2026 年 5 月 4 日，美国西北海岸一家此前几乎不为外界所知的初创公司，宣布完成由彼得·蒂尔（Peter Thiel）领投的 1.4 亿美元 B 轮融资，估值随即逼近 10 亿美元。这家公司的名字叫 Panthalassa，命名灵感来自地质学上那片曾包裹超大陆盘古大陆的远古海洋。他们的计划是把 AI 算力搬到海上，用海浪发电、海水冷却，再把计算结果经卫星传回陆地。
他们卖的不只是概念。低调运作近十年后，Panthalassa 即将在 2026 年把真实的设备部署到北太平洋。与此同时，同样在追逐“离岸计算”的还有把数据中心送上太空的 Starcloud，以及一系列正在涌现的极端基础设施公司。这些公司不约而同，将科技的长矛瞄向一个问题：陆地已经装不下 AI 了，下一个算力边疆会在哪？
陆地告急：AI 算力的现实困境
如今，AI 的算力需求正以惊人的速度增长。数据中心的电力消耗在全美占比已从 2004 年的不足 1% 攀升至如今约 7%，而这场增长还远未见顶。大模型的训练和推理需要消耗大量电力，进而驱动全球各地数据中心的野蛮扩张。仅 2026 年一年，全球科技巨头计划在数据中心上投入的资金规模就已接近 7,650 亿美元。
然而，陆地上的基础设施已开始承受巨大压力。电网接入的排队等待动辄以年计，土地许可手续繁琐冗长，冷却系统大量消耗淡水资源，甚至引发一些干旱地区居民的强烈反对。更深层的矛盾还在于：数据中心往往落地于可再生能源匮乏、电力结构仍依赖化石燃料的地区，进一步推高了碳排放。
在此之下，一批创业者开始将目光投向地球上尚未被利用的极端空间：深海与外太空。
Panthalassa 于 2016 年在俄勒冈州波特兰注册成立，法律形式为“公益公司”（Public Benefit Corporation），一开始便将社会与环境利益嵌入公司治理。公司由两位联合创始人共同创立，CEO 加斯·谢尔登-科尔森（Garth Sheldon-Coulson）拥有麻省理工学院理学硕士学位、哈佛法学院法学博士学位。创业前，他在全球规模最大的对冲基金担任高级投资副总裁，亦从事过 AI 研究工作，是 Panthalassa 技术路线的核心设计者。
图 | 加斯·谢尔登-科尔森与 Ocean-3 模型（来源：Panthalassa）
公司 CIO（首席创新官）布莱恩·莫法特（Brian Moffat）则是海洋能源领域的资深工程师，获得加州大学尔湾分校三个本科学位，拥有十年海洋能研究经验，此前曾参与创办另一家海洋波浪能发电公司 Spindrift Energy。在 Panthalassa 中，他主要负责开发新型波浪能转换系统，以及节点的核心硬件创新，是公司技术可行性的基石。
公司目前拥有 120 名员工，据官网披露，他们分别来自 SpaceX、Google、NASA、Apple、Boeing、Blue Origin、Tesla、Microsoft、Amazon、Virgin Orbit、Raytheon、Los Alamos 国家实验室、美国空军，以及多所知名高校的船舶工程系。履历背景堪称星光熠熠的多学科团队，使 Panthalassa 得以在能源、航空航天、海洋工程与计算机科学的交叉地带实现突破性创新。
此次 B 轮 1.4 亿美元的融资是 Panthalassa 迄今最大的单次融资，其历史累计融资总额已达 2.1 亿美元。领投方彼得·蒂尔的参与，或许是这轮融资最具象征意义的一笔。这位硅谷最著名的“反向押注者”在声明中表示，“未来所需的算力超乎我们的想象。地外解决方案不再是科幻小说。Panthalassa 开辟了海洋前沿。”
如何建造一根“漂浮在海上的棒棒糖”
Panthalassa 的核心产品是一种被称为“节点”（Node）的自主漂浮装置。最新版本 Ocean-3 的外形，用 CEO 加斯的话说，“就像一根巨大的棒棒糖”：顶部是直径约 50 米的球形结构，下方伸出约 60 至 70 米的管状颈部，深入水面以下。
节点利用的是一种被称为“越顶波能转换”（Overtopping Wave Energy Converter）的技术路线，原理上类似于一座漂浮的水力发电站。当节点随海浪上下起伏时，海水被迫从颈管涌入顶部的球形加压腔室，形成水压，再驱动内置涡轮机旋转发电。
图 | 能发电的“海上棒棒糖”（来源：Panthalassa）
整个系统几乎没有传统机械运动部件，仅靠水轮机作为关键活动部件，设计极为简洁。这一设计的突出优势在于稳定性：与风电（容量因数约 30%~40%）和陆上太阳能（约 25%）相比，节点的有效发电时间理论上可达到约 90%。毕竟，海浪昼夜不息、几乎不受天气影响。
与以往所有波浪能装置最根本的不同在于，Ocean-3 节点可完全自主推进，不需要锚固定在海床，也不连接任何海底电缆或输电线路。它们能够利用船体的水动力学形状，以约每天 50 公里的速度自主导航，驶向深海中波浪能量密度最高的区域。
与此同时，该系统还有一个巨大优势：海水提供了天然的“超级冷却”。在陆地，数据中心的冷却系统往往占总运营成本的 30%~40%，且耗电量巨大，而海洋中丰沛的冷海水不仅免费，还能显著延长芯片使用寿命，进一步降低综合运营成本。
在成本结构上，加斯曾表示，节点的综合制造成本（钢材、涂层、涡轮机、电力电子设备等全部在内）与天然气发电厂相当，却不需要持续购买天然气。气候科技投资机构 Lowercarbon Capital 的测算显示，其综合电力成本有望降至约 0.02 美元/千瓦时，若属实，将远低于目前几乎任何商业能源形式。
过去十年蛰伏中，Panthalassa 经历了三次技术迭代。2021 年，第一代原型机 Ocean-1 完成部署，主要验证发电和自主推进的基本原理。2024 年 2 月，Ocean-2 在华盛顿州埃弗雷特船厂附近的普吉特湾（Puget Sound）进行了为期约三周的海上测试，根据美国能源部的开放能源信息数据库相关备案记录，测试使用的是全尺寸原型，额定功率 0.5 兆瓦，测试内容涵盖能量生成、卫星通信及其他完整运行所需系统，测试完成后已退役撤回。同年，另一款推进系统原型 Wavehopper 也完成了专项自主航行能力验证。
（来源：美国开放能源信息数据库）
公司早在 2018 年便申请了“波浪驱动计算网格”专利，将节点定义为同时承担发电站和计算集群双重功能的一体化系统，奠定了核心知识产权壁垒。目前，Ocean-3 系列计划于 2026 年在北太平洋进行试点部署，验证 AI 推理计算能力并优化制造流程，为 2027 年商业部署做准备。
波浪能：一个被长期低估的赛道
波浪能是海洋能（包括波浪能、潮汐能、温差能等）中理论储量最大、最具开发价值的一类。风将动能传递给海面，形成波浪，波浪再以“较低损耗”的方式在洋面传播，能量密度远高于风力本身。
根据美国能源部（DOE）和美国国家可再生能源实验室（NREL）的最新评估，美国近海的波浪能理论储量，相当于美国全国用电量的约 65% 至 85%。从全球视角看，国际学术机构估算全球技术可利用的波浪能潜力超过 50 太瓦（TW），但受海深、保护区等因素约束，实际可开发量仍存在较大的不确定性。
然而，理论资源丰富并不等于容易开发。过去数十年，波浪能之所以迟迟未能商业化，根本原因在于几个互相叠加的结构性障碍：海洋环境恶劣，设备需要高强度材料和复杂防腐工程，初始成本居高不下；相比风电和光伏，波浪能设备的维护难度和失效率历来更高；而将海上的电输送回陆地，需要铺设极其昂贵的海底电缆、解决复杂的并网难题，协同海量设备，整体经济性完全无法成立。
既然电力传上岸的代价过于高昂，不如直接在海上用掉。这一“就地消费”策略将波浪能赛道最大的技术瓶颈一举消除。海上计算集群就是负载，波浪发的电就地喂给 GPU，GPU 的热量由海水带走，数据由卫星送岸，整个链路上没有任何高压输电环节，也没有陆地电网作为中间环节。
（来源：Panthalassa）
值得一提的是，将海洋环境与数据中心结合的探索并非 Panthalassa 首创。微软曾于 2018 至 2020 年间在苏格兰奥克尼群岛附近海底运行“Project Natick”水下数据中心实验舱，数据显示，海底密封环境中服务器的故障率仅为陆地数据中心的约八分之一，隔绝空气和稳定低温环境反而提高了硬件可靠性。
中国也已在海南和上海附近推进了水下及海上数据中心试点项目，新加坡 Keppel 等企业则在积极探索浮动数据中心方案。这些先行者从不同维度验证了“离岸计算”技术可行性。
此前，全球波浪能领域突破亿美元融资门槛的公司寥寥无几，代表性企业包括瑞典的 CorPower Ocean 和英国的 Marine Power Systems，但两者均采用传统的近海并网路线。相比之下，Panthalassa 走得更远：无电缆、无锚泊、完全自主、专为 AI 推理优化，最终目标是在全球波浪能量密度最高的深远海区域规模化部署舰队。这使其成为全球迄今为止最接近“将波浪能商业化”的公司。
离岸能源解决方案的两端：从海洋到太空
如果说 Panthalassa 选择了向海洋要算力，另一家初创公司则将目光投向了外太空，两者共同构成了当下“极端基础设施”赛道中最引人瞩目的两极。
Starcloud 于 2024 年 1 月创立，三位创始人分别来自麦肯锡、SpaceX/微软和空客防务与空间。2025 年 11 月，公司发射了首颗卫星 Starcloud-1，搭载英伟达 H100 GPU，成为世界上首个将“数据中心级 GPU 算力”部署入轨的实体，此后陆续完成了 LLM 在轨训练和 Google Gemma 模型在轨推理，实现了多项太空 AI 计算领域的世界第一。
2026 年 3 月，Starcloud 宣布完成 1.7 亿美元 A 轮融资，估值达 11 亿美元，仅用 17 个月就成为独角兽。其核心技术理论在于：轨道太阳能全天候、无遮挡，理论效率是地面的 5 倍以上；真空辐射散热可被动完成，无需消耗任何水资源；长期愿景是构建约 5GW 的轨道数据中心，太阳能帆面积达约 6.1 平方英里。
（来源：Starcloud）
两种路径出发点高度一致：都想绕开陆地数据中心的电力、水资源、土地与许可瓶颈，都依赖 LEO 卫星将计算结果返回地面，也都因存在一定通信延迟而更适合离线批量推理和模型训练场景。因此，二者捕捉到的是同一个市场机遇：AI 对算力的饥渴，使任何能可靠供应廉价、清洁、大规模算力的方案都具有广阔的商业前景。
但在技术路线、成本结构与时间窗口方面，两者存在根本性的差异。能源来源上，Panthalassa 依靠波浪能就地发电；Starcloud 则利用轨道太阳能，无昼夜差，全天候稳定，但须在发射前完成全部硬件集成。
冷却方案上，海水冷却几乎零成本且工程简单；Starcloud 采用的真空辐射散热虽然被动，但需要大面积可展开辐射器，是极具工程挑战性的航天硬件，也是公司当前最核心的技术攻关方向之一。
在制造与部署成本上，Ocean-3 节点的本质是钢制壳体加水轮机，制造逻辑接近造船厂，可沿海批量生产后自航入海，是近乎线性的扩张逻辑；而太空硬件涉及辐射屏蔽、精密电子、可展开结构等一系列极其昂贵的工艺，每次扩张都受制于发射窗口和发射成本，成本数量级之差显而易见。
Panthalassa 计划 2026 年试点、2027 年商用；太空算力的成本竞争力高度依赖 SpaceX Starship 商业化，预计要到 2028 至 2030 年代才能真正成熟，期间还存在相当大的不确定性。公平地说，对于需要在轨完成推理再下传的卫星遥感场景，太空计算可以消除地面传输的延迟瓶颈，具备无法被替代的独特优势。若 Starcloud 的愿景成真，通过激光链路连接数千颗卫星协同运行，构建起超大规模训练集群，将实现陆地上难以想象的算力密度。
总体来看，两种方案更像是面向不同时间窗口和不同场景的平行探索，共同构成“地球之外”这条算力叙事线的两翼。
真实世界的考验：挑战与不确定性
不过，对于 Panthalassa，开放洋面意味着持续的极端考验。盐雾腐蚀、海洋生物附着（Biofouling）和极端风暴都是长期的物理威胁，Ocean-2 的三周普吉特湾试验相对温和，北太平洋的长期部署将面临严苛得多的环境，腐蚀和附着问题会随时间积累影响节点性能和寿命，是运营成本中最大的不确定来源。
Panthalassa 的设计目标是节点在无人干预的情况下持续运行十年以上，这一目标若能实现，将从根本上改变运营经济性，但能否在真实海洋环境中达到这一标准，目前尚无长周期数据支撑。与此密切相关的是维护的可达性问题，一旦节点部署在距离海岸数百乃至上千公里的深海，任何硬件故障的维修都需要动用专业船只，时间窗口受天气限制，成本远高于陆地数据中心的日常运维。
卫星通信延迟是另一个无法被技术意志消除的硬约束。即便使用低轨卫星（延迟约 20~40 毫秒），相比陆地光纤（1 毫秒以内）也有数量级的差距，这意味着 Panthalassa 目前只能承接对延迟不敏感的工作负载，主要是批量 AI 推理任务，而无法胜任实时交互或需要多节点高频同步的大模型训练任务。
商业模式的验证同样是尚未解决的关键问题：谁来购买海上算力，以什么价格，如何与云厂商对接，这些问题目前尚无公开答案，1.4 亿美元的融资可以支撑试点和初期商业化，但大规模盈利的路径还有待市场验证。
监管方面，国际公海目前缺乏针对漂浮计算基础设施的明确法律框架，这在早期固然是部署红利，但随着规模扩大，将不可避免地面临海洋生态保护、航运安全、通信干扰等方面的审查。
终局想象：分布式行星计算网络
未来三年，Ocean-3 系列节点将在北太平洋完成试点部署，验证 AI 推理能力，优化制造工艺。若商业部署顺利，Panthalassa 或将启动工厂大规模建设和节点舰队化部署，“漂浮数据中心”可能开始形成独立的算力市场品类，进入超大规模云厂商的视野。
与此同时，Starlink 和其他 LEO 卫星星座的持续扩张将显著降低卫星通信延迟和成本，为海洋算力节点提供更强大的通信基础设施，进而部分缓解当前延迟约束所带来的适用场景局限。
2030 年之后，波浪能+海上计算的组合有可能成为 AI 算力基础设施的重要补充性供给，甚至催生真正意义上的“海洋计算集群”：数十乃至数百个节点在特定海域协同运行，形成规模可观的算力池。
更长远的未来，海上节点的能量或许不仅用于 AI 计算，还可用于生产绿氢、支持海水淡化等其他能源应用，为商业模式提供更强的韧性。随着火箭发射成本曲线的大幅下移，到 2030 年代，太空数据中心或许也可真正实现成本竞争力。
届时，最令人期待的图景或许是一个分工明确的“分布式行星计算网络”：海洋节点以低成本、高可靠性承担常规 AI 推理和批量计算负载，陆地数据中心处理低延迟的实时交互任务，太空节点则凭借无限太阳能和独特的在轨位置承接超大规模训练集群或遥感数据处理。三种基础设施形态各守其位、互为补充，共同撑起下一阶段的算力需求。
（来源：Panthalassa）
Panthalassa 的故事，是一个关于时机的故事。十年前，这个想法太超前，没有人愿意认真听。十年后，AI 算力的危机让这个答案突然变得刚刚好。
加斯在采访中曾表示，“我们非常幸运地正在做一件恰好在正确时间到来的事情：以一种更清洁、更可持续、更具规模的方式，真正满足那些正在涌来的需求。”这句话背后，是十年的技术积累、两次成功的海上原型测试、一纸 2018 年的专利，以及一支来自 SpaceX、NASA、Google 的跨界团队。当然，也有 Peter Thiel 那笔押注未来的 1.4 亿美元。
无论 Panthalassa 最终成功与否，它代表的那个更宏大的命题已经无法被忽视：人类正在以 AI 为轴，重新思考能源与算力的底层架构。陆地只是起点，海洋和太空，可能是终点之前的必经之路。
参考内容：
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
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成