觀點|跟著馬斯克賺到外太空!SpaceX掛牌引爆低軌衛星潮,台灣兆元供應鏈誰是新寵兒?
觀點|跟著馬斯克賺到外太空!SpaceX掛牌引爆低軌衛星潮,台灣兆元供應鏈誰是新寵兒?

根據報導,今年美股有3家重量級企業將掛牌上市,其中2家是AI模型公司Anthropic及OpenAI,另一家估值已達8,000億美元以上的SpaceX,市場樂觀地預估甚至上看1.5兆美元,有機會成為史上最大規模的IPO。

台股向來與美股連動密切,近來台股中的低軌衛星與太空科技相關股票跟著大漲,其中不少企業都是馬斯克旗下SpaceX公司的供應鏈,也因此成為投資市場新寵兒。

為何SpaceX市值能夠突破兆元大關?這家公司對太空產業未來發展又具何種意義?可從3個角度來觀察。

首先,SpaceX公司徹底打破發射成本的障礙。 透過 Falcon 9 (獵鷹9號)和 Falcon Heavy (獵鷹重型運載火箭)的「可重複使用」技術,SpaceX 將送貨上太空的成本降低了數十倍,每公斤發射成本由過去數千美元水準,降至數百美元,長期目標要到200美元以下。

也就是說,以前發射火箭像是在開一次性飛機,飛完就丟,但如今SpaceX在重複使用與運載能力大幅提升下,單次運載量有機會突破百噸,讓火箭變得像航空公司,大幅降低進入太空的門檻。

其次,SpaceX旗下的星鏈計畫(Starlink),已改變全球的通訊模式。 Starlink 提供了全球性的高速衛星網路,不僅是偏遠地區的救星,在國防安全(如烏俄戰爭)與災難救援中也展現難以取代的韌性,成為各國政府高度重視的戰略資產。

目前Starlink累積發射總量已突破1萬顆,單是2025年發射數量即超過3,000顆,遙遙領先亞馬遜的Amazon Leo衛星。今年初,美國聯邦通訊委員會又批准SpaceX增設7,500顆第2代Starlink衛星的申請,隨著此次核准,SpaceX全球星鏈衛星總數將增至1.5萬顆,讓低軌衛星全面進入規模化發展階段。

最後,由於SpaceX 是美國太空總署(NASA)最重要的合作夥伴,星艦( Starship)計畫是目前唯一有潛力實現「火星殖民」與「月球基地」的載具 ,這種對人類文明邊界的擴展,使其成為太空探索的領頭羊,也因此具備極高的願景溢價。

這也是為何Starlink 今年預估營收只有240億美元,卻可以支撐SpaceX達上兆美元市值的主因。

百年後,整個太空都是產製舞台

因此,SpaceX 不僅是火箭公司,它更像是太空基礎建設平台。而SpaceX 所引領的太空商機,正將外太空從科學探索的場所,轉變為真實的、可盈利的經濟領域。朝外太空發展,意味著市場範圍不再僅限於地球。過去我們計算各種商機,都是以地球土地及80億人口做為母數,但朝外太空發展,商機全都是新的。

對此,我還詢問了Gemini,當人類往外太空發展時,未來市場商機會是目前地球產值的幾倍?Gemini回答,2026年的太空商機產值約 6,000至7,000億美元,約是0.6%個地球產值;至於中期(2035至2040年)約 1.8 兆 至2.7 兆美元,約為 1.5%到2.5%個地球產值,若時間拉長至100年後,則會創造出數十個地球的產值。

以目前的「地球經濟」規模來計算,2024年全球 GDP(名義 GDP)大約在 100 兆至 110 兆美元間,未來100年若只創造出10個地球產值,將新增1,100兆美元,市場潛力驚人。

當然,百年後可能現在的人們都已離世,但這卻是對後代子孫非常重大的冀望與商機。或許是這項新商機太具想像力,才會大到讓投資人對SpaceX趨之若鶩、如此瘋狂。朝外太空發展的商機為何這麼大?其實,若仔細探究原因也不會太困難,因為一切都來自「創新帶來新機會」。

大家都知道,地球的資源是有限的,例如有限的稀土與能源,但僅僅是1顆含有豐富鉑金的小行星,其經濟價值就可能超過數兆美元。此外,太陽系內的太陽能供應是地球表面的數萬倍。如果人類能轉向太空能源,例如空間太陽能電站,能源產值將遠超地球目前的石油與電力市場。

再來,外太空可以做製造嗎?科學家也發現,微重力環境允許製造地球上無法生產的高性能材料,例如某些半導體晶體、生物製劑等。

因此,雖然台灣過去在太空領域的發展較薄弱,但憑藉強大的資通訊與半導體基礎,以及與美商密切合作,例如台商切入 SpaceX 供應鏈,有機會在外太空複製過去電子業成功模式。像是在地面接收站,這是目前台灣在太空衛星科技產值最大的部分,包括天線、PCB 板、通訊晶片等。另外在衛星關鍵組件上,國科會預估到 2029 年,台灣衛星產業產值將衝破新台幣 1 兆元。

至於AI 與資料中心,隨著 SpaceX及其他公司加碼投資並計畫在太空建立 AI 資料中心,台灣在伺服器與半導體製程及精密封裝的優勢,也將從AI領域跨足到外太空,開展出全新的舞台空間。

延伸閱讀:真的太燒錢!馬斯克宣布xAI併入SpaceX:併後估值達1.25兆美元,「太空AI機房」不是夢?

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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