当业界热议超大规模云服务商、芯片及大模型时，Moby首席AI官Michael Ferrari指出，这种视角忽视了维持AI增长的关键要素：物理基础设施。 Ferrari在Cypher 2026大会上表示，AI技术依赖根植于现实世界的端到端价值链。其瓶颈不仅在于能源，还涉及供应链、人力资源、水资源及计算设施运行的环境。他批评围绕能源的讨论过于“肤浅”，强调资本应流向“明智的投资”，而非盲目追随市场趋势的投机性押注，否则将损害包括退休储蓄者在内的普通投资者利益。 被低估的物理成本 Ferrari引用国际能源署（IEA）数据警告称，即便该机构识别出正确趋势，仍往往低估变化规模。以2025年为基准，未来五年全球数据中心电力消耗可能翻倍，而AI相关需求同期可能增至三倍。 他指出，每一个Token、每次查询和模型构建都伴随物理成本。以铜为例，每个Token背后隐含“一升水和一公斤铜”的消耗。尽管缺水问题和供应链瓶颈已引起学术界关注，且投资者与云服务商日益认识到能源约束，但基础设施开发和资本部署尚未跟上挑战规模。 电网逼近极限 Ferrari以服务于美国东部部分地区的区域输电组织PJM为例，指出从许可申请到设施运营需耗时五至七年。同时，可用电力容量正在缩减：电力盈余已从2022年的约70吉瓦降至18吉瓦。他警告，若趋势持续，该系统五年内将面临约40吉瓦的赤字，需求将超过新增供应。 “试图违背物理定律是徒劳的。”Ferrari表示，这直接影响为AI基础设施提供资金的ETF和投资组合。 从海洋到轨道的演进 面对陆地基础设施局限，Ferrari提出两种替代方案：海洋与太空。 他提及微软曾测试水下数据中心的Natick项目，虽试点成功，但因无法实现成本平价，微软于2024年放弃该项目。目前，一些小型公司正 pursue 类似路径。Ferrari指出，水下设施冷却效率极高，电源使用效率（PUE）可达1.07，这一水平在其他应用中“几乎闻所未闻”。此外，水下设施能减少对淡水的依赖，避免如金奈2019年“零日”水危机般的困境。但他也承认，水下环境面临腐蚀、维护难等挑战，小规模水下计算仅是权宜之计，也是迈向太空计算的桥梁。 随着SpaceX计划IPO、星舰部署及谷歌Suncatcher项目推进，轨道计算渐受关注。轨道运行可利用太阳能，规避陆地土地、电力和水资源限制，并接近数据采集地处理数据。然而，太空散热成为新约束：由于缺乏大气层，轨道系统必须将热量辐射至太空。Ferrari估计，目前太空计算单位成本（每GPU小时）约为陆地计算的四倍，热管理和发射能力是两大障碍。 漫长的商业化路径 Ferrari认为，若上述障碍能在未来一至三年内克服，生态系统其他部分将逐步就位。尽管埃隆·马斯克的时间表常显乐观，但其工程野心推动了电动汽车和可重复使用火箭发展，轨道计算有望遵循类似轨迹。 不过，他预计基于空间的计算在2027或2028年尚难实现商业可行性。市场可能在2030年代出现，广泛的经济可行性或要等到2040年左右。他将此过渡描述为“滑行路径”：陆地数据中心对延迟敏感应用仍至关重要，水下设施分担部分需求，轨道基础设施则在更长周期内发展。 Ferrari预测，陆地计算份额将逐渐下降，太空最终可能成为主导来源。这场过渡将奖励那些愿意资助长周期基础设施的耐心投资者。“归根结底，限制因素仍然是电力、水、材料和硅。”他说。