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42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

本文作者:贝爽 2020-12-28 20:04
导语:谷歌还能养多久?

DeepMind亏损仍在继续。

近日,这家世界顶级明星公司向英国公司注册局备案提交了最新财务报告,报告显示,DeepMind 2019亏损达4.77亿英镑(约合42亿人民币)。

相比于2018年的4.70亿英镑亏损,增长了1.5%。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场


DeepMind是一家人工智能初创公司,成立10年来研发了众多明星产品,例如,前不久刚刚推出的AlpaFold,用AI预测蛋白质三维结构,攻克生物科学50年挑战;2014年推出的人工智能围棋选手AlphaGo,2016年击败了世界围棋冠军、职业九段棋手李世石,2017年击败了当今围棋第一人柯洁。

 但在这些光环产品的背后,DeepMind却始终未探索出一条可行商业化路径,长期大量研发投入,使其一直处于连年亏损的状态。

DeepMind联合创始人胡马延•谢赫(Humayun Sheikh)曾表示,「如果不是谷歌以6亿美元的价格收购, DeepMind人工智能实验室可能已经破产。」

自2014年被收购以来,DeepMind的巨额研发资金和亏损全部由Google来买单。不过在长期亏损之下,今年的DeepMind在财务方面似乎也有了一些好消息。

从最新的财务报告来看,虽然其亏损仍在持续扩大,但相比于往年来说,亏损增幅有所减小,同时其营收有明显增加—2019年收入达2.66亿英镑,相比2018年的1.03亿英镑,可谓翻了一番。

不过尽管如此,DeepMind想要扭亏为盈也并不容易。

4.77亿巨额亏损背后,仍无商业化市场

先来看下DeepMind近几年的财务数据:

在营收方面:

  • 2016年营收4028万英镑。

  • 2017年营收5442万英镑,同比去年增幅达35%。

  • 2018年营收1.028亿英镑,同比去年增幅达89%。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

 2016-2019年营收额趋势

在亏损方面:

  • 2016年亏损9395万英镑。

  • 2017年总亏损额3.02亿英镑,同比去年增幅达221%

  • 2018年亏损4.702亿英镑 ,同比去年增幅达56%。

同时,2018年还有超过10亿美元的债务需要偿还。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

2016-2019年亏损额趋势

再来看今年的数据,在营收方面,DeepMind2019年收入达2.66亿英镑,相比于2018年的1.03亿英镑,增长了158%,达到了近几年最大增幅。

另外,在亏损方面,DeepMind从2018年的4.7亿英镑到2019年的4.77亿英镑,增幅仅为15%,与往年的221%和56%相比,增幅明显有所缩小。

总体来看,与前几年相比,DeepMind的收入增长明显在加速,而亏损也正在趋于平稳。这样一看,DeepMind似乎有望在近几年实现扭亏为盈。

但通过分析其财务报告中的营收来源和支出后,发现情况可能并没有那么乐观。

首先,财务报告提到了重要的一项:其他集团企业的营业额及研发报酬,该数据显示DeepMind的主要客户大部分来自母公司Alphabet旗下的其他公司,其中主要以谷歌为主。同时,DeepMind的技术研发成果也主要应用于这些企业当中,例如其AI被谷歌应用于语音助手和数据管理中心任务中。

这说明,DeepMind的人工智能技术还没有应用市场。如果有,它只能通过谷歌获得。

其次,DeepMind 2019年开支达到了7.17亿英镑,相比从2018年的5.68亿英镑,增加了26%。报告中提到,其成本的增长“主要与技术基础设施、员工成本和其他相关费用的增长有关”。这一点是很重要。

DeepMind的“技术基础设施”主要运行在谷歌庞大的云服务和AI处理器TPU( Tensor Processing Unit)上。

虽然谷歌并未透露对其收取了多少费用,但它很可能以折扣价租用DeepMind,这意味着,如果眉头谷歌的技术和服务支持,该公司在“技术基础设施”方面的成本将远高于此。

另外,DeepMind的主要研究领域是深度强化学习,它需要非常昂贵的计算资源。据了解,其2019开发的项目,包括《星际争霸2》的AI系统和《雷神之锤3》的AI系统,都花费了数百万美元的培训费用。今年推出的预测蛋白质折叠结构的AlphaFold,同样是非常昂贵的项目。

人才雇佣成本也是不可忽视的重要一项。在过去几年中,虽然参与机器学习的人才数量明显增加,但能够从事前沿AI研究的顶尖科学家非常稀少。为了争夺这些顶级AI人才,谷歌、Facebook、亚马逊和微软等大型科技公司之间展开了人才军备赛。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

据了解,在全球范围内,目前顶级AI人才薪酬已经达到了7位数。DeepMind在全球拥有约1000名员工,其中很多是世界级顶尖AI科学家,他们的年薪均超过了100万美元。这些顶尖人士大部分来自牛津大学、剑桥大学、斯坦福大学或麻省理工学院等世界顶级名校。有分析人士认为,如果没有谷歌的支持和投入,DeepMind实验室无法为他们的项目雇佣更多高级AI人才。

因此综合来看,虽然DeepMind显示出了缓慢的扭亏迹象,但其增长依然要依赖于谷歌的财务资源和大型云基础设施。

不过,谷歌也乐于为其继续买单。

AlpaFold之后,谷歌愿意继续买单

疯狂烧钱的DeepMind,确实创造了多项重大技术成果。

如上文提到的AlpaGo、AlpaFold等。前者在预测蛋白质结构中达到了无与伦比的精确性,有望解决生物学界和计算机科学界多年来的巨大挑战。后者在围棋赛中多次战胜世界顶级人类选手。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

此外,在多智能体方面,DeepMind研发的星际争霸AI AlphaStar,也多次战胜世界顶级玩家,目前在它在排位赛中已达到宗师水平,在欧洲服务器上超过了99.8%的人类玩家。

需要说明的是,相比于围棋,《星际争霸》等即时战略(RTS)游戏,因其更复杂的场景、更广泛的操作空间和更高频率的即时决策,对AI提出了更大的挑战。因此相比于AlpaGo,AlphaStar在模拟现实,与人类博弈的过程中展现了更强的实力。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

以上种种突出的技术成果,已经让这家2010年成立的初创公司一跃成为了世界顶级AI公司。

而自谷歌将其收购以来,对其取得的技术成果也非常满意。例如在最近的一次财报电话会议上,Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)曾表示:

“我对我们在AI方面的研发进度感到很满意。我们是一家技术前沿公司,目前正处于领先地位,这很重要。我为谷歌和DeepMind的研发成果感到骄傲。”

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此外,谷歌也向DeepMind做出书面保证,称“将继续向这家人工智能公司提供充足的资金支持,期限至少为12个月”。

不仅如此,根据DeepMind财务报告显示,Alphabet的投资分支机构—谷歌爱尔兰控股有限公司(Google Ireland Holdings Unlimited)已免除其还所欠公司的贷款和利息,累计11亿英镑。

扭亏为盈,需要更多的商业化探索

事实上,科技公司亏损并不是什么新鲜事。

在科技行业,连年亏损、烧掉投资者巨额资金的企业比比皆是,其中也有不少企业最终实现扭亏为盈。

但相比之下,DeepMind可能显得稍有不同。严格来说,DeepMind是一家人工智能实验室,它更注重前沿技术研发,而非商业化探索。

其公司CEO兼联合创始人创始人德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)曾公自傲的宣称:“DeepMind组建了一支由机器学习专家,神经科学家,工程师,伦理学家等组成的世界级跨学科团队,创造了一个独特的环境。我们将继续投资前沿技术研发,期待未来能为科学界带来更多突破。

42亿亏损再创新高!『烧钱机器』DeepMind持续多年亏损后,仍无商业化市场

需要说明的是,科学研究和企业界发展速度存在很大差距。

一方面,科学研究是以几十年来衡量的。如今商业应用中的许多AI技术都是从上世纪70-80年代开始发展起来的。同样的,当下提出的许多前沿研究和技术在未来十几年内,可能都无法进入大众市场。而DeepMind的最终目标是:实现通用人工智能(AGI)。最乐观的估计,至少还有有几十年的路要走。

另一方面,投资者的耐心是以年和月为单位来衡量的。如果几年内无法实现盈利或有明显的增长希望,投资者很难再投入资金支持。显然,目前的DeepMind并没有明显的增长趋势,它的主要客户依然是谷歌,而且其技术商业化前景也并不明朗。

这就是Deepfake的困境所在。从本质上讲,Deepfake是一家研究型机构,它希望突破科学的极限,确保AI对所有人类都有益。然而,谷歌和它的投资者希望制造能够解决特定问题并实现利润的产品。

这两个目标截然相反。有业内人士认为,虽然DeepMind目前取得了多项重大技术突破,不用担心其研究成果无利可图,谷歌也表示愿意为其继续买单。

但从长远来看,其生存和发展越来越牵扯到投资者的利益,DeepMind应该更深入地思考自己的未来和AI科学研究未来。


引用链接:

https://venturebeat.com/2020/12/27/deepminds-big-losses-and-the-questions-around-running-an-ai-lab/

https://bdtechtalks.com/2019/08/12/deepmind-losses-costs-of-ai/

https://venturebeat.com/2020/11/30/deepmind-claims-its-ai-can-predict-how-proteins-will-fold-with-state-of-the-art-accuracy/

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