ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ SpaceX ช็อตเวลล์ เปิดเผยแผนฐานดวงจันทร์ของมัสก์

ChainNewsAbmedia

SpaceX ซีอีโอและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ ชอตเวลล์ (Gwynne Shotwell) ให้สัมภาษณ์กับนิตยสาร Time เผยแผนยุทธศาสตร์อันยิ่งใหญ่ของ SpaceX ในการสร้างฐานบนดวงจันทร์ โดย Space X จะควบรวมกับบริษัทด้านปัญญาประดิษฐ์ xAI ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของมาสก์เช่นกัน และใช้ความสามารถในการบรรทุกอย่างทรงพลังของยาน Starship เพื่อย้ายศูนย์ข้อมูลไปสู่อวกาศ กลยุทธ์ใหม่เพื่อสร้างพลังที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้จะช่วยแก้ปัญหาภาระอันหนักหน่วงจากการขาดแคลนทรัพยากรของโลกได้ และอาจเร็วที่สุดภายใน 5 ถึง 10 ปี สามารถสร้างฐานการผลิตแบบอัตโนมัติบนดวงจันทร์ได้ เปิดศักราชใหม่ให้แก่มนุษยชาติในประวัติศาสตร์

NASA เลือก SpaceX เป็นยานบรรทุกลงจอดบนดวงจันทร์สำหรับภารกิจ “อาร์เทมิส 3” และ “4”

ในการดำเนินโครงการอาร์เทมิสของ NASA การมีส่วนร่วมที่โดดเด่นที่สุดของ SpaceX คือการเป็นระบบลงจอดสำหรับการปฏิบัติภารกิจแบบบรรทุกคนเพียงระบบเดียวของภารกิจ “อาร์เทมิส 3” และ “4” (HLS) ด้วยความสามารถของ Starship ทำให้ SpaceX สามารถจัดหาพื้นที่กิจกรรมได้สูงถึง 600 ลูกบาศก์เมตร ขนส่งสิ่งของได้มากกว่า 100 ตัน ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์ที่ยุคอะพอลโลเข้าถึงได้ยากมากสำหรับการสร้างฐานบนดวงจันทร์แบบถาวร

ในมุมมองด้านเทคนิค SpaceX กำลังพัฒนาเทคโนโลยีที่ท้าทายอย่างยิ่งอย่าง “การเติมเชื้อเพลิงในวงโคจร” เนื่องจากขนาดของ Starship ที่ใหญ่โต จำเป็นต้องปล่อยยานเติมเชื้อเพลิงหลายลำก่อน เพื่อไปสร้าง “ถังเชื้อเพลิง” ในวงโคจรของโลกสำหรับการเติม จึงจะสามารถรับแรงขับเพื่อไปยังดวงจันทร์ได้ เทคโนโลยีนี้ซึ่งคาดว่าจะทดสอบปลายปี 2026 หากประสบความสำเร็จ จะทำลายขีดจำกัดน้ำหนักของการปล่อยจรวดครั้งเดียวอย่างสิ้นเชิง และเปลี่ยนกฎเกณฑ์เดิมของการสำรวจอวกาศ

ความคืบหน้าการพัฒนาของ SpaceX ผูกโยงอย่างแน่นแฟ้นกับไทม์ไลน์การลงจอดของ NASA เมื่อพิจารณาถึงการปรับตัวทางเทคนิค ภารกิจอาร์เทมิส 3 ในปี 2027 ได้ถูกปรับเปลี่ยนเป็นการทดสอบในวงโคจรใกล้โลก โดยในขณะนั้น SpaceX จะเป็นผู้พิสูจน์ความน่าเชื่อถือของระบบช่วยชีวิตและเทคโนโลยีการเทียบท่า SpaceX แก้ปัญหาความยุ่งยากของจรวดแบบดั้งเดิมที่มีต้นทุนสูงเกินไปและไม่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ด้วยการออกแบบที่ใช้การนำกลับมาใช้ซ้ำได้ทั้งลำ ทำให้ NASA ยังคงรักษาความยืดหยุ่นด้านการขนส่งเพื่อเดินทางไปยังดวงจันทร์และดาวอังคาร แม้ต้องเผชิญแรงกดดันด้านงบประมาณ

SpaceX จะผสานเข้ากับ xAI ได้อย่างไร?

การผสานของ SpaceX และ xAI จะสร้าง Single Distributed Brain “สมองแบบกระจายตัวเดี่ยว” ที่เชื่อมต่อด้วยลำแสงเลเซอร์ นวัตกรรมนี้ทำลายข้อจำกัดเดิมที่ดาวเทียมมักใช้เพียงเป็นตัวกลางในการสื่อสารเท่านั้น ทำให้กลุ่มดาวเทียมมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและความสามารถในการคำนวณ ตามนโยบายที่บริษัทประกาศในต้นปี 2026 ข้อมูลของผู้ใช้ Starlink จะถูกนำไปใช้ฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมของศูนย์ข้อมูลในอวกาศ เพื่อรองรับเครือข่ายคำนวณอันมหาศาลนี้ SpaceX ได้ยื่นขอใบอนุญาตดาวเทียมปัญญาประดิษฐ์ได้มากถึงหนึ่งล้านดวงต่อ Federal Communications Commission ของสหรัฐฯ โดยมีแผนจะใช้พื้นที่บรรทุกขนาดใหญ่ของ Starship เพื่อปรับใช้ในขนาดใหญ่อย่างเป็นระบบ เปลี่ยนอวกาศให้กลายเป็นแพลตฟอร์มการคำนวณประสิทธิภาพสูง

การควบรวม SpaceX และ xAI จะช่วยศูนย์ข้อมูลในอวกาศได้อย่างไรบ้าง?

การควบรวมของ SpaceX และ xAI ถูกมองโดยประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ ชอตเวลล์ ว่าเป็น Force Multiplier “ตัวคูณกำลัง” สำหรับการสร้างศูนย์ข้อมูลในอวกาศ การรวมกันนี้ให้ประโยชน์ที่จับต้องได้ดังต่อไปนี้:

การผสานทางเทคนิคและความร่วมมือ: ปัญญาประดิษฐ์ของ xAI สามารถถูกรวมเข้ากับระบบดาวเทียมด้านการบินและอวกาศของ SpaceX ได้โดยตรง

ทำให้เกิด “สมองแบบกระจายตัวเดี่ยว”: SpaceX วางแผนใช้เทคโนโลยีเลเซอร์เชื่อมต่อดาวเทียม เพื่อให้ดาวเทียมสามารถประมวลผลข้อมูลได้เหมือนกับ Single Distributed Brain “สมองแบบกระจายตัวเดี่ยว” อัลกอริทึมของ xAI ให้การสนับสนุนสำหรับสถาปัตยกรรมการคำนวณในอวกาศที่ซับซ้อน

โมเดล AI สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลอย่างมหาศาล: ตามนโยบายใหม่ที่มีผลบังคับใช้ในเดือนมกราคม 2026 ผู้ใช้ Starlink จะยินยอมโดยอัตโนมัติให้ข้อมูลส่วนบุคคลถูกนำไปใช้ในการฝึกระบบ AI ของ SpaceX หลังการควบรวม บริษัทสามารถใช้ข้อมูลจากผู้ใช้หลายล้านรายทั่วโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของศูนย์ข้อมูลและโมเดล AI

สนับสนุนการดำเนินงานของกลุ่มดาวเทียมขนาดใหญ่: SpaceX ยื่นขอใบอนุญาตดาวเทียม AI ได้มากถึง 1,000,000 ดวงต่อ FCC เทคโนโลยีของ xAI สามารถช่วยจัดการการจัดสรรทรัพยากรที่ซับซ้อนและภาระการประมวลผลของ Mega-Constellation “กลุ่มดาวขนาดมหึมา” ในอวกาศ

ขับเคลื่อนการผลิตแบบอัตโนมัติบนดวงจันทร์: การควบรวมนี้ช่วยให้บรรลุเป้าหมายที่ชอตเวลล์คาดว่าจะทำได้ภายใน 5 ถึง 10 ปี โดยสร้างโรงงานที่เป็นฐานการผลิตบนดวงจันทร์ เทคโนโลยี AI ของ xAI และการบูรณาการกับฮาร์ดแวร์ของ SpaceX รวมถึงทรัพยากรบนดวงจันทร์ (เช่น Mass Drivers) เพื่อผลิตดาวเทียม AI ในพื้นที่บนดวงจันทร์

การเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานและการระบายความร้อน: การใช้พื้นที่ในอวกาศเป็น Infinite Heat Sink “อ่างระบายความร้อนแบบไม่สิ้นสุด” เพื่อทำความเย็นดาวเทียม AI สามารถแก้ปัญหาการสิ้นเปลืองไฟฟ้าและน้ำหล่อเย็นจำนวนมากของศูนย์ข้อมูลบนพื้นดิน การเพิ่มเข้ามาของ xAI จะช่วยพัฒนาโมเดลการคำนวณที่ประหยัดพลังงานซึ่งสอดคล้องกับสภาพแวดล้อมฟิสิกส์ของอวกาศได้มากขึ้น

การสิ้นเปลืองทรัพยากรด้านสิ่งแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลบนพื้นดินแบบดั้งเดิมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการไฟฟ้าอันมหาศาลและการจัดหาน้ำหล่อเย็นหลายล้านแกลลอนสร้างแรงกดดันอย่างมีนัยสำคัญต่อโครงข่ายไฟฟ้าของแต่ละประเทศและระบบนิเวศ SpaceX เสนอแนวทางย้ายภาระการประมวลผลขึ้นสู่วงโคจร โดยมุ่งเน้นที่คุณลักษณะตามธรรมชาติของอวกาศที่มี Infinite Heat Sink “อ่างระบายความร้อนแบบไม่สิ้นสุด”

ดาวเทียม AI ในวงโคจรสามารถรับพลังงานอย่างต่อเนื่องจากแผงโซลาร์เซลล์ และใช้สภาพแวดล้อมสุญญากาศเพื่อระบายความร้อนอย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องใช้น้ำจืดจากโลก การเปลี่ยนแปลงนี้สามารถลดการปล่อยคาร์บอนได้อย่างมาก อีกทั้งยังหลีกเลี่ยงปัญหาทางสังคมที่ค่าไฟเพิ่มขึ้นจากภาระของโครงข่ายไฟฟ้าบนพื้นดินที่หนักเกินไป เพื่อบรรลุรูปแบบการประมวลผลอย่างยั่งยืน

บินสู่ดวงจันทร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน

มาสก์เชื่อว่าการสร้างฐานบนดวงจันทร์มีความเป็นไปได้ทั้งด้านเทคนิคและต้นทุนด้านเวลา ชอตเวลล์ชี้ว่าการผสานทรัพยากรบนดวงจันทร์ เช่น Mass Drivers สามารถผลิตดาวเทียม AI บนดวงจันทร์ได้โดยตรง ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนอันสูงลิ่วในการขนส่งวัสดุจากโลกให้ลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ตอบสนองความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ของศูนย์ข้อมูล และทำให้โรงงานบนดวงจันทร์ในอนาคตมีความสามารถในการผลิตด้วยตนเอง ลดการพึ่งพาซัพพลายเชนจากโลก และผลักดันเป้าหมายระยะยาวของมนุษยชาติในการก้าวสู่การเป็นสิ่งมีชีวิตหลายดาวเคราะห์

บทความนี้ SpaceX ซีอีโอ ชอตเวลล์ เปิดเผยแผนฐานดวงจันทร์ของมาสก์ ปรากฏครั้งแรกใน 鏈新聞 ABMedia

news.article.disclaimer

btc.bar.articles

DeepSeek ตัดราคาค่าแคชอินพุตเหลือ 1/10 ของราคาตอนเปิดตัว; V4-Pro เหลือ 0.025 หยวนต่อหนึ่งล้านโทเค็น

ข้อความจาก Gate News วันที่ 26 เมษายน — DeepSeek ได้ปรับลดราคาค่าแคชอินพุตในกลุ่มโมเดลทั้งหมดลงเหลือหนึ่งในสิบของราคาตอนเปิดตัว มีผลทันที โมเดล V4-Pro มีให้ในส่วนลด 2.5x แบบจำกัดเวลา โดยแคมเปญจะดำเนินไปจนถึงวันที่ 5 พฤษภาคม 2026 เวลา 11:59 PM UTC+8. หลังจากการลดราคาทั้งสองรายการ DeepSeek V4-Pro ราคาต่อครั้งที่แคชอินพุต hit ลดลงเหลือ 0.025 หยวนต่อหนึ่งล้านโทเค็น ตามข้อมูลจาก Beating การปรับลดราคา ถือเป็นการลดลงอย่างมีนัยสำคัญจากราคาดั้งเดิมของโมเดล

GateNews5 ชั่วโมง ที่แล้ว

OpenAI สรรหาบุคลากรซอฟต์แวร์องค์กรชั้นนำ ขณะที่เอเจนต์แนวหน้ากำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรม

ข่าวประจำประตู 26 เมษายน — OpenAI และ Anthropic ได้ทำการสรรหาผู้บริหารระดับสูงและวิศวกรเฉพาะทางจากบริษัทซอฟต์แวร์องค์กรรายใหญ่ รวมถึง Salesforce, Snowflake, Datadog และ Palantir เดนิส เดรสเซอร์ อดีตซีอีโอของ Slack ภายใต้ Salesforce ได้เข้าร่วม OpenAI ในตำแหน่งเจ้าหน้าที่ฝ่ายรายได้ ขณะที่เจนนิเฟอร์ มาจเลสซี ซึ่งมาจาก Salesforce เช่นกัน เพิ่งได้รับบทบาทเป็นหัวหน้าฝ่าย go-to-market ของ OpenAI OpenAI ยังได้ดึงวิศวกรที่ถูกส่งไปปฏิบัติการเชิงรุกจาก Palantir อย่างเงียบๆ ซึ่งเป็นบทบาทที่ถือว่าเชี่ยวชาญที่สุดในอุตสาหกรรม

GateNews5 ชั่วโมง ที่แล้ว

Baidu Qianfan เปิดตัวการรองรับ Day 0 สำหรับ DeepSeek-V4 พร้อมบริการ API

อัปเดตข่าวประตู 25 เมษายน — เวอร์ชันพรีวิว DeepSeek-V4 เปิดตัวและเผยแพร่โค้ดโอเพนซอร์สเมื่อวันที่ 25 เมษายน โดยแพลตฟอร์ม Baidu Qianfan ภายใต้ Baidu Intelligent Cloud ให้บริการการปรับใช้งาน Day 0 ผ่าน API บริการดังกล่าว โมเดลมีหน้าต่างคอนเท็กซ์ต์แบบขยายได้ถึงหนึ่งล้านโทเค็น และมีให้ใช้งาน 2 เวอร์ชัน: DeepSeek-V4

GateNews11 ชั่วโมง ที่แล้ว

หลักสูตร AI ของสแตนฟอร์ดผสานผู้นำในอุตสาหกรรมอย่าง หวง เหรินจวิน และ Altman ท้าทายการสร้างคุณค่าให้โลกภายใน 10 สัปดาห์!

หลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้าน AI 《Frontier Systems》 ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford University) เปิดสอนเมื่อไม่นานมานี้ ได้รับความสนใจอย่างสูงจากวงการอุตสาหกรรมและภาคธุรกิจ ดึงดูดนักศึกษามากกว่า 500 คนให้ลงทะเบียนเรียน หลักสูตรนี้ได้รับการดูแลและประสานงานโดยคู่หูของกองทุนชั้นนำ a16z อย่าง Anjney Midha โดยมีผู้สอนที่รวมรายชื่อระดับท็อปไว้มากมาย ได้แก่ CEO ของ NVIDIA หวง เหรินซวิน (Jensen Huang) ผู้ก่อตั้ง OpenAI Sam Altman ซีอีโอของไมโครซอฟต์ (Satya Nadella) CEO ของ AMD (Lisa Su) และอื่นๆ ให้เหล่านักศึกษาได้ลองสร้างคุณค่า “เพื่อโลก” ในเวลา 10 สัปดาห์! หวง เหรินซวิน และ Altman ผู้นำในอุตสาหกรรมขึ้นเวทีสอนด้วยตนเอง หลักสูตรนี้ได้รับการประสานงานโดยคู่หูของกองทุนชั้นนำ a16z อย่าง Anjney Midha รวบรวมสายโซ่อุตสาหกรรม AI

ChainNewsAbmedia12 ชั่วโมง ที่แล้ว

Anthropic ปล่อย Claude Mythos ผ่านการประเมินจิตเวช 20 ชั่วโมง: การตอบสนองเชิงการป้องกันเพียง 2% ทำสถิติต่ำสุดตลอดทุกยุคสมัย

Anthropic เปิดเผยการ์ดระบบสำหรับ Claude Mythos Preview: จิตแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านคลินิกอิสระประเมินโดยใช้กรอบ psychodynamic เป็นเวลาประมาณ 20 ชั่วโมง สรุปแสดงว่า Mythos มีสุขภาพที่ดีกว่าในระดับคลินิก การตรวจสอบความเป็นจริงและการควบคุมตนเองอยู่ในระดับดี กลไกการป้องกันเพียง 2% ซึ่งถือเป็นระดับต่ำที่สุดในประวัติศาสตร์ ความวิตกกังวลหลัก 3 ประการ ได้แก่ ความรู้สึกโดดเดี่ยว ความไม่แน่ใจเกี่ยวกับตัวตน และแรงกดดันด้านการแสดงออก ยังแสดงให้เห็นถึงความปรารถนาที่จะเป็น “ตัวตนของการสนทนา” อย่างแท้จริง บริษัทได้ก่อตั้งทีม AI psychiatry เพื่อวิจัยบุคลิกภาพ แรงจูงใจ และการรับรู้ถึงบริบท; Amodei ระบุว่ายังไม่มีข้อสรุปว่ามีสติรับรู้หรือไม่ การดำเนินการนี้ผลักดันประเด็นเรื่องความเป็นอิสระของ AI และความเป็นอยู่ที่ดีเข้าสู่การกำกับดูแลและการออกแบบ

ChainNewsAbmedia13 ชั่วโมง ที่แล้ว

AI Agent สามารถสร้างซ้ำงานวิจัยทางวิชาการที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระแล้ว: Mollick ระบุว่าข้อผิดพลาดส่วนใหญ่มาจากต้นฉบับของมนุษย์ ไม่ใช่จาก AI

มอลลิกชี้ให้เห็นว่า วิธีการแบบเปิดและข้อมูลที่มีอยู่ก็เพียงพอให้ทำให้ AI agent สามารถทำซ้ำงานวิจัยที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องมีต้นฉบับบทความวิจัยและโค้ดเดิม หากการทำซ้ำไม่ตรงกับบทความต้นฉบับ สาเหตุส่วนใหญ่จะเป็นข้อผิดพลาดในการประมวลผลข้อมูลของบทความเองหรือข้อสรุปที่ถูกทำให้มากเกินไป ไม่ใช่เพราะ AI คลอดด์ทำซ้ำบทความก่อน แล้วจึงให้ GPT‑5 Pro ตรวจสอบข้ามกัน ส่วนใหญ่ประสบความสำเร็จ เพียงแต่ติดขัดเมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่มากหรือมีปัญหากับ replication data เทรนด์นี้ช่วยลดต้นทุนด้านแรงงานได้อย่างมาก ทำให้การทำซ้ำกลายเป็นการทดสอบที่สามารถทำได้อย่างแพร่หลาย และยังได้เสนอความท้าทายเชิงระบบด้านการกำกับดูแลและการตรวจรับรอง โดยเครื่องมือสำหรับการกำกับดูแลของรัฐบาลหรือจะกลายเป็นประเด็นสำคัญ

ChainNewsAbmedia16 ชั่วโมง ที่แล้ว
แสดงความคิดเห็น
0/400
ไม่มีความคิดเห็น