科學狂人馬斯克:「我們要在第三次世界大戰前移民火星」
科學狂人馬斯克:「我們要在第三次世界大戰前移民火星」

圖說明

知道他造特斯拉電動車,我們說他是個實業家;知道他造家用太陽能電池,我們說他是個環保人士;知道他造火箭和子彈列車(Bullet Train),我們說他是個科學狂人。而當知道火箭是要用來送人去火星殖民時——我們說馬斯克是個瘋子。

你會為硬碟備份……或許我們也應該為生命備份。(GQ

說到上火星,幼稚園小孩是會當真的。而成年人則成熟得多,他們通常分為三派:一派認為:「我相信科技的發展,只是不一定能活著看到那天到來」;一派認為:「童話裡都是騙人的」;還有一派認為:「關我什麼事」。

當馬斯克談論上火星時,就像上班族談論A股走勢,開車族談論油價變化,家庭婦女談論烹飪技藝一樣平常。他對此深信不疑,甚至承認自己經常會思考殖民火星的問題:

需要澄清的一點是,我認為人類應該是一種可以在多星球生存的物種,而不僅僅是單星球物種。

所以說他瘋了。

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照片來自:OnInnovation via flickr, CC license。

採訪中,馬斯克表示移民火星的計畫明年將進一步落地,他對這次披露的態度既自信,又謹慎:

在公佈之前,我需要確保我們不會對計畫進行太大的改變。唔,是的,我覺得無論怎麼說,計畫是有點瘋狂。

自信是他一貫的特質,那麼謹慎從何而來?似乎並不是因為覺得計畫太瘋狂,而是出於「時間視窗」的可行性考量。應作此解讀:第三次世界大戰終將發生,從今天到那天的這段時間,就是馬斯克認為可以移民火星的時間視窗。為此他感到時間緊迫:

我們不該忽視第三次世界大戰的可能性。你看,1912 年人們宣稱一個和平、繁榮的新時代已到來,說那是一個黃金時代,說戰爭結束了。然後一戰、二戰、冷戰接踵而至。所以我認為我們應該承認,第三次世界大戰有一定的機會發生,而當它來臨時情況將比前幾次糟糕得多。假設核武器被使用的話。我是說,那將會帶來一次非常強大的反科技社會運動。

小結一下,馬斯克的擔憂實際包括兩個層面:一是打仗了社會就要退步,二是一旦退步可能就永遠走不了。

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有趣的是,馬斯克一邊擔心著原子彈在地球上爆炸,毀滅地球人類,一邊又想在計畫殖民的火星上扔一顆「原子彈」,以進行所謂的「地球化改造」。至於改造的目的,自然是使火星上的氣候環境變得更加宜居。馬斯克說,改造工程有快的方法,有慢的方法,在火星兩極安置熱核武器就是一種快的方法。

當然不是真的核武器,也不會有輻射和蘑菇雲什麼的。

按照這個計畫,他要在火星兩極安上持續引爆的核聚變炸彈,模擬太陽上時刻在發生的聚變反應,讓星球溫度升高,冰融化成水,也就有具備了植物生長的條件。

最後是一個馬斯克也無法回答的星際道德問題:假如火星上存在生命,地球人前去殖民是否道德呢?他從側面回答道:

假如沒有生命的話,自然不存在道德問題。事實上,我認為不殖民才是不道德的,因為殖民是為了保護地球上的生命。

在《火星救援》之後,《星球大戰》之前,我的小心臟已經準備好了接受太空的洗禮。假如說有當代有誰能把地球人送去火星的話,那一定是瘋子馬斯克。就算革命最終沒能完成,他也將是移民火星行動最重要的奠基人物之一。畢竟只有他把殖民火星列入了行動計畫,而不是幻想。大概我也瘋了。

編按:GQ 這次採訪篇幅很長,內容也很精彩。本文只摘取了小部分關於火星的內容,原文請按此

首圖來自:Pixabay

文章授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #伊隆·馬斯克
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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