航空大佬東山再起!老牌波音如何甩開傲慢,與SpaceX在太空角力中一決勝負?
航空大佬東山再起!老牌波音如何甩開傲慢,與SpaceX在太空角力中一決勝負?

波音從1960年代開始生產火箭、月球車、衛星等太空產品,憑藉領先的科技傲視群雄,然而半世紀後,在SpaceX創造無數紀錄的今日,波音卻似乎銷聲匿跡,它要如何重振旗鼓、再次成為太空界霸主?

波音最重要的商用客機事業部,在2019年面臨737 Max停飛事件、2020年受新冠肺炎影響導致航空業幾近停擺,接連兩年重大打擊,讓它不得不加速旗下其他事業部的獲利,以穩固公司的營運。

其中,在太空經濟蓬勃爆發的今日,太空事業部門極有可能成為最有潛力的金雞母。然而2019年「星際航線」(Starliner)太空艙發射失敗、今年初「太空發射系統」(Space Launch System)火箭引擎測試也失敗,讓外界再次質疑波音的軟體設計,以及軟硬體整合的技術。

NASA
今年初「太空發射系統」(Space Launch System)火箭引擎測試失敗。
圖/ NASA

延伸閱讀:訂單再掛蛋!波音為求生,大砍1.2萬員工、恢復737 Max生產

獲利導向加上自滿,反而招致挫敗

所有公司都需要獲利,但若太過強調以財務管理為最優先準則,可能會導致相反的結果。波音的太空事業部大幅依靠政府合約,必須在談定的日期、以談定的價格提供商品,但在研發過程中產生錯誤衍生的成本,波音需要自行吸收,進而導致利潤降低。這時公司就會想辦法再控制成本,再加上又有交期壓力,在成本和交期的雙面壓迫下,便容易衍生錯誤。

更深一層探究,波音歷史悠久、組織龐大,難免充滿繁複的組織架構和分工,因此正確的行事方針就顯得更為重要。美國太空總署(NASA)的獨立安全諮詢委員會主席桑德斯(Patricia Sanders)即指出, 波音太過志得意滿,導致工程研發缺乏紀律、不斷出現錯誤,經過一連串的事件後,領導階層終於了解做出改變的必要,彷彿整間公司終於醒了過來

更換執行長,實施工程研發優先的文化

在覺醒後,波音從領導階層開始做出重大改革,新的執行長卡爾霍恩(David Calhoun)於2020年1月上任,將原先「財務優先」的準則,改為「工程研發優先」,更著重技術的優化、工程決策的改善,並持續加強安全、品質、透明化。

波音執行長David Calhoun
波音執行長卡爾霍恩(David Calhoun)。
圖/ Boeing

現在的波音致力於減少交期和成本帶來的壓迫,預防因為疏忽而失察任何新產生的問題。除此之外,更從SpaceX挖角賀珊(Jinnah Hosein),擔任波音有史以來的首位軟體工程部副總裁,強化全公司軟體研發,加強軟體技術、程序、以及整合。

再次迎接火箭和太空艙測試

「太空發射系統」火箭引擎將於這個月再次測試,若測試成功,將讓波音在太空產業的領域更上一層樓,因為這將成為美國太空總署有史以來最強大的火箭,可以一次推動載運太空人的「獵戶座」太空船及相關貨物一起直達月球,甚至在將來到訪火星、土星和木星。

NASA
「太空發射系統」火箭。
圖/ NASA

而另一個明日之星「星際航線」太空艙,也將於三月進行第二次無人載運測試, 若順利抵達國際太空站,今年將開始載運太空人到外太空執行任務。「星際航線」可以承載最多7位乘客、重複使用10次,且不同於SpaceX太空艙需以海面濺落形式返回地球,「星際航線」將成為首座回到地球時可直接降落地面的太空艙,它的成功,也將為商業載運開啟新篇章。

Boeing
「星際航線」太空艙。
圖/ Boeing

延伸閱讀:SpaceX天龍號發射成功!送4位太空人上國際太空站,將成NASA主要供應商?

企業就和人一樣,都會有跌倒時候,波音的這一跤,付出非常慘痛的代價、受到外界無盡的批評,但在這個巨人覺醒之後,如果可以重整現有資源、再次強大,有希望憑藉著「太空發射系統」和「星際航線」兩個重點計畫,重返領導者地位。

資料來源:WSJNASABoeing
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #太空科技
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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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