【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。
＊SpaceX 綁住 Cursor 收購選擇權，IPO 前先補上 AI 開發者戰線
SpaceX 宣布，已與 AI 編碼新創 Cursor 達成合作協議，並取得以 600 億美元收購對方的選擇權；若最終未完成交易，SpaceX 仍須支付 100 億美元合作費用。雙方表示，接下來將結合 Cursor 在開發者市場的產品與分發能力，以及 xAI 的 Colossus 超級電腦資源，打造鎖定程式碼與知識工作的 AI 工具。
這項安排也被視為 SpaceX 在 IPO 前的重要布局。若現在直接完成大型併購，可能增加上市前財報揭露與監管審查的複雜度；先採合作加收購選擇權的方式，等於一邊保留交易彈性，一邊把 AI 敘事先往前推，讓 SpaceX 的版圖從火箭與衛星，進一步延伸到 AI 軟體、開發者工具與算力基礎設施。
＊台灣 3 月外銷訂單衝上 911.2 億美元，AI 把淡季一路往上推
經濟部公布，台灣 3 月外銷訂單金額達 911.2 億美元，創歷年單月新高，年增 65.9%，連續 14 個月正成長；累計今年第一季外銷訂單為 2319.1 億美元，也寫下歷年同期新高。主要動能仍來自 AI 帶動的半導體、記憶體、伺服器與網通需求，讓首季淡季罕見維持強勁表現。
按貨品別看，3 月資訊通信產品接單 342.8 億美元，年增 120.9%；電子產品接單 367.1 億美元，年增 73.7%，雙雙受惠 AI 商機推動。經濟部指出，即使中東戰事與能源價格走高讓全球景氣前景承壓，但台灣在 AI 供應鏈中扮演要角，仍讓接單與出口表現相對有撐，預期今年 AI 紅利仍將延續。
＊高盛上修自駕車預測，AI 競爭正從資料中心開上道路
高盛最新報告預測，到 2030 年，美國自駕計程車市場規模將超過 190 億美元，到 2035 年進一步增至 480 億美元；中國 Robotaxi 車隊則將從 2025 年的 5000 輛增至 2026 年的 1.4 萬輛，到 2035 年，自駕計程車將占共享車隊的 36%。報告也同步看好中國自駕卡車的長線擴張，認為 2035 年車隊規模可望達到 76 萬輛。
而從企業動作來看，這波擴張已不只停留在測試。小馬智行（Pony.ai）已表示，今年將把 Robotaxi 車隊擴大到 3000 輛以上；文遠知行（WeRide）與百度（Baidu）也持續把中東視為海外落地的重要市場。這代表 AI 競爭正從晶片、模型與資料中心，進一步延伸到交通、物流與車隊網路。
＊Meta 蒐集員工操作軌跡，白領工作正式被拉進 AI 訓練場
根據《路透》報導，Meta 計劃在美國員工的工作電腦上安裝追蹤軟體，擷取滑鼠移動、點擊、按鍵與部分螢幕畫面，作為 AI 模型訓練資料來源。這項內部稱為「模型能力倡議」的計畫，目的是讓 AI 學會人類如何操作電腦，例如下拉選單、快捷鍵與常見工作流程，進一步打造能自主執行任務的 AI 代理。
Meta 表示，這些資料只會用於模型訓練，不會納入員工績效評估，且會設有保護敏感內容的機制。不過，這項做法也引發外界對白領監控的疑慮。過去常見於外送與平台勞動的即時監控，如今也開始往辦公室與知識工作者身上延伸，讓 AI 訓練資料與工作場域監控之間的界線變得更模糊。
＊黃仁勳 6 月 1 日台北開講，COMPUTEX 先迎來 AI 主場時刻
COMPUTEX 主辦單位外貿協會宣布，NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳將於台灣時間 6 月 1 日上午 11 點，在台北流行音樂中心發表主題演講，並同步直播。官方預告，內容將聚焦 NVIDIA 如何把 AI 推進到下一階段，涵蓋運算、代理系統與 Physical AI，也會進一步展示其「五層蛋糕」架構，從能源一路談到應用與生態系。
這也讓今年 COMPUTEX 成為 NVIDIA 對外釋放 AI 路線的重要舞台。COMPUTEX 2026 將於 6 月 2 日至 5 日登場，展出場域橫跨南港展覽館 1、2 館、世貿 1 館及台北國際會議中心，共 1500 家廠商、6000 個攤位，規模再創新高，預計將完整建構橫跨研發、製造到應用的科技生活圈。
＊SpaceX 上市前先揭風險，太空 AI 資料中心與星艦進度都成變數
根據《路透》取得的 S-1 文件摘要，SpaceX 在最新上市申報文件中坦言，未來的軌道 AI 資料中心、月球與火星工業化等計畫仍處於早期階段，涉及高度技術複雜性與尚未證實的技術，未必具備商業可行性。文件並提到，若太空 AI 資料中心成真，系統將運作於嚴苛且不可預測的太空環境，面臨獨特風險。
文件同時顯示，SpaceX 的成長策略高度依賴星艦（Starship）計畫。若星艦開發延宕、發射頻率不足，或無法達成重複使用目標，都可能限制公司未來部署星鏈、降低成本與推進太空基建的能力。這也讓 SpaceX 在追求高估值上市的同時，必須更完整揭露宏大願景背後的技術與商業不確定性。
＊NVIDIA 把 AI 成本重心改寫成每個詞元，全堆疊策略成新指標
NVIDIA 執行長黃仁勳近期持續對外強調，AI 基礎設施不該只看硬體價格，而要改看每個詞元（Tokens）的生成成本與每瓦能產出多少詞元（Token/W）。這背後對應的，是 NVIDIA 一直主打的全堆疊（Full-stack）策略：從晶片、網路、記憶體、儲存到推論軟體，都必須一起設計，才能把輸出效率最大化，而不是只靠硬體規格或單點運算能力取勝。
NVIDIA 提出的 AI 總營運成本（TCO），強調不應只追求系統的最大吞吐量，而應將生成每個詞元時的成本與功耗視為關鍵價值。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、經濟部、《Finance Yahoo》、《Business Insider》、外貿協會、《Reuters》、《wccftech》，首圖來源：Freepik。
