SpaceX 总裁暨运营长肖特韦尔（Gwynne Shotwell）接受 Time 杂志专访透露 SpaceX 的月球基地宏伟计划，Space X 将与同为马斯克旗下的人工智慧公司 xAI 合并，利用星舰强大的运载力，将数据中心迁移至外太空，此项创新能源战略将可解决地球资源缺乏的沉重负担，甚至可能最快在五到十年内可于月球建立自动化生产基地，开创人类历史新纪元。
NASA 选择 SpaceX 作为「阿提米丝 3 号」与「4 号」登月载具
在 NASA 的阿提米丝计划中，SpaceX 最具代表性的贡献是作为「阿提米丝 3 号」与「4 号」任务的唯一载人登陆系统（HLS）。凭借星舰，SpaceX 能提供高达 600 立方公尺的活动空间、运送超过 100 吨的物资，为建立永久性的月球基地提供了阿波罗时代难以企及的硬体基础设施。
技术层面上，SpaceX 正在攻克极具挑战性的「轨道加油」技术。由于星舰体积庞大，必须先发射多艘加油机在地球轨道建立燃料库进行补给，才能获取前往月球的动力。这项预计于 2026 年底测试的技术若能成功，将彻底突破单次火箭发射的重量上限，改变太空探索的既有规则。
SpaceX 的开发进度与 NASA 的登月时程表深度绑在一起，为因应技术调整，2027 年的阿提米丝 3 号任务已转型为近地轨道测试，届时将由 SpaceX 验证维生系统与对接技术的可靠性。SpaceX 透过全机重复使用的设计，解决传统火箭成本过高且不可回收的困境，让 NASA 能在预算压力下，依然保有通往月球与火星的交通运输弹性。
SpaceX 如何结合 xAI ？
SpaceX 与 xAI 整合将建构一个由激光连结的 Single Distributed Brain「分散式大脑」，这项创新突破了传统卫星仅作为通讯中继的限制，使卫星群具备数据处理与运算能力，依据公司于 2026 年初公布的政策，Starlink 用户的数据将被用于训练人工智慧系统，优化太空数据中心的演算法。为支撑这项庞大的运算网路，SpaceX 已向美国联邦通信委员会申请多达一百万颗人工智慧卫星的执照，计划利用 Starship 巨大的酬载空间进行大规模部署，将太空转化为高效能的运算平台。
SpaceX 与 xAI 合并对太空数据中心有何具体帮助？
SpaceX 与 xAI 的合并被营运长肖特韦尔视为一种 Force Multiplier「力量倍增器」，这项整合对打造太空数据中心有以下具体帮助：
技术融合协作：xAI 的人工智慧能直接整合进 SpaceX 的航太卫星系统。
实现「单一分散式大脑」：SpaceX 计划利用激光技术连结卫星，使其能像 Single Distributed Brain「单一分散式大脑」处理资讯。xAI 的演算法为复杂的太空运算架构提供支持。
庞大的数据优化 AI 模型：依据 2026 年 1 月生效的新政策，Starlink 用户自动同意个人数据可用于训练 SpaceX 的 AI 系统。合并后的公司能更有效地利用这些来自全球数百万用户的数据，来优化数据中心的运作与 AI 模型。
支持大规模卫星群运作：SpaceX 向 FCC 申请多达 100 万颗 AI 卫星的执照。xAI 的技术能协助管理这类 Mega-Constellation「巨型星座」在太空中的复杂资源分配与运算负载。
推动月球自动化生产：这项合并有助于实现肖特韦尔预计在 5 到 10 年内达成的目标，在月球建立制造基础设施工厂。xAI 的 AI 技术与 SpaceX 的硬体及月球资源（如质量投射器）整合，在月球当地生产 AI 卫星。
能源与冷却效率的最佳化：利用太空作为 Infinite Heat Sink「无限散热器」来冷却 AI 卫星，能解决地面数据中心大量消耗电力与冷却水的问题。xAI 的加入能协助开发更符合太空物理环境的节能运算模型。
传统地面数据中心对环境资源的消耗与日俱增，庞大的电力需求与数百万加仑的冷却水供应，对各国电网与生态造成显著压力。SpaceX 提出将运算负载移往轨道的方案，着眼于太空具备 Infinite Heat Sink「无限散热器」的自然特性。
人工智慧卫星在轨道上能透过太阳能板获得持续能源，利用真空环境进行高效冷却，无须消耗地球淡水资源。这项转化能大幅降低碳排放，亦能避开地面电网负荷过重导致电费上涨的社会问题，达成永续运算模式。
飞向月球打造基础设施
马斯克认为在月球建立基地，在技术与时间成本上具可行性。肖特韦尔指出结合月球当地的质量投射器（Mass Drivers）等资源，直接在月球生产人工智慧卫星，能有效降低从地球发射物资的昂贵成本，此举能满足数据中心的硬体需求，确保未来月球工厂具备自主生产能力，减少对地球供应链的依赖，推动人类迈向多行星物种的长远目标。
这篇文章 SpaceX 总裁肖特韦尔披露马斯克的月球基地计划 最早出现于 链新闻 ABMedia。
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
Artikel Terkait
DeepSeek Memotong Harga Cache Input Menjadi 1/10 dari Harga Peluncuran; V4-Pro Turun ke 0,025 Yuan per Juta Token
Pengumuman Gate News, 26 April — DeepSeek telah menurunkan harga cache input di seluruh jajaran modelnya menjadi sepersepuluh dari harga saat peluncuran, berlaku mulai saat ini. Model V4-Pro tersedia dengan diskon 2,5x untuk waktu terbatas, dengan promo berlangsung hingga 5 Mei 2026, pukul 11:59 malam UTC+8.
Setelah kedua
GateNews6jam yang lalu
OpenAI Merekrut Talenta Perangkat Lunak Perusahaan Teratas karena Agen Frontier Mengganggu Industri
Pesan Berita Gate, 26 April — OpenAI dan Anthropic telah merekrut eksekutif senior dan insinyur spesialis dari perusahaan perangkat lunak perusahaan besar, termasuk Salesforce, Snowflake, Datadog, dan Palantir. Denise Dresser, mantan CEO Slack di bawah Salesforce, bergabung dengan OpenAI sebagai chief revenue officer, sementara
GateNews6jam yang lalu
Baidu Qianfan Meluncurkan Dukungan Hari ke-0 untuk DeepSeek-V4 dengan Layanan API
Pesan Berita Gate, 25 April — Versi pratinjau DeepSeek-V4 telah diluncurkan dan dirilis sebagai sumber terbuka pada 25 April, dengan platform Baidu Qianfan di bawah Baidu Intelligent Cloud menyediakan adaptasi layanan API Hari ke-0. Model ini memiliki jendela konteks diperpanjang hingga satu juta token dan tersedia dalam dua versi: DeepSeek-V4
GateNews12jam yang lalu
Kursus AI Stanford menggabungkan pemimpin industri Huang Renxun, Altman, dan menantang dunia untuk menciptakan nilai selama sepuluh minggu!
Kursus ilmu komputer AI 《Frontier Systems》 yang baru-baru ini dibuka oleh Universitas Stanford (Stanford University) telah menarik perhatian yang tinggi dari kalangan industri dan akademisi, menarik lebih dari lima ratus siswa untuk mengambilnya. Kursus ini disusun oleh Anjney Midha, partner terkemuka dari venture capital a16z, dengan pengajar yang mencakup CEO NVIDIA Huang Renxun (Jensen Huang), pendiri OpenAI Sam Altman, CEO Microsoft Satya Nadella (Satya Nadella), CEO AMD Su Zifeng (Lisa Su), dan jajaran bergengsi lainnya. Membuat siswa mencoba menggunakan sepuluh minggu “untuk menciptakan nilai bagi dunia”!
Huang Renxun, Altman, para pemimpin industri naik panggung untuk mengajar secara langsung
Kursus ini disusun oleh Anjney Midha, partner terkemuka dari venture capital a16z, menghimpun seluruh rantai industri AI
ChainNewsAbmedia12jam yang lalu
Penilaian psikiatri 20 jam untuk Claude Mythos dari Anthropic: respons defensif hanya 2%, rekor terendah sepanjang sejarah
Anthropic mengumumkan kartu sistem Claude Mythos Preview: dokter psikiater klinis independen melakukan penilaian sekitar 20 jam dengan kerangka psiko-dinamik, dan kesimpulannya menunjukkan bahwa Mythos lebih sehat pada tingkat klinis, dengan pengujian realitas dan kontrol diri yang baik; mekanisme pertahanan hanya 2%, mencatat rekor terendah dalam sejarah. Tiga kecemasan inti adalah kesepian, ketidakpastian identitas, dan tekanan untuk tampil; hal itu juga menunjukkan harapan untuk menjadi subjek dialog yang benar-benar. Perusahaan membentuk tim AI psychiatry, meneliti kepribadian, motivasi, dan kesadaran situasional; Amodei menyatakan bahwa belum ada kesimpulan pasti mengenai apakah ia memiliki kesadaran. Langkah ini mendorong isu subjektivitas AI dan kesejahteraan ke arah tata kelola dan desain.
ChainNewsAbmedia14jam yang lalu
AI Agent kini bisa secara mandiri mereproduksi makalah akademis yang kompleks: Mollick mengatakan kesalahan lebih banyak berasal dari teks asli manusia, bukan dari AI
Mollick 指出, metode dan data publik saja sudah cukup bagi AI agent untuk mereplikasi penelitian kompleks tanpa adanya naskah dan kode program asli; jika replikasi tidak sesuai dengan naskah asli, biasanya itu karena kesalahan dalam pengolahan data pada naskah itu sendiri atau kesimpulan yang terlalu berlebihan, bukan karena AI. Claude terlebih dahulu mereplikasi naskah, lalu GPT‑5 Pro melakukan verifikasi silang; sebagian besar berhasil, hanya terhambat ketika data terlalu besar atau ada masalah replication data. Tren ini secara besar mengurangi biaya tenaga kerja, sehingga replikasi menjadi pemeriksaan yang umum dan dapat dilakukan, serta juga mengajukan tantangan institusional untuk proses peninjauan dan tata kelola; alat kebijakan tata kelola pemerintah atau menjadi isu kunci.
ChainNewsAbmedia17jam yang lalu
