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%。
（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 人工智能实验室可能已破产。”
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%。
▲ 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。
▲ 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 的人工智能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。
（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。
（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能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 是人工智能实验室，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。”
（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：通用人工智能（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）
