2026年债券“科技板”他山之石：海外科技巨头债券融资路径演变案例复盘之具身智能行业

美国：英伟达（NVIDIA Corporation）

英伟达（NVIDIACorporation）是全球领先的加速计算与具身智能基础设施供应商， 隶属于信息技术行业中的半导体与软件融合领域，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市。 公司提供数据中心级别的解决方案，针对医疗保健、汽车、制造业及人形机器人等行业 提供垂直优化，业务覆盖人工智能（AI）模型训练和推理、数据分析、科学计算、具身 智能仿真与决策等多个核心应用领域，客户群体涵盖全球 90%以上的具身智能企业及各 大科技公司。 公司核心业务聚焦于全栈计算解决方案，主要产品涵盖 NVIDIAGPU 硬件、CUDA 编程模型以及数百个领域特定软件库、软件开发工具包（SDK）和应用程序接口（API）。针对具身智能，公司提供的产品涵盖 Project GR00T 通用人形机器人基础模型、Isaac Sim 具身智能仿真平台、Omniverse 数字孪生平台、Jetson/AGXOrin 边缘 AI 算力模组以及 Cosmos 物理 AI 开发框架。在算力领域，公司提供可扩展至数万台 GPU 加速服务器的 计算和网络解决方案，服务器之间可以相互连接、共同运转；在软件与生态领域，公司 兼具深度和广度的软件栈可加速其计算性能并简化部署，因此尤其适用于计算密集型工 作负载，为具身智能系统提供核心算力支撑，进而打造具身智能行业的通用行业标准与 基础设施，覆盖从仿真训练、边缘部署到端到端 AI 决策的全流程。 公司市值于 2025 年突破 4 万亿美元，2025 年全年实现营收约 1305 亿美元，同比 大幅增长 114%，营收规模稳居全球半导体行业首位，其中核心的数据中心业务营收占 比高达 88.27%，成为支撑公司增长的绝对核心引擎。在市场份额方面，2025 年公司在 全球 AI 加速芯片市场保持着超过 80%的领先地位，在独立 GPU（Discrete GPU）市场 的份额约 95%，在高端 AI 训练芯片市场更是形成近乎垄断的市场地位。

1.1. 发展路径

英伟达的发展路径呈现“图形计算奠基—并行计算平台化—AI 算力崛起—具身智 能拓展”四个阶段，公司始终以计算架构创新为核心驱动力，通过持续的技术研发与生 态构建，逐步从一家专注 PC 图形处理器的芯片设计公司，成长为全球人工智能计算基 础设施的核心提供者。

图形计算奠基阶段（1993—2007 年）：1993 年，英伟达由黄仁勋（Jensen Huang）、 克里斯·马拉科夫斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）在美国 加州创立，公司初期聚焦 PC 图形处理器市场，核心战略为“专注图形计算+持续产品迭 代”。1999 年，公司推出 GeForce 256，首次在行业内定义“GPU”品类，被业界公认 为全球首款真正意义上的商用 GPU，成功确立其在 PC 图形计算领域的技术领先地位； 同年，公司在纳斯达克正式上市，为其后续研发投入与市场扩张提供重要资本支持。进 入 2000 年以后，公司持续推出 GeForce 系列 GPU 产品，不断提升图形渲染能力，并逐 步在游戏显卡市场建立领先优势。2006 年，公司发布支持 CUDA 技术的 G80 GPU 架 构，为 GPU 通用计算奠定技术基础；2007 年 CUDA SDK 正式向开发者开放，使 GPU 首次能够规模化用于通用计算任务（GPGPU），这一技术突破成为英伟达从图形芯片厂 商迈向通用计算平台公司的关键起点。

并行计算平台化阶段（2007—2015 年）：随着 CUDA 平台的正式开放，英伟达开 始将 GPU 从图形计算扩展至科学计算、高性能计算（HPC）等领域，核心战略升级为 “GPU 架构升级+并行计算生态构建”。关键节点方面，2007 年公司推出首款 Tesla 系 列 GPU，专门面向高性能计算与数据中心市场，开启 GPU 在通用计算领域的商业化落 地；2008 至 2012 年间，公司持续迭代 Tesla 系列产品，不断提升高性能计算能力；2012 年推出 GRID 虚拟化 GPU 技术，推动 GPU 在云计算环境中的应用，2013 年实现该技术的规模化商用。与此同时，公司逐步拓展 GPU 在自动驾驶、视觉计算等新兴领域的应 用场景。2015 年，公司完成深度学习专用计算架构的技术预研，为后续 AI 算力产品落 地奠定核心基础，英伟达由此逐渐成为人工智能基础设施的重要储备供应商。

AI 算力崛起阶段（2016—2022 年）：随着深度学习技术快速发展，AI 训练与推理 对算力需求大幅提升，英伟达抓住行业机遇，将核心战略进一步升级为“AI 计算平台+ 数据中心算力基础设施”。关键节点方面，2016 年公司发布 Pascal 架构 GPU 并推出 DGX 系列 AI 服务器，迅速成为全球 AI 研究机构与科技公司的核心计算平台；2017 年 推出 Volta 架构 GPU，并首次引入 Tensor Core 张量计算单元，大幅提升深度学习训练效 率；2018 年推出 Turing 架构，实现实时光线追踪技术突破，同时强化边缘 AI 推理能力； 2020 年发布 Ampere 架构 GPU，并推出 A100 数据中心芯片，进一步巩固其在 AI 训练 领域的市场地位。与此同时，公司持续推进软件生态建设，推出 TensorRT、NVIDIA AI Enterprise 等平台工具，使 GPU 在 AI 开发框架中的应用更加广泛。至 2022 年前后，公 司已在全球 AI 算力市场形成显著领先优势，成为云计算厂商与 AI 企业的核心基础设施 供应商。

AI 平台与具身智能拓展阶段（2023 年至 2025 年）：2023 年以来，随着生成式 AI 与大模型技术的爆发，全球算力需求呈现指数级增长，英伟达随即迎来业务快速扩张期， 核心战略升级为“AI 算力平台+产业生态协同”。关键节点方面，2024 年公司推出新一 代 Blackwell 架构 GPU，进一步提升大规模 AI 计算效率；同时，公司持续完善 AI 软件 生态，包括 CUDA 开发平台、Omniverse 数字孪生仿真平台以及 Isaac 机器人开发平台， 推动人工智能向机器人、自动驾驶及工业自动化等具身智能场景延伸。在产业生态方面， 公司与全球主要云服务厂商、互联网企业及科研机构建立深度合作，使其 GPU 与 AI 平 台成为全球 AI 基础设施的核心组成部分。

纵观英伟达的发展路径，或可视为一条由图形计算起步、以并行计算架构为核心突 破，并在人工智能时代完成战略跃迁的成长轨迹，换言之，公司的生命周期与其持续的 技术研发迭代升级密不可分。公司早期通过持续的 GPU 架构创新在 PC 图形市场建立 技术优势；随后借助 CUDA 平台将 GPU 拓展为通用计算工具，构建起强大的开发者生 态；在深度学习兴起后，公司凭借先发优势迅速成为全球 AI 算力基础设施的核心供应 商。当前，伴随生成式 AI 与机器人技术的快速发展，英伟达正进一步将其计算平台延 伸至具身智能等新兴领域，通过“芯片+系统+软件生态”的综合布局，不断强化其在全 球人工智能产业链、具身智能赛道中的关键地位。

1.2. 发债历史及债券发行变化

英伟达的发债历程与其发展战略深度绑定，其发债模式从初期的“无负债/内生融资” 逐步升级为“战略配套型融资”，随后跨入“并购与生态驱动的规模化融资”阶段。债 券融资募得资金被精准用于支撑重大技术迭代、超大型并购整合、数据中心网络建设以 及全球 AI 产能布局。

技术转型奠基期（1999-2013 年）：此阶段公司依托图形处理技术优势，聚焦 PC 游 戏与视觉计算领域，核心目标是完成 GPU 基础技术积累与 CUDA 生态的初步构建。资 金来源以股权融资与内生经营现金流为主，尚未建立市场化的债券融资体系。1999 年公 司在纳斯达克正式挂牌上市，通过首发募资支撑初期研发与产能扩张；随后无论是 2000 年收购 3dfx 核心资产，还是 2006 年发布具有划时代意义的 CUDA 架构，均主要依靠自 有资金与股权融资推进。公司在这一早期阶段无需大规模债务融资即可支撑技术迭代， 为后续向通用计算与 AI 领域的转型奠定坚实的技术与开发者生态基础。

生态扩张期（2014-2019 年）：随着深度学习的爆发及 GPU 在通用计算中应用价值 的显现，公司果断开启“AI 计算架构+生态扩张”战略。为应对日益庞大的研发开支及 市场拓展需求，英伟达首次试水债券市场，带有明显的“战略性试探与融资渠道拓宽” 特征。根据 Wind 数据，2014 年 12 月，公司发行首只规模为 15.0 亿美元的债券，票面 利率极低，仅 1.00%，期限 4.0 年，标志着其正式打通债券直接融资渠道；2016 年紧扣 Pascal 架构及首款 AI 超级计算机 DGX-1 的发布周期，公司再度发行 2 笔合计 20.0 亿美 元债券，其期限分别为 5.0 年和 10.0 年，票面利率为 2.20%和 3.20%。这一阶段的债券融资作为前期单一融资渠道的重要补充，有助于优化公司资本结构，为 2017 年 Volta 架 构的研发及前沿 AI 赛道的卡位提供了充裕的财务灵活性与资金安全垫。

基础设施与具身智能赋能期（2020 年至 2025 年）：步入生成式 AI 时代，公司全面 升级为“全栈计算平台+具身智能双轮驱动”战略。面对 AI 热潮下的算力饥渴与超大型 并购需求，英伟达的发债策略迈入“规模化、高频化与精准适配”的成熟阶段。2020 年 3 月，为配合以 69 亿美元收购网络互联巨头 Mellanox 的重大战略，公司密集发行 4 笔 合计 50.0 亿美元债券，加权平均期限长达约 23 年（含长达 30 年及 40 年的超长期债 券），不仅成功为这一关键并购提供长期资金保障，更一举补齐了数据中心网络架构的 核心拼图。次年，公司敏锐捕捉全球低利率窗口期，再次发行 4 笔合计 50.0 亿美元债 券，加权平均期限 5.5 年，且票面利率均极低（2.00%及以下，其中两年期利率仅 0.309%）， 以极低的资金成本进一步充实公司资金池。

综合公司历年来的债券发行频率、发行期限和发行时票面利率来看，英伟达在债券 市场的融资策略大体可划分为四个阶段的演进。这一融资策略的演变进程，一方面与公 司技术路线和产业定位的跃迁高度一致，即从早期以 GPU 技术突破为核心的“技术投 入期”，到 AI 计算需求爆发后的“规模化扩张期”，再到生成式人工智能时代的“资 本结构优化期”，另一方面亦反映出公司信用资质持续提升以及全球利率周期变化的双 重影响。 1991—2013 年技术转型奠基期的“以内生融资为主”：这一阶段公司业务仍处于成 长期，核心战略为完成 GPU 技术从 0 到 1 的定义、核心技术壁垒构建与通用计算生态 搭建，因此尚未涉足债券市场，资本开支与研发投入基本通过权益资本与内生现金流覆 盖，资本结构以权益资本为核心，资产负债率长期维持低水平，2010 年、2012 年分别 仅为 25.68%、25.34%，无刚性长期债务兑付压力，为后续技术突破、业务扩张与周期应 对预留了较为充足的财务安全垫。

2014—2016 年生态扩张期间、AI 转型前夜的“试探性发债阶段”：随着深度学习 技术逐渐兴起，公司开始加大在数据中心和人工智能领域的投入，并首次尝试债券融资 渠道。2014 年公司首次发行债券，规模 15 亿美元、期限 4 年、票面利率 1.00%，标志 着公司正式进入债券市场。随后在 2016 年，公司发行两只债券，规模分别为 10 亿美元、 期限 5 年、票息 2.20%，以及 10 亿美元、期限 10 年、票息 3.20%。整体来看，此阶段 债券融资呈现出三个特点：1）发行频率较低，2014 至 2016 年仅进行两次发债，表明债 券融资仍属于公司的补充性融资渠道；2）发行期限以中长期为主，且从中等期限逐渐拉 长，一方面为中期内 AI 研发与业务扩张提供较为稳定的资金来源，另一方面亦佐证公 司在债券市场以短久期开始的尝试；3）融资成本处于合理区间，票息水平在 1%-3%之 间，与发行时同期限美国国债收益率比较可得的发行利差约 100BP 左右，首次发行债券 甚至出现约 20BP 的利差倒挂，一方面表明资本市场对公司成长潜力的认可，另一方面 亦提示公司信用资质仍处于逐步建立阶段。

2017—2020 年 AI 生态扩张期后期的“规模化融资阶段”：随着深度学习与云计算 需求快速增长，公司 GPU 逐渐成为人工智能训练与数据中心计算的重要基础设施，同 时公司也通过战略投资和并购强化 AI 生态布局，例如 2017 年软银向公司投资约 40 亿 美元并推动 Tensor Core 架构的应用扩展；2020 年，公司完成对 Mellanox Technologies 的收购，使其在高性能网络互连领域获得关键技术能力。在这一背景下，公司债券融资 规模显著扩大。2020 年公司一次性发行多只长期债券，总规模约 50 亿美元，其中包括 15 亿美元 10 年期（票息 2.85%）、10 亿美元 20 年期（3.50%）、20 亿美元 30 年期 （3.50%）以及 5 亿美元 40 年期（3.70%）债券。该阶段债券融资策略呈现出明显的“长 期化与规模化”特征：1）发行频率与债券规模显著提升，以支持并购及 AI 基础设施扩 张；2）发行期限显著拉长，覆盖 10 年至 40 年的超长期结构，加权平均发行期限显著拉长至 23 年，表明公司意图通过债券市场锁定低息长期资金用于战略布局；3）资金成 本仍处于合理水平，加权平均票面利率约 3.33%，尽管发行利差走阔至约 200BP，但在 期限显著拉长的前提下仅较 2016 年的加权平均票面利率抬升 63BP，反映出当时全球宽 松货币环境与公司信用资质提升带来的融资成本优势。

2021 年至今基础设施与具身智能赋能期的“成本锁定与结构优化阶段”：进入生成 式人工智能时代，公司在全球算力产业链中的核心地位进一步巩固，其债券融资策略也 转为更加注重成本控制、资本结构优化与流动性管理。2021 年公司再次发行多只债券， 规模合计约 50 亿美元，其中包括 2 年期 0.31%、3 年期 0.58%、7 年期 1.55%和 10 年期 2.00%的债券，融资成本再度降至历史低位。该阶段融资策略呈现三个特点：1）发行频 率与发行规模延续，但债务结构随着公司盈利能力和现金流的增强而逐渐优化，其资产 负债率从 2021 年的约 41%逐步回落至 2025 年的约 29%；2）期限结构更加多元化，加 权平均发行期限回落至 5.5 年，通过短期与长期债券组合实现资金灵活配置；3）资金成 本再度降至历史低点，加权平均票面利率回落至 1.11%，发行利差显著收窄至约 30BP， 一方面得益于全球的低利率环境以及缩短的募资期限，另一方面得益于公司的信用资质 在持续的成长与发展过程中得到市场更多的关注与认可。