外媒今天发了一篇报道，披露了 DeepSeek 最新的融资进展。

融资规模仍然是此前的 500 亿人民币，估值约 3500 亿到 4000 亿。

但这次进一步披露了融资名单，腾讯准备投 100 亿，宁德时代，全球最大的动力电池厂商准备投 50 亿，和腾讯并列为最大的外部投资者。

DeepSeek 本轮预计引入的融资方不超过 10 家，其他还包括国家大基金和网易、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一张牌桌上。但这个略显突兀的组合，藏着理解 AI 竞赛下半场的钥匙。

DeepSeek 其实并不缺钱。它脱胎于知名量化基金幻方，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一些钱，替员工手里的股票期权创建个锚点，本身也是一种 " 结盟 " 的战略选择。

只有钱远不够挤进最后的大名单，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 端客户的更强兴趣，那腾讯的渠道会有很大的帮助。腾讯本身也比较积极，算起来 100 亿的投资额，应该是外部股东中最多的。

自家的大模型 " 混元 " 表现一直平平，落后于字节的豆包和 DeepSeek 而腾讯手握微信、QQ 十亿级用户的庞大场景，最缺的恰恰是一个足够强的模型。

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，与其苦等自家模型追上，不如直接把最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，所有人都在问同一个问题：谁的算力更强、谁的芯片更多。但进入 2026 年，行业里最敏锐的人开始意识到，竞争的焦点正在往下沉一层——从 " 谁有算力 "，变成 " 谁有电 "。

这个判断最有力的代言人，是英伟达的黄仁勋。

他刚在 COMPUTEX 大会上反复强调一件事：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 劳动统一起来，我们需要多得多的能源（a lot more energy）"。

他有一个 " 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。注意最底层是什么：不是芯片，是能源。在他眼里，电力不是 AI 的配套，而是整栋大楼的地基。

为什么 AI 这么费电？可以这样理解：一座 AI 数据中心，本质就是一栋装着成千上万张芯片、昼夜不停运转的大楼，它把电变成计算。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，几家顶级投行最近算了一笔账，数字相当惊人。

高盛在 2026 年初的一份报告里，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，主要是因为 AI 推理（也就是模型上线后被海量使用）的需求增长更猛。

为了喂饱这头巨兽，整个亚洲的能源年度投资要翻一倍。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。国际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。

这些数字拼在一起，指向同一个结论：AI 竞赛打到下半场，真正稀缺、也真正能赚钱的，正在从芯片转向电力。于是一件过去想都不会想的事发生了——能源公司，第一次成了 AI 故事里的主角。

宁德时代不只是电池厂商，DeepSeek 也不是一般的模型厂商

但这里还是缺了一环，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。

先说一点，宁德时代其实早就不只是一家电池厂了。过去一年，宁德时代用真金白银做了一连串布局，业内称之为 " 算电协同 "。简单说，就是把 " 发电、存电、供电 " 和 " 算力用电 " 这条链打通。

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最大股东，前后投入超过百亿。摩根士丹利甚至专门给它换了一个新身份标签："AI 时代的电力基础设施巨头 "。

这个转身并不孤独。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，一批原本做电池储能、备用电源（也就是那种 " 超大号充电宝 "，市电一断它顶上，保证机器不停）、甚至电动车充电桩的公司，开始集体杀进数据中心供电这门生意。

对宁德而言，投资 DeepSeek，等于直接绑定中国最头部的算力需求方，把自己的储能和供电方案，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 完全可以像它的同行一样，去向云厂商租算力、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，烧钱少、转身快。

那 DeepSeek 为什么需要一个能源伙伴？

答案藏在它的基因里。DeepSeek 从出生就走的是 " 重资产 " 路线。幻方早在 2019 年就自费 2 亿元建了第一座算力集群，2021 年又投 10 亿元建了第二座，配了大约一万张英伟达 A100 芯片，还自己写了一整套底层调度软件。

" 自己掌控物理层的算力 " 对 DeepSeek 不是一个新选项，而是刻进骨子里的能力。它最极致的本事，就是用软硬件协同把算力效率压榨到极限。这也是为什么当初 R1 训练和推理成本能低到让硅谷震惊。

而一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，必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，还有一笔诱人的生意账。卖模型、按使用量收费（业内叫 MaaS）正在变成一块爆发中的肥肉：花旗预测，阿里云这块业务未来五年年均增速高达 235%，到 2031 财年将占到阿里云总收入的一半以上。

也就是说，几年后云厂商过半的钱会来自 " 卖模型 " 而不是 " 卖算力 "。

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。