SpaceX第一組團體旅客!公理太空4 人小組是何來頭?為何重砸2.2億美元飛向宇宙?
SpaceX第一組團體旅客!公理太空4 人小組是何來頭?為何重砸2.2億美元飛向宇宙?

公理太空(Axiom Space)於2016年成立於美國德州休士頓,是目前太空產業中,唯一提供一站式全方位服務的民間企業,服務項目包含太空人訓練、運輸航程、硬體開發等等。他們的目標是每年安排兩趟航班,載送政府或私人企業的人員前往國際太空站,以達成在太空建立新家園、造福全人類的企業願景。

首支私人團隊將於2022年登陸國際太空站

公理太空這項歷史性的「公理任務1號」(Ax-1),將由四位團員所組成的私人團隊,於2022年搭乘SpaceX「飛龍」(Crew Dragon)太空艙,從美國東岸佛羅里達州起飛,歷時兩天時間抵達國際太空站,並停留八天。

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SpaceX「飛龍」(Crew Dragon)太空艙。
圖/ Wikipedia

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每一位團員需支付5,500萬美元費用,除了包含來回交通,也囊括在國際太空站內的飲食、空氣、洗手間等等費用。

為研究、教育、人文關懷而啟程的太空航班

公理太空這趟航班,之所以受萬眾矚目,除了因為是首支私人團隊,更因為這趟任務還包含了研究、教育和人文關懷的深層意義。

公理太空副總裁——洛佩斯阿萊格里亞(Michael López-Alegría)將擔任這次飛行的指揮官,他是美國太空總署(NASA)的退役太空人,也是團隊中唯一曾經到過太空的一位,更將成為全球首位具備國家和民間任務經驗的指揮官。依據過往經驗,他深信前往太空將帶給造訪者深切、充滿驅動力的啟發,因此他相信在返回地球後,另外三位深具影響力的企業家團員,將為世人帶來更多貢獻。

「公理任務1號」(Ax-1)指揮官洛佩斯阿萊格里亞(Michael López-Alegría)
「公理任務1號」(Ax-1)指揮官洛佩斯阿萊格里亞(Michael López-Alegría)。
圖/ Axiom Space

擔任駕駛員的是美國企業家康納(Larry Connor),經營房地產起家的他,明年將滿72歲,更將成為人類太空史首位民間駕駛員。在國際太空站時,除了將進行醫學相關研究,熱衷公益的他,更計畫以線上授課方式,與他家鄉俄亥俄州的大學生交流。

「公理任務1號」駕駛員康納(Larry Connor)。.jpg
「公理任務1號」駕駛員康納(Larry Connor)。
圖/ Axiom Space

第三位成員是加拿大投資家和慈善家帕西(Mark Pathy),太空旅行是他畢生夢想,這趟飛行當中,他除了將與加拿大太空總署(Canadian Space Agency)合作,更將與蒙特婁兒童醫院合作,進行健康相關研究。

「公理任務1號」成員帕西(Mark Pathy)。.jpg
「公理任務1號」成員帕西(Mark Pathy)。
圖/ Axiom Space

第四位成員是以色列企業家和慈善家史蒂貝(Eytan Stibbe),他曾是戰鬥機駕駛員,並將成為以色列有史以來第二位太空人。除了為以色列太空總署(Israel Space Agency)進行科學實驗外,也計畫在太空進行教育活動,藉以啟發以色列的兒童、青年和教育工作者。

「公理任務1號」成員史蒂貝(Eytan Stibbe)。.jpg
「公理任務1號」成員史蒂貝(Eytan Stibbe)。
圖/ Axiom Space

公理太空深信,藉由具有高度話題性的太空航行,每位參與者、企業的核心訴求,無論是教育、人文、科學或是環保議題,都將達到廣大的宣傳效果,引起更大回響,讓任務不只聚焦在太空,而是全人類的發展。

首航後,公理太空將為國際太空站打造新太空艙

身為成立不到10年的新創公司,公理太空不僅將在2022年帶領首支私人團隊上太空,更已獲得美國太空總署合約,將於2024年在國際太空站安裝數個新太空艙,待2028年國際太空站退役後,獨立成為新的太空據點。這些太空艙將可被打造成實驗室、生產據點、生活起居室、和觀星瞭望台,逐步發展成完整聚落,一步一步完成在太空建立新家園的願景,為人類的未來提供更多可能性。

公理太空太空艙模擬。.jpg
公理太空太空艙模擬。
圖/ Axiom Space

責任編輯:蕭閔云

資料來源:Business InsiderThe TelegraphAxiom Space

關鍵字: #SpaceX #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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