60天印出一支火箭,3D列印能降低太空旅行的成本嗎?
60天印出一支火箭,3D列印能降低太空旅行的成本嗎?

2016年,馬斯克在第一次介紹火星計劃的演講中提到,將人類送去探索其他星球的最大障礙,不是科技,而是成本。當時,他預計利用現有技術打造一台火星飛行器需要100億美元(約新台幣3,058億元),而SpaceX的使命是將單人單程票價控制在20萬美元(約新台幣612萬元)。

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殖民火星|SpaceX
圖/ 極客公園

既能節省進入太空的成本,又安全可靠的技術就成了必需,而3D打印,正是其中一種省錢的方法。

2015年,兩位分別來自SpaceX和藍色起源的前員工創辦了Relativity Space。他們認為,這兩家在太空領域最前沿的公司都沒有充分利用3D打印技術。其中,SpaceX利用這項技術製造了獵鷹9號的主要氧化劑閥門和龍飛船2號的Super Draco引擎。Relativity試圖用3D打印技術製造完整火箭,壓縮製造成本,吸引更多對中小型發射有需求的營運商。

就在上個月,Relativity宣布和Momentus合作,Momentus同樣也是一家擅長省錢的太空創業公司,他們使用水作為火箭的推進系統,然後打造出運載能力越來越強的「太空拖船」,為客戶提供太空船變軌服務。合作方面,Relativity負責發射Momentus的衛星,然後後者再利用「太空拖船」將自家衛星變軌到地球同步軌道(geosynchronous orbit)。這兩家公司的合作備受資本和媒體的關注,它們也正在緩緩展開一幅美好圖景——人類離探索太空,乃至殖民太空又近了一步。

60天,列印一支火箭

在宣布和Momentus簽約之前,Relativity已經和NASA以及美國空軍達成合作,並於今年4月拿下首個商業訂單,和衛星通信公司Telesat達成協議。Telesat將部署多達數百顆衛星的低地軌道(LEO)星座,讓Relativity承擔部分發射任務。Telesat此前已經和SpaceX、藍色起源等簽訂了合同,所以選擇Relativity這樣一家創業公司,也能說明後者俱備一定實力。

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「星際之門」|維基百科
圖/ 極客公園

Relativity設計了一台近兩層樓高的3D金屬打印機Stargate,它是目前世界上最大的用以製造火箭的打印機。據介紹,這台機器能在60天之內將原材料變成能上天的運載工具,這也是他們將它取名為「星際之門」的原因。

這個打印系統裝有多個打印頭,每個臂都裝有激光器,它還配備質量控制系統,包括雲模擬、先進成像和檢測傳感器等,並採用智慧學習技術。這些設計讓系統在打印完畢後能進行自動化組裝。公司正在用Stargate打印Aeon1火箭引擎,還表示20天就能製造這樣一台引擎,相比通常有數千個零件的發動機,Aeon1只有100個零件。Relativity還將打印運載火箭Terran1,如果順利,這將是目前世界上第一台完全由3D打印出來的火箭,它的零件比傳統火箭少100倍。另外,相比傳統製造所需的12到18個月,Relativity可以將製造火箭的周期控制在60天。

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Aeon 1 引擎|Relativity Space
圖/ 極客公園

Aeon1真空推力約8.8噸,是Rocket Lab的小型火箭發動機Rutherford推力的4倍,不到SpaceX獵鷹9號的Merlin1D發動機推力的十分之一。可以看出,Relativity服務的是Rocket Lab和SpaceX所覆蓋不到的市場。

至於成本,創辦人埃利斯(Tim Ellis)表示,以將1,250千克載荷送入低地軌道為例,Relativity收取1,000萬美元(約新台幣3.06億元),這只有競爭對手的三分之一。3D打印技術除了能讓發射成本降低,也能滿足客戶更靈活的定制需求,比如客戶可以根據不同的載荷調整整流罩的尺寸等。

正因為Relativity技術的快速推進,它在當地時間10月1日對外宣布完成1.4億美元(約新台幣43億元)C輪融資。埃利斯表示,在這筆融資完成後,公司已經獲得了足夠的資金以完成Terran1的研製和最終的發射工作。但同時,Terran1首飛已經從2020年底推遲到了2021年初,部分原因在於公司將2米寬的整流罩增加了3公尺,荷載容量也因此增加了一倍。

太空便車

衛星行業在過去幾年發展迅速。據分析機構BryceSpace & Technology,行業在2017年獲得了近2,700億美元(約新台幣8.3兆元)的收入,而且趨勢向好。另外,據Global Market Insights的數據,到2024年,商業衛星發射服務的市場份額將達到70億美元(約新台幣2,140元)。2018至2024年,LEO在這個市場的複合年均成長率或將達到3%,因為相比於離地更遠軌道的部署,LEO衛星的初始發射成本更低,部署時間更短,也能一次發射多星。

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Momentus設計的「太空拖船」|Momentus
圖/ 極客公園

因此,除了大型運載火箭,想要在LEO上部署衛星的營運商需要更低成本的選擇。和Relativity合作的Momentus則提供了另一種方法。具體來說,為了節省發射成本,客戶一般會讓小衛星隨大衛星一同發射,但它們並不一定能一次性部署在特定的軌道上,衛星變軌很複雜,費用高昂,而且往往辦不到。針對這種情況,Momentus想在太空中解決太空船「最後一英里」的需求。客戶可以用火箭將衛星等太空船先集中送到一個地點後,再用Momentus的「太空拖船」將太空船搬運到最終進入的軌道。

官方表示,這種「搭便車」最多可以讓整個部署便宜10倍。創辦人Mikhail Kokorich說,「希望從地球到LEO,以及從LEO到月球軌道的100-200公斤載荷的報價低於1,000萬美元」。

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自研推進系統|Golden
圖/ 極客公園

而這一趟趟便車的技術基礎,來源於Momentus自研的水等離子推進(water plasma propulsion)系統。這種發動機的工作原理是利用太陽能將水用微波加熱到太陽表面的溫度,並將過熱的氣體透過噴嘴噴出來,從而產生推力。Momentus上個月底在太空成功測試水等離子推進器。這項16個立方體衛星組成測試,首次證明利用微波電熱等離子技術,能夠實現較高比衝的推進,比目前人造衛星採用的離子推進器(氙、氪)造價低。

公司預計在今年推出Vigoride服務,最大運載為250公斤。公司還表示,將一組20多顆重達20磅的衛星分散到不同的軌道上,收取的費用大約為120萬美元(約新台幣3,670萬元)。之後還將推出運載能力更強大的「便車」。

小成本做大生意

就像馬斯克所說的,既然技術並不是人類探索太空的最大製約因素,那麼面對成本這個更大的難題,科技公司或許更應該切換思路,讓技術服務於成本控制,也從「省錢」上刺激技術的更新。

據Crunchbase數據,成立4年的Relativity總共融資1.857億美元(約新台幣5.7兆元)。而成立還沒到2年的Momentus目前已融得3,380萬美元(約新台幣10億元)的資金。前者在完成最新一輪融資時透露,公司最近已經成功打印並組裝出了完整的二級火箭,也進行了超過200次發動機熱實驗。後者也於近期證明水等離子技術的可行性和推進實力。「Momentus的推進技術正在從根本上重塑太空經濟格局。」Prime Movers實驗室創辦人Dakin Sloss這樣評價。

這些積極進展都讓這兩家公司的願景越發明晰。Relativity的聯合創辦人JordanNoone告訴美國合眾國際社,「公司創立時,我們就想在火星上列印火箭。我們希望在3D打印機可以發現那裡的金屬和任何可用材料。」埃利斯說在未來,Relativity會把打印火箭的「工廠」縮小到可能塞進火箭裡的程度,然後帶到其他星球。

Momentus在官網上展示了從2019-2022中每年要發布的運輸服務,單從運載能力來看,從250公斤,到300公斤,到4,000公斤,再到入軌地球靜止軌道(GEO)能達10,000公斤的水平。水等離子推進也將用在2022的「太空拖船」上。在未來,公司的運輸服務將觸及到從小心星到地月之間空間的運水、小行星採礦基礎設施部署和月球和火星再補給等業務。

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OneWeb 衛星星座渲染圖|OneWeb
圖/ 極客公園

但眼下,它們面前就有一塊誘人蛋糕。據TheVerge報導,目前地球軌道上有近2,000顆正在運行的衛星,但SpaceX、OneWeb等衛星網路項目可能會使這一數字增加4倍。它們將為環境監測和網路連接提供支援,同時,也能給致力於降低衛星進入太空成本的創業公司帶來商機。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:極客公園

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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。

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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。

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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。

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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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