🎯 情报来源：量子位
Transformer论文一作Ashish Vaswani在经历Google、Adept AI和Essential AI三次职业转折后，于2025年宣布全面转向开源基础研究，并直言”闭源AI正在阻碍科学探索”。其创办的Essential AI已放弃原有企业服务业务，获得AMD等资方支持，目标成为”西方世界的DeepSeek”。
2025年4月，Essential团队发表《Rethinking Reflection in Pre-Training》论文，提出预训练阶段即可培养模型反思能力，可能大幅降低训练成本。Vaswani批评OpenAI等闭源厂商因商业化压力放弃长期研发，并计划通过”交叉补贴”模式（开源基座+商业数据服务）维持运营。
💡 核心要点
- 三次转折：Vaswani从Google→Adept AI→Essential AI，最终确立开源路线
- 关键转型：2025年初放弃企业财务分析业务，全面投入基础研究
- 技术突破：4月发表论文揭示预训练阶段即可开发模型反思能力
- 商业模型：开源基座免费+商业数据服务收费的交叉补贴模式
- 对标对象：明确将DeepSeek作为发展参照系
📌 情报分析
技术价值：高
预训练反思能力研究具备方法论创新，但需更多实验验证其成本降低效果（论文尚未披露具体数据）。
商业价值：一般
交叉补贴模式在互联网领域已验证，但AI领域数据服务变现能力待考（AMD等资方态度谨慎支持）。
趋势预测：高
2025年Scaling Law边际效益递减背景下，开源社区+专业团队模式可能成为突破方向（参考DeepSeek成长轨迹）。