前言：

过去数据中心产业的主线是规模化，AI改变了这个节奏，大模型训练和推理把功耗曲线拉得更陡。

AI数据中心的竞争不再只看谁能拿到GPU，也看谁能拿到稳定、便宜、低碳、可快速部署的电力。

作者 | 方文三

图片来源 | 网络

陆地装不下的算力饥渴，在海上实现

上个月，Panthalassa宣布完成1.4亿美元B轮融资，由Peter Thiel领投，资金将用于俄勒冈州波特兰附近的试点制造设施，并加速Ocean-3海上节点部署。

公司计划在2026年于北太平洋部署Ocean-3试点节点，验证海上AI推理能力，并为2027年商业化部署做制造工艺准备。

Panthalassa切入的正是这个缝隙，既然远洋波浪拥有尚未充分开发的能源潜力，海水又天然具备散热优势，那就让AI节点离开陆地，直接在能源所在地完成计算。

它提出一种新的基础设施组合，波浪发电装置、海上浮体、密封服务器舱、自治航行系统、卫星通信链路和分布式AI推理任务，被压缩进一个可制造、可部署、可组网的海上节点里。

传统海上新能源项目通常要解决如何把海上的电送回陆地，Panthalassa的技术逻辑绕开了这一环，它不打算把电能大规模传回陆地电网，而是在海上现场消纳。

电力不再是最终商品，推理结果才是最终商品。

Panthalassa真正激进的部分，并非它把节点放在海上，而是它把电力输送问题改写成数据回传问题。

这个改写非常重要，电力输送是重资产系统，受制于电缆、并网、损耗、审批和电力市场机制。

海上节点不需要服务每一个对延迟极端敏感的交互场景，也不必承担所有高峰负载，它可以先从价格敏感、时延容忍度更高、可批处理的推理任务中寻找商业入口。

这一点决定了Panthalassa的商业定位，它更像一个「离网AI推理电厂」，而不是传统意义上的超大规模云数据中心。

这也解释了Panthalassa为什么选择AI推理作为Ocean-3早期验证方向，而非直接冲击大规模训练集群。

Ocean-3不送电回岸，只送推理结果回岸

Ocean系列是一种自主漂浮计算节点，最新一代Ocean-3顶部为直径约50米的球形舱体，下接60至70米钢制管状塔身，整体接近85米，大部分结构隐藏在海面以下，只露出顶部球体。

它采用越顶波能转换路线，类似一座漂浮微型水电站。

海浪推动节点起伏，海水经底部颈管进入顶部加压腔，形成稳定水压，再驱动涡轮机发电。

单台Ocean-3峰值功率可达1兆瓦，理论容量因数约90%，显著高于陆上光伏和风电。

海水冷却进一步放大了算力效率。陆基数据中心大量电力消耗在制冷环节，PUE通常为1.2至1.5。

Ocean-3可借助低温深层海水带走服务器热量，理论PUE接近1.0，同等发电量下能释放更多有效算力。

最大的突破在于无锚泊设计，它不依赖海床缆绳、海底电缆或管道，凭借水动力外形自主移动，巡航速度约每天50公里，可驶向高浪能海域，也能避开台风和巨浪。

部署时只需拖船投放，施工成本、生态扰动和海域审批压力都被压低。

内部设计延续极简工程思路：发电系统核心运动部件仅有涡轮机，主体采用成熟钢铁材料，便于量产。

球形舱体内封装AI服务器集群，配合浸没式液冷和外部海水冷却；通信则依托Starlink等低轨卫星星座，实现无人化运行和远程运维，故障时再派维护船出海。

海水、波浪与密封舱：海上节点把自然环境变成系统组件

把服务器放到海上，表面看增加了复杂性，却也获得了陆地数据中心难以复制的条件。

AI芯片功耗密度越来越高，散热已经成为数据中心设计的核心约束，陆地设施要依靠风冷、液冷、冷却塔、冷冻水系统、浸没式液冷或混合方案来控制温度。

每一次散热升级，都意味着更高的工程复杂度和更精细的运维要求，海上环境提供了一个天然散热介质：海水。

对海上AI节点而言，海水是散热器，波浪是电站。

Panthalassa把波浪发电、海面浮体、自治系统和计算负载放在同一个节点中，它是一个可自主运行的海上能源计算单元，这种系统设计存在三层技术含义。

①波浪能承担基础供电角色，波浪来自风能的持续输入，具备比普通间歇性可再生能源更强的时间延续性。

尤其在远洋高能波区，波浪资源更稳定，且不与陆地空间争夺土地。

②海水可降低冷却系统负担，海水的大热容量有利于带走芯片废热，密封舱体可减少湿度、氧气、粉尘等因素对服务器寿命的影响。

外部环境本身参与散热，理论上有助于降低非IT设备能耗占比。

③自治系统是必要条件，远洋节点不能依赖频繁人工巡检，海上数据中心的「无人化」难度，远高于陆地机房的自动化。

陆地机房出问题可以派工程师进场，远洋节点出问题则涉及船舶、天气窗口、维修成本和资产回收风险。

这也是Panthalassa技术壁垒最重的地方，它把海洋工程、可再生能源、AI计算、卫星通信和无人系统整合到一个长期暴露在高盐、高湿、强风浪环境中的工业产品里。

它的差异化价值在于它把离网能源、自然冷却和可调度推理任务组成了新的商业闭环。

卖算力而非卖电，商业逻辑的逆向思维

人类研究海浪发电已有数十年历史，全球技术可利用波浪能潜力超过50太瓦，国际能源署评估海浪发电每年可产出数万太瓦时电能。

然而波浪能行业始终未能规模化，核心症结在于输电困境：海浪能资源丰富的区域往往远离陆地用电中心，铺设海底电缆的成本和损耗让波浪能的经济性大打折扣。

Panthalassa的破局之道是回避输电问题，不卖电，只卖算力。

当算力成为最终产品，Panthalassa的竞争对手不再是NextEra或EDF这样的能源巨头，而是AWS、Azure和Google Cloud这样的云服务商。

从这个角度看，Panthalassa本质上是一家AI算力公司，而非海洋能源公司。

通过将算力锚定在海上，Panthalassa试图在云服务市场的红海中开辟一片属于自己的蓝海。

商业可行性边界，远洋算力的场景与成本账

海上算力正在从概念走向新型数据中心赛道，2025年中国浮动数据中心市场规模达47.8亿元，同比增长32.6%，明显高于全国数据中心整体增速。

全球水下与海上数据中心市场规模达11.1亿美元，预计2030年增至27.8亿美元。

但现阶段国内浮动数据中心多为近岸部署、岸电供能，本质是把集装箱数据中心搬上海上平台，缓解土地约束。

Panthalassa选择完全离岸、能源自给，走向另一条技术路线。

远洋算力的吸引力在于长期边际成本，节点建成后，不占土地、不耗淡水，电力成本接近于零，适合长周期、大规模算力需求。

但它并不天然便宜，海洋工程制造、卫星通信、远程运维都会抬高前期投入。

只有在满载运行、生命周期超过十年的条件下，单位算力成本才有望低于沿海高电价地区的陆基数据中心。

它的适配场景也很清晰：非实时批量AI推理、科学计算与工程仿真、海上风电和远洋船舶等离岸本地计算。

大模型预训练、实时推荐、云游戏、高频交易以及强合规数据业务，并不适合远洋节点。

因此，海上算力的价值在于填补陆地基建难以覆盖的成本区间与场景空白，未来算力供给会走向陆地、海洋、太空协同的三维网络。

结尾：

算力最终会流向能量密度、冷却效率和监管摩擦共同最低的地方，陆地不会失去中心位置，但海洋、沙漠、极地、地下、太空等非常规场景会持续被重新评估。

AI越向规模化推理扩张，算力基础设施越会从「中心化机房」走向「多形态能源计算网络」。

部分资料参考：财富FORTUNE：《彼得·蒂尔押注一家“海底数据中心》，华尔街见闻：《Peter Thiel领投，美国初创公司探索“海洋数据中心”》，福布斯：《马斯克想上天，彼得·蒂尔把数据中心“扔”进海里》，Ars Technica：《硅谷豪掷2亿美元，打造海上漂浮AI数据中心》