浪潮發電，海水制冷：新一代AI算力中心在海上誕生

2026 年 5 月 4 日，美國西北海岸一家此前幾乎不為外界所知的初創公司，宣布完成由彼得·蒂爾（Peter Thiel）領投的 1.4 億美元 B 輪融資，估值隨即逼近 10 億美元。這家公司的名字叫 Panthalassa，命名靈感來自地質學上那片曾包裹超大陸盤古大陸的遠古海洋。他們的計劃是把 AI 算力搬到海上，用海浪發電、海水冷卻，再把計算結果經衛星傳回陸地。

他們賣的不只是概念。低調運作近十年后，Panthalassa 即將在 2026 年把真實的設備部署到北太平洋。與此同時，同樣在追逐“離岸計算”的還有把數據中心送上太空的 Starcloud，以及一系列正在涌現的極端基礎設施公司。這些公司不約而同，將科技的長矛瞄向一個問題：陸地已經裝不下 AI 了，下一個算力邊疆會在哪？

陸地告急：AI 算力的現實困境

如今，AI 的算力需求正以驚人的速度增長。數據中心的電力消耗在全美占比已從 2004 年的不足 1% 攀升至如今約 7%，而這場增長還遠未見頂。大模型的訓練和推理需要消耗大量電力，進而驅動全球各地數據中心的野蠻擴張。僅 2026 年一年，全球科技巨頭計劃在數據中心上投入的資金規模就已接近 7,650 億美元。

然而，陸地上的基礎設施已開始承受巨大壓力。電網接入的排隊等待動輒以年計，土地許可手續繁瑣冗長，冷卻系統大量消耗淡水資源，甚至引發一些干旱地區居民的強烈反對。更深層的矛盾還在于：數據中心往往落地于可再生能源匱乏、電力結構仍依賴化石燃料的地區，進一步推高了碳排放。

在此之下，一批創業者開始將目光投向地球上尚未被利用的極端空間：深海與外太空。

Panthalassa 于 2016 年在俄勒岡州波特蘭注冊成立，法律形式為“公益公司”（Public Benefit Corporation），一開始便將社會與環境利益嵌入公司治理。公司由兩位聯合創始人共同創立，CEO 加斯·謝爾登-科爾森（Garth Sheldon-Coulson）擁有麻省理工學院理學碩士學位、哈佛法學院法學博士學位。創業前，他在全球規模最大的對沖基金擔任高級投資副總裁，亦從事過 AI 研究工作，是 Panthalassa 技術路線的核心設計者。

圖 | 加斯·謝爾登-科爾森與 Ocean-3 模型（來源：Panthalassa）

公司 CIO（首席創新官）布萊恩·莫法特（Brian Moffat）則是海洋能源領域的資深工程師，獲得加州大學爾灣分校三個本科學位，擁有十年海洋能研究經驗，此前曾參與創辦另一家海洋波浪能發電公司 Spindrift Energy。在 Panthalassa 中，他主要負責開發新型波浪能轉換系統，以及節點的核心硬件創新，是公司技術可行性的基石。

公司目前擁有 120 名員工，據官網披露，他們分別來自 SpaceX、Google、NASA、Apple、Boeing、Blue Origin、Tesla、Microsoft、Amazon、Virgin Orbit、Raytheon、Los Alamos 國家實驗室、美國空軍，以及多所知名高校的船舶工程系。履歷背景堪稱星光熠熠的多學科團隊，使 Panthalassa 得以在能源、航空航天、海洋工程與計算機科學的交叉地帶實現突破性創新。

此次 B 輪 1.4 億美元的融資是 Panthalassa 迄今最大的單次融資，其歷史累計融資總額已達 2.1 億美元。領投方彼得·蒂爾的參與，或許是這輪融資最具象征意義的一筆。這位硅谷最著名的“反向押注者”在聲明中表示，“未來所需的算力超乎我們的想象。地外解決方案不再是科幻小說。Panthalassa 開辟了海洋前沿�！�

如何建造一根“漂浮在海上的棒棒糖”

Panthalassa 的核心產品是一種被稱為“節點”（Node）的自主漂浮裝置。最新版本 Ocean-3 的外形，用 CEO 加斯的話說，“就像一根巨大的棒棒糖”：頂部是直徑約 50 米的球形結構，下方伸出約 60 至 70 米的管狀頸部，深入水面以下。

節點利用的是一種被稱為“越頂波能轉換”（Overtopping Wave Energy Converter）的技術路線，原理上類似于一座漂浮的水力發電站。當節點隨海浪上下起伏時，海水被迫從頸管涌入頂部的球形加壓腔室，形成水壓，再驅動內置渦輪機旋轉發電。

圖 | 能發電的“海上棒棒糖”（來源：Panthalassa）

整個系統幾乎沒有傳統機械運動部件，僅靠水輪機作為關鍵活動部件，設計極為簡潔。這一設計的突出優勢在于穩定性：與風電（容量因數約 30%~40%）和陸上太陽能（約 25%）相比，節點的有效發電時間理論上可達到約 90%。畢竟，海浪晝夜不息、幾乎不受天氣影響。

與以往所有波浪能裝置最根本的不同在于，Ocean-3 節點可完全自主推進，不需要錨固定在海床，也不連接任何海底電纜或輸電線路。它們能夠利用船體的水動力學形狀，以約每天 50 公里的速度自主導航，駛向深海中波浪能量密度最高的區域。

與此同時，該系統還有一個巨大優勢：海水提供了天然的“超級冷卻”。在陸地，數據中心的冷卻系統往往占總運營成本的 30%~40%，且耗電量巨大，而海洋中豐沛的冷海水不僅免費，還能顯著延長芯片使用壽命，進一步降低綜合運營成本。

在成本結構上，加斯曾表示，節點的綜合制造成本（鋼材、涂層、渦輪機、電力電子設備等全部在內）與天然氣發電廠相當，卻不需要持續購買天然氣。氣候科技投資機構 Lowercarbon Capital 的測算顯示，其綜合電力成本有望降至約 0.02 美元/千瓦時，若屬實，將遠低于目前幾乎任何商業能源形式。

過去十年蟄伏中，Panthalassa 經歷了三次技術迭代。2021 年，第一代原型機 Ocean-1 完成部署，主要驗證發電和自主推進的基本原理。2024 年 2 月，Ocean-2 在華盛頓州埃弗雷特船廠附近的普吉特灣（Puget Sound）進行了為期約三周的海上測試，根據美國能源部的開放能源信息數據庫相關備案記錄，測試使用的是全尺寸原型，額定功率 0.5 兆瓦，測試內容涵蓋能量生成、衛星通信及其他完整運行所需系統，測試完成后已退役撤回。同年，另一款推進系統原型 Wavehopper 也完成了專項自主航行能力驗證。

（來源：美國開放能源信息數據庫）

公司早在 2018 年便申請了“波浪驅動計算網格”專利，將節點定義為同時承擔發電站和計算集群雙重功能的一體化系統，奠定了核心知識產權壁壘。目前，Ocean-3 系列計劃于 2026 年在北太平洋進行試點部署，驗證 AI 推理計算能力并優化制造流程，為 2027 年商業部署做準備。

波浪能：一個被長期低估的賽道

波浪能是海洋能（包括波浪能、潮汐能、溫差能等）中理論儲量最大、最具開發價值的一類。風將動能傳遞給海面，形成波浪，波浪再以“較低損耗”的方式在洋面傳播，能量密度遠高于風力本身。

根據美國能源部（DOE）和美國國家可再生能源實驗室（NREL）的最新評估，美國近海的波浪能理論儲量，相當于美國全國用電量的約 65% 至 85%。從全球視角看，國際學術機構估算全球技術可利用的波浪能潛力超過 50 太瓦（TW），但受海深、保護區等因素約束，實際可開發量仍存在較大的不確定性。

然而，理論資源豐富并不等于容易開發。過去數十年，波浪能之所以遲遲未能商業化，根本原因在于幾個互相疊加的結構性障礙：海洋環境惡劣，設備需要高強度材料和復雜防腐工程，初始成本居高不下；相比風電和光伏，波浪能設備的維護難度和失效率歷來更高；而將海上的電輸送回陸地，需要鋪設極其昂貴的海底電纜、解決復雜的并網難題，協同海量設備，整體經濟性完全無法成立。

既然電力傳上岸的代價過于高昂，不如直接在海上用掉。這一“就地消費”策略將波浪能賽道最大的技術瓶頸一舉消除。海上計算集群就是負載，波浪發的電就地喂給 GPU，GPU 的熱量由海水帶走，數據由衛星送岸，整個鏈路上沒有任何高壓輸電環節，也沒有陸地電網作為中間環節。

（來源：Panthalassa）

值得一提的是，將海洋環境與數據中心結合的探索并非 Panthalassa 首創。微軟曾于 2018 至 2020 年間在蘇格蘭奧克尼群島附近海底運行“Project Natick”水下數據中心實驗艙，數據顯示，海底密封環境中服務器的故障率僅為陸地數據中心的約八分之一，隔絕空氣和穩定低溫環境反而提高了硬件可靠性。

中國也已在海南和上海附近推進了水下及海上數據中心試點項目，新加坡 Keppel 等企業則在積極探索浮動數據中心方案。這些先行者從不同維度驗證了“離岸計算”技術可行性。

此前，全球波浪能領域突破億美元融資門檻的公司寥寥無幾，代表性企業包括瑞典的 CorPower Ocean 和英國的 Marine Power Systems，但兩者均采用傳統的近海并網路線。相比之下，Panthalassa 走得更遠：無電纜、無錨泊、完全自主、專為 AI 推理優化，最終目標是在全球波浪能量密度最高的深遠海區域規�；渴鹋炾�。這使其成為全球迄今為止最接近“將波浪能商業化”的公司。

離岸能源解決方案的兩端：從海洋到太空

如果說 Panthalassa 選擇了向海洋要算力，另一家初創公司則將目光投向了外太空，兩者共同構成了當下“極端基礎設施”賽道中最引人矚目的兩極。

Starcloud 于 2024 年 1 月創立，三位創始人分別來自麥肯錫、SpaceX/微軟和空客防務與空間。2025 年 11 月，公司發射了首顆衛星 Starcloud-1，搭載英偉達 H100 GPU，成為世界上首個將“數據中心級 GPU 算力”部署入軌的實體，此后陸續完成了 LLM 在軌訓練和 Google Gemma 模型在軌推理，實現了多項太空 AI 計算領域的世界第一。

2026 年 3 月，Starcloud 宣布完成 1.7 億美元 A 輪融資，估值達 11 億美元，僅用 17 個月就成為獨角獸。其核心技術理論在于：軌道太陽能全天候、無遮擋，理論效率是地面的 5 倍以上；真空輻射散熱可被動完成，無需消耗任何水資源；長期愿景是構建約 5GW 的軌道數據中心，太陽能帆面積達約 6.1 平方英里。

（來源：Starcloud）

兩種路徑出發點高度一致：都想繞開陸地數據中心的電力、水資源、土地與許可瓶頸，都依賴 LEO 衛星將計算結果返回地面，也都因存在一定通信延遲而更適合離線批量推理和模型訓練場景。因此，二者捕捉到的是同一個市場機遇：AI 對算力的饑渴，使任何能可靠供應廉價、清潔、大規模算力的方案都具有廣闊的商業前景。

但在技術路線、成本結構與時間窗口方面，兩者存在根本性的差異。能源來源上，Panthalassa 依靠波浪能就地發電；Starcloud 則利用軌道太陽能，無晝夜差，全天候穩定，但須在發射前完成全部硬件集成。

冷卻方案上，海水冷卻幾乎零成本且工程簡單；Starcloud 采用的真空輻射散熱雖然被動，但需要大面積可展開輻射器，是極具工程挑戰性的航天硬件，也是公司當前最核心的技術攻關方向之一。

在制造與部署成本上，Ocean-3 節點的本質是鋼制殼體加水輪機，制造邏輯接近造船廠，可沿海批量生產后自航入海，是近乎線性的擴張邏輯；而太空硬件涉及輻射屏蔽、精密電子、可展開結構等一系列極其昂貴的工藝，每次擴張都受制于發射窗口和發射成本，成本數量級之差顯而易見。

Panthalassa 計劃 2026 年試點、2027 年商用；太空算力的成本競爭力高度依賴 SpaceX Starship 商業化，預計要到 2028 至 2030 年代才能真正成熟，期間還存在相當大的不確定性。公平地說，對于需要在軌完成推理再下傳的衛星遙感場景，太空計算可以消除地面傳輸的延遲瓶頸，具備無法被替代的獨特優勢。若 Starcloud 的愿景成真，通過激光鏈路連接數千顆衛星協同運行，構建起超大規模訓練集群，將實現陸地上難以想象的算力密度。

總體來看，兩種方案更像是面向不同時間窗口和不同場景的平行探索，共同構成“地球之外”這條算力敘事線的兩翼。

真實世界的考驗：挑戰與不確定性

不過，對于 Panthalassa，開放洋面意味著持續的極端考驗。鹽霧腐蝕、海洋生物附著（Biofouling）和極端風暴都是長期的物理威脅，Ocean-2 的三周普吉特灣試驗相對溫和，北太平洋的長期部署將面臨嚴苛得多的環境，腐蝕和附著問題會隨時間積累影響節點性能和壽命，是運營成本中最大的不確定來源。

Panthalassa 的設計目標是節點在無人干預的情況下持續運行十年以上，這一目標若能實現，將從根本上改變運營經濟性，但能否在真實海洋環境中達到這一標準，目前尚無長周期數據支撐。與此密切相關的是維護的可達性問題，一旦節點部署在距離海岸數百乃至上千公里的深海，任何硬件故障的維修都需要動用專業船只，時間窗口受天氣限制，成本遠高于陸地數據中心的日常運維。

衛星通信延遲是另一個無法被技術意志消除的硬約束。即便使用低軌衛星（延遲約 20~40 毫秒），相比陸地光纖（1 毫秒以內）也有數量級的差距，這意味著 Panthalassa 目前只能承接對延遲不敏感的工作負載，主要是批量 AI 推理任務，而無法勝任實時交互或需要多節點高頻同步的大模型訓練任務。

商業模式的驗證同樣是尚未解決的關鍵問題：誰來購買海上算力，以什么價格，如何與云廠商對接，這些問題目前尚無公開答案，1.4 億美元的融資可以支撐試點和初期商業化，但大規模盈利的路徑還有待市場驗證。

監管方面，國際公海目前缺乏針對漂浮計算基礎設施的明確法律框架，這在早期固然是部署紅利，但隨著規模擴大，將不可避免地面臨海洋生態保護、航運安全、通信干擾等方面的審查。

終局想象：分布式行星計算網絡

未來三年，Ocean-3 系列節點將在北太平洋完成試點部署，驗證 AI 推理能力，優化制造工藝。若商業部署順利，Panthalassa 或將啟動工廠大規模建設和節點艦隊化部署，“漂浮數據中心”可能開始形成獨立的算力市場品類，進入超大規模云廠商的視野。

與此同時，Starlink 和其他 LEO 衛星星座的持續擴張將顯著降低衛星通信延遲和成本，為海洋算力節點提供更強大的通信基礎設施，進而部分緩解當前延遲約束所帶來的適用場景局限。

2030 年之后，波浪能+海上計算的組合有可能成為 AI 算力基礎設施的重要補充性供給，甚至催生真正意義上的“海洋計算集群”：數十乃至數百個節點在特定海域協同運行，形成規�？捎^的算力池。

更長遠的未來，海上節點的能量或許不僅用于 AI 計算，還可用于生產綠氫、支持海水淡化等其他能源應用，為商業模式提供更強的韌性。隨著火箭發射成本曲線的大幅下移，到 2030 年代，太空數據中心或許也可真正實現成本競爭力。

屆時，最令人期待的圖景或許是一個分工明確的“分布式行星計算網絡”：海洋節點以低成本、高可靠性承擔常規 AI 推理和批量計算負載，陸地數據中心處理低延遲的實時交互任務，太空節點則憑借無限太陽能和獨特的在軌位置承接超大規模訓練集群或遙感數據處理。三種基礎設施形態各守其位、互為補充，共同撐起下一階段的算力需求。

（來源：Panthalassa）

Panthalassa 的故事，是一個關于時機的故事。十年前，這個想法太超前，沒有人愿意認真聽。十年后，AI 算力的危機讓這個答案突然變得剛剛好。

加斯在采訪中曾表示，“我們非常幸運地正在做一件恰好在正確時間到來的事情：以一種更清潔、更可持續、更具規模的方式，真正滿足那些正在涌來的需求�！边@句話背后，是十年的技術積累、兩次成功的海上原型測試、一紙 2018 年的專利，以及一支來自 SpaceX、NASA、Google 的跨界團隊。當然，也有 Peter Thiel 那筆押注未來的 1.4 億美元。

無論 Panthalassa 最終成功與否，它代表的那個更宏大的命題已經無法被忽視：人類正在以 AI 為軸，重新思考能源與算力的底層架構。陸地只是起點，海洋和太空，可能是終點之前的必經之路。

參考內容：

https://panthalassa.com/

https://www.cbsnews.com/amp/news/using-wave-energy-to-power-sea-based-ai-data-centers/

https://openei.org/wiki/PRIMRE/Databases/Projects_Database/Projects/Ocean-2_Puget_Sound_Trial

https://www.ft.com/content/711ce313-16fb-4a12-b6be-fbed547c8a39?syn-25a6b1a6=1

運營/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成