微軟共同創辦人打造了史上最大飛機,一次可以載運、發射三枚火箭!
微軟共同創辦人打造了史上最大飛機,一次可以載運、發射三枚火箭!

作為世界上最大、最成功的網路/科技公司之一,微軟為它的共同創辦人們帶來了幾乎取之不盡的財富。當已經遲暮的比爾·蓋茲(Bill Gates)決定把大部分財產捐出來用於慈善事業時,另一位創辦人保羅·艾倫(Paul Allen)的錢卻有著更瘋狂的用途:造出世界上最大的飛機。

昨天,在加州的莫哈韋沙漠(Mojave Desert),艾倫創立的航太科技公司Stratolaunch Systems正式揭露了公司的第一架飛機:Stratolaunch。

Stratolaunch無疑是世界上最大的飛機。這是一架雙體飛機,兩個機身中間有很大的空間可以用於裝載貨物,使得它的翼展達到385英尺(約117公尺),比現役的最大客機空客A380 和最大貨機H-4「大力神」都長。

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Stratolaunch和其他世界最大飛機翼展對比。
圖/ PingWest

這麼大的雙體飛機要用在哪?其實它的名字已經透露了它的用途:Strato作為平流層 (stratosphere) 的簡稱,launch 的意思是發射。 Stratoluanch飛機的任務,是在平流層發射(火箭)。

在機翼的下方、兩個機身的中間,Stratolaunch可以攜帶重達110噸的火箭,從地面升空,飛到平流層三萬五千英尺的高空,然後讓火箭點火、發射、脫離大氣層、送衛星進入近地軌道。

Stratolaunch
Stratolaunch有28個輪子。

Stratolaunch的使用空重(不加油不載重)已經突破了226噸。與看起來皮包骨的外表不相稱的是它令人難以置信的起飛重量(即滿載並加滿航油的重量):超過了590噸,比A380最大起飛重量多一倍有餘。這可能也是這架飛機的外號「roc」(大鵬)的由來。中東地區的傳說中的Roc是一隻巨大的神鳥,能用爪子抓起一頭大象。

保羅·艾倫早在2011年就提出了造出這架飛機的想法,但飛機的建造工作其實從2010年就開始了。最初,Stratolaunch母公司,艾倫創立的Vulcan Aerospace對第一架飛機造價的預估是3億美元左右。當時Stratolaunch還吸引到了SpaceX,兩家公司打算合作進行空射火箭專案研發。

然而到了2012年,SpaceX退出了合作。當時Stratolaunch 的前總裁查克·比姆斯(Chuck Beames) 表示,「我們對SpaceX的引擎很感興趣,但伊隆和他的團隊……他們要去火星,和我們的目標不一樣。」

現在的火箭技術這麼先進,SpaceX和藍色起源的火箭都可以重複利用了,為什麼還要用飛機發射?如果你想要問這樣的問題,那你可能小看了 Stratolaunch 的發射效率。該公司現任CEO讓·佛洛依德 (Jean Floyd)稱,Stratolaunch的最大能力是一次起飛發射三枚火箭!

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Paul Allen。
圖/ Miles Harris via Wikipedia

當然,三枚並不是像獵鷹9號、長征五號或者土星那樣的重型火箭,而是小型商用火箭。Stratolaunch正在和軌道科學公司(Orbital ATK)進行合作,未來的首次發射測試時將採用該公司旗下的「飛馬座」(Pegasus),一款專門用於空射的小型火箭。

我們可能要等很多年才能親眼看到Stratolaunch升空。這架飛機接下來經歷長時間的地面測試、引擎試車、滑行測試,直到這些測試安全完成才能進行首次試飛,可能要等到2019年⋯⋯

空射運載火箭的理念,現在已經不算時髦。1990年4月5日,美國首次使用一架改裝過的B-52轟炸機,在大西洋上空13公里處的平流層發射了一枚飛馬座火箭,將巴西的第一顆人造衛星送進軌道。除了B-52之外,洛克希德馬丁公司生產的L-1011 Stargazer運輸機也經常被改造成空射火箭發射平台。

和地面發射火箭相比,空射火箭有其優勢和劣勢。優勢在於空射火箭避開了大氣濃密的地表,使得火箭進入軌道所需的推力/升力減少很多,降低成本。總體來說,這種發射方式能以較低成本將載荷快速送入太空,不需要復雜的發射場設備。另外,研究空射火箭技術也具有巨大的軍事價值。

而空射火箭的劣勢,在於飛機的起飛、升空和飛行過程中有可能會對火箭帶來意料之外的損傷,進而增加發射中的不確定性。SpaceX創辦人伊隆·馬斯克(Elon Musk)認為空射火箭的個體優勢並不足以彌補它的劣勢,「從SpaceX的角度來看,是用一架巨大的飛機來發射火箭,還是把火箭的第一級容量增大5%?我會選後者。」

空射和地面發射到底孰優孰劣,需要具體事情具體分析,要考慮客觀現狀,也和技術的進步有著很大關係。不管怎樣,至少Stratolaunch在昨天刷爆了科技新聞頭條:一次起飛發射三枚火箭?聽上去太酷了⋯⋯

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圖/ PingWest

人類的未來就靠這些有錢的老頭了!

本文授權轉載自:PingWest

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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