Tesla-ն վերջերս հրապարակեց նորարարական AI արտոնագիր՝ US20260017503A1, որը կոչվում է «Bit-Augmented Arithmetic Convolution»։ Այս արտոնագիրը խոստանում է զգալիորեն երկարացնել իր Hardware 3 (HW3/AI3) Full Self-Driving (FSD) համակարգիչների շահագործման ժամկետը՝ թույլ տալով առաջադեմ AI մոդելներին աշխատել հին սարքավորումների վրա՝ առանց թանկարժեք արդիականացման անհրաժեշտության։ 2026 թվականի հունվարի 15-ին բացահայտված այս նորարարությունը ոչ միայն թարմացման կարևոր ուղի է առաջարկում Tesla-ի միլիոնավոր գոյություն ունեցող սեփականատերերի համար, այլև անսպասելիորեն բուռն հանրային քննարկում է առաջացրել X-ում (նախկինում՝ Twitter)՝ Միացյալ Նահանգներում ներգաղթյալ ինժեներների և հակասական H-1B վիզայի ծրագրի կենսական դերի շուրջ:
Արտոնագրի հիմնական գաղափարն է թույլ տալ ժամանակակից, բարձր ճշգրտության AI մոդելներին (16-բիթանոց կամ նույնիսկ 32-բիթանոց) անխափան աշխատել հին, ցածր ճշգրտության (8-բիթանոց) սարքավորումների վրա, ինչպիսին է AI3 չիպը։ Սա ձեռք է բերվում՝ բարձր ճշգրտության տվյալները բաժանելով ավելի փոքր, կառավարելի 8-բիթանոց հատվածների, որոնք այնուհետև առանձին մշակվում են AI3 չիպի առկա նյարդային ցանցի արագացուցիչի կողմից։ Մշակումից հետո այս փոքր հատվածների արդյունքները վերամիավորվում են՝ վերականգնելու բարձր ճշգրտության պատասխանը։ Այս մոտեցումը նշանակում է, որ Tesla-ն կարող է շարունակել զարգացնել և տեղակայել իր ամենաառաջադեմ FSD ծրագրակազմը իր ողջ նավատորմում՝ AI3-ից մինչև AI4 և ապագա AI5 համակարգեր, առանց ֆիզիկական համակարգչի փոխարինման անհրաժեշտության։
Արտոնագիրը ներկայացրել է հինգ գյուտարար, որոնցից չորսը հնդկական ծագում ունեն՝ Ռիտվիկ Ռավատը, Ռոհան Դեսիկանը, Շրիհարի Սադհու Սամպաթկումարը և Ալեքս Նիհալ Սինգհը։ Իլոն Մասկը գովաբանել է Tesla AI թիմին, ինչը հանգեցրել է X-ում քննարկումների H-1B վիզաների շուրջ։ Քննադատները հաճախ ներգաղթյալ ինժեներներին անվանում են «էժան աշխատուժ», մինչդեռ նրանք զգալի ներդրում են ունենում տեխնոլոգիական նորարարությունների մեջ։ Այս բանավեճը հատկապես արդիական է ԱՄՆ-ում ներգաղթի նոր սահմանափակումների և H-1B վիզաների համար նախատեսված բարձր տուրքերի ֆոնին, ինչը ընդգծում է ներգաղթյալների դերը ամերիկյան նորարարության մեջ։