5 月 5 日，加州创业公司 Span 与英伟达（Nvidia）公布了一项合作：把一个名叫 XFRA 的白色金属箱挂到美国普通住宅的外墙上，紧挨着空调外机和电表。每个箱子里塞着 16 块 Nvidia Blackwell GPU、4 个 AMD EPYC CPU 和 3TB 内存，完全就是一套企业级 AI 推理服务器 的标准配置。
Span 计划把分散在数千户美国家庭外墙上的这类盒子连接成一张网络，作为“分布式数据中心”卖给云厂商和 AI 公司，提供与传统数据中心别无二致的算力服务。
Nvidia 此番为 XFRA 配备的是首次商用的液冷 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU。液冷意味着省去了风扇，设备挂在外墙上也不会发出扰民的噪音。
这是 Nvidia 第一次明确把企业级 GPU 部署到居民住宅里。合作方中还有 PulteGroup——美国最大的住宅建筑商之一，目前已在多个新建社区开始试点，年内便会推出一个 100 户规模的概念验证项目。
“这是一门基础设施生意，”Span 创始人兼 CEO Arch Rao 对 CNBC 说，“我们的位置很独特，能够用低得多的成本去满足那显然填不满的算力需求，同时让普通业主也能从中受益。”
Span 在 2018 年起家时做的是智能电板，卖给业主帮他们省电费。它的电板能精确识别每户人家电网接入端的实际可用容量。美国住宅一般标配 200 安培的服务等级，日常负载远低于此。那部分空出来的电力过去从未被任何人定价，现在 Span 打算把它用来跑 AI 推理。
图丨XFRA（来源：Span）
正是顺着这个思路，XFRA 诞生了：一套由 Span 智能电板、计算节点、备用电池和可选光伏组件组成的封装系统。智能电板实时测算每户人家的瞬时负载，动态调度计算节点的功率使用，理论上完全不影响住户正常用电。对云厂商而言，他们看到的接口和操控一个普通数据中心没区别：把推理任务发过来，由分布在全美各地的 XFRA 节点池协同响应。
这些设施主要部署在住宅而非商业楼。背后的逻辑是：美国独栋住宅存量超过 8,000 万套，新建住宅普遍标配 200 安培电力服务等级，拥有独立电表和大量未被用满的电网接入容量。这种基数和电力基础是商业地产难以匹敌的。而在新建住宅上，管线和电力部署本就从零开始，Span 可以把硬件预装到建筑工序里，这等于把分发难题前置到了开发商端。
PulteGroup 战略采购副总裁 Brian Jamison 在合作公告里也站台说：“装 SPAN 面板、XFRA 和备用电池不仅能降低建房成本，还能让住宅中未充分利用的电力基础设施反过来服务电网。”
这门生意的商业模式也相当不同寻常。装 XFRA 的房屋业主在购房时无需额外付费，硬件由 Span 出资，由 PulteGroup 在建造过程中嵌入。入住后，业主每月需付给 Span 一笔固定费用以覆盖电力和家庭 Wi-Fi，而 Span 则会把 XFRA 节点占用的电力和网络流量按使用量折算返还给业主。Span 发言人对 Realtor.com 表示，“在某些情况下，这笔费用可能完全为零。”
仔细琢磨，这对牵涉其中的四方来说，确实是一门很合理的生意：业主拿到了降低后的水电网账单，外加一份无需操心的被动收入；建筑商得到了一个硬核的营销卖点（“装上 Span 的房子能帮你抵消水电费”）以及材料采购上的成本优势；Span 充当中间人角色，向云厂商收取算力费、向业主转付分成、自己从中留下一道差价；Nvidia 则是 GPU 供应商，成功把 Blackwell 推到了一个传统超大规模客户之外的全新销售渠道里。
对云客户来说，这也是一笔划算账：当传统数据中心找不到电、拿不到地、社区还在不停抗议的时候，从 Span 购买 分布式算力 是一条能绕开现有瓶颈的捷径。
而这条捷径之所以有人买单，是因为 2026 年美国数据中心行业最显眼的趋势就是：电力，已经变成了比 GPU 更稀缺的资源。
Sightline Climate 的数据显示，美国 2026 年原计划上线约 12 GW 的数据中心容量，但目前真正进入施工阶段的只有 5 GW 左右，剩下三分之二都卡在了土地、电力或社区审批环节。覆盖 13 个州、服务 6,500 万人的美国最大电网运营商 PJM Interconnection 预测，到 2027 年，其可靠性容量将短缺 6 GW。高压变压器的交付周期也从原来的 12-18 个月被拉长到了 36-48 个月。彭博社报道称，OpenAI 和软银那个声势浩大的 Stargate 项目，至今仍没什么显著的物理建设进展，并非缺钱，而是电力、变压器、电网容量这些事，不是光靠砸钱就能瞬间解决的。
Nvidia 全球能源行业高级董事总经理 Marc Spieler 向 CNBC 坦言：想在单一地点凑出大型数据中心所需的负载，已经变得“很难”。XFRA 选择的反向路径，正是利用每户住宅中“已经接入电网但长期用不满的那部分容量”。一户美国住宅那 200 安培的服务等级，日常实际占用可能只有三分之一到一半。
把每户分散的几千瓦闲置容量乘以数千户，加起来就是一个中型数据中心的规模。Span 自报的数字是：部署 8,000 个 XFRA 单元，就相当于一个 100 兆瓦数据中心，而且部署速度快 6 倍、成本低 5 倍。这些数字目前还没有第三方验证，但方向上那种直接的吸引力，对于求电若渴的云厂商来说已经足够明确了。
“分布式算力”本身不是什么新词。过去几年，加密行业孵化出了一整套 DePIN（去中心化物理基础设施网络）方向的项目，比如 Akash Network、io.net、Render Network、Prime Intellect、Gensyn 等。
它们的逻辑是把世界各地散户和小型机房手里的 GPU，通过代币激励聚拢起来，组成共享算力池。Akash 网络目前管理着约 736 块 GPU，io.net 在整合数据中心、加密矿工和社区贡献者的多种算力来源，Prime Intellect 更是在 2024 年就用分布式 GPU 完成了 100 亿参数模型 INTELLECT-1 的训练。
但 DePIN 路线的痛点也同样刺眼：硬件高度异构，从消费级的 RTX 3090 到企业级的 H100 应有尽有；可靠性参差不齐；整个模型依赖代币经济维持流动性；而企业级的 SLA（服务等级协议）更是难以承诺。它天生更适合那些对成本极为敏感、对延迟和稳定性容忍度高的负载，比如批处理、模型训练、渲染，而不是需要稳定低延迟的实时推理。
Span 加 Nvidia 的方案，却在这几个维度上都做了截然相反的选择：一是硬件标准化，统一都是液冷 Blackwell；二是分发渠道机构化，死死绑定了大型住宅建筑商；三是客户对象明确瞄准 hyperscalers 和企业级 AI 云厂商；最后，它还完全不依赖任何代币激励层。它真正利用的也根本不是“个人闲置的 GPU”，而是“住宅电网接入端那未被用满的容量”，然后用自家硬件去消费掉这部分容量。
这是过去 DePIN 项目从未真正触碰过的资源类型。Span 的智能电板提供了定位和调度这类资源的工具，Nvidia 则提供了把它转化为 AI 算力的硬件。两厢结合，像是给“边缘推理”这个概念，头一次配上了标准化的物理形态。
但它到底能不能跑通，挑战依然巨大。和其他分布式算力方案一样，XFRA 节点之间要通过普通住宅宽带互联。要让分散在数千户家庭里的算力池稳定支撑起企业级 SLA 的推理服务，其调度和容错的工程量，远远超过了 Span 此前做智能电板的范畴。从单户实测，到 100 户概念验证，再到 8,000 户的中型数据中心当量，每跨过一个数量级，实现难度都会指数级上升。
更根本的问题是，这条路的吸引力，完全建立在“传统数据中心找不到电”这个前提之上。万一未来电网扩容提速，或者 SMR（小型模块化反应堆）和现有核电重启给集中式方案提供了新的电源选项，那么分布式方案的相对优势便会被迅速稀释。Span 押注的，是整个电力短缺会一路持续到 2030 年代。
Marc Spieler 在接受采访时，点到了这件事的核心诉求：低延迟、靠近终端用户、能快速规模化。前两点确实是 XFRA 方案的优势，而最后一点，目前还仅仅只是 Span 的一个承诺。
PulteGroup 计划在年内完成的那 100 户概念验证，将是这套设想能否真正走出 PPT 的第一个真实测试。在那之前，那些挂在美国新建住宅外墙上的白色盒子，对于眼下迫在眉睫的算力紧缺，暂时还帮不上什么忙。
参考资料：
- https://www.cnbc.com/2026/05/05/nvidia-pulte-span-mini-data-centers-on-homes.html
- https://www.span.io/blog/span-announces-xfra-a-distributed-data-center-solution-to-close-the-speed-to-power-gap-for-ai-compute-demand
发表于 昨天 23:45
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