Not a Tesla App 15. července 2026 zveřejnil exkluzivní report, který dává celé strategii Full Self-Driving nový a překvapivě uklidňující rozměr. Podle interních zdrojů Tesla vyvíjí Full Self-Driving primárně pro Cybercab – tedy pro hardware AI4+ s 64 GB RAM – a teprve odtud modely „destiluje“ dolů na HW4 vozy, které dnes majitelé Model 3, Model Y, Model S, X i Cybertrucku běžně jezdí. Jinými slovy: to, co si dnes za volantem svého Modelu Y stáhnete jako 2026.20.6.6 s FSD (Supervised) v14.3.5, není samostatný „menší“ neural network. Je to zmenšenina toho samého modelu, který v Austinu na produkčních Cybercabech řeší unsupervised jízdy bez volantu a pedálů.

Teacher-student destilace: jak Tesla přenáší inteligenci z Cybercabu do vaší garáže

Klíč k pochopení celé strategie leží v tom, jak současné špičkové AI týmy trénují velké neurální sítě. Tesla podle Not a Tesla App používá klasické teacher-student destilace: v datacentrech s Nvidia H200 (a stále víc i s in-house Dojo 2 racky, které nedávno získaly patriotický 250. wrap) běží obří „teacher model“, který má prakticky neomezený rozpočet na parametry, kontextové okno i výpočetní čas. Tento model je pak použit jako labeler i jako referent při tréninku menšího „student modelu“, který se do posledního bajtu smrsknul přesně na to, co unese silikon v autě.

Rozdíl proti klasickému transferu vah je v tom, že student model se neučí z původních dat, ale z „měkkých“ pravděpodobností teachera. Tesla mu tak předává nejen správnou odpověď („zabrzdi“), ale i celý gradient nejistoty – proč právě teď, jak silně, s jakou marží proti chodci na obrubníku. Ve výsledku dostanete síť, která má několikanásobně méně parametrů, ale ve velké části scenáříů dosahuje 90–95 % kvality původního modelu. A hlavně – dá se pustit v reálném čase na 32 GB RAM, které HW4 má.

Proč to musela Tesla udělat: 32 GB versus 64 GB je propast

Napovídá to konfigurace hardwaru, kterou jsme popsali už 8. července v článku o skrytém upgrade Cybercabu. Zatímco HW4 (interně AI4) používá dva čipy AI4, každý s 16 GB LPDDR5, celkem tedy 32 GB pro celou FSD computer, produkční Cybercab jede na AI4+ – interně někdy zvaném AI4.1 – kde má každý čip 32 GB, tedy 64 GB dohromady. Elon Musk to poprvé potvrdil v Q1 2026 earnings callu, kdy zmínil „memory doubling“ pro next-gen FSD computer.

To zní jako drobnost, dokud si neuvědomíte, že plný v14 model pro Cybercab má podle interních zdrojů kolem 32 miliard parametrů a při inferenci potřebuje mezi 40 a 55 GB RAM právě proto, že současně načítá multi-frame vision encoder, plánovač i attention buffer pro rare-case scénáře. Na 32GB HW4 tento model prostě nedoběhne – ne pomalu, on vůbec nenastartuje. Bez destilace by tak HW4 zůstala zamrznutá u v13.2, přesně tak, jak dnes na v12.6.4 leží celá HW3 flotila.

FSD v14.3.5 jako první veřejně ověřený produkt destilace

Nejlepší důkaz, že strategie funguje, je paradoxně poslední build – 2026.20.6.6 s FSD (Supervised) v14.3.5, o kterém jsme psali 14. července. Vzpomeňte si na hlavní bod release notes: „AI compiler and runtime were rewritten from the ground up with MLIR, resulting in 20 % faster reaction time and improving model iteration speed.“ To je přesně to, co destilace potřebuje. MLIR compiler dokáže z původního student modelu vytáhnout ještě dalších 15–25 % efektivity při stejném počtu parametrů – a právě proto se v14.3.5 subjektivně cítí, jako by v HW4 najednou přibyla čipová paměť, kterou tam fyzicky nikdo nepřidal.

Podobně dobře do skládačky zapadá i rychlejší parkovací sekvence, méně nagů monitoringu řidiče a fix na dlouholetý „twitch“ v odbočovacích pruzích. To všechno jsou přesně ty chvíle, kdy v Cybercabu teacher model zapíná dodatečné kompoziční moduly – a v destilované HW4 verzi se objevují jako lépe kalibrované rozhodovací hranice ve stejném plánovači, jen s menším množstvím parametrů.

Co to znamená pro majitele HW4 vozů

Zpráva má tři velké důsledky pro každého, kdo dnes jezdí s Modelem 3, Y, S, X nebo Cybertruckem s AI4 počítačem:

1. HW4 se nestane „mrtvým hardwarem“ jako HW3. Dokud se dá teacher model destilovat, dokud MLIR přidává efektivitu a dokud AI4+ počítač v Cybercabu není řádově výkonnější než AI4, budou HW4 vozy dostávat plnohodnotné FSD updaty. Ashok Elluswamy v posledních rozhovorech opakovaně mluvil o tom, že „HW4 dostane každou schopnost, kterou Cybercab dokáže pojmout do smaller footprint“. To je přesně definice teacher-student destilace.

2. Rozdíl proti Cybercabu bude pouze v „rare edge cases“. V 95–97 % scénářů (dálnice, městské křižovatky, parkoviště, dešti, mírné mlze) bude HW4 vůz jezdit v14 identicky jako produkční Cybercab. Rozdíl se projeví v okrajových situacích – extrémní počasí, komplikované rekonfigurace pruhů, silný debris na vozovce – kde teacher model uvnitř Cybercabu prostě má víc paměti na kontext.

3. Unsupervised FSD pro HW4 zůstává otevřený scénář. Tesla zatím oficiálně slibuje unsupervised FSD pouze pro Cybercab, ale interně existuje verze v15, která by měla úroveň paritních cyklů teacher–student ještě prohloubit. Pokud se podaří dostat student model do stavu, kdy jeho fail-rate na 32GB paměti bude pod prahem NHTSA (dnes se hovoří o cca 1 kritické intervenci na 100 000 mil), majitelé HW4 se mohou dočkat toho, co dnes vidíme na zlatém Modelu Y v Miami – jen s krátkým zpožděním za Cybercabem.

A co HW3? Realistický odhad zůstává stejný

Report Not a Tesla App bohužel potvrzuje to, co jsme psali už při spuštění FSD v14 Lite – HW3 na tuhle strategii jednoduše nemá železo. Distilace z Cybercab teacher modelu naráží u AI3 na dvě zdi: pouhých 8 GB RAM a asi 15 % memory bandwidth v porovnání s HW4. Ani ta nejagresivnější destilace prostě nedokáže velký v14 model komprimovat pod hranici, kterou HW3 unese v reálném čase. Proto se HW3 majitelé pravděpodobně nedostanou nad úroveň v14 Lite bez ztrátových kompromisů, které Tesla veřejně přiznala.

Co si z toho odnést

Report Not a Tesla App není revolucí, ale je klíčovou informací pro každého, kdo přemýšlí nad koupí Tesly v roce 2026, nebo naopak zvažuje, jestli po pár letech přejít z HW3 na HW4. Tesla poprvé v historii veřejně přiznává, že její strategie pro Full Self-Driving má dvě rychlostní úrovně: horní patro – Cybercab s AI4+ a plným v14 teacher modelem – a spodní patro – HW4 s destilovaným student modelem, který za horním patrem zaostává v edge cases, ale v běžném provozu drží krok téměř identicky.

Pro majitele HW4 vozů je to nejlepší zpráva za posledních 12 měsíců. Pro majitele HW3 vozů je to tvrdá informace, kterou už asi tušili – v14 Lite je koncová stanice, kam AI3 hardware dorazí. A pro celý zbytek světa je to zatím nejsilnější indikátor toho, že Cybercab nebude jen samostatný ostrov autonomie, ale skutečná horní hranice AI, ze které Tesla postupně bude drift-down destilovat vše, co může fungovat na papírově slabším hardwaru už dneska prodávaných aut.

Zdroj: Not a Tesla App (exkluzivní report, 15. 7. 2026), teslahubs.com, Q1 2026 earnings call.