5年內帶人類重返月球，貝佐斯打造的太空船「藍月」曝光|數位時代 BusinessNext

宣稱5年內載人重返月球

相隔近半世紀，貝佐斯在華盛頓會議中心講台上揭開低垂的帷幕，向各方媒體展示新研發的太空船模型。「這是艘不得了的飛船，它將登上月球，」貝佐斯說。

藍月中心巨大渾圓的燃料槽格外搶眼，它是一艘以液態氫為動力來源的登月小艇。根據貝佐斯的說法，藍月可在太空中自主導航，並攜帶4輛月球車以及重達6.5公噸的物資、人力降落在月球上，還能透過GB級的網路速度與地球進行通訊。

貝佐斯還介紹為藍月新開發的BE-7液態氫引擎，能夠產生約4.5公噸的推力，預計在今年夏季實際進行點火測試。

貝佐斯表示，「 是時候重返月球了，這次我們要留在月球上。 」

本次向大眾揭露藍月，貝佐斯背後真正目的是向NASA自薦藍色起源。今年3月時，美國副總統麥克．彭斯（Mike Pence）曾提出2024年重返月球的願景，貝佐斯認為，藍色起源有足夠的技術能力，協助NASA達成這項目標，5年內載人前往月球。

貝佐斯指出，「我們可以協助NASA達成時程安排，因為早從3年前，我們就已經開始著手研發。」

著眼月球豐富的水資源

昨日，藍色起源曾在推特上張貼南極探險家歐內斯特．沙克爾頓的船隻照片，作為本次活動的預告。位於月球南極的沙克爾頓坑，便是取名自這位著名的探險家。

這月球上最黑暗、寒冷，終日無法照射到陽光的隕石坑，被認為擁有太空中的珍稀資源：水冰。貝佐斯指出，藍月之所以選擇液態氫為燃料，也是著眼於月球表面蘊藏的水資源。未來太空人在月球上，能直接為藍月以及月球車進行補給。

種種跡象也引發外界猜測，藍月未來登陸月球的地點，將是沙克爾頓坑。

藍色起源在太空旅行上的努力，也不只藍月一個項目。目前他們正在建造為短程太空旅行設計的新雪帕德火箭（New Shepard），能將乘客載往宇宙邊緣，體驗10分鐘的太空旅行。

貝佐斯透露，新雪帕德火箭預計會在年內進行載人次軌道飛行。一切順利的話，未來乘客將能在35萬公里的高空俯視地球壯闊的景象。

另外，目前藍色起源也正著手開發重型載運火箭新葛倫（New Glen），將用於發射衛星至太空，預計2021年宣告完工。這兩種火箭類似SpaceX的獵鷹9號，可回收推進器重複使用。

貝佐斯太空夢的終極目標是「宇宙殖民」，但不同於馬斯克對殖民火星所描繪的藍圖，在他的想像中，未來人類將居住於圓筒狀的殖民地內，生活在與地球相似的環境之中。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。