AI產業的下一階段增長正面臨一個根本性約束：電力。隨著AI工廠、自主智能體、工業AI、邊緣計算以及機器人等物理AI的加速部署，全球電力需求以前所未有的速度攀升。在許多地區，擴建電網基礎設施需要數年時間的審批、輸電升級、土地徵用和鉅額資本投入。這一挑戰正在重塑世界對AI能源基礎設施的思考方式，而Eco Wave Power正試圖從海洋中找到答案。
作為NVIDIA Inception初創加速計劃中“可持續未來”倡議的成員，Eco Wave Power正在開發一項技術，利用NVIDIA AI基礎設施和數字孿生，將海浪能轉化為清潔電力。其核心思路並非在遠海建造龐大的發電設施，而是巧妙地利用已有的沿海結構——如防波堤或海堤——安裝非侵入式的浮子裝置，捕獲海浪拍打海岸時產生的能量。海水的密度約為空氣的800倍，這意味著使用比風力渦輪機小得多的設備就能產生大量能量。
該公司的技術路線解決了此前波浪能開發的一個關鍵瓶頸。過去一些企業將計算機硬件直接置於浮子中，導致設備在惡劣海況下容易受損。Eco Wave Power則將傳感器、液壓轉換系統和電氣部件全部安置在陸地上的控制中心內，使昂貴硬件保持乾燥並遠離風暴侵襲。公司聯合創始人兼CEO Inna Braverman指出：“波浪能是間歇性最低的可再生能源。太陽能雖然很好，但夜晚、冬季、雲層覆蓋和汙染都會影響產出，而波浪能可以全天候發電。”據美國能源信息署數據，僅在美國，波浪能就可滿足年度能源消耗的60%以上。
在AI與能源的融合層面，這套系統展現出更深層的智能化潛力。藉助NVIDIA Omniverse庫和加速計算，Eco Wave Power構建了波浪模式和浮動基礎設施的數字孿生。這些虛擬環境可以在物理安裝開始前，模擬波浪條件、結構行為、部署配置和運行場景，幫助優化工程決策、降低部署風險並加速基礎設施規劃。在運營層面，NVIDIA的加速計算和AI技術通過預測分析、異常檢測、環境預報和預測性維護，實現對波浪能系統的實時優化。AI模型持續分析海洋狀況、設備性能和發電模式，以提升效率和運行韌性。
更值得關注的是，AI軟件還能充當能源感知的調度層。它可以協調計算基礎設施，將能源密集型工作負載安排在可再生能源發電更強的時段，並動態優化分佈式系統的電力利用。這一能力正將波浪能與AI數據中心直接聯繫起來。Braverman表示：“我們有可能將AI工廠直接連接到波浪能，因為許多數據中心正在向海岸遷移，它們需要冷卻和水，因此現在都選址在港口。”
目前，Eco Wave Power已在以色列雅法港（與EDF Power Solutions及以色列能源部合作）和洛杉磯港（與AltaSea及殼牌合作）運營項目，並正在葡萄牙萊索斯港、臺灣蘇澳港以及印度孟買（與巴拉特石油公司合作）開發新項目。在洛杉磯港，一項試點正在展示波浪能如何成為數據中心的唯一電源，而無需接入現有電網。該試點中的AI軟件充當控制層，根據可用電力供應規劃計算任務。例如，軟件可以根據天氣模式監測並預測一週內何時海浪更強，並相應地將更密集的計算任務分配到這些時段。
Braverman強調：“我們存在、我們運轉、我們已併網，而且我們擁有如此豐富的資源。現在就需要能源，所以我認為我們處於正確的地點、正確的時間，我們是創新的，但不是未來主義的，這正是我們的與眾不同之處。”在全球AI算力競賽與碳中和目標的雙重壓力下，將海洋這一巨大且穩定的可再生能源庫與AI基礎設施深度耦合，正從概念走向現實。這不僅為沿海工業區和港口提供了分佈式清潔電力方案，也可能為未來AI數據中心的選址與能源架構帶來新的想象空間。