DeepMind的巨大损失以及有关运行AI实验室的问题

上周，在DeepMind在使用AI预测蛋白质折叠的突破性进展之后，有消息称，这家总部位于英国的AI公司仍在为其母公司Alphabet Inc.每年蒙受数亿美元的损失。

一家亏损的高科技公司并不是什么新鲜事。在高科技行业中，充斥着很多公司在赚钱之前就烧掉了投资者的钱的例子。但是DeepMind并不是一家寻求抢占特定市场份额的普通公司。这是一个AI研究实验室，不得不将自己重新定位为半商业机构，以确保其生存。

尽管其所有者（也是Google的母公司）目前对为DeepMind进行昂贵的AI研究付出了一定的满足感，但并不能保证它将永远持续下去。

根据向英国公司注册处提交的年度报告，DeepMind的收入翻了一倍还多，从2018年的1.03亿英镑增长到2019年的2.66亿英镑。但公司的支出也从£ 2018年为5.68亿英镑，到2019年为717英镑。公司的整体亏损从2018年的4.7亿英镑增加到2019年的4.77亿英镑。

乍看之下，这不是坏消息。与前几年相比，DeepMind的收入增长正在加速，而亏损却在稳定。

但是该报告包含一些更重要的事实。该文件提到“其他集团企业的营业额研发报酬”。这意味着DeepMind的主要客户是它的所有者。 Alphabet正在向DeepMind支付费用，以将其AI研究和才能应用于Google的服务和基础架构。过去，Google将DeepMind的服务用于管理数据中心电网和改善语音助手的AI等任务。

这也意味着DeepMind的AI尚无市场，如果有，它将只能通过Google获得。

该文件还提到，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。”

这是重要的一点。 DeepMind的“技术基础架构”主要运行在Google的大型云服务及其特殊的AI处理器Tensor Processing Unit（TPU）上。 DeepMind的主要研究领域是深度强化学习，这需要访问非常昂贵的计算资源。该公司在2019年的一些项目包括在一个玩过《星际争霸2》的AI系统上进行的工作，另一个在玩《雷神之锤3》上的工作，这两个项目的培训费用均为数百万美元。

DeepMind的一位发言人告诉媒体，文件中提到的费用还包括AlphaFold（该公司著名的蛋白质折叠AI）的工作，AlphaFold是另一个非常昂贵的项目。

谷歌向DeepMind收取多少费用以获取其云AI服务没有公开细节，但谷歌很可能以折扣价租用其TPU。这意味着，如果没有Google的支持和支持，该公司的支出将会高得多。

员工费用是另一个重要问题。尽管在过去几年中参与机器学习课程的人数有所增加，但能够参与DeepMind所从事的尖端AI研究的科学家却非常稀少。根据一些说法，顶级AI人才可以得到七位数的薪水。

人们对深度学习及其在商业环境中的适用性的兴趣日益浓厚，在科技公司之间展开了一场军备竞赛，以争夺顶级AI人才。业界大多数顶尖的AI科学家和先驱在大公司（例如Google，Facebook，Amazon和Microsoft）全职或半职工作。抢夺顶尖AI人才的激烈竞争产生了两种后果。首先，就像其他任何领域供不应求一样，这导致了AI科学家的薪水急剧上升。其次，它驱使许多AI科学家从负担不起恒星薪水的学术机构转向有能力的富裕科技公司。为了继续进行科学研究，一些科学家继续留在学术界，但是他们太少了，相距甚远。

如果没有像Google这样的大型科技公司的支持，DeepMind这样的研究实验室就无法为他们的项目雇用新的研究人员。

因此，尽管DeepMind表现出缓慢扭转亏损局面的迹象，但其增长使其更加依赖Google的财务资源和大型云基础架构。

根据DeepMind的年度报告，Alphabet的投资分支之一Google Ireland Holdings Unlimited“免除了偿还公司间贷款和所有应计利息11亿英镑的准备。”

DeepMind还获得了Google的书面保证，称其将“持续至少十二个月”向AI公司“继续提供足够的财务支持”。

就目前而言，谷歌似乎对DeepMind所取得的进步感到满意，这也反映在谷歌和Alphabet高管的讲话中。

在7月与投资者和分析师进行的季度收益电话会议中，Alphabet首席执行官Sundar Pichai说：“我对AI研发的发展步伐感到非常满意。对于我来说，重要的是，我们作为一家公司是最先进的，并且我们处于领先地位。对于我来说，我对我们的工程和研发团队在Google和DeepMind上的合作速度感到兴奋。”

科学研究需要数十年的时间。自1970年代和1980年代以来，当今在商业应用中使用的许多AI技术都在制造中。同样，今天在AI会议上展示的许多前沿研究和技术可能在未来几年内不会进入大众市场。根据最乐观的估计，DeepMind的最终目标是开发人工智能（AGI），至少需要数十年的时间。

另一方面，股东和投资者的耐心以几个月和几年为单位。无法在数年内实现盈利或至少显示出希望的增长迹象的公司会受到投资者的困扰。 DeepMind目前没有这些。它没有可衡量的增长，因为它的唯一客户是Google本身。目前尚不清楚其某些技术何时（如果有的话）可以商业化。

这就是DeepMind的困境所在。从本质上讲，这是一个研究实验室，希望突破极限和科学发展，并确保AI的进步对所有人都有益。但是，其所有者的目标是开发能够解决特定问题并实现利润的产品。这两个目标是截然相反的，将DeepMind拉向两个不同的方向：保持其科学性或转变为一家制造AI的公司。该公司过去一直在寻找平衡科学研究和产品开发方面遇到麻烦。

而且DeepMind并不孤单。 DeepMind的隐性竞争对手OpenAI面临着类似的身份危机，从AI研究实验室转变为由Microsoft支持的营利性公司，后者租用了其深度学习模型。

因此，尽管DeepMind无需担心其无利可图的研究，但随着它越来越深地陷入其所有者的公司动态中，它应该深思其未来和科学AI研究的未来。

Ben Dickson是一名软件工程师，也是TechTalks的创始人。他撰写有关技术，商业和政治的文章。这篇文章最初发布在这里。

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