腾讯两年搞不定的难题，这家公司17天解决了！宁德时代和沙特阿美都抢着投

先讲一个故事。

一家互联网大厂，自己有AI实验室，有设施专家团队，花两年时间想解决数据中心的能源优化难题，没搞定。

找外援，接触了近20个国内外团队。大多数去现场一看，摇头说“你们这运维水平已经是行业天花板了，没空间了”。愿意试试的三家，一家中途退出，另一家干了半年没交付。

最后一家叫深度智控的公司，17天完成了从系统对接到建模调试再到闭环控制的全流程，能耗再降超20%。

后来，大厂直接战略投资了深度智控。

而这个“客户变股东”的故事，最近又上演了一次——宁德时代领投，沙特阿美跟投。

宁德时代：从1个站房到十几个基地

深度智控近日完成数亿元B+轮融资，领投方是宁德时代，跟投方里有全球最大石油公司沙特阿美旗下的阿美投资。

宁德时代不是财务投资，是先做客户、验证效果、再变股东。

从第一个空调站房开始试点，后来复制到十几个基地。从1到10几，说明效果经得起拷问，ROI算得过来账。对于宁德时代这种巨头，每一个基地能耗降一点，加起来就是天文数字。

核心逻辑：在“自动”之上再抠20%

工厂和数据中心都不缺控制系统。冷机、水泵、风机各有控制器，还有群控、楼宇自控、能源管理平台。

但“能自动运行”不等于“能耗最优”。

设备来自不同厂商、不同年限，性能曲线各异；天气在变、负荷在变、设备性能在衰减。单台设备高效，不代表整个系统能耗最低。

深度智控做的事，就是在既有控制系统上再加一层AI大脑。

实时监测运行状态，预测不同设备组合在不同工况下的能耗，动态调整启停策略和参数配置。不是换设备，是在现有基础上再抠出20%的能耗空间。

技术护城河：物理AI模型

创始人李辉，清华出身，后赴美国劳伦斯伯克利国家实验室研究，2018年回国创业。核心路线是物理机理框架+AI适配——用热力学、流体力学规律计算设备能耗，再用AI结合具体项目数据做适配，大幅减少重复建模工作量。

他们把这条路叫作“物理AI模型”，解决了“实验室模型搬到工厂用不了”的行业痛点。

AI越耗电，这门生意越大

为什么宁德时代和阿美同时抢这个赛道？

国际能源署数据：全球数据中心用电量将从2025年的485太瓦时增至2030年的950太瓦时，几乎翻倍，AI数据中心增速远超传统。高功率服务器加液冷系统加速部署，算力、电力、冷却协同越来越复杂。

对数据中心来说，能效已经不是后台运维问题，而是直接决定算力成本的核心变量。

AI越耗电，就越需要AI来省电。 AI制造了问题，又成了解决问题的工具。这种自我循环的需求增长，决定了赛道的天花板极高。

客户名单和下一站

深度智控客户已覆盖台积电、宁德时代、中芯国际、比亚迪、腾讯、字节跳动、工业富联。部分项目已从单点试点进入多基地复制——工业富联从2024年1个站房扩展到2025年30多个。

下一步，他们要走向“算电协同”——让算力负载、电力供应、储能和冷却系统联动优化，把战场从工厂站房延伸到电网侧和新能源基础设施。

2026年世界人工智能大会期间，公司已联合中国信通院、工业富联等启动《面向绿色算力的人工智能》白皮书编制。

一句话总结

腾讯两年搞不定的难题，深度智控17天干完。从客户变股东，从宁德时代1个站房到十几个基地，再到沙特阿美同时下注。

AI太耗电，反而催生了一门大生意。 而且这门生意，才刚刚开始。