三个月前还是独角兽,现在逼近20亿美元。 一群前SpaceX工程师造了个"巨型棒棒糖",让它漂在大洋中央,用海浪的起伏给GPU供电,而整个硅谷都在抢着给他们写支票。

科幻pitch deck里的设想已经变成下水的原型机。

陆地装不下AI了

2024年底到2025年,全球AI数据中心的电力缺口从"隐忧"变成了"明牌"。

北美新建数据中心并网排队动辄5到7年,电网升级跟不上GPU的指数增长,淡水冷却引发干旱区居民抗议,马斯克甚至开始向SpaceX投资者兜售"把服务器送上太空"的方案。

就在所有人仰头看天的时候,一家在波特兰秘密运作了近十年的公司说: 答案就在脚下的海里。

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Forbes报道:Panthalassa把海洋数据中心定位为轨道服务器农场的"更便宜替代品"

这家公司叫 Panthalassa ,名字取自2.5亿年前环绕盘古大陆的那片原始大洋

CEO Garth Sheldon-Coulson对Forbes说了一句很有意思的话:

"我们做的事完全疯了。我们是第一家要去大洋中间做这件事的公司。"

"疯"的定义是什么?

把AI芯片塞进密封舱,焊在一个85米长的巨型浮体上,让它自己开到太平洋深处,靠海浪发电、靠海水散热、靠星链传数据。

不接电网,不拉海缆,不要岸上的任何东西,除了客户的计算任务。

一颗"棒棒糖"的物理学

想象一颗巨大的棒棒糖竖在海面上: 顶部是直径约10米的白色球体 ,提供浮力,随波浪上下起伏;

向下延伸的管状结构深入水下60到100米 ,内部灌满海水。

关键来了:当球体随浪升降时,管内水柱因为惯性产生相对运动,这股水流被引导通过涡轮, 把波浪的机械能转化为电能

发出的电不上岸,直接喂给同一结构里密封舱中的GPU。

芯片算出的结果?

通过SpaceX的Starlink卫星回传陆地。

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85米浮动系统示意:海水冷却AI芯片,涡轮从波浪中发电,数据经Starlink回传

"电不上岸"撑起了整个商业模式

为什么?

传统波浪能项目死因几乎都一样:从海上把电送回岸边需要铺设海底电力电缆,几英里就可能烧掉数亿美元,再加上变电站和并网排队,成本结构根本撑不住。

Panthalassa的思路是把"卖电"变成"卖算力": 电缆贵?

那我不传电

我传比特

卫星带宽比海底电缆便宜一个数量级。

这就像把外卖平台的逻辑倒过来, 食材留在产地,做好后只把菜送过来。

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Peter Diamandis:Panthalassa刚拿了1.4亿美元,Peter Thiel领投,2027年商业化部署

2026年5月 ,Panthalassa宣布完成约 1.4亿美元B轮融资 ,Peter Thiel领投,估值接近10亿美元。

投资人名单读起来像硅谷名人堂的签到簿:John Doerr、Marc Benioff的TIME Ventures、Max Levchin的SciFi Ventures、Meta前CTO的Gigascale Capital、Lowercarbon Capital、韩华资产管理、超微电脑……

仅仅三个月后 ,《The Information》爆出新一轮融资: 2.25亿美元,估值冲向20亿美元。

8090 Industries与韩华资产管理正在洽谈联合领投。

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Techmeme确认:估值三个月内从10亿翻到近20亿美元

三个月翻一倍

在2026年的AI基建军备竞赛里,这个速度说明一件事: 市场已经开始为"陆地之外的算力"定价了。

Meta前CTO Mike Schroepfer(现在管着Gigascale Capital)给出的解释是: "与近乎无限的冷海水共置,且不必等5到7年并网,这就是加法能源。"

海水冷却:免费的午餐,还是有代价的晚宴?

"免费冷却"是报道中最抓眼球的卖点

但免费真的免费吗?

先说物理:一颗高端AI芯片在满载时功耗可达数百瓦,几乎全部变成热量。

陆地数据中心为了散热,要建冷却塔、抽淡水、开空调,这些"非计算开销"在行业里用 PUE(电能使用效率) 衡量。

全球很多机房PUE高于1.3,意味着每给芯片供1度电,还要额外花0.3度以上去散热。

Panthalassa的方案是把服务器泡在海洋这个"无限大冰箱"旁边。

单个节点周围的海水体积巨大到局部温升几乎可以忽略,工程上等于零成本冷源。

欧洲数据中心运营商Interxion已经用岸基海水冷却把PUE从1.9拉到接近1.1,证明这条路在热力学上完全成立。

但批评者的问题也很尖锐:

如果未来真的有几百上千个节点在全球洋面运行,累积热排放会怎样影响局部海洋生态?

"单点温升可忽略"无法回避规模效应,它最终会变成监管审批的硬卡点。

微软试过了,然后退出了

提到海底数据中心,绕不开 微软Project Natick

2018年,微软把一个密封数据中心舱沉入苏格兰北海约35米水深。

两年后打捞,结果令人振奋: 水下服务器故障率只有陆地对照组的八分之一 ,惰性气体密封、恒温、无人为扰动,硬件寿命显著延长。

但2024年,微软宣布不再将Natick作为活跃产品线推进。

技术跑通了,经济账没过

固定海底部署仍然需要陆上电力和海缆,运维成本居高不下。

Panthalassa从中吸取的教训是: 密封+海水冷却=可行;

但依赖岸电+有缆=死胡同

所以它选择了最激进的路线, 什么都不接,什么都不靠,自己发电自己用。

那些还没被验证的数字

公司给出的目标参数相当诱人: 发电成本约2美分/千瓦时,容量因子超过90%。

做个对比:2025年全球陆上风电的平均度电成本大约3到5美分,容量因子约35%到45%;

光伏更便宜但容量因子更低

如果Panthalassa的数字成立,它的"海上微型电厂"将在成本和稳定性上同时碾压主流可再生能源。

但这些目前仍是公司目标,尚无独立验证的商业运行数据。

已经下水测试的Ocean-1和Ocean-2原型,主要验证的是波浪发电和海上结构的稳定性, 并没有装载完整的AI计算硬件

搭载GPU的Ocean-3系列计划2026年在北太平洋试点,商业化目标是2027年。

维多利亚大学能源学者Bryson Robertson的评价很中肯: 波浪能行业几乎从未获得足够的资本去完成"失败,学习,再造"的多轮迭代。 Panthalassa这轮融资的首要意义,是给了行业一笔前所未有的试错预算。

换句话说: 钱够不够聪明还不知道,但钱够多是确定的。

延迟的生意经

卫星链路和光纤差别很大

Starlink的延迟大约20到40毫秒起步,带宽也远不如陆地骨干网络。

这决定了海上节点不太可能服务于 你问ChatGPT一个问题、它要在200毫秒内开始回答 这种场景。

Panthalassa瞄准的是对延迟不敏感的批处理负载 :大规模推理评分、训练数据预处理、离线采样生成,这些任务可以攒一批发过去,跑完再传回来,不需要实时交互。

这其实揭示了一个被AI热潮掩盖的事实: 并非所有AI计算都需要毫秒级响应。

大量"脏活累活",合成数据生成、安全评估、模型蒸馏中的大规模采样,本质上是 可以异步外包的高能耗流水线 。

海上节点瞄准的正是 云的远程矿场 这一位置。

十年蛰伏与AlphaGo的幽灵

一个有意思的细节:Panthalassa成立于 2016年3月那一周 ,正是AlphaGo击败李世石的那周。

创始团队的判断是:如果AI算力需求真的按指数曲线增长,那么到2030年前后,陆地电网将无法充分承接需求增量。

他们瞄准的是十年后的能源危机

CEO Garth Sheldon-Coulson之前在桥水做AI方向的高级投资助理,联合创始人Brian Moffat则是波浪能工程的老兵。

一个懂钱的人和一个懂浪的人碰在一起 ,花了近十年时间打磨技术,直到AI算力焦虑终于追上了他们的预判。

如今公司约120人,团队来自SpaceX、Tesla、Google、Blue Origin、NASA, 航天级的工程密度,砸在一个海洋问题上。

海洋很美,海洋也很残酷

社交媒体上最高频的工程质疑有三个: 腐蚀、风暴、维修。

一位有太平洋航行经验的用户写道: "在大洋上待过的人都知道,海洋会摧毁一切。 保险会贵到你怀疑人生"

这种担忧有现实依据

盐雾腐蚀、海生物附着、极端海况下的结构载荷,每一项都是百年航海工业用血泪写下的教训。

无人值守的远海环境中,一块GPU坏了怎么换?

一个密封舱渗水了谁去修?

Panthalassa的回答是"Roomba"式自主运维 ,节点可以自行驶向港口检修,也可以在海上由无人维护船协助。

但这套体系是否能在商业规模下运行,目前还停留在规划层面。

疯狂与理性的分界线

把AI数据中心扔进海里,这件事 在物理学上并不疯狂

海水冷却有效,波浪能可转换,密封可延长硬件寿命,卫星可传数据。

每一块拼图单独看都有先例或原理支撑。

疯狂之处在于把所有拼图拼在一起,然后扔到离陆地最远的地方去。

但话说回来,2016年觉得"AI算力会把电网烧穿"的人也曾被认为是疯子。 十年后的今天,全世界的电网运营商都在给他们补交认知税。

地球表面71%是海洋 如果陆地真的装不下人类对智能的胃口,去海上找答案,也许已经成了最后一个理性的选择。