42亿亏损再创新高 DeepMind持续多年亏损后仍无商业化市场

DeepMind是一家人工智能初创公司，成立10年来研发了众多明星产品，例如，前不久刚刚推出的AlpaFold，用AI预测蛋白质三维结构，攻克生物科学50年挑战；2014年推出的人工智能围棋选手AlphaGo，2016年击败了世界围棋冠军、职业九段棋手李世石，2017年击败了当今围棋第一人柯洁。

但在这些光环产品的背后，DeepMind却始终未探索出一条可行商业化路径，长期大量研发投入，使其一直处于连年亏损的状态。

DeepMind联合创始人胡马延•谢赫(Humayun Sheikh)曾表示，“如果不是谷歌以6亿美元的价格收购， DeepMind人工智能实验室可能已经破产。”

自2014年被收购以来，DeepMind的巨额研发资金和亏损全部由Google来买单。不过在长期亏损之下，今年的DeepMind在财务方面似乎也有了一些好消息。

从最新的财务报告来看，虽然其亏损仍在持续扩大，但相比于往年来说，亏损增幅有所减小，同时其营收有明显增加—2019年收入达2.66亿英镑，相比2018年的1.03亿英镑，可谓翻了一番。

不过尽管如此，DeepMind想要扭亏为盈也并不容易。

4.77亿巨额亏损背后，仍无商业化市场

先来看下DeepMind近几年的财务数据：

在营收方面：

• 2016年营收4028万英镑。
• 2017年营收5442万英镑，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

在亏损方面：

• 2016年亏损9395万英镑。
• 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10亿美元的债务需要偿还。

2016-2019年亏损额趋势

再来看今年的数据，在营收方面，DeepMind2019年收入达2.66亿英镑，相比于2018年的1.03亿英镑，增长了158%，达到了近几年最大增幅。

另外，在亏损方面，DeepMind从2018年的4.7亿英镑到2019年的4.77亿英镑，增幅仅为15%，与往年的221%和56%相比，增幅明显有所缩小。

总体来看，与前几年相比，DeepMind的收入增长明显在加速，而亏损也正在趋于平稳。这样一看，DeepMind似乎有望在近几年实现扭亏为盈。

但通过分析其财务报告中的营收来源和支出后，发现情况可能并没有那么乐观。

首先，财务报告提到了重要的一项：其他集团企业的营业额及研发报酬，该数据显示DeepMind的主要客户大部分来自母公司Alphabet旗下的其他公司，其中主要以谷歌为主。同时，DeepMind的技术研发成果也主要应用于这些企业当中，例如其AI被谷歌应用于语音助手和数据管理中心任务中。

这说明，DeepMind的人工智能技术还没有应用市场。如果有，它只能通过谷歌获得。

其次，DeepMind 2019年开支达到了7.17亿英镑，相比从2018年的5.68亿英镑，增加了26%。报告中提到，其成本的增长“主要与技术基础设施、员工成本和其他相关费用的增长有关”。这一点是很重要。

DeepMind的“技术基础设施”主要运行在谷歌庞大的云服务和AI处理器TPU（ Tensor Processing Unit）上。

虽然谷歌并未透露对其收取了多少费用，但它很可能以折扣价租用DeepMind，这意味着，如果眉头谷歌的技术和服务支持，该公司在“技术基础设施”方面的成本将远高于此。

另外，DeepMind的主要研究领域是深度强化学习，它需要非常昂贵的计算资源。据了解，其2019开发的项目，包括《星际争霸2》的AI系统和《雷神之锤3》的AI系统，都花费了数百万美元的培训费用。今年推出的预测蛋白质折叠结构的AlphaFold，同样是非常昂贵的项目。

人才雇佣成本也是不可忽视的重要一项。在过去几年中，虽然参与机器学习的人才数量明显增加，但能够从事前沿AI研究的顶尖科学家非常稀少。为了争夺这些顶级AI人才，谷歌、Facebook、亚马逊和微软等大型科技公司之间展开了人才军备赛。

据了解，在全球范围内，目前顶级AI人才薪酬已经达到了7位数。DeepMind在全球拥有约1000名员工，其中很多是世界级顶尖AI科学家，他们的年薪均超过了100万美元。这些顶尖人士大部分来自牛津大学、剑桥大学、斯坦福大学或麻省理工学院等世界顶级名校。有分析人士认为，如果没有谷歌的支持和投入，DeepMind实验室无法为他们的项目雇佣更多高级AI人才。

因此综合来看，虽然DeepMind显示出了缓慢的扭亏迹象，但其增长依然要依赖于谷歌的财务资源和大型云基础设施。

不过，谷歌也乐于为其继续买单。

AlpaFold之后，谷歌愿意继续买单

疯狂烧钱的DeepMind，确实创造了多项重大技术成果。

如上文提到的AlpaGo、AlpaFold等。前者在预测蛋白质结构中达到了无与伦比的精确性，有望解决生物学界和计算机科学界多年来的巨大挑战。后者在围棋赛中多次战胜世界顶级人类选手。

此外，在多智能体方面，DeepMind研发的星际争霸AI AlphaStar，也多次战胜世界顶级玩家，目前在它在排位赛中已达到宗师水平，在欧洲服务器上超过了99.8％的人类玩家。

需要说明的是，相比于围棋，《星际争霸》等即时战略（RTS）游戏，因其更复杂的场景、更广泛的操作空间和更高频率的即时决策，对AI提出了更大的挑战。因此相比于AlpaGo，AlphaStar在模拟现实，与人类博弈的过程中展现了更强的实力。

以上种种突出的技术成果，已经让这家2010年成立的初创公司一跃成为了世界顶级AI公司。

而自谷歌将其收购以来，对其取得的技术成果也非常满意。例如在最近的一次财报电话会议上，Alphabet首席执行官桑达尔·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。我们是一家技术前沿公司，目前正处于领先地位，这很重要。我为谷歌和DeepMind的研发成果感到骄傲。”

此外，谷歌也向DeepMind做出书面保证，称“将继续向这家人工智能公司提供充足的资金支持，期限至少为12个月”。

不仅如此，根据DeepMind财务报告显示，Alphabet的投资分支机构—谷歌爱尔兰控股有限公司（Google Ireland Holdings Unlimited）已免除其还所欠公司的贷款和利息，累计11亿英镑。

扭亏为盈，需要更多的商业化探索

事实上，科技公司亏损并不是什么新鲜事。

在科技行业，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实现扭亏为盈。

但相比之下，DeepMind可能显得稍有不同。严格来说，DeepMind是一家人工智能实验室，它更注重前沿技术研发，而非商业化探索。

其公司CEO兼联合创始人创始人德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)曾公自傲的宣称：“DeepMind组建了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，创造了一个独特的环境。我们将继续投资前沿技术研发，期待未来能为科学界带来更多突破。

需要说明的是，科学研究和企业界发展速度存在很大差距。

一方面，科学研究是以几十年来衡量的。如今商业应用中的许多AI技术都是从上世纪70-80年代开始发展起来的。同样的，当下提出的许多前沿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：实现通用人工智能（AGI）。最乐观的估计，至少还有有几十年的路要走。

另一方面，投资者的耐心是以年和月为单位来衡量的。如果几年内无法实现盈利或有明显的增长希望，投资者很难再投入资金支持。显然，目前的DeepMind并没有明显的增长趋势，它的主要客户依然是谷歌，而且其技术商业化前景也并不明朗。

这就是Deepfake的困境所在。从本质上讲，Deepfake是一家研究型机构，它希望突破科学的极限，确保AI对所有人类都有益。然而，谷歌和它的投资者希望制造能够解决特定问题并实现利润的产品。

这两个目标截然相反。有业内人士认为，虽然DeepMind目前取得了多项重大技术突破，不用担心其研究成果无利可图，谷歌也表示愿意为其继续买单。

但从长远来看，其生存和发展越来越牵扯到投资者的利益，DeepMind应该更深入地思考自己的未来和AI科学研究未来。