2026 年 5 月 4 日，美国西武威岸一家此前险些不为表界所知的草创公司，颁发实现由彼得·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，定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
。他们的打算是把 AI 算力搬到海上，用波浪发电、海水冷却，再把推算了局经卫星传回陆地
。

他们卖的不只是概想
。低调运作近十年后，Panthalassa 即将在 2026 年把真实的设备部署到北升平洋
。与此同时，同样在追赶“离岸推算”的还有把数据中心奉上太空的 Starcloud，以及一系列在涌现的极端基础设施公司
。这些公司不谋而合，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？

陆地垂危：AI 算力的现事阀境

如今，AI 的算力需要正以惊人的速度增长
。数据中心的电力亏损在全美占比已从 2004 年的不及 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必要亏损大量电力，进而驱动全球各地数据中心的野蛮扩张
。仅 2026 年一年，全球科技巨头打算在数据中心上投入的资金规模就已靠近 7,650 亿美元
。

然而，陆地上的基础设施已起头接受巨大压力
。电网接入的列队期待动辄以年计，地皮许可手续繁琐冗长，冷却系统大量亏损淡水资源，甚至引发一些干旱地域居民的强烈否决
。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域，进一步推高了碳排放
。

在此之下，一批创业者起头将眼光投向地球上尚未被利用的极端空间：深海与表太空
。

Panthalassa 于 2016 年在俄勒冈州波特兰注册成立，司法大局为“公益公司”（Public Benefit Corporation），一路头便将社会与环境利益嵌入公司治理
。公司由两位结合首创人共同缔造，CEO 加斯·谢尔登-科尔森（Garth Sheldon-Coulson）占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 钻研工作，是 Panthalassa 技术路线的主题设计者
。

图 | 加斯·谢尔登-科尔森与 Ocean-3 模型（起源：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，占有十年海洋能钻研经验，此前曾参加创办另一家海洋波浪能发电公司 Spindrift Energy
。在 Panthalassa 中，他重要掌管开发新型波浪能转换系统，以及节点的主题硬件创新，是公司技术可行性的基石
。

公司目前占有 120 名员工，据官网披露，他们别离来自 SpaceX、Google、NASA、Apple、Boeing、Blue Origin、Tesla、Microsoft、Amazon、Virgin Orbit、Raytheon、Los Alamos 国度尝试室、美国空军，以及多所驰名高校的船舶工程系
。经验布景堪称星光熠熠的多学科团队，使 Panthalassa 得以在能源、航空航天、海洋工程与推算机科学的交叉地带实现突破性创新
。

这次 B 轮 1.4 亿美元的融资是 Panthalassa 迄今最大的单次融资，其汗青累计融资总额已达 2.1 亿美元
。领投方彼得·蒂尔的参加，或许是这轮融资最具象征意思的一笔
。这位硅谷最驰名的“反向押注者”在申明中暗示，“将来所需的算力超乎k8凯发天生赢家设想
。地表解决规划不再是科幻幼说
。Panthalassa 启发了海洋前沿
。”

若何建造一根“漂浮在海上的棒棒糖”

Panthalassa 的主题产品是一种被称为“节点”（Node）的自主漂浮装置
。最新版本 Ocean-3 的表形，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，深刻水面以下
。

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，道理上类似于一座漂浮的水力发电站
。当节点随波浪高低升沉时，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”（起源：Panthalassa）

整个系统险些没有传统机械活动部件，仅靠水轮机作为关键活动部件，设计极为简洁
。这一设计的凸起优势在于不变性：与风电（容量因数约 30%~40%）和陆上太阳能（约 25%）相比，节点的有效发电功夫理论上可达到约 90%
。终于，波浪昼夜不息、险些不受气象影响
。

与以往所有波浪能装置最底子的分歧在于，Ocean-3 节点可齐全自主推动，不必要锚固定在海床，也不衔接任何海底电缆或输电线路
。它们可能利用船体的水动力学状态，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“超等冷却”
。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，还能显著耽搁芯片使用寿命，进一步降低综合运营成本
。

在成本结构上，加斯曾暗示，节点的综合造作成本（钢材、涂层、涡轮机、电力电子设备等全数在内）与天然气发电厂相当，却不必要持续采办天然气
。气象科技投资机构 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，将远低于目前险些任何贸易能源大局
。

从前十年蛰伏中，Panthalassa 经历了三次技术迭代
。2021 年，第一代原型机 Ocean-1 实现部署，重要验证发电和自主推动的根基道理
。2024 年 2 月，Ocean-2 在华盛顿州埃弗雷特船厂左近的普吉特湾（Puget Sound）进行了为期约三周的海上测试，凭据美国能源部的盛开能源信息数据库有关登记纪录，测试使用的是全尺寸原型，额定功率 0.5 兆瓦，测试内容涵盖能量天生、卫星通讯及其他齐全运行所需系统，测试实现后已退役撤回
。同年，另一款推动系统原型 Wavehopper 也实现了专项自主航行能力验证
。

（起源：美国盛开能源信息数据库）

公司早在 2018 年便申请了“波浪驱动推算网格”专利，将节点界说为同时承担发电站和推算集群双重职能的一体化系统，奠定了主题知识产权壁垒
。目前，Ocean-3 系列打算于 2026 年在北升平洋进行试点部署，验证 AI 推理推算能力并优化造作流程，为 2027 年贸易部署做筹备
。

波浪能：一个被持久低估的赛路

波浪能是海洋能（蕴含波浪能、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”的方式在洋面传布，能量密度远高于风力自身
。

凭据美国能源部（DOE）和美国国度可再生能源尝试室（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、；で瘸煞衷际，现实可开发量仍存在较大的不确定性
。

然而，理论资源丰硕并不蹬宗容易开发
。从前数十年，波浪能之所以迟迟未能贸易化，底子原因在于几个相互叠加的结构性阻碍：海洋环境恶劣，设备必要高强度资料和复杂防腐工程，初始成本居高不下；相比风电和光伏，波浪能设备的守护难度和失效能从来更高；而将海上的电输送回陆地，必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，整体经济性齐全无法成立
。

既然电力传上岸的价值过于高昂，不如直接在海上用掉
。这一“当场消费”战术将波浪能赛路最大的技术瓶颈一举解除
。海上推算集群就是负载，波浪发的电当场喂给 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央环节
。

（起源：Panthalassa）

值得一提的是，将海洋环境与数据中心结合的索求并非 Panthalassa 初创
。微软曾于 2018 至 2020 年间在苏格兰奥克尼群岛左近海底运杏装Project Natick”水下数据中心尝试舱，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，断绝空气和不变低温环境反而提高了硬件靠得住性
。

中国也已在海南和上海左近推动了水下及海上数据中心试点项目，新加坡 Keppel 等企业则在积极索求浮动数据中心规划
。这些先行者从分歧维度验证了“离岸推算”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若晨星，代表性企业蕴含瑞典的 CorPower Ocean 和英国的 Marine Power Systems，但两者均选取传统的近海并网路线
。相比之下，Panthalassa 走得更远：无电缆、无锚泊、齐全自主、专为 AI 推理优化，最终指标是在全球波浪能量密度最高的深远海区域规；渴鸾⒍
。这使其成为全球迄今为止最靠近“将波浪能贸易化”的公司
。

离岸能源解决规划的两端：从海洋到太空

若是说 Panthalassa 选择了向海洋要算力，另一家草创公司则将眼光投向了表太空，两者共同组成了当下“极端基础设施”赛路中最引人瞩主张两极
。

Starcloud 于 2024 年 1 月缔造，三位首创人别离来自麦肯锡、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，尔后陆续实现了 LLM 在轨训练和 Google Gemma 模型在轨推理，实现了多项太空 AI 推算领域的世界第一
。

2026 年 3 月，Starcloud 颁发实现 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
。其主题技术理论在于：轨路太阳能全天候、无遮挡，理论效能是地面的 5 倍以上；真空辐射散热可被动实现，无需亏损任何水资源；持久愿景是构建约 5GW 的轨路数据中心，太阳能帆面积达约 6.1 平方英里
。

（起源：Starcloud）

两种蹊径启程点高度一致：都想绕开陆地数据中心的电力、水资源、地皮与许可瓶颈，都依赖 LEO 卫星将推算了局返回地面，也都因存在肯定通讯延长而更适合离线批量推理和模型训练场景
。因而，二者捉拿到的是统一个市场机缘：AI 对算力的饥渴，使任何能靠得住供给廉价、清洁、大规模算力的规划都拥有辽阔的贸易远景
。

但在技术路线、成本结构与功夫窗口方面，两者存在底子性的差距
。能源起源上，Panthalassa 依附波浪能当场发电；Starcloud 则利用轨路太阳能，无昼夜差，全天候不变，但须在发射前完玉成数硬件集成
。

冷却规划上，海水冷却险些零成本且工程单一；Starcloud 选取的真空辐射散热固然被动，但必要大面积可发展辐射器，是极具工程挑战性的航天硬件，也是公司当前最主题的技术攻关方向之一
。

在造作与部署成本上，Ocean-3 节点的性质是钢造壳体加水轮机，造作逻辑靠近造船厂，可沿海批量出产后自航入海，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、可发展结构等一系列极其昂贵的工艺，每次扩张都受造于发射窗口和发射成本，成本数量级之差不言而喻
。

Panthalassa 打算 2026 年试点、2027 年商用；太空算力的成本竞争力高度依赖 SpaceX Starship 贸易化，预计要到 2028 至 2030 年代能力真正成熟，期间还存在相当大的不确定性
。平正地说，对于必要在轨实现推理再下传的卫星遥感场景，太空推算能够解除地面传输的延长瓶颈，具备无法被代替的怪异优势
。若 Starcloud 的愿景成真，通过激光链路衔接数千颗卫星协同运行，构建起超大规模训练集群，将实现陆地上不能思议的算力密度
。

总体来看，两种规划更像是面向分歧功夫窗口和分歧场景的平行索求，共同组成“地球之表」剽条算力叙事线的两翼
。

真实世界的考验：挑战与不确定性

不外，对于 Panthalassa，怒出洋面意味着持续的极端考验
。盐雾侵蚀、海洋生物附着（Biofouling）和极端风暴都是持久的物理威胁，Ocean-2 的三周普吉特湾试验相对和善，北升平洋的持久部署将面对严苛得多的环境，侵蚀和附着问题会随功夫堆集影响节点机能和寿命，是运营成本中最大的不确定起源
。

Panthalassa 的设计指标是节点在无人过问的情况下持续运行十年以上，这一指标若能实现，将从底子上扭转运营经济性，但能否在真实海洋环境中达到这一尺度，目前尚无长周期数据支持
。与此亲昵有关的是守护的可达性问题，一旦节点部署在距离海岸数百甚至上千公里的深海，任何硬件故障的维建都必要动用专业船只，功夫窗口受气象限度，成本远高于陆地数据中心的日常运维
。

卫星通讯延长是另一个无法被技术意志解除的硬约束
。即便使用低轨卫星（延长约 20~40 毫秒），相比陆地光纤（1 毫秒以内）也罕见量级的差距，这意味着 Panthalassa 目前只能承接对延长不敏感的工作负载，重要是批量 AI 推理工作，而无法胜任实时交互或必要多节点高频同步的大模型训练工作
。

贸易模式的验证同样是尚未解决的关键问题：谁来采办海上算力，以什么价值，若何与云厂商对接，这些问标题前尚无公开答案，1.4 亿美元的融资能够支持实倾和初期贸易化，但大规模盈利的蹊径还有待市场验证
。

监管方面，国际公海目前不足针对漂浮推算基础设施的明确司法框架，这在早期固然是部署盈利，但随着规模扩大，将不成预防线面对海洋生态；ぁ⒑皆税踩⑼ㄑ蹲倘诺确矫娴纳蟛
。

终局设想：散布式行星推算网络

将来三年，Ocean-3 系列节点将在北升平洋实现试点部署，验证 AI 推理能力，优化造作工艺
。若贸易部署顺利，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”可能起头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讯延长和成本，为海洋算力节点提供更壮大的通讯基础设施，进而部门缓解当前延长约束所带来的合用场景局限
。

2030 年之后，波浪能+海上推算的组合有可能成为 AI 算力基础设施的重要补充性供给，甚至催生真正意思上的“海洋推算集群”：数十甚至数百个节点在特定海域协同运行，形成规？晒鄣乃懔Τ
。

更长远的将来，海上节点的能量或许不仅用于 AI 推算，还可用于出产绿氢、支持海水淡化等其他能源利用，为贸易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，最令人等待的图景或许是一个分工明确的“散布式行星推算网络”：海洋节点以低成本、高靠得住性承担通例 AI 推理和批量推算负载，陆地数据中心处置低延长的实时交互工作，太空节点则凭借无限太阳能和怪异的在轨地位承接超大规模训练集群或遥感数据处置
。三种基础设施状态各守其位、互为补充，共同撑起下一阶段的算力需要
。

（起源：Panthalassa）

Panthalassa 的故事，是一个关于机遇的故事
。十年前，这个设法太超前，没有人愿意当真听
。十年后，AI 算力的；谜飧龃鸢负鋈槐涞酶崭蘸
。

加斯在采访中曾暗示，“我们极度幸运地在做一件刚好在正确功夫到来的事件：以一种更清洁、更可持续、更具规模的方式，真正满足那些在涌来的需要
。」剽句话背后，是十年的技术堆集、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 那笔押注将来的 1.4 亿美元
。

无论 Panthalassa 最终成功与否，它代表的那个更巨大的命题已经无法被忽视：人类在以 AI 为轴，重新思虑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 辅助天生