每个市场周期都有一条铁律：追随资金流动。
现在，这笔资金正以前所未有的速度涌入人工智能基础设施。超大规模云计算公司预计今年将花费超过 6000 亿美元来构建人工智能经济的计算基础设施。和往常一样，最大的利润流向那些支持这一建设的供应商。
但资本总是在流动，寻找下一个瓶颈并发现新的前沿。
而人工智能基础设施中最重要的新前沿之一是大多数投资者尚未关注的领域：水下数据中心。
这听起来不寻常。然而，这可能是人工智能基础设施建设的下一个重大演变，也是整个人工智能交易中被忽视的投资机会之一。
<h2>水下数据中心：解决人工智能冷却问题的新方案</h2>
数据中心是这一建设的关键组成部分。它们是整个人工智能经济的物理支柱——模型在这里被训练、部署和扩展。
但传统数据中心存在一个巨大的结构性成本问题：冷却。保持服务器不被过热需要工业规模的暖通空调系统，这平均占据数据中心总电力消耗的 40% 到 50%。这几乎是每花费一美元电费就有一半用于风扇、冷却器和冷却塔，而不是实际的计算。
一些前瞻性思维者，尤其是埃隆·马斯克，认为外太空是解决这个问题的关键。从理论上讲，太空提供近乎无限的太阳能和自然冷却的真空环境——这两者都非常适合为高密度计算提供动力和冷却。但目前，成本、延迟和物流复杂性仍然是障碍。
这就是为什么其他人将目光投向离家更近的地方：海洋——更具体地说，是水下数据中心。
海水是免费的、丰富的，并且是_冷的_。通过将 GPU 浸没在海洋中，几乎可以完全消除冷却问题——将冷却在总能耗中的占比从 40% 到 50% 降低到大约 10%。结果是功率使用效率（PUE）评级约为 1.15，而即使是设计良好的陆地设施的 PUE 通常在 1.4 到 1.6 之间。这是一个显著的效率差距，直接转化为更低的运营成本和更低的碳排放。
<h3>水下数据中心已经在规模上运营</h3>
中国在新兴技术方面一向走在前面，行动迅速。目前有两个主要的水下数据中心已投入运营：
<ul>
<li>海南集群：世界上第一个商业水下数据中心，由北京海兰信/海云在海南省陵水县海岸运营。目前为包括 中国电信、腾讯 和 商汤科技 在内的客户提供服务——每秒处理 7000 个同时查询的人工智能推理。已于 2025 年 2 月扩展至第二个模块。</li>
<li>上海临港风能设施：于 2025 年 10 月完成，耗资 2.26 亿美元。世界上第一个风能驱动的水下数据中心，97% 的电力来自附近的海上风电场，目标 PUE 为 1.15。第一阶段容量：198 个 AI 计算能力的服务器机架。</li>
</ul>
<h3>延迟采用的制约因素</h3>
微软在 “Natick 项目” 下花费近十年研究这一概念，发现浸没的服务器故障率仅为 0.7%，而陆地上的故障率为 5.9%——这是由于密封的氮气环境和缺乏人类干预所带来的八倍可靠性提升。该公司最终搁置了该项目——并不是因为它失败，而是因为它来得太早。
“技术是可行的，但商业案例并不成立。”——微软，2024 年。
快进 18 个月，这种计算正在发生变化。
导致微软商业雄心破灭的挑战——无法快速更换密封舱内的 GPU——确实是一个现实的制约因素。但对于特定工作负载来说，这个制约因素的重要性要小得多：稳定的推理服务、长期归档存储和沿海密度中心的边缘计算。重要的是，这些都是大型且快速增长的市场。
<h2>水下数据中心实际有效的地方</h2>
水下计算是对陆地基础设施的强大补充，而不是替代；它可以吸引大量资本，因为它解决了陆地无法解决的特定且昂贵的问题。
两个使用案例最具吸引力。
<h3>沿海城市的人工智能推理</h3>
全球约 50% 的人口生活在距离海岸 60 英里以内。人工智能推理——从已训练模型中提供实时响应——对延迟敏感，但对硬件升级的依赖远低于训练工作负载。部署在海上的水下舱可以以比陆地数据中心更低的延迟和显著更低的能源成本为密集的沿海人口提供服务。可以将其视为水下边缘计算：一个永久的、高密度、节能的推理节点，锚定在靠近最需要它的城市的海底。随着人工智能推理需求从每天数百万次交互增长到数十亿次，沿海水下计算的经济性显著改善。
<h3>长期存储和归档计算</h3>
存储硬件的生命周期为七到十年——远长于每 18 到 24 个月的 GPU 更新周期，这使得密封舱在训练工作负载中存在问题。这意味着对于归档数据、合规存储、数字主权库和冻结模型库，水下数据中心几乎是理想的选择：更低的电力成本、更高的硬件可靠性、零土地占用以及稳定的热环境延长了硬件寿命。世界正以指数级速度生成数据，必须存储在某个地方。在海洋下进行存储的成本竞争力日益增强。
<h3>能源共址</h3>
除了计算和存储之外，这里还有第三个驱动因素正在出现。世界正在建设大规模的海上风电能力——在未来十年内，特别是在欧洲和美国东海岸，将达到数百吉瓦。海上风电的根本问题是传输损失：你在海上 10 到 30 英里处发电，然后支付将电力输送到岸上的费用。与海上风电场共同设立的水下数据中心将完全消除这一传输成本。风电场既成为电源，又成为冷却基础设施，形成一个一体化的沿海部署。中国上海的设施已经在这样做。
现实来看，在未来五到十年内，这个细分市场的可寻址总市场可能达到数百亿美元——根据采用率，可能接近 500 亿到 1500 亿美元。这只是整体人工智能基础设施建设的一小部分——但即使是几万亿的一小部分，仍然是一个非常庞大的数字。
更重要的是，由于水下计算资本密集且技术复杂，它将吸引相对较少的专业供应商，这些供应商将获得超额利润。这正是使陆地人工智能基础设施供应商如此盈利的动态。
<h2>如何投资水下数据中心供应链</h2>
投资新基础设施浪潮的最佳方式是拥有供应链。
我们看到陆地人工智能计算是如何运作的。基础设施层——Nvidia（NVDA）提供芯片，Vertiv（VRT）和 Eaton（ETN）提供电力，Arista（ANET）提供网络，Corning（GLW）提供光纤——为早期理解这一动态的投资者带来了惊人的回报。
同样的逻辑适用于水下计算。但这一供应链有一个关键的不同之处：最具差异化、最高阿尔法层几乎完全来自海上石油和天然气供应链——而不是来自科技。
这些公司在人工智能投资者中大多被忽视，因为它们没有出现在任何人工智能基础设施 ETF 中。
这就是机会。
<h3>第一层：现有的人工智能基础设施（有限的上行空间）</h3>
水下数据中心使用相同的计算硬件：Nvidia GPU，Western Digital（WDC）和 Seagate（STX）存储，Arista 和 Cisco（CSCO）网络。在这里没有增量投资论点。如果你已经因为陆地故事而拥有这些股票，就不要因为水下故事而购买它们。它们的收益最多也只是微乎其微。
<h3>第二层：水下数据中心的部分受益者</h3>
Corning 为陆地和海底应用提供光纤电缆。水下部分是一个单独的、更高 ASP 的产品。Teledyne Technologies（TDY）制造具有真正海洋遗产的海底密封连接器和穿透器，源于国防和海洋工作。Xylem（XYL）提供部署模块周围的水质和热监测。我们预计这两家公司将成为合法的次要受益者。
<h3>第三层：水下基础设施的纯粹赢家</h3>
这是投资案例最具吸引力的地方。该层中的每家公司都在为海上石油和天然气平台提供服务方面建立了核心竞争力。它们知道如何防止模块受到盐水腐蚀，如何将电力输送到海底，以及如何在开放水域安装大型结构。水下数据中心在不同的载荷下呈现相同的工程挑战。这些公司现在正在转向海上风电和水下计算，作为它们下一个增长章节——而人工智能投资者社区尚未将这些联系起来：
<ul>
<li>Prysmian Group（BIT: PRY）是全球最大的电缆制造商，约占海底电缆市场的 40%。它制造从海上风电到水下模块的海底电力电缆 和 将它们连接到陆地网络的光纤电缆。Prysmian 拥有多年的订单积压和强大的定价能力——是水下数据中心基础设施的最直接的上市投资。</li>
<li>NKT A/S（CPH: NKT）吸收了 ABB 的高压电缆部门，现在约有 45% 的高压订单积压来自海上风电。它似乎是海底高压直流（HVDC）基础设施的最纯粹的投资，支持沿海水下计算部署。</li>
<li>Nexans（EPA: NEX）是第二大海底电力电缆制造商，主要的欧洲电缆制造商中，其海上风电收入占比最高。与 Prysmian 互补，地理分布不同。</li>
<li>TechnipFMC（NYSE: FTI）专注于海上工程和海底系统。它是唯一在美国交易所以简单方式交易的主要第三层公司。它与电缆制造商合作进行复杂的海底安装项目，并拥有深厚的工程护城河。</li>
<li>Subsea 7（OSE: SUBC）是一家海洋安装承包商，拥有铺设电缆的船只——整个行业的真正物理瓶颈。没有它，你无法部署水下数据中心。这样的船只非常少，建造需要数年时间，其运营商收费相应。</li>
</ul>
注意： Prysmian、Nexans、NKT 和 Subsea 7 在欧洲交易所（米兰、巴黎、哥本哈根、奥斯陆）交易。它们可以通过国际经纪账户访问，其中一些在美国作为 OTC 名称交易。TechnipFMC（FTI）是最直接的 NYSE 上市投资。
这种可接触性差距是美国人工智能基础设施投资者对这些名称持有较少的部分原因——也是机会存在的部分原因。
<h2>为什么水下数据中心是早期阶段的人工智能机会</h2>
实际上，你只需要对两件事情有正确的判断，才能在市场上赚到大钱。
首先，跟随资金流动。其次，找到尚未引起注意的故事。
人工智能基础设施的建设如此明确地满足了第一项要求，以至于几乎无需争论。每年六千亿美元的超大规模资本支出。从华盛顿到利雅得再到东京的主权人工智能倡议。全球竞赛以比其他国家、竞争对手或模型世代更快地建立计算能力。现金流是前所未有的，且直接流向供应商。
唯一的问题是市场已经定价了哪些供应商——而哪些尚未定价。
水下人工智能计算在很少有新兴主题能够做到的方式上满足了第二项要求。这个概念已经可以操作，因为中国在商业规模上已经证明了这一点。效率提升是真实的。使用案例是有据可依的。供应链对典型的人工智能基础设施投资者几乎是完全不可见的。
这种不可见性就是机会，因为市场定价的是人们关注的事物。当很少有人将离岸石油和天然气供应链与水下人工智能基础设施建设联系起来时，叙事与现实的接轨将带来重新定价的真实潜力。
<h3>结论</h3>
根据我们的估计，我们大致处于人工智能相当于云计算 2012-13 年时刻的阶段：技术已经得到验证，首批商业部署存在，经济学变得清晰，而投资界尚未建立起一个连贯的框架来应对这一领域。
接下来的 24 到 36 个月将是这个框架形成的时候——而在正确的公司中早期投资者将会在此时处于良好的位置。
水下数据中心是这一建设仍然处于早期阶段的一个很好的例子。
资本仍在追逐瓶颈，仍在寻找新的前沿，仍在以大多数投资者尚未完全处理的方式扩展基础设施层。
但这一阶段不会持续太久。一旦基础设施到位，价值将迅速转向位于其之上的平台。
这就是这个故事的下一个阶段将展开的地方。而现在，有一家公司处于中心位置：OpenAI。
大多数投资者只有在它上市后才能获得机会。
我们已经找到了一种更早进入的方法。
在这里观看我们对这一上市前机会的完整分析。

海兰信

人工智能基础设施市场正经历前所未有的投资，超大规模云服务商预计今年将支出超过 6000 亿美元。水下数据中心蕴藏着重要机会，它通过利用海水来解决传统数据中心的冷却挑战，从而降低能耗和成本。中国已经启动了多个运营中的水下数据中心，包括海南集群和上海临港设施。尽管最初存在犹豫，但该技术现在被视为特定工作负载的可行解决方案，能够补充现有的陆地基础设施

下一场 AI 淘金热是否正在海洋深处展开？