Trong một thế giới mà các phòng thí nghiệm khép kín được định giá hàng chục và hàng trăm tỷ đô, hai nhà nghiên cứu quyết định làm ngược lại: công bố dữ liệu, mã nguồn và các checkpoint trung gian của quá trình hậu huấn luyện. Hai nhà sáng lập Nathan Lambert và Tom Zick khởi động Trillium Labs phi lợi nhuận, nhằm trả lại cho nghiên cứu AI sự cởi mở khoa học — thứ đã từng tạo nên cả ngành công nghiệp này.
AI hiện đại lớn lên từ tài sản chung của khoa học — các bài báo, benchmark và mã nguồn được các trường đại học và công ty chia sẻ. Nhưng khi giá trị thương mại tăng lên, hậu huấn luyện và học tăng cường trở nên khép kín: công bố đầy đủ các công thức giờ đây rất tốn kém, vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị sản phẩm và IPO. Anthropic dự định huy động tới 100 tỷ đô, và mỗi phương pháp bí mật để tạo ra một agent đáng tin cậy đều là một lợi thế cạnh tranh.
Trillium Labs dự định chi tới 30 triệu đô cho việc huấn luyện trong 18 tháng tới, với mục tiêu gây quỹ tổng thể là 40–100 triệu. Tiền đã đến từ Schmidt Sciences và Halcyon Futures. Khác với các phòng thí nghiệm thương mại, cấu trúc phi lợi nhuận cho phép ghi lại những lần chạy thất bại, công bố mọi giai đoạn thí nghiệm và không phải bảo vệ IP. Điều này tạo cơ hội cho các nhà nghiên cứu độc lập kiểm chứng những giả thuyết mà các tập đoàn sẽ không bao giờ công bố.
Trọng tâm là hậu huấn luyện, học tăng cường, agent và tự cải thiện đệ quy. Chính ở đây hành vi của các mô hình được định hình một cách khó lường nhất, và sự khép kín cản trở việc tìm kiếm giải pháp tập thể. Lambert và Zick, trước đây từng làm việc tại Allen Institute for AI và Hugging Face, nhìn nhận điều này như sự trở lại với mô hình đã từng cho phép cộng đồng tăng tốc tiến bộ lên gấp nhiều lần.
Nghịch lý kinh tế là hiển nhiên: tri thức càng giá trị thì cám dỗ che giấu càng lớn, nhưng chính sự cởi mở trong lịch sử lại tạo ra giá trị lớn nhất cho toàn ngành. Trillium Labs đặt cược rằng lợi ích dài hạn từ trí tuệ tập thể sẽ vượt qua những định giá ngắn hạn của các gã khổng lồ khép kín.
Rốt cuộc, vấn đề không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn ở cách chúng ta phân phối quyền tiếp cận công cụ mạnh mẽ nhất của thời đại. Những công thức mở có thể trở thành những «hạt giống» nuôi lớn cả khu rừng, chứ không chỉ vài cái cây cao.
