寧德時代上季淨利首破百億人民幣!僅花10年坐上寶座、就連特斯拉也得看它臉色?
寧德時代上季淨利首破百億人民幣!僅花10年坐上寶座、就連特斯拉也得看它臉色?

2023.1.13更新

寧德時代發布2022年財報預測,全年歸屬母公司淨利潤將達291億元~315億元(人民幣,下同),上季淨利潤將達115億元~139億元,單季獲利首次突度百億元。寧德時代認為主要原因有兩個,一是採取降本增效措施、加強費用管控,進一步提升獲利能力;另一原因是國內外新能源行業快速發展,動力電池與儲能產業持續成長。

寧德時代成立迄今僅12年,在電動車電池市場上,卻足以與高齡百歲的Panasonic、LG等大前輩分庭抗禮。這家企業是怎麼坐上全球動力電池寶座的?

以下為2021.2.1報導

寧德時代怎麼在十年內,坐上世界第一電池供應商?

特斯拉能在電動車領域持續引領風騷,市值突破8,000億美元,兌現年交車數50萬輛的承諾,中國電池廠商寧德時代是背後不容忽視的一位重要推手。

成立迄今僅10年的寧德時代,在電動車電池市場上,卻足以與高齡百歲的Panasonic、LG等大前輩分庭抗禮。特斯拉Model 3得以在中國打起價格戰,於去年10月調降近8%價格,寧德時代也是關鍵的幕後功臣。

寧德時代不僅在中國擁有近50%市占率,從2017年開始更連續三年奪得全球電動車電池使用量第一的殊榮。2019年電池銷量達到40.25百萬度(GWh),較前一年成長57.38%,大幅勝過位居第第二的LG化學(28.1 GWh),豐田、本田、BMW、現代、戴姆勒、Volvo等眾多國際知名車廠都是其客戶。

電池是電動車最為核心的技術,也是成本最高的零組件。電動車若要與油車同台競爭,降低電池組建置成本便是不可繞過的一道門檻,而這正是寧德時代的強項,從2019年遠高於競爭對手的淨利率(12.1%,LG化學、Panasonic大多在5%以下)可見一斑。

憑借成本上的優勢,儘管2020年受到疫情衝擊,中國電動車銷售下滑,第三季營收依舊達到127億人民幣,較前一年同期成長0.8%。且同年不僅成功打入特斯拉供應鏈,為中國製Model 3提供電池,甚至獲得日本車廠本田入股約50億人民幣,雙方簽訂戰略合作協議。

2018年上市至今,寧德時代股價更已成長6倍有餘,從50人民幣上下攀升至超過360元人民幣。

天時地利人和,促成寧德時代崛起

在創辦寧德時代前,曾毓群便是新能源科技(ATL)的創始成員,這間聚焦3C產品電池的公司,曾為蘋果,以及眾多中國品牌手機供應電池。《彭博社》指出,他曾幫助蘋果延長MacBook的電池壽命。

2011年,曾毓群看中電動車產業在中國萌芽的契機,加上外資企業不得生產電動車電池的法規限制,毅然決然離開當時已被日本東電化收購的ATL,回到家鄉寧德成立寧德時代。

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身為新能源創始團隊的曾毓群,看準電動車產業萌芽的契機,回到家鄉寧德成立寧德時代。
圖/ 寧德時代

由於ATL人馬的光環,寧德時代隔年就順利拿下BMW訂單,就華晨寶馬(註:中國將BMW譯為寶馬)的電動車計畫達成合作,成為中國第一間與國際車廠合作的電池供應商,奠定後續的發展基礎。

曾毓群表示,這次合作的重點不是創造多大的收益,而是BMW工程師帶來了電池製造的技術標準。此外,對於剛出道的寧德時代來說,BMW的認可也為他們的品牌形象增添了幾分光澤。

且初出茅廬之際,電動車電池尚不成熟的年代,寧德時代聚焦鎳鈷錳/鎳鈷鋁等鋰離子電池種類的方針,也是使他們脫穎而出的要素。相較比亞迪等同業鑽研的磷酸鐵電池,這類電池往往擁有較高的能量密度,能提供電動車更優秀的續航能力。

延伸閱讀:氫能車接棒電動車?平價車席捲電動車市場?汽車科技趨勢一次看

2015年,中國政府推出電池供應商建議名單,納入寧德時代等中國電池業者,更是徹底在這個全球最大的電動車市場,掃除了海外企業的競爭,且被列入名單內的企業還可獲得龐大補貼。

但寧德時代並未因政府的扶持,而怠慢在技術上的投入。2019年寧德時代研發支出成長50%達到近30億人民幣,並擁有多達5,600名研發人員,占公司人員比例超過20%,更持續於寧德當地建立新研究設施。

除了研發投入不落人後,寧德時代還積極布局產業鏈,2019年曾以5,500萬澳元入股澳洲鋰礦業者Pilbara,去年6月也與全球最大礦商嘉能可(Glencore)簽訂長期合作,後續又宣佈將投資最多191億人民幣於產業上下游。

中國放寬產業限制,寧德時代全球第一王冠是否將鬆動?

2019年6月,中國政府宣佈取消電池供應商建議名單,為國際電池廠商開啟進入中國市場的大門,同時中國也逐步降低對電動車產業的補助。

LG、Panasonic紛紛挺進這個過去看得見、吃不著的全球最大電動車市場。2020年3月,這兩家廠商一度衝入中國電動車電池市占率排行榜前3名,緊追在寧德時代身後。

與此同時,中國電動車銷售因疫情、補貼降低等因素受到衝擊,研究機構SNE Research指出,LG化學在2020上半年超車寧德時代,成為全球最大電池供應商。

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敲定與特斯拉的合作,是寧德時代能夠坐穩全球第一寶座的關鍵契機。
圖/ shutterstock

但由於順利敲定與特斯拉的磷酸鐵電池合作,使寧德時代成功在2020下半年扳回一成,截至11月底時,德時代全球市占率為24.2%,超越LG化學的22.6%,有驚無險地再次奪回電動車電池的龍頭寶座。

儘管寧德時代證明真金不怕火煉,未來市場競爭無疑將更趨激烈。成功取得中國製Model Y電池訂單的LG化學,預計今年在中國投資5億美元,將南京廠的產能擴增1倍以上。

《彭博社》分析師Daixin Li認為,隨著全球掀起電動車浪潮,寧德時代能否維持霸主地位,關鍵在於能否開拓中國海外市場。

寧德時代也早已放眼海外,2019年於德國設立一座電池工廠,預計將向BMW等歐洲合作夥伴供應電池,可望在2022年產出總計14 GWh的電池;去年底也傳出計畫在印尼投資50億美元設廠的消息。印尼出產鎳礦,這是電池的關鍵原料。

延伸閱讀:電動車不是未來,豐田章男曝「沉默的大多數」!Toyota強打2種車,他說得對嗎?

展望未來,曾毓群對電動車產業的發展相當樂觀,他認為疫情的影響會在2021年散去,並預言2030年前電動車將比油車更便宜,並在2040年實現全面電動化。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:BloombergEqualOceanNikkei AsiaCleanTechnica

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

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轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

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企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

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第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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