每個市場週期都有一條鐵律：追隨資金流動。
現在，這筆資金正以前所未有的速度湧入人工智能基礎設施。超大規模雲計算公司預計今年將花費超過 6000 億美元來構建人工智能經濟的計算基礎設施。和往常一樣，最大的利潤流向那些支持這一建設的供應商。
但資本總是在流動，尋找下一個瓶頸並發現新的前沿。
而人工智能基礎設施中最重要的新前沿之一是大多數投資者尚未關注的領域：水下數據中心。
這聽起來不尋常。然而，這可能是人工智能基礎設施建設的下一個重大演變，也是整個人工智能交易中被忽視的投資機會之一。
<h2>水下數據中心：解決人工智能冷卻問題的新方案</h2>
數據中心是這一建設的關鍵組成部分。它們是整個人工智能經濟的物理支柱——模型在這裏被訓練、部署和擴展。
但傳統數據中心存在一個巨大的結構性成本問題：冷卻。保持服務器不被過熱需要工業規模的暖通空調系統，這平均佔據數據中心總電力消耗的 40% 到 50%。這幾乎是每花費一美元電費就有一半用於風扇、冷卻器和冷卻塔，而不是實際的計算。
一些前瞻性思維者，尤其是埃隆·馬斯克，認為外太空是解決這個問題的關鍵。從理論上講，太空提供近乎無限的太陽能和自然冷卻的真空環境——這兩者都非常適合為高密度計算提供動力和冷卻。但目前，成本、延遲和物流複雜性仍然是障礙。
這就是為什麼其他人將目光投向離家更近的地方：海洋——更具體地説，是水下數據中心。
海水是免費的、豐富的，並且是_冷的_。通過將 GPU 浸沒在海洋中，幾乎可以完全消除冷卻問題——將冷卻在總能耗中的佔比從 40% 到 50% 降低到大約 10%。結果是功率使用效率（PUE）評級約為 1.15，而即使是設計良好的陸地設施的 PUE 通常在 1.4 到 1.6 之間。這是一個顯著的效率差距，直接轉化為更低的運營成本和更低的碳排放。
<h3>水下數據中心已經在規模上運營</h3>
中國在新興技術方面一向走在前面，行動迅速。目前有兩個主要的水下數據中心已投入運營：
<ul>
<li>海南集羣：世界上第一個商業水下數據中心，由北京海蘭信/海雲在海南省陵水縣海岸運營。目前為包括 中國電信、騰訊 和 商湯科技 在內的客户提供服務——每秒處理 7000 個同時查詢的人工智能推理。已於 2025 年 2 月擴展至第二個模塊。</li>
<li>上海臨港風能設施：於 2025 年 10 月完成，耗資 2.26 億美元。世界上第一個風能驅動的水下數據中心，97% 的電力來自附近的海上風電場，目標 PUE 為 1.15。第一階段容量：198 個 AI 計算能力的服務器機架。</li>
</ul>
<h3>延遲採用的制約因素</h3>
微軟在 “Natick 項目” 下花費近十年研究這一概念，發現浸沒的服務器故障率僅為 0.7%，而陸地上的故障率為 5.9%——這是由於密封的氮氣環境和缺乏人類干預所帶來的八倍可靠性提升。該公司最終擱置了該項目——並不是因為它失敗，而是因為它來得太早。
“技術是可行的，但商業案例並不成立。”——微軟，2024 年。
快進 18 個月，這種計算正在發生變化。
導致微軟商業雄心破滅的挑戰——無法快速更換密封艙內的 GPU——確實是一個現實的制約因素。但對於特定工作負載來説，這個制約因素的重要性要小得多：穩定的推理服務、長期歸檔存儲和沿海密度中心的邊緣計算。重要的是，這些都是大型且快速增長的市場。
<h2>水下數據中心實際有效的地方</h2>
水下計算是對陸地基礎設施的強大補充，而不是替代；它可以吸引大量資本，因為它解決了陸地無法解決的特定且昂貴的問題。
兩個使用案例最具吸引力。
<h3>沿海城市的人工智能推理</h3>
全球約 50% 的人口生活在距離海岸 60 英里以內。人工智能推理——從已訓練模型中提供實時響應——對延遲敏感，但對硬件升級的依賴遠低於訓練工作負載。部署在海上的水下艙可以以比陸地數據中心更低的延遲和顯著更低的能源成本為密集的沿海人口提供服務。可以將其視為水下邊緣計算：一個永久的、高密度、節能的推理節點，錨定在靠近最需要它的城市的海底。隨着人工智能推理需求從每天數百萬次交互增長到數十億次，沿海水下計算的經濟性顯著改善。
<h3>長期存儲和歸檔計算</h3>
存儲硬件的生命週期為七到十年——遠長於每 18 到 24 個月的 GPU 更新週期，這使得密封艙在訓練工作負載中存在問題。這意味着對於歸檔數據、合規存儲、數字主權庫和凍結模型庫，水下數據中心幾乎是理想的選擇：更低的電力成本、更高的硬件可靠性、零土地佔用以及穩定的熱環境延長了硬件壽命。世界正以指數級速度生成數據，必須存儲在某個地方。在海洋下進行存儲的成本競爭力日益增強。
<h3>能源共址</h3>
除了計算和存儲之外，這裏還有第三個驅動因素正在出現。世界正在建設大規模的海上風電能力——在未來十年內，特別是在歐洲和美國東海岸，將達到數百吉瓦。海上風電的根本問題是傳輸損失：你在海上 10 到 30 英里處發電，然後支付將電力輸送到岸上的費用。與海上風電場共同設立的水下數據中心將完全消除這一傳輸成本。風電場既成為電源，又成為冷卻基礎設施，形成一個一體化的沿海部署。中國上海的設施已經在這樣做。
現實來看，在未來五到十年內，這個細分市場的可尋址總市場可能達到數百億美元——根據採用率，可能接近 500 億到 1500 億美元。這只是整體人工智能基礎設施建設的一小部分——但即使是幾萬億的一小部分，仍然是一個非常龐大的數字。
更重要的是，由於水下計算資本密集且技術複雜，它將吸引相對較少的專業供應商，這些供應商將獲得超額利潤。這正是使陸地人工智能基礎設施供應商如此盈利的動態。
<h2>如何投資水下數據中心供應鏈</h2>
投資新基礎設施浪潮的最佳方式是擁有供應鏈。
我們看到陸地人工智能計算是如何運作的。基礎設施層——Nvidia（NVDA）提供芯片，Vertiv（VRT）和 Eaton（ETN）提供電力，Arista（ANET）提供網絡，Corning（GLW）提供光纖——為早期理解這一動態的投資者帶來了驚人的回報。
同樣的邏輯適用於水下計算。但這一供應鏈有一個關鍵的不同之處：最具差異化、最高阿爾法層幾乎完全來自海上石油和天然氣供應鏈——而不是來自科技。
這些公司在人工智能投資者中大多被忽視，因為它們沒有出現在任何人工智能基礎設施 ETF 中。
這就是機會。
<h3>第一層：現有的人工智能基礎設施（有限的上行空間）</h3>
水下數據中心使用相同的計算硬件：Nvidia GPU，Western Digital（WDC）和 Seagate（STX）存儲，Arista 和 Cisco（CSCO）網絡。在這裏沒有增量投資論點。如果你已經因為陸地故事而擁有這些股票，就不要因為水下故事而購買它們。它們的收益最多也只是微乎其微。
<h3>第二層：水下數據中心的部分受益者</h3>
Corning 為陸地和海底應用提供光纖電纜。水下部分是一個單獨的、更高 ASP 的產品。Teledyne Technologies（TDY）製造具有真正海洋遺產的海底密封連接器和穿透器，源於國防和海洋工作。Xylem（XYL）提供部署模塊周圍的水質和熱監測。我們預計這兩家公司將成為合法的次要受益者。
<h3>第三層：水下基礎設施的純粹贏家</h3>
這是投資案例最具吸引力的地方。該層中的每家公司都在為海上石油和天然氣平台提供服務方面建立了核心競爭力。它們知道如何防止模塊受到鹽水腐蝕，如何將電力輸送到海底，以及如何在開放水域安裝大型結構。水下數據中心在不同的載荷下呈現相同的工程挑戰。這些公司現在正在轉向海上風電和水下計算，作為它們下一個增長章節——而人工智能投資者社區尚未將這些聯繫起來：
<ul>
<li>Prysmian Group（BIT: PRY）是全球最大的電纜製造商，約佔海底電纜市場的 40%。它製造從海上風電到水下模塊的海底電力電纜 和 將它們連接到陸地網絡的光纖電纜。Prysmian 擁有多年的訂單積壓和強大的定價能力——是水下數據中心基礎設施的最直接的上市投資。</li>
<li>NKT A/S（CPH: NKT）吸收了 ABB 的高壓電纜部門，現在約有 45% 的高壓訂單積壓來自海上風電。它似乎是海底高壓直流（HVDC）基礎設施的最純粹的投資，支持沿海水下計算部署。</li>
<li>Nexans（EPA: NEX）是第二大海底電力電纜製造商，主要的歐洲電纜製造商中，其海上風電收入佔比最高。與 Prysmian 互補，地理分佈不同。</li>
<li>TechnipFMC（NYSE: FTI）專注於海上工程和海底系統。它是唯一在美國交易所以簡單方式交易的主要第三層公司。它與電纜製造商合作進行復雜的海底安裝項目，並擁有深厚的工程護城河。</li>
<li>Subsea 7（OSE: SUBC）是一家海洋安裝承包商，擁有鋪設電纜的船隻——整個行業的真正物理瓶頸。沒有它，你無法部署水下數據中心。這樣的船隻非常少，建造需要數年時間，其運營商收費相應。</li>
</ul>
注意： Prysmian、Nexans、NKT 和 Subsea 7 在歐洲交易所（米蘭、巴黎、哥本哈根、奧斯陸）交易。它們可以通過國際經紀賬户訪問，其中一些在美國作為 OTC 名稱交易。TechnipFMC（FTI）是最直接的 NYSE 上市投資。
這種可接觸性差距是美國人工智能基礎設施投資者對這些名稱持有較少的部分原因——也是機會存在的部分原因。
<h2>為什麼水下數據中心是早期階段的人工智能機會</h2>
實際上，你只需要對兩件事情有正確的判斷，才能在市場上賺到大錢。
首先，跟隨資金流動。其次，找到尚未引起注意的故事。
人工智能基礎設施的建設如此明確地滿足了第一項要求，以至於幾乎無需爭論。每年六千億美元的超大規模資本支出。從華盛頓到利雅得再到東京的主權人工智能倡議。全球競賽以比其他國家、競爭對手或模型世代更快地建立計算能力。現金流是前所未有的，且直接流向供應商。
唯一的問題是市場已經定價了哪些供應商——而哪些尚未定價。
水下人工智能計算在很少有新興主題能夠做到的方式上滿足了第二項要求。這個概念已經可以操作，因為中國在商業規模上已經證明了這一點。效率提升是真實的。使用案例是有據可依的。供應鏈對典型的人工智能基礎設施投資者幾乎是完全不可見的。
這種不可見性就是機會，因為市場定價的是人們關注的事物。當很少有人將離岸石油和天然氣供應鏈與水下人工智能基礎設施建設聯繫起來時，敍事與現實的接軌將帶來重新定價的真實潛力。
<h3>結論</h3>
根據我們的估計，我們大致處於人工智能相當於雲計算 2012-13 年時刻的階段：技術已經得到驗證，首批商業部署存在，經濟學變得清晰，而投資界尚未建立起一個連貫的框架來應對這一領域。
接下來的 24 到 36 個月將是這個框架形成的時候——而在正確的公司中早期投資者將會在此時處於良好的位置。
水下數據中心是這一建設仍然處於早期階段的一個很好的例子。
資本仍在追逐瓶頸，仍在尋找新的前沿，仍在以大多數投資者尚未完全處理的方式擴展基礎設施層。
但這一階段不會持續太久。一旦基礎設施到位，價值將迅速轉向位於其之上的平台。
這就是這個故事的下一個階段將展開的地方。而現在，有一家公司處於中心位置：OpenAI。
大多數投資者只有在它上市後才能獲得機會。
我們已經找到了一種更早進入的方法。
在這裏觀看我們對這一上市前機會的完整分析。

海蘭信

人工智能基礎設施市場正經歷前所未有的投資，超大規模雲服務商預計今年將支出超過 6000 億美元。水下數據中心藴藏着重要機會，它通過利用海水來解決傳統數據中心的冷卻挑戰，從而降低能耗和成本。中國已經啓動了多個運營中的水下數據中心，包括海南集羣和上海臨港設施。儘管最初存在猶豫，但該技術現在被視為特定工作負載的可行解決方案，能夠補充現有的陸地基礎設施

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