4 亿多英镑亏损再创新高!“烧钱机器”DeepMind 多年亏损后仍无商业化市场

4 亿多英镑亏损再创新高!“烧钱机器”DeepMind 多年亏损后仍无商业化市场

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最新财报,显示 DeepMind 2019 财年亏损达 4.77 亿英镑。

相比于 2018 年的 4.70 亿英镑亏损,增长 1.5%。

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(Source:TechTalks,下同)

但在这些光环产品的背后,DeepMind 却未探索出可行的商业化之路,长期大量研发投入,使其处于连年亏损状态。

DeepMind 联合创始人胡马延‧谢赫(Humayun Sheikh)曾表示,“如果不是 Google 以 6 亿美元收购,DeepMind 人工智慧实验室可能已破产。”

自 2014 年被收购,DeepMind 的巨额研发资金和亏损全由 Google 买单。不过长期亏损之下,今年 DeepMind 财务方面似乎有些好消息。

从最新财报来看,虽然亏损持续扩大,但相比往年亏损增幅减少了,同时营收有明显增加──2019 年收入 达 2.66 亿英镑,相比 2018 年 1.03 亿英镑翻了一倍。

不过尽管如此,DeepMind 想要扭亏为盈也不容易。

4.77 亿巨额亏损背后,仍无商业化市场

先来看 DeepMind 近几年的财务数据。

营收方面:

  • 2016 年营收 4,028 万英镑。
  • 2017 年营收 5,442 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%。

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▲ 2016~2019 年营收额趋势。

亏损方面:

  • 2016 年亏损 9,395 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 亿美元债务要偿还。

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▲ 2016~2019 年亏损额趋势。

再来看今年数据,营收方面,DeepMind 2019 年收入达 2.66 亿英镑,比起 2018 年 1.03 亿英镑增长 158%,达到近几年最大增幅。

亏损方面,DeepMind 从 2018 年 4.7 亿英镑到 2019 年 4.77 亿英镑,增幅仅 15%,与往年 221% 和 56% 相比,增幅明显缩小。

总体来看,与前几年相比,DeepMind 收入增长有加速,亏损也趋于平稳。这样一看,DeepMind 似乎有望这几年可转亏为盈。

但分析财报营收来源和支出后,发现情况可能没那么乐观。

首先,财报提到重要一点:其他集团企业的营业额及研发报酬,数据显示 DeepMind 主要客户大部分来自母公司 Alphabet 旗下其他公司,以 Google 为主。同时 DeepMind 的技术研发成果也主要是这些企业在用,如 AI 被 Google 应用于语音助理和资料管理中心任务。

这说明 DeepMind 的人工智慧技术还没有应用市场。如果有,只能透过 Google 取得。其次,DeepMind 2019 年开支达 7.17 亿英镑,相比 2018 年的 5.68 亿英镑增加 26%。财报提到成本增长“主要与技术基础设施、员工成本和其他相关费用增长有关”。这点很重要。

DeepMind 的“技术基础设施”主要运行于 Google 庞大的云端服务和 AI 处理器 TPU(Tensor Processing Unit)。

虽然 Google 并未透露收取多少使用费,但很可能以折扣价租给 DeepMind,这意味如果没有 Google 的技术和服务支援,DeepMind 的“技术基础设施”成本将远高于此。

DeepMind 主要研究领域是深度强化学习,需要非常昂贵的计算资源。据了解,2019 年开发专案包括《星海争霸 2》和《雷神之锤 3》的 AI 系统,都花费数百万美元培训费。今年的预测蛋白质折叠结构 AlphaFold,同样是非常昂贵的专案。

人才成本也是不可忽视的一环。过去几年虽然参与机器学习的人才数量明显增加,但能从事尖端 AI 研究的顶尖科学家非常稀少。为了争夺这些顶级 AI 人才,Google 、Facebook、亚马逊和微软等大型科技公司纷纷展开人才军备赛。

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(Source:Unsplash)

据了解,全球顶级 AI 人才薪水达 7 位数。 DeepMind 在全球拥有约 1 千名员工,很多是世界级顶尖 AI 科学家,年薪均超过 100 万美元。这些顶尖人士大部分来自牛津大学、剑桥大学、史丹佛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 Google 的支援和投资,DeepMind 实验室就无法雇用更多高级 AI 人才。

因此综合来看,虽然 DeepMind 显示出缓慢的转亏迹象,但增长依然依赖 Google 的金援和大型云端基础设施。

不过,Google 也乐于继续买单。

AlphaFold 之后,Google 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。

如前文提到的 AlphaGo、AlphaFold 等。后者预测蛋白质结构达成无与伦比的精确性,有望解决生物学界和电脑科学界多年来的巨大挑战。前者在围棋赛多次战胜世界顶级人类选手。

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(Source:影片截图)

多智慧体方面,DeepMind 研发的《星海争霸》AI AlphaStar,也多次战胜世界顶级玩家,目前排位赛已达宗师级,在欧洲服务器赢过 99.8% 人类玩家。

比起围棋,《星海争霸》等即时战略(RTS)游戏,因更复杂的场景、更广大的操作空间和更高频率的即时决策,对 AI 挑战更高。因此比起 AlphaGo,AlphaStar 模拟现实、与人类博弈的过程展现出更强能力。

以上种种突出的技术成果,让这家 2010 年成立的新创公司一跃成为世界顶级 AI 专家。

自 Google 收购以来,对这些技术成果也非常满意。例如最近财报电话会议,Alphabet CEO 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。我们是尖端技术公司,目前正处于领先地位,这很重要。我为 Google 和 DeepMind 的研发成果感到骄傲。

此外,Google 也对 DeepMind 书面保证,称“将继续提供这家人工智慧公司充足的资金支持,期限至少 12 个月”。

不仅如此,据 DeepMind 财报显示,Alphabet 的投资分支机构 Google 爱尔兰控股有限公司(Google Ireland Holdings Unlimited),已免除欠公司的贷款和利息,共计 11 亿英镑。

转亏为盈,需要更多商业化探索

科技公司亏损并不是新鲜事。在科技业,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转亏为盈。

但相比之下,DeepMind 可能稍有不同。严格来说,DeepMind 是人工智慧实验室,更注重间技术研发而非商业化探索。

CEO 兼联合创始人创始人德米斯‧哈萨比斯(Demis Hassabis)曾自傲宣称:“DeepMind 组建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,创造独特的环境。我们将继续投资尖端技术研发,期待未来能为科学界带来更多突破。”

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(Source:The Royal Society, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons)

因科学研究和企业界发展速度有很大差距。一方面,科学研究是以几十年来衡量。如今商业应用许多 AI 技术都是从 1970~1980 年代开始发展。同样的,目前许多尖端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:通用人工智慧(AGI)。最乐观的估计,至少还有几十年的路要走。

另一方面,投资者的耐心是以年和月为单位来衡量。如果几年内无法盈利或有明显的增长希望,投资者很难再支持。显然目前 DeepMind 并没有明显增长趋势,主要客户依然是 Google,且技术商业化前景也不明朗。

这就是 DeepMind 的困境所在。从本质讲,DeepMind 是研究型机构,希望突破科学极限,确保 AI 对所有人类都有益。然而 Google 和投资者希望制造能解决特定问题并赚取利润的产品。

这两个目标截然不同。业界人士认为,虽然 DeepMind 取得多项重大技术突破,不用担心研究成果无利可图,Google 也表示愿意继续买单。但长远来看,生存和发展越来越牵扯到投资者利益,DeepMind 应更深入思考公司未来和 AI 科学研究的未来。

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(本文由 雷锋网 授权转载;首图来源:DeepMind)

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