Meta 8 月 5 日一口氣端出終端編碼工具 Muse Code，以及升級版模型 Muse Spark 1.2，價目表上打出比多數對手便宜十幾倍的數字。細看才發現，便宜的前提藏在合約條款裡：得先點頭讓 Meta 拿你的程式碼和每一次對話去訓練下一代模型，才能拿到那組漂亮的折扣價。

這筆帳算下來，便宜換到的其實是資料主導權的讓渡。時間點也巧妙，DeepSeek 才剛宣布要對尖峰時段加價，一邊漲一邊降，AI 編碼工具的價格戰，正在從比模型能力，轉向比誰先拿資料換到折扣籌碼。

Muse Code 是什麼

Muse Code 是一支跑在終端機裡的編碼 agent，8 月 5 日先在 macOS 和 Linux 開出公測版。它不是單純接指令生成程式碼，而是先規劃修改範圍，寫完後自己驗證結果，遇到複雜任務還能拉出多個子 agent 分工，甚至能在背景非同步執行，不用一直守著終端機等結果。

背後撐著這套邏輯的，是專門為編碼任務調校過的 Muse Spark 1.2。在功能敘述很明顯看到，Muse Code 想打的對象是 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex，目前市佔最前的這兩支 agent。

兩級定價，便宜的不是效能是資料

真正讓 Muse Code 引起討論的不是功能，是價目表。標準級（Standard）每百萬 input token 收 1.25 美元、output token 收 4.25 美元，資料不會被拿去訓練模型，速率上限是每分鐘 3000 次請求、400 萬 token。

貢獻級（Contributor）只收 0.10 美元和 0.20 美元，input 便宜 12 倍、output 便宜超過 21 倍，連快取輸入都壓到每百萬 token 0.002 美元，接近免費。交換條件就是得同意讓 Meta 把提示詞和生成結果拿去訓練下一代模型，速率上限也跟著砍到只剩每分鐘 60 次請求、210 萬 token。便宜換來的不只是隱私，還有效能上限的妥協。

卡在 DeepSeek 調漲的時間點

Muse Code 上線的時間點，剛好卡在 DeepSeek 調整定價的節骨眼。DeepSeek 前陣子才把促銷價變成永久價，V4 Pro 常態價格壓到每百萬 input 0.435 美元、output 0.87 美元，一度是全球最便宜的一線模型。但緊接著 DeepSeek 又宣布尖峰時段要加收附加費，V4 Pro 尖峰時段 output 價格會從非尖峰的每百萬 6 元人民幣拉到 12 元人民幣，相當於直接翻倍，生效時間還沒公布。

一邊要漲，一邊用貢獻級把 output 壓到 0.20 美元，Meta 幾乎追平 DeepSeek 目前的低價區間。這場價格戰牽動的不只一家公司，好幾家都在賭先把價格壓到底，把開發者留在自己的生態系裡，才有機會在未來的漲價循環裡保住訂閱基礎。

老套路搬進開發者工具

把資料訓練授權和價格綁在一起賣，對 Meta 不是新招。

Facebook 和 Instagram 能做到廣告幾乎免費，靠的就是同一套邏輯，用免費服務，平台拿使用行為換廣告精準度。

這次只是把算盤搬進開發者工具，籌碼從瀏覽紀錄換成程式碼和跟 agent 的每一次對話。

差別在於，廣告受眾未必意識到自己被拿去交換，寫程式的開發者卻很清楚自己在交換什麼，尤其程式碼牽涉到公司內部邏輯或還沒申請專利的架構設計，這筆帳會算得比一般消費者精細得多。

Meta 賭的是，大部分開發者在意的是帳單金額，不是資料主權，只要價差夠大，願意點頭的人就夠撐起這個定價策略。

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美國國防科技公司 Shield AI 與國家中山科學研究院 8 月 6 日共同宣布，雙方已完成一場多機協同自主搜索任務的實機驗證，出動三架中科院研製的「勁蜂三型（Mighty Hornet III）」無人機執行任務。中科院原合約隨本次展示完成，雙方並大幅擴大合約規模，將 Hivemind 自主系統延伸至中科院其他研發計畫。

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三機同飛，自主避開禁飛區

在 Shield AI 的技術支援下，中科院工程團隊於三個月內自主開發多套 AI 飛控無人系統（AI Pilot），並導入三架勁蜂三型無人機。展示過程中，Hivemind 平台自主完成無人機起飛與多機調度，執行大範圍搜索任務，同時避開指定禁飛區；三架無人機各自負責指派的搜索區域並保持通訊聯繫，其中一架在部分禁飛區周邊執行搜索。任務結束後，Hivemind 亦自主完成勁蜂三型的降落程序。

Shield AI 總裁暨共同創辦人曾國光（Brandon Tseng）表示：「自主化技術是讓無人機在戰場上真正發揮戰力的關鍵，因為你可以量產一千萬架無人機，卻無法訓練出一千萬名無人機操作員。」他並指出，Hivemind 具備的多機自主協同能力，使自主化成為現代國防的戰力倍增器之一。

Hivemind 讓載具自主感知、決策與行動

Hivemind 的 AI 自主飛控能力讓載具具備自主感知、決策與行動能力，無需人員介入即可執行任務，目前已導入超過 30 種平台，包括 F-16 戰機、噴射動力無人機、直升機、無人艇及地面載具。

Shield AI 於今年 2 月首度與中科院簽約，將 Hivemind 整合至中科院智慧型無人系統，涵蓋軟體開發與實地部署，合約期間，中科院工程師與 Shield AI 派駐工程師以實作訓練方式共同作業，學習獨立操作 Hivemind 所支援的自主化能力。

中科院院長李世強表示，中科院在不到三個月內掌握 Hivemind 的操作能力，透過實作訓練與技術指導，得以在有限時間內獨立運用這項技術。

X 型翼、3D 列印，勁蜂三型主打低成本量產

中科院自主研發的勁蜂三型為台灣首款 X 型翼高機動無人機，屬第二類（Group 2）無人載具，機體採 3D 列印模組化設計，具備快速、低成本量產的優勢。勁蜂三型結合多旋翼平台垂直起降的優勢與定翼機的高速巡航能力，起降過程均無需地面輔助設備。

Shield AI 成立於 2015 年，為創投資金挹注的國防科技公司，產品線涵蓋 Hivemind 自主飛行軟體、V-BAT 及 X-BAT 無人機，以及 Aechelon 模擬與合成實境技術，在美國、歐洲、中東與亞太地區設有據點。

責任編輯：Claire 
核稿編輯：Mia

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Zoox 宣布將於 8 月 10 日起，在拉斯維加斯正式開始收費載客，成為全球第一家讓拿掉方向盤與煞車踏板的自駕車投入商業營運的公司。

這項里程碑的背後，是美國聯邦政府上週才剛核准的第一張商用豁免。

Amazon 旗下的 Zoox，2025 年 9 月起就在拉斯維加斯開放一般民眾免費試乘，一年來已在四座城市累計服務超過 50 萬人次，但這些行程全部免費，8 月 10 日之後，乘客得開始付錢。

促成這個轉變的，是美國國家公路交通安全管理局（NHTSA，National Highway Traffic Safety Administration）上週核發的商用豁免，讓 Zoox 那台沒有駕駛座、沒有後視鏡，只靠感測器和軟體運作的四人座艙車，第一次拿到合法收費的資格。

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豁免涵蓋 8 項安全標準，兩年內最多 2,500 輛

這其實是 Zoox 拿到的第二張豁免。

2025 年 8 月，NHTSA 已經核發過一張「示範豁免」，讓 Zoox 成為第一家在無傳統控制介面車輛這個類別下取得許可的業者，但當時只能免費載客做示範、不能收費，這次的商用豁免，才是真正打開收費大門的關鍵。

NHTSA 這次核准的豁免，涉及聯邦機動車安全標準（FMVSS，Federal Motor Vehicle Safety Standards）中 8 項規定，包括擋風玻璃除霧、雨刷、燈具、後方視野、煞車系統、車內衝擊保護與玻璃材料，多半是因為 Zoox 沒有方向盤、沒有傳統駕駛座，原本要求人類駕駛能看、能摸、能踩的裝置全都不存在。

豁免有效期兩年，自 2026 年 7 月 31 日起算，每年最多能部署 2,500 輛車，這個上限其實從示範豁免階段就已經設定，這次商用豁免延續沿用，NHTSA 同時附加了條件，Zoox 不能把車賣給一般民眾，遠端操作員必須全數留在美國境內，還得公開營運地圖，並接受包含事故與異常停車在內的強化通報義務。

目前只有內華達州核准 Zoox 收費，加州的申請仍在審查中，拉斯維加斯會是 Zoox 商業化的第一個真正試驗場。

兩週前才召回，監理卻先鬆綁

NHTSA 放行的時間點，其實頗耐人尋味。

就在核准豁免的兩週前，Zoox 才剛完成公司成立以來第四次軟體召回，起因是 6 月 20 日的一起事件，一輛空車行駛在拉斯維加斯街頭，遇上濃煙瀰漫的火警現場，煙霧擋住了尚未擺放交通錐的封鎖區，車輛沒能及時辨識危險，先是緊急煞車，最後停在現場中央，靠遠端操作員倒車才脫困，讓消防人員得以擺放交通錐封鎖車道。

Zoox 於 7 月 8 日通報 NHTSA，並在 7 月 17 日對外公布召回，範圍涵蓋當時全部 105 輛營運車輛，透過 OTA 遠端推送軟體更新，加強煙霧偵測與辨識緊急狀況的能力。公司表示未造成人員受傷，且是「唯一一起這類事件」。

但攤開時間軸，這已經是 Zoox 一年半內第四次召回，前三次分別處理非預期急煞、碰撞預測失效，以及路口附近的車道偏移行為，截至今年 3 月，NHTSA 累計記錄了 123 起 Zoox 涉入的自駕模式事故。

商用豁免與軟體召回，前後只差兩週。

這種節奏落差不代表監理機關罔顧安全，NHTSA 的豁免文件本身也附上了強化通報條件，但也說明了一件事，監理放行的速度，未必跟得上每一次邊緣案例被抓出來、修好的速度。

監理留了一塊沒人管的空白

6 月 20 日的火警事件，凸顯出一個更根本的問題，FMVSS 這套聯邦標準管的是車輛硬體規格，煞車、燈具、玻璃、後視鏡，都能寫成具體條文，但如何辨識濃煙封鎖的緊急現場，屬於軟體判斷邏輯，目前沒有任何一項聯邦標準涵蓋這塊。

換句話說，Zoox 這次拿到的豁免，解決的是「車輛長得不像傳統汽車」的合法性問題，卻沒有觸及「軟體會不會誤判緊急狀況」這道更難回答的題目。

這道題目，Zoox 自己心裡有數。

2025 年拿到示範豁免時，NHTSA 就要求公司撤回所有「車輛符合現行 FMVSS」的聲明，等於正式承認，這輛車在既有規範下原本就不完全合規，一年後拿到商用豁免，車輛硬體的合法性問題解決了，但軟體判斷力夠不夠，仍得靠每一次邊緣案例事後補課。

同一座城市，三種打法對決

拉斯維加斯不只是 Zoox 的第一個收費戰場，也是 Waymo、Tesla 同場較勁的城市。

Waymo 走的是感測器融合路線，車輛以光達為主，車身改裝自 Jaguar I-PACE 等現有乘用車款，方向盤和煞車踏板都保留著，只是平常不用。今年 7 月，Waymo 在拉斯維加斯正式轉為全無人化載客，全美車隊規模達 3,500 輛，累計行駛里程已超過 2,000 萬趟。

Tesla 則反其道而行，只靠 8 顆攝影機做視覺辨識，不用光達，車輛同樣是改裝既有的乘用車款，全美無人車隊規模僅約 20 輛，遠不及 Waymo，但公司計畫將服務擴張到休士頓、達拉斯、拉斯維加斯、鳳凰城與邁阿密，會與 Waymo 在多座城市正面交鋒。

Zoox 和這兩家最大的差異，在於車輛本身，無論 Waymo 或 Tesla，用的都是改裝車，方向盤和煞車踏板留在車上，即便不啟用，也還是備而不用的退路，Zoox 是唯一一家，從設計圖階段就拿掉這些裝置的公司。

唯一從零開始造車的玩家

這也是為什麼，這張豁免只發給了 Zoox，Waymo 和 Tesla 都不需要。改裝車保留了傳統駕駛控制介面，本來就符合大部分聯邦機動車安全標準，Zoox 的四人座艙車完全不同，車長約 3.6 公尺，座位面對面排列，可以雙向行駛，不用迴轉就能反向開走，車上唯一的「駕駛」是軟體本身。

車輛搭載 133 kWh 電池，採 400V 電氣架構，設計上可支援 16 小時連續城市營運，極速達每小時 121 公里，這套規格是 Amazon 在 2020 年以約 12 億美元收購 Zoox 後，讓團隊得以放手發展出的成果，在那之前，Zoox 一度瀕臨資金斷炊。

正因為車輛設計徹底捨棄了傳統控制介面，NHTSA 的豁免才顯得格外關鍵。這張許可證，等於是聯邦政府第一次正式承認：一輛完全交給軟體判斷的車，也能合法上路收費。

收費只是第一步，規模才是關卡

Zoox 目前只公布了計費邏輯，還沒公布實際金額，公司表示，車資會用基本費加上里程與時間計算，機場接送等目的地費用會另計，但上車前就會完整揭露，如果系統規劃的路線比原訂路線更遠，乘客也不會被多收費，定位上希望在「舒適等級」的價格帶站穩腳步。

為了衝刺載客量，Zoox 今年 3 月也與 Uber 談成第一筆第三方平台合作，拉斯維加斯今年夏天起，Uber App 上的乘客有機會被媒合到 Zoox 的車，洛杉磯則預計 2027 年跟進，Zoox 自家 App 仍會同步保留。服務範圍也持續擴張，舊金山營運面積已擴大至原本的 4 倍，Austin 與 Miami 兩座新城市今年也陸續開放員工試乘。

商用豁免的效期只有兩年，每年最多 2,500 輛車，這個數字，比起 Waymo 現有的 3,500 輛車隊規模，其實不算大。

Zoox 能不能在兩年內把規模做起來，同時證明軟體判斷得住濃煙、火警這類邊緣案例，這道題目的答案，恐怕會決定監理機關往後還敢不敢，把方向盤這種東西，直接從法規定義裡拿掉。

核稿編輯：Mia

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行動平台新創 Moove 完成 2.5 億美元 C 輪募資，估值來到 21 億美元，由阿布達比主權基金 Mubadala Investment Company 領投，Toyota 旗下成長基金 Woven Capital 與 Ion Pacific 共同領投。

距離上一輪估值，已經過了 29 個月。

參與本輪的投資人陣容不小，還包括 BlueCrest Capital Management、Sona Asset Management、Raptor Group、BlackRock、MUFG、Franklin Templeton、Uber、Left Lane、Silverbacks Holdings、Square Associates、The Latest Ventures、Endeavor Catalyst，以及 Ontario Power Generation Pension Plan。

根據 Mubadala 公布的資料，Moove 目前年化經常性收入約 4.2 億美元，新資金將用於擴大自駕車車隊管理業務，包含招募約 350 名新員工，以及開發被 Moove 稱為「Nests」的自動化車輛基地。

Moove 2020 年創立於奈及利亞，現總部設於杜拜，目前擁有並營運一支 4.2 萬輛的人類駕駛叫車車隊，橫跨 14 個國家，全球員工共 3,300 人，同時仍持續提供車輛融資給網約車司機。

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從奈及利亞司機融資起家

Moove 共同創辦人暨共同執行長 Ladi Delano，與共同創辦人 Jide Odunsi 於 2020 年創立公司，兩人皆有倫敦政經學院、牛津大學與麻省理工學院的學術背景，Delano 早年創業經歷橫跨消費品與地產，曾創立中國白酒品牌並以逾 1,500 萬美元售出，之後與印尼企業合資成立 10 億美元規模的地產公司，才轉向交通領域。

Moove 最初的核心業務，是以營收比例分潤的模式向非洲網約車司機提供車輛融資，也是 Uber 在撒哈拉以南非洲的獨家車輛融資與供應夥伴，目前是 Uber 全球最大的車隊夥伴。

這套模式讓 Moove 的估值一路攀升，2022 年募得 1.05 億美元後啟動全球擴張，2024 年 3 月由 Uber 領投 1 億美元 B 輪，估值達 7.5 億美元，當時年營收約 5,000 萬美元，2025 年初收購巴西網約車平台 Kovi 後，年化經常性收入推升至 2.75 億美元。

換句話說，從 7.5 億美元到 21 億美元，Moove 只花了 29 個月，這樣的成長速度，也讓它有底氣把觸角伸向一個完全不同的市場，無人計程車。

沒人想擁有車輛的金屬

Moove 從 2023 年初開始評估自駕車產業，盤點這個新興生態系的四種角色，自駕車技術開發商、車輛製造商、Uber 這類叫車平台，以及消費者，Delano 觀察到一個共同點，這四種角色都不想真正「擁有金屬」，也就是不想擁有車輛本身。

Delano 向 TechCrunch 描述當時的判斷：「在這個世界裡，誰擁有車輛？誰營運車輛？誰調度車輛？誰負責維修保養？誰處理遺失物？誰負責清潔？」他認為，Moove 過去管理大型車隊與提供融資的經驗，恰好能轉譯到自駕車營運上。

Delano 說：「我們想建立一個產品，由我們擁有、營運、調度自駕車，然後找到願意一起做的夥伴，2023 年，我們找了幾乎每一家自駕車公司談，最後先和 Waymo 談成了合作。」

Moove 目前是 Waymo 在鳳凰城、邁阿密與拉斯維加斯的車隊營運商，未來也將擴及倫敦，它目前還不擁有這些 Waymo 車輛，但計畫用債務融資買下，Delano 沒有透露明確時間表。

他也證實，Moove 已經擁有另一家自駕車開發商的無人計程車車輛，但不願透露是哪一家。

Delano 說：「我們的願景，終究是擁有數十萬輛車，」他指的正是無人計程車。

Waymo 找了不只一個管家

Moove 並非 Waymo 唯一的車隊夥伴，Waymo 選擇保留車輛所有權與乘客關係，把充電、維修、調度等維運工作外包給不同城市的專業夥伴，逐漸形成一個新興的「自駕車車隊營運層」產業。

法國多式聯運集團 Transdev 旗下子公司自 2019 年起營運 Waymo 在鳳凰城、舊金山、洛杉磯與奧斯汀的車隊，逾千名員工負責充電、維修與遠端監控，傳統租車業者 Avis 則在達拉斯扛下場站維運，轉型自稱為「行動基礎設施供應商」。

Lyft 透過子公司 Flexdrive 在納許維爾同時掌握需求端與營運層，是目前唯一兼具兩者的業者，全球最大上市車隊管理公司 Element Fleet Management 則在 2026 年中接下聖地牙哥的維運工作。

這幾家同業多半只做代管，車輛所有權仍在 Waymo 手上，Moove 的差異化，在於它是目前唯一明確表態要直接買下無人計程車車輛的營運商，把過去用來融資非洲網約車的資產模式，原封不動搬進自駕車領域。

有產業觀察者將這個新興的車隊營運層，類比為航空業的地勤服務商，自駕技術公司專注於軟體與感測系統，營運商則接手擁車、養車、清潔、調度這些髒活，市場估計，全球自駕車車隊營運市場規模到 2034 年可能達到 128 億美元，不同機構的推估差異不小，實際數字仍待觀察。

自動化基地才剛起步

新一輪資金裡，有一部分將投入 Moove 稱為「Nests」的自動化車輛基地，這些基地設計為全天候運作，以機器人技術自動完成車輛充電、維修與保養，目前 Moove 已有約 15 座 Nests 處於不同開發階段，但 Delano 沒有透露何時能真正上線，只表示這仍是未來式的產品。

至於 Moove 的傳統網約車融資與人類駕駛叫車業務，Delano 表示今年可望達到完全獲利。

Moove 選擇「擁有」而非「代管」，這條路徑資本密集度更高，也意味著它要承擔比同業更重的資產負債表風險，能否用管理非洲網約車車隊累積的經驗，撐起數十萬輛無人計程車的規模，還要看 Nests 何時真正落成、Waymo 車輛何時真正過戶到自己名下。

對整個自駕車產業而言，誰來擁有、營運、調度這些車輛，終究會決定這個新興產業鏈裡誰能留到最後。

核稿編輯：Mia 

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SpaceX 在 8 月 4 日透過官方 X 帳號公告，與 Nvidia 共同設計 Starmind AI1 衛星的運算酬載，每顆 Starmind 衛星都會搭載 Nvidia Rubin GPU 與 Vera CPU，目標是在低地球軌道執行資料中心等級的 AI 運算。同一天的第二季法說會上，執行長 Elon Musk 把採購政策說得更明確：「往後我們決定只在 Nvidia 上建構，因為我們認為 Vera Rubin 架構是最好的架構，是最好的 AI 電腦⋯⋯所以我們對 Nvidia 是排他的。」他在 X 上補充，選擇 Nvidia GPU 的理由是「它們最好」。當天 Nvidia 股價上漲約 3%。

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每顆衛星一座 NVL72 機櫃

Musk 在法說會上把 Starmind 衛星形容為「本質上就是一台最佳化過的 Vera Rubin NVL72 電腦」，並說明第一批衛星預定 2027 年開始發射。依 SpaceX 先前公布的規畫，2 顆 AI1 原型機安排在 2027 年初升空，量產目標設在同年底，量產基地 Gigasat 位於德州 Bastrop County；NVL72 是 Nvidia 的機櫃級系統，單一機櫃以第 6 代 NVLink 串接 72 顆 Rubin GPU 與 36 顆 Vera CPU，總 GPU 記憶體 20.7TB，採直接液冷，原本是為地面 AI 資料中心設計的產品。

Rubin 世代由台積電 3 奈米製程搭配 CoWoS-L 先進封裝生產，單一封裝內整合 2 顆接近光罩極限的運算晶粒、2 顆 I/O 晶粒與 8 組 HBM4 堆疊。黃仁勳 6 月在台北的 GTC 宣布 Vera Rubin 全面量產，並點名台灣有 150 家供應鏈夥伴，鴻海也在 COMPUTEX 2026 的展位上展出 VR200 NVL72 機櫃。分析師郭明錤在 1 月的預估中指出，VR200 NVL72 機櫃在 2026 年下半年的出貨規模約 5,000 至 7,000 台。

軌道資料中心若真的走到量產，需求會直接落在同一組封裝與機櫃產能上。

排他宣示前，Nvidia 已是 SpaceX 股東

外媒報導指出，Nvidia 在 1 月參與 xAI 的 200 億美元募資輪入股；SpaceX 在 2 月併購 xAI，合併後估值 1.25 兆美元，Nvidia 手上那批 xAI 持股隨之換成 SpaceX 股票。

SpaceX 原本規畫與 Tesla 在 Terafab 架構下合作開發晶片，法說會的說法是目前仍以 Nvidia 晶片為唯一選項，Starmind 的發射節奏因此會跟著 Rubin 世代的產能與良率一起走。

峰值上調至 250kW，散熱細節仍未公布

6 月 IPO 前的官方宣傳影片裡，衛星工程總監 Ian Dahl 說 AI1 的設計起點落在 150kW 峰值功率，「但當我們用 xAI 的經驗去看工作負載，我們發現可以支撐 120kW 的平均運算」。Musk 在同一支影片中給出設計假設：太陽能陣列每平方公尺 250W、散熱板每平方公尺 1,400W，散熱板雙面輻射、以刀鋒角度朝向太陽。衛星展開後翼展 70 公尺、高度 20 公尺，配置 110 平方公尺的可展開液冷散熱板與備援泵浦迴路，太陽能陣列規畫由 SpaceX 在德州 Bastrop 廠自製。

Musk 7 月 16 日在 X 上把規格再往上拉：加裝電池後，單顆衛星峰值功率提高到約 250kW，平均功率約 160kW，剛好足以支撐一座 NVL72 機櫃。他給的設計理由是，GPU 連續推論 24 小時的平均耗電約為峰值的三分之二，所以峰值與平均值必須分開設定。SpaceX 至今沒有再發布更新後的完整規格書，散熱系統的細節也一直沒有公開。Musk 對技術難度的說法是「並沒有什麼不存在的魔法，這裡面很多都是我們在 Starlink V3 衛星上已經做出來的技術」。

6 月公布的那份規格說明裡還有一項與 8 月 4 日宣示形成對照的設計：AI1 把運算供應商列為可替換，機上處理器日後可以換成其他供應商的新晶片，不必重新設計整顆衛星。硬體留了後路，採購政策卻先綁定了單一供應商。

Space-1 沒有出貨日，100 萬顆仍待 FCC 准駁

Nvidia 在 3 月 16 日的 GTC 發表 Space-1 Vera Rubin Module，官方新聞室的說法是，相較 H100 GPU，模組上的 Rubin GPU 在太空推論場景可提供最多 25 倍 AI 運算效能。這是原廠標示的上限值，並非獨立實測。同一份新聞稿把 IGX Thor、Jetson Orin 與 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 列為當日已可取得，Space-1 Vera Rubin Module 則寫明「日後推出」，至今沒有公開出貨時程。首波 6 家夥伴是 Aetherflux、Axiom Space、Kepler Communications、Planet Labs、Sophia Space 與 Starcloud，名單上沒有 SpaceX，8 月 4 日的公告才把 SpaceX 補進這個生態系。

SpaceX 在 1 月 30 日向美國聯邦通訊委員會（FCC）送件，申請部署最多 100 萬顆軌道資料中心衛星，運行高度介於 500 至 2,000 公里，採 30 度與太陽同步 2 種傾角以拉長日照時間，並規畫以高頻寬光學鏈路接上 Starlink、再由雷射網狀鏈路下傳地面站。FCC 已受理該申請並開放公眾意見，尚未作出最終准駁。

總裁 Gwynne Shotwell 在法說會上說明，截至 6 月 30 日在軌營運的寬頻與行動衛星約 10,200 顆，其中 9,600 顆寬頻衛星提供約每秒 800 兆位元（800Tbps）的下行容量，100 萬顆是這個數字的近 100 倍。外媒報導指出，AWS 執行長先前公開質疑百萬顆太空資料中心「並不符合經濟效益」。

SpaceX 第二季營收 78 億美元、年增 92%，淨損收斂至 5.41 億美元，2 項都優於分析師預期；但 AI 運算基礎建設資本支出約 160 億美元，是前一季的 2 倍，公司預期高資本支出至少再持續 2 個季度。財務長 Bret Johnsen 說明，Anthropic、Google 與 Reflection AI 等客戶增量租用算力，貢獻 16 億美元營收。SPCX 在 8 月 4 日盤中一度漲逾 9%，財報公布後於 8 月 5 日盤前下跌逾 10%。

Musk 在法說會上為地面算力設定的目標是今年底超過 2GW，較本季末的 1.4GW 標稱算力與一年前的 400MW 明顯放大，明年底累積上線算力會再高出數倍，他的說法是「比較接近 10GW 的水準」，電力與冷卻層級的暫定目標則是 20GW。講完數字之後，他自己補了一句：「我不認為我們會達到 20GW。」

核稿編輯：Mia

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諾基亞（Nokia）加速布局 AI 資料中心基礎設施，宣布收購恩智浦（NXP）位於美國亞利桑那州錢德勒市的半導體工廠，計畫改造成磷化銦（InP）半導體生產線，提升光通訊元件自製能力。此舉顯示諾基亞正從傳統電信設備商轉型，搶攻 AI 時代資料中心高速光通訊需求。

隨著資料中心內部的通訊架構從傳統的銅線（Cu）迅速轉向光纖，能夠將電訊號與光訊號進行高效轉換的 InP 半導體已成為光通訊設備的關鍵核心元件。

然而，由於目前僅有少數如美商 Coherent 和 Lumentum 等晶圓廠具備生產能力，缺乏成熟的晶片代工（Foundry）生態系，導致市場長期面臨嚴重的供應短缺。

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市場研究公司 Futurum 指出，受限於 InP 產能不足，當前光收發器的需求量已超過供應量的兩倍以上；Lumentum 執行長 Michael Hulston 更預警，InP 半導體的短缺程度未來恐將遠超越 DRAM 與 NAND 快閃記憶體。

面對供應鏈瓶頸與客戶不斷湧入的光學設備訂單，諾基亞選擇跳脫單純的零件採購模式，直接收購並自主經營半導體工廠。

諾基亞執行長 Justin Hotard 表示，此次收購旨在確保額外的產能以滿足自身需求，同時在嚴峻的市場供應限制中為客戶保留更大的選擇空間。

根據規劃，諾基亞將自明年初開始透過租賃部分廠房進行 InP 量產，整體收購預計於 2029 年第一季正式完成。

事實上，這已非諾基亞首次透過併購深化光學與 AI 基礎設施布局。去年諾基亞便透過收購光學設備製造商 Infinera 獲得加州的 InP 晶圓廠及賓州的封裝後端工廠，目前正積極投資將該封裝廠的產能擴增 10 倍。

這一系列垂直整合策略已展現強勁成效，諾基亞今年第二季淨銷售額達 48.15 億歐元，年成長 9%，其中光通訊業務淨銷售額大增 20%，面向 AI 與雲端客戶的淨銷售額更高達 105% 的驚人成長，推動其紐約證交所股價今年以來已大幅上揚 52.4%。

《華爾街日報》引述分析指出，在曾任英特爾資料中心與人工智慧部門主管的 Hotard 領導下，諾基亞在北美光網絡市場的市占率，預計將從 2024 年的 6.3% 大幅躍升至 2025 年的 27.3%。

儘管部分市場觀察家如資本研究主管阿曼達 · 萊昂斯認為，諾基亞目前的估值已貼近純 AI 公司水準，未來仍需持續證明其獲利能力符合 AI 產業標準，但隨著錢德勒工廠的加入與 InP 產能的擴充，諾基亞已成功卡位 AI 資料中心基礎設施的核心關鍵地位。

責任編輯：Sisley
核稿編輯：Mia

原文刊登於合作媒體 鉅亨網，INSIDE 獲授權轉載。精選文章直送，點擊立刻訂閱 INSIDE 電子報！

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父親節將至，挑選科技產品時，可以先從爸爸目前使用的裝置、生活習慣與實際需求著手。舊手機是否已經影響拍照與日常操作？平時是否常出差、運動，或需要記錄健康資料？比起單純追求最新規格，產品能否融入爸爸原本的生活，可能更值得考量。

以下依通訊、工作、健康、運動、娛樂與旅行等情境，以下《INSIDE》為您整理 Apple 旗下產品的主要功能與適用族群，以及截稿時的台灣售價。

舊手機用了多年的爸爸，可考慮 iPhone 17

不少爸爸習慣把手機用到無法維修才更換，即使電池續航力下降、拍照速度變慢，仍會覺得「還能用就好」。

iPhone 17 搭載 A19 晶片與 4800 萬像素雙融合相機系統，適合手機已使用多年，希望改善日常操作、通話、拍照與資料查詢體驗的使用者。

內建的 Apple Intelligence 功能更可協助整理文字、搜尋資訊及處理部分日常工作。

產品提供薰衣草紫、霧藍、鼠尾草綠、白色與黑色等顏色，iPhone 17 售價 NT$29,900 起。

老爸經常通勤、出差，可留意 iPhone Air

對每天攜帶公事包、經常往返辦公室與外地的爸爸來說，手機重量與攜帶便利性可能比進階拍攝功能更重要。

iPhone Air 主打輕薄機身，適合重視手感、長時間攜帶，或希望減輕隨身裝備重量的使用者。

若想看看使用體驗，可移步《INSIDE》iPhone Air 長期評測文章閱讀。iPhone Air 售價 NT$36,900 起。產品提供天藍色、淺金色、雲白色、太空黑色。

爸爸喜歡拍攝家庭紀錄，可考慮 iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max

有些爸爸在家庭聚會、旅行或孩子的重要場合中，總是負責拍照與錄影，也可能對相機規格與新科技較感興趣。

iPhone 17 Pro 配備 4800 萬像素 Pro 融合相機系統，可用於風景、人物、家庭活動珍貴瞬間及低光源環境拍攝，適合希望進一步提升手機攝影與錄影能力的使用者。

Apple Intelligence 則可應用於文字整理、照片編輯及部分系統操作，適合經常使用手機處理工作或創作內容的人。

iPhone 17 Pro 提供銀色、宇宙橙、藏藍色。售價 NT$39,900 起。

若想看看使用體驗，可移步《INSIDE》iPhone 17 Pro 長期評測文章閱讀。

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想協助爸爸記錄健康，可選 Apple Watch Series 11

父母有時不會主動說明睡眠、心率或身體狀況，穿戴裝置則能協助持續記錄部分日常健康資料。

Apple Watch Series 11 提供心率、血氧、高血壓與睡眠品質及其他健康紀錄功能，並支援跌倒偵測與緊急 SOS。若爸爸平時已有散步、慢跑或健身習慣，也能透過手錶記錄活動量與運動資料。

搭配 Apple Fitness+，則可在家進行有氧、肌力訓練及冥想課程。不用出門、不用辦健身房會員，客廳就是爸爸的私人健身房。那個說「下次再運動」的爸爸，今年終於沒有藉口了！

Apple Watch Series 11 售價 NT$12,900 起。

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經常登山或參加耐力運動，運動狂爸爸可考慮 Apple Watch Ultra 3

若爸爸週末經常登山、跑步、潛水或參加馬拉松，可能會更重視 GPS 準確度、螢幕辨識度、耐用性與電池續航力。

Apple Watch Ultra 3 提供戶外定位、運動資料記錄與較長的電池續航力，硬體採用鈦金屬錶殼與藍寶石玻璃顯示器，主要面向戶外活動及耐力運動使用者。

Apple Watch Ultra 3 售價 NT$26,900 起。

不過，若爸爸平時只需要接收通知、記錄步數與查看基本健康資料，一般版 Apple Watch 可能已足以應付需求。

喜歡追劇、看球賽或閱讀的老爸，可選 M4 iPad Air

對下班後習慣看影片、追球賽、閱讀新聞，或在沙發上研究旅遊與食譜的爸爸來說，iPad Air 可作為手機與電腦之間的娛樂裝置。

搭載 M4 晶片的 iPad Air 可用於影音播放、閱讀、視訊通話及一般文書處理，也能搭配 Apple Pencil 進行手寫筆記、繪圖或標註文件。

M4 iPad Air 售價 NT$24,900 起。顏色有太空灰、藍色、紫色以及星光色。

給那個會用 AI 的超潮老爸：M5 MacBook Air

有些爸爸即使離開辦公室，仍需要處理報告、參加線上會議、回覆郵件或整理資料。對這類使用者而言，電腦重量、電池續航力與應用程式相容性會是主要考量。

搭載最新 M5 系列晶片的 MacBook Air，可讓爸爸打造自己的 AI 助理，自動整理資料、草擬文件、建立個人化工作流程，讓繁瑣事務迎刃而解。

相比 M4 版 MacBook Air，搭載 M5 的 MacBook Air 處理 AI 任務的效能最高快上 4 倍，能勝任在家中應用 Apple Intelligence 於各類 app 與系統體驗，或是在企業環境中於裝置端執行大型語言模型，且此代 MacBook Air 儲存空間是前一代兩倍：標配 512GB，選配最高首次可達到 4TB。

其電池續航力最長可達 18 小時，從辦公室到咖啡廳隨手拎著走，都能讓爸爸效率加倍，輕鬆不費力。

M5 MacBook Air 售價 NT$42,900 起。提供天藍、銀、星光、午夜色。

想在通勤或獨處時安靜聽音樂，可選 AirPods Max 2

對每天搭乘大眾運輸、經常搭飛機，或喜歡在書房聽音樂與看電影的爸爸來說，耳罩式耳機能提供較完整的包覆感與降噪效果。

AirPods Max 2 支援主動式降噪、保真壓縮音訊與個人化空間音訊，並加入適應性音訊、對話感知、語音隔離及即時翻譯等功能。

AirPods Max 2 售價 NT$17,990。產品提供午夜色、星光色、橙色、紫色與藍色。選購時仍應考量耳機重量、長時間佩戴舒適度及爸爸是否習慣使用耳罩式耳機。

經常忘記鑰匙或擔心行李遺失，可選 AirTag 2

如果爸爸是出門前經常找不到鑰匙、皮夾或背包的迷糊爸爸，AirTag 2 可作為協助尋找隨身物品的配件。

AirTag 2 可放入行李箱、背包，或搭配鑰匙圈使用，並透過「尋找」App 查看物品位置。新款產品強化精確尋找功能、藍牙範圍及揚聲器音量，讓近距離尋找物品更方便。

如果你有個經常出差的老爸，新版 AirTag 還有個非常實用的功能，那就是其與「分享物品位置」整合，該功能可讓使用者暫時且安全地與信任的第三方（例如航空公司）分享物品位置，協助找回延誤的行李或其他遺失物。

新版 AirTag 售價 NT$990 起。

不過，AirTag 的定位更新會受到周邊 Apple 裝置、網路及環境影響，無法保證持續提供即時位置，也不適合作為人身追蹤或安全監控工具。

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想親手製作家庭影片，可使用 Apple 創作坊

若爸爸已經擁有多數需要的硬體，也可以從家庭照片、旅行影片或過往錄音著手，製作一段家庭回顧影片或數位卡片。

Apple 創作坊整合影片剪輯、音樂製作、圖片編輯及設計工具，並提供部分 AI 輔助功能，可用於整理素材、剪輯影片及製作視覺內容。

實際包含的軟體、訂閱方式、系統需求與價格，仍須依正式方案內容確認。

※ 本文產品資訊依 Apple 提供資料整理，實際規格、功能、價格與上市情況以 Apple 台灣官網為準。

核稿編輯：Mia

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Anthropic 在 8 月 5 日確認，公司正在組建內部的客製化矽晶（custom silicon）團隊，為 Claude 模型設計專屬晶片。路透社最早披露這項計畫，Anthropic 隨後對外證實；公司發言人表示，目標是讓硬體與模型「共同設計」（co-design），使 Claude 在客戶要求的規模下跑得更快、更省。這是 Anthropic 首度公開確認自研晶片，在此之前市場只有傳聞。

Anthropic 同時強調，客製化矽晶是既有「多晶片策略」的下一步，而非取代現有供應商。公司會繼續採用 Amazon Web Services（AWS）、Google、Nvidia 與 AMD 的處理器。至於首款自研晶片何時問世、是否自行投片量產，Anthropic 都沒有說明。

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薪資上限 48.5 萬美元，8 個領域同時開徵

Anthropic 官方招募頁面上的「Silicon Engineer」職缺，工作地點列在舊金山、紐約與西雅圖，年薪區間 32 萬至 48.5 萬美元。

這份職缺同時針對 8 個領域徵才：前端設計、矽前驗證（pre-silicon verification）、實體設計、可測試性設計（DFT）、類比與混合訊號、製程與晶圓廠、電腦輔助設計（CAD）與設計基礎架構，以及封裝與訊號、電源完整性，涵蓋一顆晶片從架構到出貨的完整鏈條。

Anthropic 在頁面上寫道，這個職位「適合已經讓矽晶片出貨過、對時程有現實感、並且能在沒有龐大組織支撐的情況下做出重大決定的人」，應徵者將「以少數人涵蓋很大的面」。列出的職責包括決定技術與矽智財（IP）的選用、判斷哪些自己做、哪些外購或授權，以及界定哪些環節握有設計主導權、哪些依賴合作夥伴。代表性專案裡也寫進「把版本按固定節奏交付給 ASIC 合作夥伴」，以及「打造由 Claude 輔助的暫存器傳輸級（RTL）審查、覆蓋率分類與規格一致性檢查流程」。

據外媒報導，OpenAI 客製晶片團隊的第二號硬體員工 Clive Chan 已在 6 月初加入 Anthropic，職稱為技術幕僚（Member of Technical Staff）。他 2024 年 1 月從 Tesla 的 Dojo 超級電腦團隊轉進 OpenAI，參與過 Jalapeño 的矩陣乘法架構與硬體效能分析。

年化營收 5 個月從 90 億跳到 470 億美元

Anthropic 在 4 月 6 日的官方新聞室公告中揭露，年化營收（run-rate revenue）已超過 300 億美元，2025 年底約為 90 億美元；年化支出超過 100 萬美元的企業客戶從 500 家增至逾 1,000 家，不到 2 個月翻倍。到 5 月 28 日宣布完成 650 億美元 H 輪募資、投後估值達 9,650 億美元時，年化營收已跨過 470 億美元，約 5 個月成長逾 4 倍，美光、三星與 SK 海力士都以策略性基礎設施夥伴的身分參與這輪。

高通執行長 Cristiano Amon 在會計年度第三季法說會上說明，半導體與記憶體供應吃緊已迫使包含台積電在內的代工夥伴把成本轉嫁，高通因此在 7 月 24 日通知客戶，9 月 1 日起調漲晶片價格，幅度達雙位數百分比。

Anthropic 從 2025 年 11 月起接連簽下算力合約：先宣布投資 500 億美元強化美國運算基礎設施；2026 年 4 月 6 日與 Google、博通（Broadcom）簽下 5GW 的次世代張量處理器（TPU）容量，預計 2027 年起陸續上線，絕大多數設在美國；8 月 4 日再與成立僅半年多的 AI 雲端新創 Volta 簽下 6 年、100 億美元合約，由 Bitdeer 在挪威 Tydal 興建 133MW 水力供電機房，採用 Nvidia 最新的 Vera Rubin 架構。

Jalapeño 初期測試，成本較 GPU 方案省約 50%

OpenAI 與博通在 6 月 24 日發表首款自研推理晶片 Jalapeño，從設計到投產僅 9 個月，由台積電製造。博通執行長陳福陽（Hock Tan）表示，初期測試結果顯示成本較常見的 AI GPU 方案可省下最多約 50%。

訓練需要 GPU 的彈性，推理吃的是每一個 token 的效率，而後者已是營運成本的主體，當採購標準從最大吞吐量轉向每 token 成本、功耗、散熱與整體持有成本，專用晶片的結構優勢就出現。TrendForce 預估，雲端服務供應商自研 ASIC 出貨量在 2026 年將年增 44.6%，遠高於 GPU 的 16.1%，這是 AI 時代首次 ASIC 成長率超越 GPU；ASIC 架構 AI 伺服器占整體 AI 伺服器出貨比重預計為 27.8%，2030 年升至 40%。

Anthropic 發言人表示，公司會把處理器與未來世代的大型語言模型一起設計，招募頁面把「與 Anthropic 的推理、效能、核心（kernel）與基礎架構團隊在硬體軟體共同設計上協作」列為明文職責，並要求應徵者從自身領域參與架構與微架構討論。這條路徑理論上能榨出更高的能效比，代價是模型架構一旦轉向，晶片的通用性就會成為包袱。

沒有時程也沒有代工承諾，ABF 載板已訂到 2028 年

Anthropic 沒有晶圓廠，要跟所有人搶同一批先進製程與封裝資源，Nvidia、AMD 與超大規模雲端業者已把 ABF 載板產能訂到 2028 年，並要求供應商提前規劃 2029、2030 年的擴產。

外媒報導指出，Anthropic 正與三星電子洽談以 2 奈米製程與先進封裝設施代工客製晶片，但計畫處於早期階段，連處理器該做什麼、效能該多強、如何放進伺服器尚在確認。SK 集團董事長崔泰源 7 月在舊金山一場 AI 活動上與 Anthropic 執行長 Dario Amodei 同台時證實，Anthropic 已向 SK 海力士提出零組件供應需求。

OpenAI 用 9 個月走完 Jalapeño 從設計到投產，靠的是博通既有的 ASIC 組織、雙方 2025 年 10 月簽下的 10GW 客製加速器合作框架，以及 OpenAI 用自家模型加速開發流程；Anthropic 這次從 8 個領域重新徵人，起點落在更前面。已簽下的容量各有時程：Google 與博通的次世代 TPU 要到 2027 年才陸續上線，Volta 的挪威機房第一期目標是 2026 年 12 月 31 日、第二期 2027 年 3 月 31 日。

Anthropic 目前同時跑 AWS Trainium、Google TPU、Nvidia 與 AMD 的處理器，多後端經驗比一般新創深，但自研晶片意味著要再多維護一套編譯器與核心程式庫，而 Nvidia 的 CUDA 生態已累積十多年。

Anthropic 的招募頁面把「支援首批矽晶片點亮與除錯」列為所有職缺的共同職責，並要求應徵者具備與 ASIC 設計公司、矽智財供應商、晶圓廠與測試夥伴共事的經驗，包括審查對方的產出並守住技術標準。

核稿編輯：Mia

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Google 在 8 月 5 日宣布兩項重大人事變動：首席科學家 Jeff Dean 離開公司，與三位資深同事共同創辦 AI 新創 Discovery Loop。Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 同時卸任日常營運，轉任 Google DeepMind 董事長兼 Alphabet 首席科學家。消息公布後，Alphabet 股價盤中一度下跌約 5%，市值短暫蒸發近 1,900 億美元。

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工程師之神離場

Dean 於 1999 年以第 30 號員工的身份加入 Google，過去 27 年間參與設計了幾乎所有關鍵基礎架構：MapReduce、BigTable、Spanner，以及深度學習框架 TensorFlow。2011 年他共同創立 Google Brain 團隊，推動 Google 投入深度學習研究。

2023 年 Google 為了應對 ChatGPT 的競爭壓力，將 Google Brain 與 DeepMind 合併為 Google DeepMind，由 Hassabis 出任執行長，Dean 被授予「首席科學家」頭銜，實質上退出了日常決策核心。這次離開，他將擔任 Discovery Loop 的執行長。

Discovery Loop 要做什麼

Discovery Loop 是一家在德拉瓦州註冊的公益型公司（Public Benefit Corporation），目標是用 AI 自動化複雜的科學與工程實驗流程。初期聚焦機器學習研究本身的自動化，後續計畫擴展到硬體設計、藥物研發和潔淨能源。

首輪資金由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 共同領投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital 與 Alphabet 參投。Google 將作為創始雲端合作夥伴，至少在第一年提供算力支援。

一起離開的三位大佬

與 Dean 同行的三位共同創辦人，各自都是所屬領域的頂尖人物。

Sanjay Ghemawat 於 1999 年加入 Google，與 Dean 長期搭檔開發分散式系統。兩人共同設計了 MapReduce、Google File System 和 BigTable，2012 年一起獲得 ACM 計算獎。《Wired》稱他為「網路時代最重要的軟體工程師之一」。

Oriol Vinyals 是 Google DeepMind 研究副總裁，共同開發了 seq2seq 模型（每天處理數十億次 Google 翻譯查詢），領導了在《星海爭霸 II》中達到宗師等級的 AlphaStar 專案，也是 Gemini 多模態模型的技術共同負責人。

Quoc Le 是 Google Brain 共同創始成員，以開創 AutoML（神經架構搜索）聞名，讓機器學習系統能自行設計更優的模型架構。他也參與了 seq2seq 和 word2vec 的開發，這些技術至今仍是自然語言處理的基礎組件。

4 人在 Google 合計服務近百年，論文被引用次數名列全球研究者前段班。

Hassabis 回歸科研

Hassabis 在 2010 年共同創立 DeepMind，2014 年被 Google 收購後始終堅持團隊獨立運作，本人也留在倫敦而非搬到矽谷總部。2023 年 ChatGPT 崛起打破了這個平衡，DeepMind 與 Google Brain 被合併，Hassabis 被推上第一線領導 Gemini 開發，2024 年以 AlphaFold 研究獲得諾貝爾化學獎。

這次角色轉換，日常營運交由原技術長 Koray Kavukcuoglu 接任資深副總裁，直接向 Sundar Pichai 報告。Hassabis 將繼續領導 Alphabet 旗下的 AI 藥物研發公司 Isomorphic Labs。Hassabis 長期以來的科研性格與 AI 商業大戰的節奏並不完全合拍，這次轉換讓他能回到更接近本業的位置。

加速流失的 AI 人才

Dean 等人的離開，讓 Google 近期的人工智慧人才出走問題更加嚴峻。今年 6 月，諾貝爾獎得主 John Jumper 轉投 Anthropic，Gemini 共同負責人 Noam Shazeer 加入 OpenAI，單週內就有五位資深研究員離開。OpenAI 和 Anthropic 即將到來的 IPO，為員工提供了很難拒絕的財務誘因。

這些人帶走的是數十年累積的機構知識和吸引其他頂尖人才的號召力，比起個人能力的損失更難彌補。Discovery Loop 的成立也反映一個新現象：頂尖 AI 人才不再只跳槽到競爭對手，而是自己開公司，把 AI 用在加速科學發現上。

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Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 在 8 月 5 日公布的 2026 年第二季財報電話會議上，被問到與 Waymo 的合作是否生變時給出明確否認，他形容雙方關係「非常穩固」，並強調 Austin、Atlanta 的合作明年仍會持續。

但同一段時間裡發生的幾件事，卻指向另一個方向。

Khosrowshahi 在財報電話會議上表示：「Waymo 是我們非常重要的夥伴，我們會持續在 Austin 跟 Atlanta 營運，這是一款很出色的產品，第一線的合作依然非常穩固。」

這場財報本身數字亮眼，Uber 總預訂金額年增 22%，超過 580 億美元，優於財測高標，寫下連續第四季 20% 以上成長的紀錄，過去 12 個月自由現金流也首度突破 100 億美元。

不過 Khosrowshahi 話鋒一轉，坦言機器人計程車目前只占 Uber 每週 3 億趟行程中不到 0.5% 的比例，他也強調：「我們希望確保自己不會依賴單一夥伴，自駕生態系正出現大量新玩家，就像基礎模型領域一樣。」

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誰更需要誰，數字先說話

要驗證這句話，可以看兩個城市的對照，在舊金山 Waymo 早已跳過 Uber，直接用自己的 App 載客，市佔率來到 27%，已經逼近 Lyft 的 21%，Uber 仍以約 50% 居冠但差距正在收窄，反觀 Phoenix，Waymo 過去三年多倚賴 Uber 的通路上架載客，市佔率卻只有 5%，成長速度明顯落後舊金山。

同一家公司，同樣的技術，拿掉 Uber 這個中介反而跑得更快，這組對照，某種程度上已經回答了誰更依賴誰。

6 月底，雙方確認結束在 Phoenix 的合作，Uber App 上不再能叫到 Waymo 的車，Waymo 表示這些車輛已經併入自家 Phoenix 車隊，部分甚至轉去支援 DoorDash 的自駕外送，對 Waymo 而言，離開 Uber 通路後業務並未因此中斷，這正是它敢在其他城市逐步收回主導權的底氣。

定價數據也呼應這個落差，Waymo 車資平均比 Uber 貴 31%，比 Lyft 貴 41%，即使如此，乘客仍然願意在舊金山選擇 Waymo。

貴，照樣有人買單。

三個月裂痕，穩固只是說法

把時間拉長看，「非常穩固」這四個字，恐怕撐不住這幾個月累積下來的摩擦。

4 月，Uber 技術長 Praveen Neppalli 在 X 上公開發文，描述一輛 Waymo 車輛在舊金山逆向超越一輛市營巴士（Muni），號誌前沒有停車，還試圖擠進他的車輛跟公車之間，他寫道：「很喜歡自駕車，但感知不等於判斷，邊緣案例真的很重要。」

產業觀察者形容，這是近十年來罕見的畫面，一家公司的技術長，公開放大批評自己的關鍵夥伴。

5 月，Uber 發布政策白皮書，主張機器人計程車產業應該走向人類駕駛與自駕車共用平台的「混合模式」，藉此區隔於 Waymo、Tesla 主打的純自駕路線，6 月底，Phoenix 合作畫下句點，7 月 24 日，Waymo 進一步宣布將於 2028 年 1 月在 Austin、Atlanta 推出自有 App，正式終結與 Uber 的獨家協議，現行合約雖然仍會維持到 2028 年 5 月，但消息一出，Uber 股價當天一度下跌超過 4%。

換句話說，Khosrowshahi 財報會上那句「合作穩固」，是在一連串裂痕已經浮上檯面之後才說出口。

華盛頓法案，攤牌時刻

分歧不只留在商業合作條款裡，7 月華盛頓特區審議一項機器人計程車法案時，雙方第一次在監理立場上公開對立。

這項法案打算開放無人駕駛的商業化測試與營運，目前特區規定測試車輛都必須配備安全人員，Uber 反對法案讓純自駕網路獨立運作，理由是這會排擠既有的人類約聘駕駛，也會讓 Alphabet 旗下的 Waymo 取得過大的市場控制力，主張機器人計程車必須透過同時涵蓋人類駕駛的網路營運。

Waymo 則力挺法案，表示已經完成特區八個選區的地圖測繪、累積數十萬英里自駕里程，並承諾在其中兩個選區投入數千萬美元建置服務中心、僱用數百名員工。

當一家公司在監理聽證會上，力挺另一家公司極力反對的法案，「夥伴」兩個字的份量，恐怕要打折扣。

分散下注，防一家獨大

Khosrowshahi 那句「不希望依賴單一夥伴」，背後其實有具體的資本動作支撐，Uber 至今已經跟超過 30 家自駕相關公司建立合作，從 Zoox、Wayve、Avride 到 Nuro、Motional，今年 2 月更成立專責事業單位 Uber Autonomous Solutions，規劃未來投入超過 100 億美元，部分用於入股 Lucid、Rivian、Nuro、Wayve，部分綁定車隊採購里程碑。

機器人計程車在 Uber 平台上的比重還不到 0.5%，雙方確實還有繼續合作的理由，但 Waymo 已經證明，離開 Uber 的通路一樣能成長，甚至長得更快，Uber 也已經用超過 30 個夥伴分散風險，兩家公司需要彼此的窗口，恐怕正在一年一年收窄。

核稿編輯：Mia 

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