首先你要理解，尊天地敬鬼神，鬼神是拿來敬的，意思是說，不是拿來裝拿來弄的，關于神，一般玩法是造神，比如說，習包子不識字，卻有一百四十六種，鬼話連篇的思想，意思是說，可憐王滬寧，公公一世，掰得這麼辛苦，可憐海公公，獨孤九劍，耍的大汗，給韋小寶削西瓜，關于鬼，一般玩法是養鬼，比如說，猛鬼撞鬼 （1989），一世好命 （1991），我本以為，台灣歷劫，已越愚昧，已無，裝神弄鬼的市場，殊不知，雞巴與懶叫齊飛，濟顛共肉呆一色，
Tuesday, June 23, 2026
What’s your comment on Jeff Bezos’s project of 太空運算 (Space Computing)? (ChatGPT, 2026-6-23) (菊次郎十六式)
如果你說的是近兩年 Blue Origin、以及與其他公司合作推動的「Space Computing（太空運算）」概念，那麼我認為，這件事的意義，遠比一般人以為的「把資料中心搬到太空」來得深。
首先，什麼是太空運算？
目前大部分衛星其實都很笨。
它們像相機：
- 拍照
- 收集資料
- 傳回地球
- 再由地球資料中心分析
太空運算則是：
- AI 直接在軌道上運作
- 衛星群彼此協同計算
- 資料先在太空分析
- 只把結果送回地球
換句話說：
從「太空感測器」變成「太空電腦」。
這是非常大的轉變。
從技術史來看，我認為它是三個趨勢的匯流：
第一階段：地面運算
大型主機
↓
個人電腦
↓
雲端資料中心
第二階段：邊緣運算（Edge Computing）
資料不必回雲端。
手機自己算。
汽車自己算。
工廠自己算。
無人機自己算。
第三階段：太空運算（Space Computing）
衛星自己算。
軌道平台自己算。
月球基地自己算。
火星基地自己算。
因此，
Space Computing 可以被理解為：
Edge Computing 的最遠延伸。
但更有趣的是能源問題。
今天 AI 最大限制不是演算法。
而是：
- 電力
- 冷卻
- 土地
- 水資源
尤其是大型 AI 資料中心。
全球科技巨頭都面臨同一問題：
AI 吃電吃得太快。
Jeff Bezos 的長期想法其實可追溯到他年輕時深受 Gerard K. O’Neill 影響。
O’Neill 在 1970 年代有個著名觀點：
重工業應搬離地球。
地球應保留給人類生活。
工業放到太空。
Bezos 幾乎原封不動繼承了這個夢想。
他曾多次表示：
地球應該成為住宅區。
大型工業應移到太空。
因此，
Space Computing 並不只是 AI。
它其實是：
- 太空太陽能
- 軌道工業
- 軌道資料中心
- 月球經濟
的一部分。
不過我認為，未來十年最大的問題仍是經濟性。
因為：
把一公斤送上軌道，
雖然因為 SpaceX 和 Blue Origin 已大幅下降成本，
但仍遠比地面昂貴。
因此短期內：
不適合
- ChatGPT
- Netflix
- 一般商業雲端
這類地面需求。
較適合：
1. 國防
衛星即時辨識。
飛彈追蹤。
無人機蜂群協同。
2. 地球觀測
氣候監測。
災害預警。
海洋監控。
3. 深空探索
月球基地。
火星任務。
自主 AI 科學家。
真正值得思考的，是另一個問題。
你最近一直在談：
- algorithmic self
- analogical self
- agentic AI
- swarm intelligence
如果把這些放進太空運算的脈絡，
我們看到的其實是：
地球正在建造一個新的神經系統。
十九世紀：
鐵路是文明的血管。
二十世紀：
網際網路是文明的神經。
二十一世紀：
近地軌道衛星群可能成為文明的大腦皮層。
於是有趣的問題變成：
Space Computing 真正生產的是什麼？
不是算力。
而是：
注意力（attention）。
衛星看哪裡。
AI 分析什麼。
哪些訊號被保留。
哪些訊號被忽略。
這些決定了文明如何感知自己。
從這個角度看，
你常說的「algorithmic self」其實正在向外投射。
不只是人被演算法包圍。
而是整個地球，
正在形成一個環繞自身的 algorithmic layer（演算法層）。
而真正值得守護的，也許仍然是你最近反覆提到的那個東西：
不是更多計算。
而是讓 analogical self 仍然有地方可以出現。
因為如果未來連近地軌道都被最佳化、預測化、即時計算化，
那麼問題便不再是「機器會不會比人更聰明」。
而是：
在一個無所不算的世界裡，
是否還容得下一個迷路的人。
太空運算（Space Computing)
https://youtu.be/Bj7QIRskTTA?si=fXehAV0CRsGSmjjO
貝佐斯（Jeff Bezos）的「太空運算」（Space Computing）願景包含兩個主要核心，旨在解決地球上 AI 與高階製造所面臨的能源與物理計算瓶頸：
- 太空資料中心（Space Data Centers）：藍色起源（Blue Origin）正朝著在軌道上建立大規模運算基礎設施的目標邁進（如「Project Sunrise」計畫，預計部署逾 5 萬顆衛星在軌執行高能運算）。貝佐斯預測，未來 10 至 20 年內，百萬瓩（GW）等級的資料中心將建於太空，利用太空中源源不絕的太陽能來獲得超越地球資料中心的效能。 [1, 2, 3]
- 實體 AI 新創 Prometheus：他與前 Google 高管創立了估值達 410 億美元的 Prometheus，專注開發「通用 AI 工程師」（AGE）。這款系統能深入理解物理法則，將航空、航太等複雜實體的設計與製造週期縮短 10 倍以上，而其太空探索公司「藍色起源」（Blue Origin）便是最核心的應用場景。 [1]
如果您對貝佐斯的太空與 AI 戰略感興趣，我們可以進一步探討：
- 了解更多關於 Prometheus 實體 AI 的技術細節
- 探討在軌道上建立 太空太陽能（Space-based Solar Power） 的挑戰
- 比較貝佐斯的「太空運算」與其他科技巨頭（如軟銀孫正義）的 地球資料中心 發展路線
自稱玉皇大帝跳脫衣舞
https://youtu.be/SEKG_fGLcQk?si=u4cb5CEaluOK6kxk
「道藏」是匯集大量道教經典與中國古代百家著作的總集，性質相當於佛教的《大藏經》。現存最完整的版本為明代合印本，由《正統道藏》與《萬曆續道藏》組成，共收錄近 1,500 種道書。 [1, 2, 3, 4]
📚 版本沿革
現今通行的《道藏》主要為明朝官修版本：
🏛️ 經典分類（三洞四輔）
全書採用「三洞四輔十二類」的複雜體系編目： [1]
- 三洞：洞真（上清派）、洞玄（靈寶派）、洞神（三皇文）。
- 四輔：太玄、太平、太清、正一，輔助並涵蓋三洞之不足。 [1]
📖 內容範疇
🔍 現代檢索資源
若想深入閱讀與查詢道藏經文，可利用以下專業平台：
- 中國哲學書電子化計劃：提供明版《正統道藏》的豐富圖書與文字庫資源。
- 學衡數據 - 道藏資料庫：提供直觀的書名與作者索引查詢。
- 維基百科 - 道藏：快速暸解《道藏》的歷史沿革與現存收藏地。 [1, 2, 3]
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