90歲的星際爭霸戰「艦長」確定上太空!藍色起源10/12將載4名乘客起飛
90歲的星際爭霸戰「艦長」確定上太空!藍色起源10/12將載4名乘客起飛

10月5日更新

藍色起源在今日宣布第二批太空旅遊的4名乘客,其中就包含了在《星際爭霸戰》中飾演寇克艦長的演員威廉·薛特納,其他還有NASA前工程師克里斯·博斯伊森(Chris Boswizen)、法國軟體公司Dassault Systèmes的生命科學副主席格倫·德·弗里斯(Glen De Vries),以及在藍色起源負責任務和航班營運的副總裁奧德麗·鮑爾(Audrey Power)。

4人將搭乘藍色起源的「新薛波德號」(New Shepard),並於10月12日,於德州西部的基地發射起飛,進入太空。

薛特納則會超越先前進入太空的傳奇飛行員沃利·芬克(Wally Funk),成為飛向太空年齡最大的人。

據外媒報導,美國知名演員威廉·薛特納(William Shatner)在電視上扮演了幾十年的太空探險家,現在他真要實現前往太空的夙願了。據知情人士透露,薛特納將於10月份搭乘亞馬遜創辦人傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)旗下藍色起源公司的飛船進行次軌道太空飛行,並成為進入太空年齡最大的人。

在電視劇和電影《星際爭霸戰》(Star Trek)中,薛特納以飾演「進取號」(USS Starship Enterprise)星艦艦長詹姆士·T·寇克(James T. Kirk)而聞名於世。據報導,現年90歲的薛特納將搭乘藍色起源飛船進入太空並短暫停留。藍色起源上次太空載人飛行大約花了11分鐘,其中只有4分鐘是在太空中度過的。薛特納的飛行時間似乎也會很短。

James T. Kirk
James T. Kirk與Jeff Bezos
圖/ 網易科技

據知情人士稱,這次飛行將被拍攝成紀錄片,由薛特納本人監製。有報導稱薛特納正在與探索頻道進行談判,但其現在也在與其他媒體談判。目前還不清楚誰將加入薛特納的飛行,也不清楚他為此向藍色起源支付了多少費用。

多年來,薛特納始終在談論前往太空的可能。然而,對於承擔如此重大的使命,他給人的感覺並不是太積極。2013年,億萬富翁理查·布蘭森(Richard Branson)接受採訪時透露,薛特納拒絕了他搭乘維珍銀河飛船前往太空的邀請。布蘭森聲稱薛特納告訴他,他害怕坐飛機!

不過,薛特納給出了不同的故事。他說,布蘭森希望他支付那次太空旅行的費用,但除非他能「保證」自己安全返回地球,否則他不願意這麼做。當布蘭森無法保證時,薛特納拒絕了其邀請。

據悉,薛特納過去也曾表示,他不太願意進行太空旅行。雖然他對太空探索很感興趣,但並不願意自己親自去做。然而,到2020年5月,當SpaceX載人龍飛船準備進行首次載人發射時,薛特納的態度明顯改變了。薛特納在推特上對NASA表示,如果有任何太空員不能完成這次飛行,他很樂意代替。

幾個月後,薛特納在聖地亞哥漫畫展上參加了NASA座談會,並暗示他計劃在次軌道空間進行一次短暫的太空旅行。他當時稱:「我有可能會上升一小會兒,然後再下來。」

然而,薛特納仍然表達了對太空飛行的某些擔憂。他說,看到「挑戰者號」太空飛機在20世紀80年代發生爆炸,真的讓他倍感震撼,讓他對自己是否前往太空感到緊張。 1986年挑戰者號執行任務時,火箭助推器上的密封環故障導致爆炸,造成7名太空員死亡。

不過,NASA太空員傑爾·林德格倫(Kjell Lindgren)向薛特納保證,NASA非常重視安全,並將從之前的事故中吸取的教訓應用到未來的任務中。 NASA太空員妮可·曼(Nicole Mann)也補充道:「我們的系統比過去更安全,技術也更先進。」

就在2021年7月,薛特納還表示,他對億萬富翁的太空競賽持保留態度。在貝佐斯成功進入太空的第二天,薛特納接受採訪時表示,他認為太空旅行並不是那麼安全。

他說:「我知道關於普遍的太空旅行存在爭論,我和很多對前往火星感到興奮的太空旅行者談過。但如果有太空碎片擊中飛船,它們很容易就能刺穿飛船並導致災難。如果飛船在太空中拋錨,那就意味著你死定了。在我看來,你死在那裡的可能性比死在好萊塢高速公路上的可能性更大。人們會認為我們就像在搭乘遊輪旅行,但伙計們,那完全不同!你正處於零重力狀態下,熱得要死,空氣很臭,慢慢等死,這是多麼可怕的命運啊!」

Jeff Bezos
圖/ Blue Origin

然而,薛特納現在似乎已經克服了這些恐懼。藍色起源在今年7月首次成功完成了載人太空發射。貝佐斯及其兄弟馬克(Mark)、82歲的航空航天先驅沃利·芬克(Wally Funk)和18歲的奧利弗·戴曼(Oliver Daemen)也加入了這次飛行,後者取代了一位以2800萬美元購得座位的神秘競拍贏家。飛行持續了近11分鐘,達到了107公里高度。

在貝佐斯之前,現年71歲的維珍銀河創辦人布蘭森也搭乘自家飛船到達太空邊緣,高度約為85公里。布蘭森與維珍銀河首席太空員教練貝絲·摩西(Beth Moses)、首席營運工程師科林·貝內特(Colin Bennett)以及政府事務副總裁西里莎·班德拉(Sirisha Bandla)共同經歷了大約4分鐘的失重體驗。

在次軌道空間之外,伊隆·馬斯克(Elon Musk)旗下SpaceX已經成功地將世界上首支全部由普通人組成的團隊送入了580公里的太空,進行為期三天的環繞地球之旅,這是自哈伯太空望遠鏡(Hubble space Telescope)修復任務以來人類飛行的最遠距離。

在這次名為「靈感4號」的任務中,支付服務公司Shift4 Payments創辦人兼首席執行長賈里德·艾薩克曼(Jared Isaacman)承包了SpaceX的飛船,攜地球科學家西恩·普羅克特(Sian Proctor)、數據工程師克里斯·桑布羅斯基(Chris Sembroski)以及聖裘德兒童研究醫院醫師助理海莉·阿森納(Hayley Arceneaux)共同升空。

本文授權轉載自:網易科技

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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。

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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。

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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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