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开云体育Transformer作者：DeepSeek才有搞头OpenAI指望不上了
2025-09-10
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大佬之所以这么说，是因为他觉得OpenAI等闭源厂商被商业化冲昏了头脑，没心思做基础研究。
为了填补这块空白，一路从Google到Adept再到Essential AI三次搬家的Vaswani，今年再度迎来巨大转折点——
可惜的是，老东家不太给力，各种条条框框把人束缚得动弹不得，这让Vaswani心灰意冷。
可惜好景不长，据BloomBerg报道，Vaswani在Adept与某位联合创始人爆发了一次严重冲突。
于是2022年底，他再次挥手告别，拉起新团队创立了Essential AI。
最开始，Essential AI还走的是务实派路线——主要业务就是帮企业做财务分析自动化。
要知道，对于一家原本服务于企业客户的初创公司来说，这可是一个风险性极高的Bet。
出乎意料的是，董事会和资方居然都在一定程度上对Vaswani表示了支持。
看来，三次迁居的努力没有白费，Vaswani终于如愿以偿，集结了一帮理念同频的大佬。
为商业化四处奔波的这么多年，与资本和客户打了无数次交道，Vaswani真的累了。
蓦然回首，在他的精神世界中，其实一直有一块能承载他一切美好期许的土地，这片伊甸园的名字叫做——开源。
在教育和医疗等领域，有真正的科学需要追求，我们不能让封闭的人工智能阻碍人类探索这些新方向。
是不是听着很耳熟，没错，Vaswani在与Economics Time的采访中直接承认了：
Vaswani认为，要想推动AI的边界绝不能靠OpenAI、Anthropic等依靠闭源模式盈利的独角兽。
在他的设想里，AI不该只服务于商业，而是要真正进入教育、医疗等关乎大众的场景，让普通人也能享受到技术红利。
比如，一个偏远地区的孩子也能用开源AI上到最好的课；一个小诊所也能借助开源工具做出最准确的诊断。
更重要的是，Vaswani可不光是喊口号，Essential在转型后的确下了不少真功夫。
简单来说，相较于用RL在后训练打补丁，他们在预训练中取得了突破，并且这个技术可能大幅降低训练成本。
有几家公司关闭了长期的研发工作，以便将所有资源用于商业化，这种现象在市场环境恶化时更加明显。
自Scaling Law迎来边际收益递减的拐点后，AI独角兽的产品化倾向已是众人皆知。
Anthropic做浏览器，OpenAI派出著名产品经理Kevin Weil…….各大模型厂商纷纷下场，亲自探索商业模式。
Scaling Law兴起后，暴力美学的砝码使得AI研究的天平从学术机构几乎完全向企业实验室倾斜。
因此，探索商业模式和利益最大化是闭源模型的最终归宿，这从一开始就注定了。
这种节奏很适合追热点，但科研不一样——要搞出突破性的成果，你得花几年甚至十几年死磕一个方向。
闭源公司虽手握顶级资源和技术成果，但为了维护投资人的利益，不得不把这些秘密藏起来，以阻碍竞争对手。
但如果有成千上万的研究者和开发者一起贡献代码，整个生态齐心协力，并行推进，也许能克服开源阵营资源匮乏的问题。
这是互联网时代很常见的一种商业模式，典型案例就是浏览器：Google搜索对用户完全免费，取得市场份额后依靠广告回血。
但如果有客户想用这个基座搭建自己的AI，可以向Essential AI购买训练数据和相关产品。
实际上，如果按照之前科技互联网的发展来看，开源通常是更赚钱的一方，毕竟构建起了一整个生态。
作为《Attention Is All You Need》论文的“一作”，他博士师承的两位导师，都是华人。
在2011年的南加州大学，有两名活跃在自然语言处理（NLP）前沿的教授——蒋伟（David Chiang）与黄亮（Liang Huang）。
蒋伟教授的学士和硕士均就读于哈佛大学，后到宾夕法尼亚大学攻读博士，他提出的分层短语翻译模型曾被Google Translate采用。
黄亮教授本科毕业于上海交通大学计算机系，同样是在宾夕法尼亚大学进修的PhD，主要研究方向是开发高效算法来加速NLP任务，Vaswani是他指导的第一名博士生。
怎么说呢，虽然Transformer八子里没有华人作者，但“功劳簿”里，也并非全然没有华人贡献。
这实际也是另一个维度的开源之力。AI也好、深度学习也好，之所以可以站上浪潮之巅，根本上就在于始终有一个持续交流、开放互助的生态环境。
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