DeepMind虧損仍在繼續。
近日，這家世界頂級明星公司向英國公司註冊局備案提交了最新財務報告，報告顯示，DeepMind 2019虧損達4.77億英鎊（約合42億人民幣）。
相比於2018年的4.70億英鎊虧損，增長了1.5%。
DeepMind是一家人工智慧初創公司，成立10年來研發了眾多明星產品，例如，前不久剛剛推出的AlpaFold，用AI預測蛋白質三維結構，攻克生物科學50年挑戰；2014年推出的人工智慧圍棋選手AlphaGo，2016年擊敗了世界圍棋冠軍、職業九段棋手李世石，2017年擊敗了當今圍棋第一人柯潔。
但在這些光環產品的背後，DeepMind卻始終未探索出一條可行商業化路徑，長期大量研發投入，使其一直處於連年虧損的狀態。
DeepMind聯合創始人胡馬延•謝赫(Humayun Sheikh)曾表示，「如果不是谷歌以6億美元的價格收購， DeepMind人工智慧實驗室可能已經破產。」
自2014年被收購以來，DeepMind的巨額研發資金和虧損全部由Google來買單。不過在長期虧損之下，今年的DeepMind在財務方面似乎也有了一些好消息。
從最新的財務報告來看，雖然其虧損仍在持續擴大，但相比於往年來說，虧損增幅有所減小，同時其營收有明顯增加—2019年收入達2.66億英鎊，相比2018年的1.03億英鎊，可謂翻了一番。
不過儘管如此，DeepMind想要扭虧為盈也並不容易。
4.77億巨額虧損背後，仍無商業化市場先來看下DeepMind近幾年的財務數據：
在營收方面：
2016-2019年營收額趨勢
在虧損方面：
同時，2018年還有超過10億美元的債務需要償還。
2016-2019年虧損額趨勢
再來看今年的數據，在營收方面，DeepMind2019年收入達2.66億英鎊，相比於2018年的1.03億英鎊，增長了158%，達到了近幾年最大增幅。
另外，在虧損方面，DeepMind從2018年的4.7億英鎊到2019年的4.77億英鎊，增幅僅為15%，與往年的221%和56%相比，增幅明顯有所縮小。
總體來看，與前幾年相比，DeepMind的收入增長明顯在加速，而虧損也正在趨於平穩。這樣一看，DeepMind似乎有望在近幾年實現扭虧為盈。
但通過分析其財務報告中的營收來源和支出後，發現情況可能並沒有那麼樂觀。
首先，財務報告提到了重要的一項：其他集團企業的營業額及研發報酬，該數據顯示DeepMind的主要客戶大部分來自母公司Alphabet旗下的其他公司，其中主要以谷歌為主。同時，DeepMind的技術研發成果也主要應用於這些企業當中，例如其AI被谷歌應用於語音助手和數據管理中心任務中。
這說明，DeepMind的人工智慧技術還沒有應用市場。如果有，它只能通過谷歌獲得。
其次，DeepMind 2019年開支達到了7.17億英鎊，相比從2018年的5.68億英鎊，增加了26%。報告中提到，其成本的增長「主要與技術基礎設施、員工成本和其他相關費用的增長有關」。這一點是很重要。
DeepMind的「技術基礎設施」主要運行在谷歌龐大的雲服務和AI處理器TPU（ Tensor Processing Unit）上。
雖然谷歌並未透露對其收取了多少費用，但它很可能以折扣價租用DeepMind，這意味著，如果眉頭谷歌的技術和服務支持，該公司在「技術基礎設施」方面的成本將遠高於此。
另外，DeepMind的主要研究領域是深度強化學習，它需要非常昂貴的計算資源。據了解，其2019開發的項目，包括《星際爭霸2》的AI系統和《雷神之錘3》的AI系統，都花費了數百萬美元的培訓費用。今年推出的預測蛋白質摺疊結構的AlphaFold，同樣是非常昂貴的項目。
人才僱傭成本也是不可忽視的重要一項。在過去幾年中，雖然參與機器學習的人才數量明顯增加，但能夠從事前沿AI研究的頂尖科學家非常稀少。為了爭奪這些頂級AI人才，谷歌、Facebook、亞馬遜和微軟等大型科技公司之間展開了人才軍備賽。
據了解，在全球範圍內，目前頂級AI人才薪酬已經達到了7位數。DeepMind在全球擁有約1000名員工，其中很多是世界級頂尖AI科學家，他們的年薪均超過了100萬美元。這些頂尖人士大部分來自牛津大學、劍橋大學、史丹福大學或麻省理工學院等世界頂級名校。有分析人士認為，如果沒有谷歌的支持和投入，DeepMind實驗室無法為他們的項目僱傭更多高級AI人才。
因此綜合來看，雖然DeepMind顯示出了緩慢的扭虧跡象，但其增長依然要依賴於谷歌的財務資源和大型雲基礎設施。
不過，谷歌也樂於為其繼續買單。
AlpaFold之後，谷歌願意繼續買單瘋狂燒錢的DeepMind，確實創造了多項重大技術成果。
如上文提到的AlpaGo、AlpaFold等。前者在預測蛋白質結構中達到了無與倫比的精確性，有望解決生物學界和計算機科學界多年來的巨大挑戰。後者在圍棋賽中多次戰勝世界頂級人類選手。
此外，在多智能體方面，DeepMind研發的星際爭霸AI AlphaStar，也多次戰勝世界頂級玩家，目前在它在排位賽中已達到宗師水平，在歐洲伺服器上超過了99.8％的人類玩家。
需要說明的是，相比於圍棋，《星際爭霸》等即時戰略（RTS）遊戲，因其更複雜的場景、更廣泛的操作空間和更高頻率的即時決策，對AI提出了更大的挑戰。因此相比於AlpaGo，AlphaStar在模擬現實，與人類博弈的過程中展現了更強的實力。
以上種種突出的技術成果，已經讓這家2010年成立的初創公司一躍成為了世界頂級AI公司。
而自谷歌將其收購以來，對其取得的技術成果也非常滿意。例如在最近的一次財報電話會議上，Alphabet執行長桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）曾表示：
「我對我們在AI方面的研發進度感到很滿意。我們是一家技術前沿公司，目前正處於領先地位，這很重要。我為谷歌和DeepMind的研發成果感到驕傲。」
此外，谷歌也向DeepMind做出書面保證，稱「將繼續向這家人工智慧公司提供充足的資金支持，期限至少為12個月」。
不僅如此，根據DeepMind財務報告顯示，Alphabet的投資分支機構—谷歌愛爾蘭控股有限公司（Google Ireland Holdings Unlimited）已免除其還所欠公司的貸款和利息，累計11億英鎊。
事實上，科技公司虧損並不是什麼新鮮事。
在科技行業，連年虧損、燒掉投資者巨額資金的企業比比皆是，其中也有不少企業最終實現扭虧為盈。
但相比之下，DeepMind可能顯得稍有不同。嚴格來說，DeepMind是一家人工智慧實驗室，它更注重前沿技術研發，而非商業化探索。
其公司CEO兼聯合創始人創始人德米斯•哈薩比斯(Demis Hassabis)曾公自傲的宣稱：「DeepMind組建了一支由機器學習專家，神經科學家，工程師，倫理學家等組成的世界級跨學科團隊，創造了一個獨特的環境。我們將繼續投資前沿技術研發，期待未來能為科學界帶來更多突破。
需要說明的是，科學研究和企業界發展速度存在很大差距。
一方面，科學研究是以幾十年來衡量的。如今商業應用中的許多AI技術都是從上世紀70-80年代開始發展起來的。同樣的，當下提出的許多前沿研究和技術在未來十幾年內，可能都無法進入大眾市場。而DeepMind的最終目標是：實現通用人工智慧（AGI）。最樂觀的估計，至少還有有幾十年的路要走。
另一方面，投資者的耐心是以年和月為單位來衡量的。如果幾年內無法實現盈利或有明顯的增長希望，投資者很難再投入資金支持。顯然，目前的DeepMind並沒有明顯的增長趨勢，它的主要客戶依然是谷歌，而且其技術商業化前景也並不明朗。
這就是Deepfake的困境所在。從本質上講，Deepfake是一家研究型機構，它希望突破科學的極限，確保AI對所有人類都有益。然而，谷歌和它的投資者希望製造能夠解決特定問題並實現利潤的產品。
這兩個目標截然相反。有業內人士認為，雖然DeepMind目前取得了多項重大技術突破，不用擔心其研究成果無利可圖，谷歌也表示願意為其繼續買單。
但從長遠來看，其生存和發展越來越牽扯到投資者的利益，DeepMind應該更深入地思考自己的未來和AI科學研究未來。
引用連結：
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/
雷鋒網雷鋒網雷鋒網(公眾號：雷鋒網)
雷鋒網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。