19世纪后期，标准石油（埃克森美孚前身）的几位创始人开始以个人身份购入铁路企业的股份。创始合伙人杰贝兹·博斯特威克后来甚至担任了纽约与新英格兰铁路公司的总裁，另一位合伙人卡姆登，一方面负责守护标准石油的产油区，另一方面为俄亥俄河铁路提供融资支持。

在长达三十年的时间里，这种个人持股行为逐渐编织成一张网络。1904年，调查记者塔贝尔在《标准石油公司史》中写下了那句著名论断：标准石油“握有大部分主要铁路系统的股份，并在几乎所有主要铁路系统的董事会中占据席位”。

当时，洛克菲勒领导的标准石油是全美最大的原油开采、汽油及润滑油制造商。对标准石油而言，投资铁路既能确保获得廉价且安全的石油运输通道，同时铁路公司自身也是润滑油产品的大客户。可以说，这种策略在一定程度上巩固了标准石油在行业内的领先地位。

类似的情节今天依然在重演。

2026年10月6日，彭博社援引知情人士消息称，DeepSeek新一轮融资接近完成，规模介于800亿元至1000亿元人民币之间，腾讯与宁德时代再次成为出资额最高的投资方之一，这距离宁德时代首次出现在DeepSeek股东名单上，仅仅过去了四个多月。

作为动力电池领域的龙头企业，宁德时代过去将资金投向矿产、材料和汽车公司：上游保障原料供应，下游连接客户群体。如今，它的投资版图开始向大模型、数据中心、算力运营和具身智能领域延伸。

一家制造电池的企业，为何要投资AI？标准石油的故事为理解宁德时代提供了一个视角。

宁德时代寻找的并非与电池无关的新故事，而是电池、电力能源的下一批客户，以及进入这些客户所需的新能力。

过去，石油需要依靠火车运输；今天，电力需要输送到数据中心、供给机器人。宁德时代正在尝试的是，在下一轮需求真正爆发之前，先成为牌桌上的股东。

电池巨头追逐AI风口？

如果将宁德时代过去几年的投资对象列成一张表格，会发现一个趋势：早期清单上密集出现的是矿产、材料、电池设备和汽车公司，如今，大模型、数据中心和机器人开始占据越来越多位置。

这并非一次突然的跨界。今年年中，宁德时代创始人曾毓群接受《财经》专访时，被问及公司业务边界为何持续扩大，他回答：“我们的拓展都是围绕自己的核心能力。”

此前的重点之一是围绕电动汽车进行产业布局。截至2026年，宁德系累计投资车企超过10家。

例如，2021年，宁德时代出资7.7亿元参与阿维塔增资，成为其第二大股东。同年，它还参与了极氪Pre-A轮融资。除股权投资外，宁德还与多家车企成立合资电池公司，将合作从单纯的采购关系推进到共同研发、生产和供应环节。

阿维塔是这一模式的典型代表。在长安、华为、宁德时代组成的合作体系中，宁德不仅等待新车上市后接订单，而是以股东和技术合作伙伴的身份，更早地参与产品开发。对电池供应商来说，这意味着有机会在车型规划阶段，就让自身技术融入客户方案。

与此同时，宁德系风投机构溥泉资本、问鼎投资、晨道资本以及闽东时代，也向产业链两端延伸：向上进入矿产、材料和设备领域，保障供应与技术配套；向下拓展至车企、换电和回收环节，为电池寻找市场和新的商业模式。

直接投资与基金投资共同构成了一张网络，资本的作用也从获取回报，延伸到建立合作关系、补齐产业能力。

进入AI时代，宁德也开始调整方向。

一个较早的信号来自千寻智能。2024年11月，千寻智能宣布完成由柏睿资本独家投资的天使+轮融资，金额为数千万级。

柏睿资本并非宁德下属机构，而是宁德联合创始人、副董事长李平个人出资设立的风投。不过，千寻智能的商业往来中能看到宁德的身影：宁德时代为千寻机器人提供电池，千寻也获得了“宁德时代生态企业”的身份。

随后在具身智能领域，宁德又投资了银河通用、松延动力、众擎机器人和维他动力。其中，银河通用和松延动力除了获得宁德时代的直接投资，来自宁德系产业投资平台溥泉资本、晨道资本也参与其中。

除具身智能外，AI时代更庞大的能源消耗场景是固定的数据中心。在算力基础设施方面，宁德投资了思朗科技、中恒电气和世纪互联。在能源AI与算电协同方面，则有达卯科技和深度智控。

宁德在AI领域最知名的投资，则是DeepSeek开放投资后的两次入局。摩根大通认为，宁德时代将“从电池供应商转变为AI算力建设的策略性能源基础设施合作伙伴”。

未来，宁德的手可能伸得更远。2026年9月，宁德时代披露参投了两只基金——时代怡远和时代深远，合计16.2亿元，投资方向均明确写入人工智能与具身智能。

从宁德的AI投资方向来看，标的遍布AI行业上下游，同时与主业有较强关联。此外，宁德没有投资市面上热门的AI应用，表明这轮投资更偏向产业布局而非财务投资。其背后逻辑是基于电力在当前最热门的需求中，找到合适的切入点，进行全面的产业链闭环布局。

同时，我们也注意到，宁德的布局方式呈现中立化特征。一方面，各家公司所占股份大多不超过10%，不谋求对某家企业的控制权；另一方面，宁德往往投资多家存在竞争关系的企业，相比站队，更像是与整个AI行业共同成长。

宁王成长的烦恼

从汽车到机器人，产品形态发生了变化，但能源问题并未消失。

曾毓群在专访中谈到机器人时，并未先讨论它们的大脑有多聪明，而是提到了机器人马拉松：跑不完全程，背后涉及能源效率和能量密度的问题。这个视角很“宁德”，当外界关注机器人能完成多少动作时，它更关心的是，这些动作靠什么持续实现。

曾毓群还提到了进入新领域的三个条件：市场足够大、进入门槛足够高，以及新技术与现有技术相邻。

龙头宁德也有自己的烦恼，烦恼源自其主业。

动力电池高增长的故事开始受到质疑。电动车市场增速放缓，车企们也在通过增加供应商、自建电池产能和投资新技术，提高供应链自主性，试图降低对宁德的依赖。

例如，理想、小鹏推进多元化采购，广汽自建因湃电池，上汽投资清陶，特斯拉、丰田也都在走自研电芯路线。

对宁德来说，向AI延伸，是在动力电池之外继续拓展能源业务的增长空间。而恰在此时，AI需求也主动找上门来。据国际能源署测算，全球数据中心2024年耗电约4150亿千瓦时，到2030年将接近翻倍至9450亿千瓦时，增量主要由AI驱动。

同时，AI对电力的需求，不仅仅是“更多电量”，而是对电芯、储能、绿电、散热和调度系统的一揽子需求，其中多个环节与宁德现有的电池、储能能力相匹配。

AI硬件同样需要高质量用电。具身智能目前普遍续航时间在2到4小时之间，而满足工业生产的需求必然需要装配更高能量密度、更长循环的电池。从AIDC的用电需求来看，数据中心短时备电正在增加锂电池的应用，储能也开始承担负荷调节、绿电配套等更多功能。

曾毓群对这条路径有过明确解释。他在《财经》专访中表示，宁德并不打算与AI企业竞争，而是希望在AIDC的能源解决方案中作出贡献。更早之前，他也提出零碳电网开发与运营可能拥有远大于动力电池供应的业务空间。

更重要的是，新的故事不只讲述“AI缺电，宁德卖电”，AI和机器人不仅仅是需求方，它们本身也正在成为宁德的生产工具。

机器人进厂是其中最明显的趋势。2025年12月，宁德披露，千寻智能的人形机器人进入宁德时代中州基地PACK终检产线。银河通用的工业机器人也在宁德电池工厂进行常态化作业。

长远来看，宁德想要的实际上是一个智能时代的能源操作系统：上游绑定绿电与芯片算力，中游锁定供电设备与储能调度，下游渗入算力运营与具身智能终端，再加上电池银行与回收闭环。最终，成为提供“确定性用电”，与行业共同增长的平台商。

卖铲人逻辑的边界在哪里？

投资一家AI公司，只是进入了它的股东名单。能否进入采购名单，能否持续拿到订单，是另外两件事。

这是宁德时代向AI延伸后，首先要面对的现实。

产业投资可以带来更早的技术交流、更深入的场景合作，却不能替代产品竞争。机器人公司选择电池，最终仍要比较重量、功率、安全、寿命和成本；数据中心选择能源方案，也要核算供电可靠性、建设周期以及长期运行费用。

汽车行业已经展示过这种关系的复杂性。车企增加电池供应商、自建产能，并不一定意味着与宁德停止合作，而是在供应保障、技术选择和议价能力之间寻找平衡。进入AI产业后，同样的考量依然存在：客户可能欢迎宁德提供资金和能源能力，也会保留选择其他供应商的空间。

另外，卖铲人并非商业的万能解法，不站队本身也是一种站队：核心供应商向竞争对手供货，这对任何厂商来说，都是一种对商业宽容的考验。

体量越大，中立越难，这是卖铲人逻辑自带的矛盾。

另一道考题是，需求何时能转化为可回收的资金。

新能源车十年间完成了从0到千万辆级的渗透，需求是确定的。

而AI则大不相同，具身智能2026年仍处于“样机多、量产少”的阶段，AIDC的资本开支也有强周期性，一旦模型训练效率或算力供需结构发生变化，需求规模都会受到影响。

技术上也有几道难题绕不过去。例如，机器人电池需要同时满足高能量密度、大倍率、长循环和高安全，数据中心锂电储能的安全认证与备电切换标准仍在完善中。

宁德真正的考题从来不是AI是否会成功，而是另一道更古老的问题：铲子与金矿的命运是否要绑定，以及如何绑定？

车企已经给出了电动汽车的答案，大模型、云厂商和机器人公司等，正在给出AI的答案。

本文来自微信公众号“豹变”（ID：baobiannews），作者：张经纬，编辑：邢昀，36氪经授权发布。