【劃重點】
1DeepMind去年營收較2018年增長一倍以上，達到2.66億英鎊（約合3.72億美元）；但虧損擴大至4.77億歐元（約合6.49億美元）。 2DeepMind主要客戶是母公司Alphabet。換句話說，Alphabet向DeepMind付費，讓其將人工智慧研究和人才應用於谷歌的服務和基礎設施。 3谷歌以折扣價向DeepMind租賃張量處理單元（TPU），否則DeepMind的成本將會激增。 4人工智慧科學家薪酬過高，DeepMind自身無力承擔頂級人才薪酬。 5谷歌書面保證向DeepMind提供「至少12個月」的財務支持，前景未定。 6DeepMind一直難於在科學研究和產品開發之間找到平衡。（本文約3000字，閱讀全文大約需要5分鐘）
【編者按】科技行業充滿了在初創公司在盈利之前就彈盡糧絕、耗盡投資者資金的例子。但DeepMind不是一家尋求搶佔特定市場份額的普通公司。作為一個人工智慧研究實驗室，雖然谷歌母公司Alphabet當前仍樂於為DeepMind昂貴的人工智慧研究買單，但長時間無法實現盈利或顯示出增長希望的跡象，會令Alphabet的投資人漸漸失去耐心。為確保生存，防止Alphabet突然終止輸血，DeepMind不得不將自己重新定位為一個半商業化的機構。
以下為文章正文：
DeepMind創始人哈薩比斯
在DeepMind使用人工智慧預測蛋白質結構取得突破後不久，便有媒體報導稱，這家總部位於英國的人工智慧公司每年仍在給母公司Alphabet帶來數億美元的虧損。
科技公司虧損不是什麼新鮮事。科技行業不乏在初創公司實現盈利之前就彈盡糧絕、耗盡投資者資金的例子。但DeepMind不是一家尋求搶佔特定市場份額的普通公司。作為一個人工智慧研究實驗室，為確保生存，DeepMind不得不將自己重新定位為一個半商業化的機構。
雖然DeepMind的母公司，同時也是谷歌的母公司Alphabet，目前仍很樂意為DeepMind昂貴的人工智慧研究買單，但不能保證它會永遠這樣做。根據DeepMind日前向英國公司登記局（the UK Companies House)提交的報告，DeepMind 2019年的營收較2018年的1.03億英鎊增長一倍以上，達到2.66億英鎊（約合3.72億美元）。但與此同時，該公司的支出也在飛速增長，從2018年的5.68億歐元增加至2019年的7.17億歐元（約合11.62億美元）。DeepMind的虧損也在不斷擴大，從2018年的4.70億歐元擴大至2019年的4.77億歐元（約合6.49億美元）。
從表面上看，這並不是壞消息。與前幾年相比，DeepMind的營收增長正在加速，而且虧損幅度卻幾近停滯。但是DeepMind的報告包含了一些更重要的事實。該報告提到「來自其他集團企業的研發報酬營業額，」這意味著DeepMind的主要客戶是它的母公司。換句話說，Alphabet正付費給DeepMind，讓其將人工智慧研究和人才應用於谷歌的服務和基礎設施。過去，谷歌一直使用DeepMind的服務來管理其數據中心的電網，以及改善語音助手的人工智慧等。
但這也意味著，每年虧損高達數億美元的DeepMind的人工智慧還沒有市場。即便是有，也只能通過谷歌獲得。該文件還提到，成本的增長「主要與技術基礎設施、員工成本和其他相關費用的增加有關。」這是很重要的一點。DeepMind的「技術基礎設施」主要運行在谷歌的巨大雲服務及其特殊的人工智慧處理器--張量處理單元（TPU）上運行。DeepMind的主要研究領域是深度強化學習，這需要訪問非常昂貴的計算資源。該公司2019年的項目包括開發一個玩《星際爭霸2》的人工智慧系統和一個玩《雷神之錘3》的人工智慧系統，這兩個項目都需要數百萬美元的培訓費用。
DeepMind發言人向媒體表示，文件中提到的成本還包括該公司著名的蛋白質結構人工智慧AlphaFold的研發，這是另一個非常昂貴的項目。
DeepMind的人工智慧與圍棋大師比賽
沒有公開的細節表明谷歌對DeepMind的雲人工智慧服務收取多少費用，但谷歌最有可能以折扣價向DeepMind租賃其張量處理單元。這意味著如果沒有谷歌的支持，DeepMind的費用會高得多。
員工成本是另一個重要問題。雖然在過去幾年中，參與機器學習課程的人數有所增加，但能夠從事DeepMind所參與的尖端人工智慧研究的科學家非常少。根據一些說法，頂級人工智慧人才的薪酬能夠達到上百萬美元。
人們對深度學習及其在商業環境中的適用性越來越感興趣，這引發了科技公司之間爭奪頂級人工智慧人才的競賽。大多數行業頂尖的人工智慧科學家和先驅都在大型公司全職或兼職工作，如谷歌、Facebook、亞馬遜和微軟。對頂級人工智慧人才的激烈競爭產生了兩個後果：首先，就像其他領域一樣，供給不能滿足需求，這導致人工智慧科學家的薪酬急劇上升；其次，這將許多無法獲得高薪的學術機構的人工智慧科學家，推向了能夠支付高薪的富裕科技公司。一些科學家為了繼續科學研究而繼續留在學術界，但這些人數量太少。如果得不到沒有像谷歌這樣的大型科技公司的支持，類似DeepMind這樣的研究實驗室根本無力為新項目聘用研究人員。
鑑於此，儘管DeepMind展現出慢慢扭轉虧損的跡象，但它的增長使其更加依賴谷歌的財力資源和大型雲基礎設施。根據DeepMind的年報，Alphabet旗下投資部門谷歌愛爾蘭控股公司（Google Ireland Holdings Unlimited）「免除償還公司間貸款和所有應計利息，總額達到11億英鎊。」DeepMind還收到了谷歌的書面保證，保證將在「至少12個月的時間內」繼續向這家人工智慧公司「提供足夠的財務支持」。
DeepMind位於英國倫敦的總部
就目前而言，谷歌似乎對DeepMind取得的進展感到滿意，這也反映在谷歌和Alphabet高管的言論中。在Alphabet今年7月舉行的第二季度財報電話會議中，公司執行長桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）曾表示：「我對我們的人工智慧研發的進展速度非常滿意。對我而言，重要的是我們是一家技術最先進的公司，處於行業領先定位。我對我們的工程和研發團隊在谷歌和DeepMind上的工作速度感到興奮。」
但是企業界和科學研究的步調並不相同。科學研究需要用幾十年來衡量的。自20世紀70年代和80年代以來，如今在商業應用中使用的許多人工智慧技術一直處於發展中。同樣，如今在人工智慧大會上展示的許多前沿研究和技術在未來幾年可能不會進入大眾市場。根據最樂觀的估計，DeepMind的最終目標--開發人工通用智能（AGI）--至少還需要數十年時間。
另一方面，股東和投資者的耐心是用月和年來衡量的。幾年內無法實現盈利或至少顯示出增長希望跡象的公司會與投資者發生衝突。DeepMind目前沒有這些。它沒有可衡量的增長，因為它唯一的客戶是谷歌。目前還不清楚它的任何技術何時可以實現商業化。
這就是DeepMind的困境所在。本質上，它是一個研究實驗室，希望推動科學的極限，確保人工智慧的進步對所有人都有益。然而，它的所有者的目標是製造解決特定問題並轉化利潤的產品。這兩個目標截然相反，把DeepMind拉向不同的方向：保持其科學性，或者轉型為一家產品製造型人工智慧公司。該公司過去一直難於在科學研究和產品開發之間找到平衡。
在這一問題上，DeepMind並不孤單。作為DeepMind的隱性競爭對手，OpenAI也面臨著類似的身份危機，從一個人工智慧研究實驗室轉變為一家由微軟支持、租用其深度學習模型的盈利公司。
因此，雖然DeepMind還不需要擔心其巨額虧損的研究，但隨著它越來越多地融入其所有者的企業動態，它應該深入思考其未來以及科學人工智慧研究的未來。（無忌）
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