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马斯克上天之后,AI算力又瞄准了大海

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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?

01

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。

02

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。

03

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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