AI训练一次烧掉的电，够一座小城用一年。陆地上地价、电力、散热三座大山压得数据中心运营商喘不过气，中国工程师给出的答案是：把服务器沉进海里。
央视新闻近日报道，”十五五”重大工程算力网建设提速，位于上海临港小洋山以东东海海域的全球首个海风直连海底数据中心已实现全面商业运行。国内运营商及头部AI大模型企业已接入海底算力资源，开展国产大模型推理和科学计算等商业应用。海上算力从示范工程走向了量产阶段。
一座重达1950吨的”海上堡垒”
先看这个项目的硬指标。项目总投资16亿元，整体规划24兆瓦，一期示范项目装机规模2.3兆瓦。海上平台高出海平面20多米，总重1950吨，相当于1300辆家用轿车的重量。核心数据舱位于海平面以下10至15米的海床上，采用圆桶立式结构固定，海面以上部分高32米。
这套系统的能源来自风电直连，绿电直供比例超过95%。海水成为天然冷源，海底年平均水温仅15℃，数据舱沉入海底后直接用海水散热，省掉了庞大的制冷机组。
省电、省水、省地，三笔账都算得过来
陆上数据中心的痛点很清楚：PUE普遍在1.4至1.6之间，意味着每用1度电做计算，就要额外烧0.4到0.6度电用于散热；制冷系统还会吃掉大量淡水资源，在土地紧张的东部沿海，选址越来越难。
海底数据中心给出的数据相当亮眼：
- PUE压至1.15以下，相比传统数据中心节能40%到60%
- 以2.3兆瓦规模测算，每年省电6100万度
- 年减少碳排放1.2万吨，淡水消耗从约4万吨降到零
- 不占用陆地土地资源，直接利用海域
清华大学传热与能源利用北京重点实验室的测试报告显示，海兰信海底数据中心在小试样机入海运行测试中，PUE值可达1.076，达到世界先进数据中心能效水平。
对企业用户来说，海底数据中心能耗更低、延迟更低、成本更低，跨境数据加工企业已经把它当作拓展国际业务的支撑设施。
从临港到全国：海上算力的扩张路线图
临港项目的成功商用让运营团队决定加码。设计方正在推动单舱5至7兆瓦海底数据中心的规模化部署，计划在长三角、珠三角、环渤海等海域多舱并联。临港2.3兆瓦的规模，与全国未来布局相比只是冰山一角。
这场”算力入海”不是孤立事件。新闻联播报道的全国算力网图景里，各地都在按自己的资源禀赋出牌：甘肃庆阳东数西算产业园里，超1.2万架标准机柜即将全面投运，用于大模型训练和推理，新增算力将把智能驾驶大模型的迭代周期从”按月等”压缩到”按小时算”；上海临港的海底算力则主打绿色低碳和就近服务长三角的AI产业。
微软试过，中国做成了
把数据中心沉进海底，微软是先行者。2015年Project Natick启动，微软曾在苏格兰奥克尼群岛附近海域沉入一个集装箱大小的数据中心，验证了海底环境的可靠性。微软2020年打捞出舱后公开的结论令人意外：海底服务器的故障率只有陆上同类的八分之一。耗人耗资的项目最终没有走向商用，微软官方给出的解释是经济性不足。
中国团队把这条路走通了，关键在两处：一是海上风电直连解决了绿电来源，海水冷却解决了散热成本；二是不依赖单一巨头烧钱验证，而是由海兰信等企业以商业项目模式推进，从海南陵水的全球首个商用海底数据中心（2022年试运行，离岸约3公里、水深40米），到临港的海风直连升级版，一步一个脚印。
算力的尽头是电力。全球AI竞赛打到今天，比拼的已经不只是芯片和算法，还有每度电能换来多少Token。数据中心开始向海洋要空间、向海风要电力，AI基础设施的下一场竞争，可能真的在海面之下。
普通开发者和企业该关注什么
- 推理成本还有下降空间：海底数据中心已接入头部大模型企业的推理业务，更低能耗最终会传导到API价格上。
- 选址逻辑变了：东部沿海的AI企业可以就近获取绿色算力，不必再把训练任务全挤到西部枢纽。
- 绿色合规加分：对有碳排放考核的企业，海底算力的低碳属性是实打实的合规筹码。
算力基建的竞争，正在从芯片层面扩展到能源与空间层面。海底数据中心这一步，中国走在了前面。
苏公网安备32010502011527号
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