据 Sawyer Merritt 在X平台发布的最新照片显示，特斯拉Cybercab内饰取消方向盘与踏板，指向面向Robotaxi的全无人驾驶布置。根据 Sawyer Merritt 的报道，这一设计意味着将依赖特斯拉Full Self-Driving与车载计算平台实现高自动化运营，后续仍需取得各地监管许可。依 Sawyer Merritt 所述，该布局提升乘客空间与车队利用率，若量产落地，网约车与城市出行服务的单位里程成本有望下降，为出行平台与车队运营商带来车队化采购与API对接的新机会。

据 Sawyer Merritt 在X平台披露，特斯拉首次在印度启动AI硬件工程师招聘，岗位聚焦自研芯片与优化架构，服务自动驾驶与能源产品线（来源：Sawyer Merritt）。根据其引述的职位信息，该团队将通过自研加速器与硬件软件协同设计，强化FSD与类似Dojo级算力基础（来源：Sawyer Merritt）。据 Sawyer Merritt 报道，此举有望利用印度半导体设计人才与成本优势，形成全天候工程能力，带动本地EDA工具、验证与后端物理设计等供应链机会。

根据Sawyer Merritt在X上的图帖，市场再次聚焦特斯拉的AI技术栈与数据采集能力，尤其是车端算力与集中训练的协同。据特斯拉2023–2024年AI Day资料与财报电话会披露，特斯拉加大对Dojo的投入，以支持端到端自动驾驶的视频模型训练，并依托数十亿英里真实行驶数据扩展数据规模。根据特斯拉2024年第四季度更新，企业持续扩容自动标注管线和多摄像头神经网络，用于端到端驾驶学习。同时据The Information报道，特斯拉在推进Dojo的同时也采购Nvidia H100集群以提升训练吞吐。由此带来五点商业影响：1）通过车队学习降低单位里程数据成本；2）垂直整合训练体系加速端到端模型迭代；3）在安全指标达标后具备向车企授权自动驾驶栈的潜力；4）通过FSD等软件订阅带来利润率提升；5）以大规模专有视频语料形成数据护城河。以上信息均据上述来源，Sawyer Merritt的图帖为对特斯拉现行AI战略的提示。