本文来自微信公众号：字母AI，作者：袁心玥杠杠配资查询平台，编辑：王靖，题图来自：AI生成
继马斯克计划把AI算力送上太空后，又有人准备把AI数据中心扔进海里。
想象一下，在一片风暴肆虐的远海，一个巨大的球形浮标正随着海浪起伏。
它的内部搭载着高性能计算芯片，持续运行着AI模型；外部连接着能源系统，可以利用海浪提供动力；而冰冷的海水，则成为天然的散热系统。
这不是科幻电影里的场景，而是一家名为Panthalassa的公司正在尝试实现的未来。
8月7日，据报道，波浪能公司Panthalassa正在筹集2.25亿美元新融资，目标估值约20亿美元，较三个月前接近翻倍。
这家公司的目标，是把搭载GPU的计算节点部署到远海。
过去，数据中心一直属于陆地，它们靠近城市、靠近电网，也依赖大片土地。
但随着AI模型规模不断扩大，训练和运行这些模型需要越来越多的电力、散热能力和部署空间，一个新的问题自然出现：
如果陆地不够用了，AI基础设施还能去哪里？
20亿美元估值，一家海洋能源公司闯入AI时代
某种意义上，Panthalassa和SpaceX很像，从名字开始，两家公司就透露出了自己的目标。SpaceX指向了太空（space），而Panthalassa这个名字，来自数亿年前环绕盘古大陆的泛大洋。
天空和海洋，是人类探索未知世界最古老的两个方向。几千年来，人类仰望天空，试图理解宇宙；也一次次驶向大海，寻找新的航线和资源。
今天，这两个方向又因为AI基础设施产生了新的联系。
SpaceX试图把AI算力送向太空，而Panthalassa，则准备把AI数据中心送入海洋。
8月7日，据报道，Panthalassa正在寻求约2.25亿美元新融资，融资后目标估值约20亿美元。而就在三个月前，这家公司刚刚完成1.4亿美元融资，当时估值约10亿美元。
短短几个月估值翻倍，背后反映的是资本对AI基础设施新形态的兴趣。
在Panthalassa的设想中，海洋也可以成为数据中心建设的地方——它恰好提供了AI数据中心扩张所需要的几个条件。
首先是空间：相比陆地，海洋拥有更加广阔的部署范围，不需要占用城市周边越来越稀缺的土地资源。
其次是冷却：数据中心最大的成本之一就是如何带走服务器产生的热量，而海洋天然拥有大量低温水体，为高密度计算提供了新的散热环境。
最后是能源：随着数据中心的规模不断扩大，电力正在成为关键的限制因素，而远海拥有丰富的自然能源资源，为未来的离网计算提供了另一种想象。
在AI算力需求快速增长的背景下，任何能够提供额外能源和计算空间的方案，都开始受到资本关注，海洋因此成为了新的想象空间。
对于Panthalassa而言，AI时代让这家本是研究海洋能源的公司，找到了新的应用场景。
把数据中心部署到海洋
把数据中心部署到海洋，并不是一个完全陌生的想法。
早在2015年，微软就启动了Natick项目，探索海底数据中心是否能够成为未来云计算基础设施的一种形式。
2015年，微软完成了第一阶段实验，将一个小型数据中心原型部署在美国太平洋海域。随后在2018年启动第二阶段测试，将一个更大的钢制容器部署到苏格兰奥克尼群岛附近海域。这个设备内部装有864台服务器，在海底运行了两年。
实验结果证明，海底环境确实具备一些优势：密封环境减少了氧气和湿度带来的设备损耗；海水提供了稳定的低温环境，降低散热压力；标准化模块化设计，也让数据中心具备快速部署的可能。
2020年回收后，微软表示，设备内部的服务器故障率甚至低于陆地对照组，仅约为后者的八分之一。
但Natick最终停留在实验阶段，2024年，微软云运营负责人Noelle Walsh确认，公司不再建设海底数据中心，并表示团队会把从项目中获得的经验应用到其他领域。
中国则进一步尝试将海底数据中心从实验探索推向产业化应用。
2026年，上海临港海底数据中心项目正式投入运行。这个项目位于东海海域，采用“海上风电直连+海水自然冷却”的模式，在海上建设平台，将数据舱部署在水下，通过海上风电直接供电，再利用海水进行散热。项目总规划规模24兆瓦，一期示范项目规模2.3兆瓦。
相比传统陆地数据中心，这种模式试图解决几个现实问题：一方面，东部沿海地区土地资源紧张，难以建设大规模数据中心；另一方面，海上风电资源丰富，但过去受限于输电和用电需求匹配问题，部分电力难以及时被利用。
将数据中心部署到海上，可以让绿色电力更接近算力需求。
新华社报道显示，该项目设计PUE（电源使用效率）目标低于1.15，绿电供给率超过95%，并利用海水自然冷却降低散热需求。
而Panthalassa的特殊之处在于，别的组织从数据中心进入海洋，而Panthalassa从海洋进入数据中心。
这家公司成立近十年，过去一直研究如何利用波浪运动产生能源，积累了大量的海洋工程能力：如何设计能够长期运行在海洋环境中的设备，如何捕获波浪运动产生的能量，以及如何在远离陆地的环境中部署和维护系统。
这些难以复制的工程能力，正是海上数据中心从实验走向实际应用时最关键的部分。
事实上，Panthalassa已经完成了海洋环境中的原型部署。
2024年，公司完成了Ocean-2原型部署测试，将搭载计算设备的海洋节点部署在美国华盛顿州附近海域。
在这次测试中，Ocean-2验证了多个关键环节的协同运行，包括波浪能源捕获、海上设备运行、计算节点部署以及远程数据传输，证明了海洋可以成为能源、计算和通信系统共同运行的环境。
如今，随着AI数据中心需求快速增长，Panthalassa希望在这一基础上进一步整合波浪能源设备、GPU计算节点和卫星通信系统，将海洋能源平台升级为能够提供AI算力的远海数据中心。
按照设想，未来的数据中心可能直接部署在远海环境中，由海浪提供动力，海水帮助散热，在海上完成AI推理，再通过卫星将计算结果传回陆地。
上天入海，AI算力寻找新大陆
AI数据中心最稀缺的东西，可能已经不只是GPU和电力，还有一块真正能够开工的土地。
《The Information》8月7日报道，英伟达计划向Blackstone支持的能源基础设施公司Lancium投资最高30亿美元，其中首笔20亿美元投资将获得约20%股份；如果Lancium完成更多电网接入等里程碑，英伟达还可能追加10亿美元投资。
Lancium最重要的资产之一，就是可以承载大型AI基础设施的土地资源。公司正在美国得州开发多个大型AI数据中心园区，包括位于阿比林（Abilene）的Stargate项目所在地，其园区拥有经过审批的电网接入能力，可以支持吉瓦级数据中心建设。
对英伟达而言，这笔投资的意义不限于获取一家公司的股权，更在于为AI基础设施的持续扩张提前卡位，锁定能够容纳更多GPU的物理空间。
而这样的空间，正在变得越来越稀缺。
截至8月初，全美已有超过500项针对新数据中心开发的暂停或长期限制，仅7月就新增超过150项。
地方政府在限制新项目，社区在担心水电和环保——AI数据中心正在撞上现实的天花板。于是问题来了：
如果陆地上的空间越来越有限，下一代算力还能在哪里生长？
对于这个问题，有人看向太空。
SpaceX正在与英伟达合作，共同设计Starmind AI1卫星的计算系统。该卫星将搭载英伟达Rubin GPU和Vera CPU，使其具备数据中心级别的太空计算能力。
相比地面数据中心，太空计算最大的想象空间在于那里拥有广阔的部署空间，也可以直接利用太阳能供电。
还有人看向海洋。
Panthalassa试图把GPU部署到覆盖地球70%的海洋，用海洋提供新的部署空间、冷却环境和能源可能。
相比太空，海洋距离地面更近，微软Natick项目以及中国海底数据中心等探索，也已经验证了该路线的技术可行性。
从争夺得州的土地和电力，到把GPU送进海洋和太空，AI基础设施正在寻找下一块能够承载算力的“新大陆”。
有意思的是，在这场寻找新大陆的过程中，英伟达的身影正在反复出现。
在陆地上，它投资Lancium，争夺数据中心园区和电力入口；在太空中，它与SpaceX合作探索轨道计算。
虽然Panthalassa目前的融资名单中并没有出现英伟达的身影，但如果海洋数据中心真能成为AI基础设施的重要方向，英伟达大概率也不会缺席。
毕竟，对于一家出售GPU的公司而言，寻找能够放下GPU的“土地”，本就是它必须参与的课题。
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