を締結し、SK Hynixとともに次世代AIメモリ（HBM含む）の共同開発や、韓国で2GW規模Vera Rubin AIファクトリーの建設計画を含む。

ファウンドリ生産能力分野では、エヌビディアはTSMCのCoWoS-L先端パッケージキャパシティの63%（2026年）と52%（2027年）を予約、これによりGPUやASICの競合は他のサプライヤーへシフトせざるを得ず、代替先での生産歩留まりリスクが懸念される。

オプティカルインターコネクト分野では、AIネットワーク基盤が銅線から光学ネットワークへ移行する中、エヌビディアはLumentum、Coherentとそれぞれ複数年戦略協定を結び、それぞれ20億ドル投じて研究開発や米国内製造能力の増強を推進、最先端レーザー部品の将来生産枠確保も実施；

同時にCorningとも長期的な商業・技術協力契約を結び、米国内での先端光学接続ソリューションの製造規模を拡大している。

電力・土地分野では、エヌビディアはインフラ開発企業への出資で重要アセットを先行確保している。Bloombergの報道によれば、エヌビディアはCloverleaf Infrastructure、Lancium、SB Energyに相次いで出資、電力リソースを確保して将来のチップ稼働環境を確保し、同時にエヌビディアのハードウェア・ソフトウェアスタック全体を施設設計の初期段階に組み込む狙いがある。

このうちエヌビディアは、SB EnergyおよびOpenAIとの協業を通じて、オハイオ州PORTS-Pikeテクノロジーパークで土地・電力・建物生産能力を確保。初期設計で4.25 IT-GWのAIファクトリー生産能力に対応し、同社の累計支払義務の上限は1,050億ドル、SB Energyへの投資は15億ドルとなっている。

加えて、エヌビディアはNAVERに10億ドルを投資し、「GAK Sejong」AIファクトリーの容量を55MWから2028年には200MWに拡張、さらに長期的には1GW規模の主権AIインフラを目指す計画もある。

競争環境の観点で、こうした投資は本質的にバンドル戦略である。クラウド大手やAIラボはチップ、ネットワーク機器、カスタムケーブルの調達時に一般的に複数ベンダーを混用するが、インフラ開発事業者への出資により、エヌビディアは将来の設備が自社フル技術スタックを中心に設計される強力なレバレッジを手にした形となる。