马斯克：小模型进步太快，大模型还没追上，FSD V15才会切换到大模型架构

Musk这句话的关键信息不是“有大模型”，而是“小模型在实车闭环中的学习速度快到大模型难以同步”。这说明当前FSD进展更多来自数据分布、训练策略与工程反馈，而非单纯堆参数；小模型因为训练和部署周期短，能更快在真实世界里跑完“感知—决策—回放—再训练”的闭环，而大模型还在追赶这条经验曲线。V15切到大模型，意味着一旦大模型完成足够量真实数据蒸馏，就有机会在同一分布上实现更强的长尾泛化与复杂场景推理。

从自动驾驶产业结构看，这种节奏安排也透露出Tesla的工程优先级：先用更易训练、易部署的小模型尽可能吃掉低中难度场景，把数据和收益做大，再在这一基础上切换到成本更高的大模型，以攻克剩余的长尾复杂行为。这和L2→L4的产业路径类似——先商业化，再拔高度——而V15被Musk标记为“大模型拐点”，本质上是向市场暗示：在算力与数据已经封顶一段时间后，Tesla准备打出一次“结构级”的模型升级牌，重新塑造自动驾驶的技术与估值叙事。