DeepMind 虧損仍在繼續(xù)。近日，這家世界頂級明星公司向英國公司注冊局備案提交了最新財務(wù)報告，報告顯示，DeepMind 2019 虧損達 4.77 億英鎊(約合 42 億人民幣)，相比于 2018 年的 4.70 億英鎊虧損，增長了 1.5%。

DeepMind 是一家人工智能初創(chuàng)公司，成立 10 年來研發(fā)了眾多明星產(chǎn)品，例如，前不久剛剛推出的 AlpaFold，用 AI 預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，攻克生物科學(xué) 50 年挑戰(zhàn);2014 年推出的人工智能圍棋選手 AlphaGo，2016 年擊敗了世界圍棋冠軍、職業(yè)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(huán)產(chǎn)品的背后，DeepMind 卻始終未探索出一條可行商業(yè)化路徑，長期大量研發(fā)投入，使其一直處于連年虧損的狀態(tài)。

DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)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 人工智能實驗室可能已經(jīng)破產(chǎn)。”

自 2014 年被收購以來，DeepMind 的巨額研發(fā)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(wù)方面似乎也有了一些好消息。

從最新的財務(wù)報告來看，雖然其虧損仍在持續(xù)擴大，但相比于往年來說，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。

不過盡管如此，DeepMind 想要扭虧為盈也并不容易。

4.77 億巨額虧損背后，仍無商業(yè)化市場

先來看下 DeepMind 近幾年的財務(wù)數(shù)據(jù)：

在營收方面：

2016 年營收 4028 萬英鎊。

2017 年營收 5442 萬英鎊，同比去年增幅達 35%。

2018 年營收 1.028 億英鎊，同比去年增幅達 89%。

在虧損方面：

2016 年虧損 9395 萬英鎊。

2017 年總虧損額 3.02 億英鎊，同比去年增幅達 221%

2018 年虧損 4.702 億英鎊 ，同比去年增幅達 56%。

同時，2018 年還有超過 10 億美元的債務(wù)需要償還。

再來看今年的數(shù)據(jù)，在營收方面，DeepMind2019 年收入達 2.66 億英鎊，相比于 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，而虧損也正在趨于平穩(wěn)。這樣一看，DeepMind 似乎有望在近幾年實現(xiàn)扭虧為盈。

但通過分析其財務(wù)報告中的營收來源和支出后，發(fā)現(xiàn)情況可能并沒有那么樂觀。

首先，財務(wù)報告提到了重要的一項：其他集團企業(yè)的營業(yè)額及研發(fā)報酬，該數(shù)據(jù)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(shù)研發(fā)成果也主要應(yīng)用于這些企業(yè)當中，例如其 AI 被谷歌應(yīng)用于語音助手和數(shù)據(jù)管理中心任務(wù)中。

這說明，DeepMind 的人工智能技術(shù)還沒有應(yīng)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(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、員工成本和其他相關(guān)費用的增長有關(guān)”。這一點是很重要。

DeepMind 的 “技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施”主要運行在谷歌龐大的云服務(wù)和 AI 處理器 TPU( Tensor Processing Unit)上。

雖然谷歌并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，如果沒有谷歌的技術(shù)和服務(wù)支持，該公司在 “技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施”方面的成本將遠高于此。

另外，DeepMind 的主要研究領(lǐng)域是深度強化學(xué)習(xí)，它需要非常昂貴的計算資源。據(jù)了解，其 2019 開發(fā)的項目，包括《星際爭霸 2》的 AI 系統(tǒng)和《雷神之錘 3》的 AI 系統(tǒng)，都花費了數(shù)百萬美元的培訓(xùn)費用。今年推出的預(yù)測蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)的 AlphaFold，同樣是非常昂貴的項目。

人才雇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(xué)習(xí)的人才數(shù)量明顯增加，但能夠從事前沿 AI 研究的頂尖科學(xué)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(jù)了解，在全球范圍內(nèi)，目前頂級 AI 人才薪酬已經(jīng)達到了 7 位數(shù)。DeepMind 在全球擁有約 1000 名員工，其中很多是世界級頂尖 AI 科學(xué)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(xué)、劍橋大學(xué)、斯坦福大學(xué)或麻省理工學(xué)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雇傭更多高級 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于谷歌的財務(wù)資源和大型云基礎(chǔ)設(shè)施。

不過，谷歌也樂于為其繼續(xù)買單。

AlpaFold 之后，谷歌愿意繼續(xù)買單

瘋狂燒錢的 DeepMind，確實創(chuàng)造了多項重大技術(shù)成果。

如上文提到的 AlpaFold、 AlpaGo 等。前者在預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中達到了無與倫比的精確性，有望解決生物學(xué)界和計算機科學(xué)界多年來的巨大挑戰(zhàn)。后者在圍棋賽中多次戰(zhàn)勝世界頂級人類選手。

此外，在多智能體方面，DeepMind 研發(fā)的星際爭霸 AI AlphaStar，也多次戰(zhàn)勝世界頂級玩家，目前在它在排位賽中已達到宗師水平，在歐洲服務(wù)器上超過了 99.8%的人類玩家。

需要說明的是，相比于圍棋，《星際爭霸》等即時戰(zhàn)略(RTS)游戲，因其更復(fù)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(zhàn)。因此相比于 AlpaGo，AlphaStar 在模擬現(xiàn)實，與人類博弈的過程中展現(xiàn)了更強的實力。

以上種種突出的技術(shù)成果，已經(jīng)讓這家 2010 年成立的初創(chuàng)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(shù)成果也非常滿意。例如在最近的一次財報電話會議上，Alphabet 首席執(zhí)行官桑達爾 · 皮查伊(Sundar Pichai)曾表示：

“我對我們在 AI 方面的研發(fā)進度感到很滿意。我們是一家技術(shù)前沿公司，目前正處于領(lǐng)先地位，這很重要。我為谷歌和 DeepMind 的研發(fā)成果感到驕傲。”

此外，谷歌也向 DeepMind 做出書面保證，稱 “將繼續(xù)向這家人工智能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(jù) DeepMind 財務(wù)報告顯示，Alphabet 的投資分支機構(gòu)—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。

扭虧為盈，需要更多的商業(yè)化探索

事實上，科技公司虧損并不是什么新鮮事。

在科技行業(yè)，連年虧損、燒掉投資者巨額資金的企業(yè)比比皆是，其中也有不少企業(yè)最終實現(xiàn)扭虧為盈。

但相比之下，DeepMind 可能顯得稍有不同。嚴格來說，DeepMind 是一家人工智能實驗室，它更注重前沿技術(shù)研發(fā)，而非商業(yè)化探索。

其公司 CEO 兼聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)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(xué)習(xí)專家，神經(jīng)科學(xué)家，工程師，倫理學(xué)家等組成的世界級跨學(xué)科團隊，創(chuàng)造了一個獨特的環(huán)境。我們將繼續(xù)投資前沿技術(shù)研發(fā)，期待未來能為科學(xué)界帶來更多突破。

需要說明的是，科學(xué)研究和企業(yè)界發(fā)展速度存在很大差距。

一方面，科學(xué)研究是以幾十年來衡量的。如今商業(yè)應(yīng)用中的許多 AI 技術(shù)都是從上世紀 70-80 年代開始發(fā)展起來的。同樣的，當下提出的許多前沿研究和技術(shù)在未來十幾年內(nèi)，可能都無法進入大眾市場。而 DeepMind 的最終目標是：實現(xiàn)通用人工智能(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(nèi)無法實現(xiàn)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 并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(shù)商業(yè)化前景也并不明朗。

這就是 Deepfake 的困境所在。從本質(zhì)上講，DeepMind 是一家研究型機構(gòu)，它希望突破科學(xué)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制造能夠解決特定問題并實現(xiàn)利潤的產(chǎn)品。

這兩個目標截然相反。有業(yè)內(nèi)人士認為，雖然 DeepMind 目前取得了多項重大技術(shù)突破，不用擔(dān)心其研究成果無利可圖，谷歌也表示愿意為其繼續(xù)買單。

但從長遠來看，其生存和發(fā)展越來越牽扯到投資者的利益，DeepMind 應(yīng)該更深入地思考自己的未來和 AI 科學(xué)研究未來。

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