
文 | 象先志广元pvc管道胶水
外媒今天发了篇报道,披露了 DeepSeek 新的融资进展。
融资规模仍然是此前的 500 亿人民币,估值约 3500 亿到 4000 亿。
但这次进步披露了融资名单,腾讯准备投 100 亿,宁德时代,全球大的动力电池厂商准备投 50 亿,和腾讯并列为大的外部投资者。
DeepSeek 本轮预计引入的融资不过 10 ,其他还包括国大基金和网易、京东这些互联网公司。
互联网公司投 DeepSeek 非常正常,不需要任何解释,因为他们的业务本身就是数字化,要么自己主动用大模型改造,要么别人用大模型搞出新商业模式,然后把前浪们扫地出门。
宁德时代的参与就有说道了,造电池的和做大模型的直觉上不容易做到同张桌上。但这个略显突兀的组,藏着理解 AI 竞赛下半场的钥匙。
AI 的下半场,瓶颈在电
DeepSeek 其实并不缺钱。它脱胎于知名量化基金幻,账上并不拮据,梁文锋本人此前也不急于引入外部股东。这轮融资的主要目的除了拿些钱广元pvc管道胶水,替员工手里的股票期权创建个锚点,本身也是种"结盟"的战略选择。
只有钱远不够挤进后的大名单,还看你能给后续 DeepSeek 的发展带来哪些资源。
腾讯能带来的资源还是蛮多的,尤其是如果后续 DeepSeek 产生服务 C 端客户的强兴趣,那腾讯的渠道会有很大的帮助。腾讯本身也比较积,起来 100 亿的投资额,应该是外部股东中多的。
自的大模型 " 混元 " 表现直平平,落后于字节的豆包和 DeepSeek 而腾讯手握微信、QQ 十亿用户的庞大场景,缺的恰恰是个足够强的模型。
早在 2026 年初,微信搜索、腾讯元宝就已经接入了 DeepSeek。对腾讯来说,与其苦等自模型追上,不如直接把好的模型请进自己的生态。
宁德时代能带来什么呢?过去两年,所有人都在问同个问题:谁的力强、谁的芯片多。但进入 2026 年,行业里敏锐的人开始意识到,竞争的焦点正在往下沉层——从 " 谁有力 ",变成 " 谁有电 "。
这个判断有力的代言人,是英伟达的黄仁勋。
他刚在 COMPUTEX 大会上反复强调件事:缺电。他直白地说,台湾制造业扩张太快、电力不够用," 要把人类劳动、机器人劳动和 AI 劳动统起来,我们需要多得多的能源(a lot more energy)"。
他有个"五层蛋糕"的框架来描述 AI 产业:从下到上分别是能源、芯片、基础设施、模型、应用。注意底层是什么:不是芯片,是能源。在他眼里,电力不是 AI 的配套广元pvc管道胶水,而是整栋大楼的地基。
为什么 AI 这么费电?可以这样理解:座 AI 数据中心,本质就是栋装着成千上万张芯片、昼夜不停运转的大楼,它把电变成计。模型越大、用的人越多,这栋楼吃的电就越多。而这个胃口有多大,几顶投行近了笔账,数字相当惊人。
盛在 2026 年初的份报告里,把全球数据中心的电力需求预测大幅上调:到 2030 年,全球数据中心的用电量将比 2023 年增长 220,相当于净增约 905 太瓦时的需求。美国的数据中心装机容量预计要从 2025 年的 32 吉瓦,涨到 2030 年的 95 吉瓦,大概就是五年翻三倍。
摩根士丹利在 5 月底的报告里判断,亚洲数据中心的电力需求在 2023 到 2030 年间年均增速约 24,比美国和欧洲都快,pvc管道管件胶主要是因为 AI 理(也就是模型上线后被海量使用)的需求增长猛。
为了喂饱这头巨兽,整个亚洲的能源年度投资要翻倍。从过去十年年均约 6600 亿美元,跳到未来五年的年均 1.1 万亿美元。能源署的口径也类似:全球数据中心用电量将从 2024 年的 415 太瓦时,涨到 2030 年的约 945 太瓦时,差不多等于今天整个日本的全国用电量。
这些数字拼在起,指向同个结论:AI 竞赛到下半场,真正稀缺、也真正能赚钱的,正在从芯片转向电力。于是件过去想都不会想的事发生了——能源公司,次成了 AI 故事里的主角。
宁德时代不只是电池厂商广元pvc管道胶水,DeepSeek 也不是般的模型厂商
但这里还是缺了环,宁德时代生产电池,但电池跟数据中心好像并没有直接的联系。
先说点,宁德时代其实早就不只是电池厂了。过去年,宁德时代用真金白银做了连串布局,业内称之为"电协同"。简单说,就是把"发电、存电、供电"和"力用电"这条链通。
它花了约 41 亿元入股电气设备公司中恒电气的控股股东,又花了约 64 亿元成为数据中心运营商世纪互联的大股东,前后投入过百亿。摩根士丹利甚至门给它换了个新身份标签:"AI 时代的电力基础设施巨头 "。
这个转身并不孤。行业正在发生转变:给 AI 数据中心供电,过去是传统电气厂商的活儿,但从 2025 年起,批原本做电池储能、备用电源(也就是那种"大号充电宝",市电断它顶上,保证机器不停)、甚至电动车充电桩的公司,开始集体进数据中心供电这门生意。
对宁德而言,投资 DeepSeek,等于直接绑定头部的力需求,把自己的储能和供电案,提前卡进 AI 新基建的采购清单里。
但这里有个问题:AI 确实需要电,但 DeepSeek 可以像它的同行样,去向云厂商租力、买云服务,把电力、机房、日常运维这些麻烦事外包出去。事实上,智谱、MiniMax 这些同行基本都走这条"轻资产"路线,钱少、转身快。
那 DeepSeek 为什么需要个能源伙伴?
答案藏在它的基因里。DeepSeek 从出生就走的是"重资产"路线。幻早在 2019 年就自费 2 亿元建了座力集群,2021 年又投 10 亿元建了二座,配了大约万张英伟达 A100 芯片,还自己写了整套底层调度软件。
"自己掌控物理层的力"对 DeepSeek 不是个新选项,而是刻进骨子里的能力。它致的本事,就是用软硬件协同把力率压榨到限。这也是为什么当初 R1 训练和理成本能低到让硅谷震惊。
而旦你选择自建数据中心,你就把"电力问题"内部化了。轻资产的同行把电甩给了云厂商,所以它们不需要能源伙伴;而要自建机房的 DeepSeek,须自己面对电从哪来、怎么存、怎么稳的问题。这恰恰解释了,为什么进它名单的有宁德这样的能源公司。
支撑这条重资产路线的,还有笔诱人的生意账。模型、按使用量收费(业内叫 MaaS)正在变成块爆发中的肥肉:花旗预测,阿里云这块业务未来五年年均增速达 235,到 2031 财年将占到阿里云总收入的半以上。
也就是说,几年后云厂商过半的钱会来自"模型"而不是"力"。
我们当然不确定 DeepSeek 是否有做大 MaaS 营收的目标,因为其商业考量目前还不是很清楚,但这肯定是个可选项。相关词条:不锈钢保温施工 塑料管材生产线 钢绞线厂家 玻璃棉板 泡沫板橡塑板专用胶
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