才收購就出大招！SpaceXAI聯手Cursor推Grok 4.5：馬斯克稱達Opus等級，輸出費卻只要四分之一|數位時代 BusinessNext

SpaceXAI 是誰？從 xAI 到與 Cursor 聯手

要先解釋的是，SpaceXAI 就是馬斯克原本的 AI 新創 xAI，SpaceX 收購 xAI 後，官方網站已統一以 SpaceXAI 對外呈現。

據官方部落格表示，Grok 4.5 由 SpaceXAI 與 Cursor 共享資料與運算資源共同訓練，訓練規模動用數萬顆輝達（NVIDIA）GB300 GPU，強化學習階段涵蓋數十萬項多步驟軟體工程任務。

馬斯克今年稍早曾公開承認，xAI 在程式編碼能力上落後對手，因此進行一波人事重整，並在 5 月推出首款程式編碼代理，正面對上 Anthropic 的相關產品。與 Cursor 的合作正是這波追趕計畫的延伸：SpaceX 先取得收購 Cursor 的協議，雙方接著開始共同開發模型，最終產出 Grok 4.5。

Grok 4.5 的定位並非「取代」Cursor 過去的程式編碼模型，而是把應用範圍拓展到更廣的知識工作。《彭博》報導，Grok 4.5 除了編程與代理任務外，也延伸至法律、金融與資安等專業場景；作為 Grok Build 的預設模型，Grok 4.5 可在其中協助建構複雜的 Excel 模型，Word 與 PowerPoint 文件則屬外掛應用場景。

馬斯克稱「Opus 等級」，定價打對手四分之一

SpaceXAI 宣稱 Grok 4.5 以 80 TPS（每秒生成 token 數）的速度運作，token 使用效率約為其他最新領先模型的兩倍。定價方面，Grok 4.5 每百萬 input tokens 收費 2 美元（約新台幣 64 元）、output tokens 收費 6 美元（約新台幣 193 元）。

馬斯克在 X 發文，將 Grok 4.5 類比為 Anthropic 的 Opus 系列：「基於 beta 測試客戶的強烈正面回饋，SpaceXAI 將於明日向大眾開放 Grok 4.5，它是 Opus 等級的模型，但更快、更省 token、成本更低。」他後續補充，內部評估認為 Grok 4.5 大致與 Opus 4.7 相當，但速度快得多。

以價格對照，Anthropic 的 Opus 4.7 每百萬 input tokens 收費 5 美元（約新台幣 160 元）、output tokens 25 美元（約新台幣 802 元），換算下來 Grok 4.5 的 output 定價約是 Opus 4.7 的四分之一。

《TechCrunch》引述 SpaceXAI 官方部落格資料，在軟體工程實測基準 DeepSWE 上，Grok 4.5 得分 62.0%，落後於同場比較中的 GPT 5.5（xhigh 模式 64.31%）與 Fable max（66.1%），但高於 Opus 4.7 的 40.12%；官方同時列出 Opus 4.8 max 得分 55.75% 作為對照。

Grok 4.5 已在 Cursor 全方案開放，歐盟要等到 7 月中

截至 7 月 8 日，Grok 4.5 已是 Grok Build 的預設模型，並在 Cursor 全方案與 SpaceXAI console 開放使用；歐盟地區尚未上線，官方預估要到 7 月中才會開通。

SpaceXAI 這次強化資安能力，也對應到各國政府對新模型的審查升溫，尤其聚焦在網路安全風險。美國川普政府先前一度對 Anthropic 最強模型實施海外存取限制，並要求 OpenAI 分階段釋出最新產品，兩家公司後來都表示已取得放行。Cursor 方面則表示已採取措施「偵測並封鎖惡意行為者」，目標是保留合法的資安研究工作（例如找漏洞、修補漏洞），同時限制最可能被用來造成傷害的操作流程。

《TechCrunch》指出，這波發布正值 AI 模型密集發表期，OpenAI 預計於美國時間 7 月 9 日擴大推出新一代旗艦模型 GPT-5.6，官方稱其為「迄今最強模型」。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。