特斯拉FSD首個100億英里歷時5.5年，現每11.5個月即可新增100億

特斯拉自2020年起系統性積累FSD數據，此次里程里程碑延續其“數據規模定勝負”戰略，從早期緩慢增長到2024-2026年爆炸式加速，類似過去Autopilot從百萬到十億英里的飛輪效應。

資本路徑上，特斯拉通過車隊規模與OTA持續推送將海量真實數據直接注入Dojo訓練集羣，資金優先投入數據採集、計算與模型迭代，動機是通過數據壁壘拉開與Waymo、Cruise等對手的技術差距，爲Robotaxi鋪路。

類似谷歌Waymo依賴高成本測試車隊緩慢積累數據，當前特斯拉FSD處於數據指數級增長驅動能力躍遷的擴張階段，100億英里成爲重要分水嶺。

本質屬於數據資本集中：真實世界行駛里程作爲不可替代的稀缺訓練資源，定價權向擁有最大車隊規模與閉環數據飛輪的公司集中，機制在於里程指數級增長帶來模型泛化能力的非線性提升，資金與技術壁壘從傳統車企及模擬數據依賴者向特斯拉式真實數據平臺轉移。

ABAB News · 認知定律

首個里程最慢，後續指數級加速。
數據飛輪一旦轉動，優勢即呈雪球效應。
真實世界數據，纔是自動駕駛的終極壁壘。