Die unterschätzte neue „Nvidia-Erzählung“: „Eigene Open-Source-Modelle“ und „Lieferkettenbindung“

Nvidia baut leise eine Festung an zwei Fronten auf, die vom Markt bisher kaum vollständig bewertet wurden.

Nach einem aktuellen Bericht der HSBC vom 20. August glaubt Analyst Frank Lee, dass abseits der immer wieder „überraschenden Ergebnisse“ neue Impulse für die Neubewertung des Nvidia-Aktienkurses von zwei bisher vom Markt wenig beachteten Narrativen ausgehen werden.

Erstens setzt Nvidia stark auf offene Small Language Models (SLM) und könnte damit die potenzielle Kundengruppe von wenigen Groß-Cloud-Anbietern auf Millionen von Entwicklern und souveräne Staaten ausweiten. Zweitens hat Nvidia durch mehrjährige Vorab-Beschaffungsvereinbarungen bereits Lieferkettenkapazitäten gesichert, was angesichts der zunehmenden Schwierigkeiten der Konkurrenz beim Zugang zu entscheidenden Produktionsressourcen einen immer deutlicheren Vorteil darstellt.

Die Marktbedeutung dieser beiden neuen Narrativen liegt darin, dass sie gemeinsam auf eine zentrale These verweisen: Der Wachstumsmotor von Nvidia entwickelt sich von einer Abhängigkeit von wenigen Großkunden hin zu einem breiteren, widerstandsfähigeren Kundenökosystem.

Wenn dieser Wandel vom Markt anerkannt wird, wäre dies eine entscheidende Variable für die Neubewertung des Unternehmens.

Der HSBC-Bericht hebt hervor, dass nach dem Abflauen des Hypes um souveräne KI und neue Cloud-Anbieter (Neocloud) Nvidia bisher keine neue Narrative entwickeln konnte, die den Aktienkurs deutlich treibt – einer der Hauptgründe, warum das Unternehmen seit Jahresbeginn gegenüber dem Philadelphia Semiconductor Index zurückgefallen ist. Die strategische Wette auf Open-Source-KI füllt nun diese Lücke.

Nvidia positioniert sich derzeit aktiv im Bereich der offenen Modelle und sieht sich als weltweit größter Beitragender zu Open-Source-KI.

Laut Nvidia ist die kumulierte Größe der Open-Source-Modelle, gemessen an der Zahl der generierten Tokens, inzwischen die zweitbeliebteste Kategorie. HSBC bewertet die strategische Bedeutung so: Open Source Small Language Models (SLM) entwickeln sich zum bevorzugten Inferenz-Engine für intelligente Agenten und On-Device-Anwendungen.

SLM erfreut sich großer Beliebtheit, was auf drei zentrale Gründe zurückzuführen ist:

• Latenz- und Durchsatzvorteile – Autonome Agenten müssen bei der Intentionsauslegung, API-Aufrufen und Ergebnisbewertung im Ausführungskreislauf hochfrequent operieren; jeder Teilschritt mit großen Language Models (LLM) würde erhebliche Latenzprobleme verursachen, während SLM bei Inferenzkosten und Durchsatz einen deutlichen Vorteil bietet;
• Aufgabenorientierte Intelligenz – SLM eignet sich besonders für restriktive, deterministische Aufgaben und Unternehmen betten diese Modelle gezielt in Softwareplattformen ein, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen;
• Edge-Deployment – Modelle mit weniger als 10 Milliarden Parametern können problemlos auf lokalen GPU-Speichern oder Edge-Geräten laufen, und unterstützen einen lokalen Betrieb.

Nvidias Open-Source-Produktmatrix ist inzwischen umfassend und deckt zahlreiche Schlüsselszenarien ab:

• Nemotron-Serie spezialisiert auf Inferenz und Sprachaufgaben;
• Cosmos fokussiert auf Robotik und visuelle Bereiche als „physische KI“;
• GR00T N1 ist das weltweit erste offene, generelle Modell für humanoide Roboter;
• Alpamayo konzentriert sich auf autonomes Fahren;
• NVIDIA Agent Toolkit und NeMo dienen dem Aufbau und der Anpassung von Enterprise-KI-Agenten bzw. generativen KI-Anwendungen.

HSBC betont, dass diese kostenlose, hoch optimierte Open-Source-Ökologie im Wesentlichen ein strategischer Hebel ist, mit dem Nvidia Entwickler dazu bringt, KI-Anwendungen bevorzugt auf ihrer Hardware laufen zu lassen.

Der HSBC-Bericht stellt fest, dass die Nachfrage nach KI-Rechenleistung angesichts begrenzter Produktionskapazitäten weiterhin das Angebot übersteigt. Nvidia hat bis 2026 systematisch wesentliche Kapazitäten im Bereich Advanced Packaging, Speicher, optische Geräte und Energieinfrastruktur durch mehrjährige Beschaffungsvereinbarungen gesichert.

HSBC prognostiziert, dass ab 2027 die Lieferkettenrestriktionen in mehreren Segmenten weiter zunehmen könnten und Nvidias Strategie der Vorab-Beschaffung dann einen im Vergleich zum Wettbewerb erheblich höheren Wert generieren wird – und möglicherweise eine höhere Bewertung am Markt erhält.

Laut The Information hat Nvidia im Bereich Advanced Packaging und Speicher im Juli 2026 eine mehrjährige Vereinbarung im Wert von 1,5 Milliarden US-Dollar mit Amkor Technology unterschrieben, um in Arizona die Kapazitäten für Packaging und Testing von Halbleitern auszubauen.

Im gleichen Monat wurde mit der SK-Gruppe eine Kooperation im Umfang von 500 Milliarden US-Dollar vereinbart, die die gemeinsame Entwicklung neuer KI-Speicher (inklusive HBM) mit SK Hynix sowie den Bau einer 2-Gigawatt Vera Rubin KI-Fabrik in Südkorea umfasst.

Im Bereich Foundry-Kapazität hat Nvidia 63 % (für 2026) und 52 % (für 2027) der CoWoS-L Advanced Packaging-Kapazitäten von TSMC reserviert, wodurch GPU- und ASIC-Konkurrenten auf andere Anbieter angewiesen sind – mit potenziellen Risiken bei der Ausbeute.

Im Bereich optische Vernetzung schließt Nvidia mit Lumentum und Coherent mehrjährige strategische Vereinbarungen und investiert jeweils 2 Milliarden US-Dollar in Forschung sowie in den Ausbau der US-Inlandskapazitäten. Zudem erhält Nvidia langfristig Zugang zu fortschrittlichen Laser-Komponenten.

Zugleich wurde mit Corning eine mehrjährige kommerzielle und technologische Vereinbarung zur Erweiterung der US-Produktion von Advanced Optical Connectivity-Lösungen geschlossen.

Im Bereich Energie und Land sichert Nvidia entscheidende Assets durch direkte Beteiligung an Infrastrukturentwicklern. Bloomberg berichtet, dass Nvidia sich u.a. an Cloverleaf Infrastructure, Lancium und SB Energy beteiligt hat, um den Zugang zu Stromressourcen zu sichern und die eigene Hardware- und Softwareplattform frühzeitig in die Infrastrukturgestaltung einzubinden.

Unter anderem gab Nvidia bekannt, dass durch die Zusammenarbeit mit SB Energy und OpenAI im PORTS-Pike Technologiepark in Ohio Grundstücke, Energie und Baukapazitäten gesichert wurden. Das anfängliche Design unterstützt eine KI-Fabrik mit 4,25 IT-GW und Nvidia verpflichtet sich im Rahmen der Vereinbarung zu Zahlungen von bis zu 105 Milliarden US-Dollar und investiert weitere 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy.

Darüber hinaus plant Nvidia eine Investition von 1 Milliarde US-Dollar in NAVER, um die „GAK Sejong“-KI-Fabrik von 55 MW auf 200 MW bis 2028 zu erweitern und perspektivisch langfristig auf 1 GW souveräne KI-Infrastruktur auszubauen.

Wettbewerbstechnisch sind derartige Investitionen im Wesentlichen eine Form der strategischen Bindung. Cloud-Computing-Giganten und KI-Labore kombinieren beim Einkauf von Chips, Netzwerken und Sonderkabeln oft mehrere Anbieter. Durch Beteiligungen an Infrastrukturentwicklern erhält Nvidia einen entscheidenden Hebel, um sicherzustellen, dass zukünftige Einrichtungen um die gesamte eigene Technologieplattform herum geplant werden.