DeepMind 虧損仍在繼續。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公司，成立 10 年來研發了眾多明星產品，例如，前不久剛剛推出的 AlpaFold，用 AI 預測蛋白質三維結構，攻克生物科學 50 年挑戰;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。

但在這些光環產品的背后，DeepMind 卻始終未探索出一條可行商業化路徑，長期大量研發投入，使其一直處于連年虧損的狀態。

DeepMind 聯合創始人胡馬延 • 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破產。”

自 2014 年被收購以來，DeepMind 的巨額研發資金和虧損全部由 Google 來買單。不過在長期虧損之下，今年的 DeepMind 在財務方面似乎也有了一些好消息。

從最新的財務報告來看，雖然其虧損仍在持續擴大，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，仍無商業化市場

先來看下 DeepMind 近幾年的財務數據：

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 億美元的債務需要償還。

再來看今年的數據，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。這樣一看，DeepMind 似乎有望在近幾年實現扭虧為盈。

但通過分析其財務報告中的營收來源和支出后，發現情況可能并沒有那么樂觀。

首先，財務報告提到了重要的一項：其他集團企業的營業額及研發報酬，該數據顯示 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 的技術研發成果也主要應用于這些企業當中，例如其 AI 被谷歌應用于語音助手和數據管理中心任務中。

這說明，DeepMind 的人工智能技術還沒有應用市場。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 “主要與技術基礎設施、員工成本和其他相關費用的增長有關”。這一點是很重要。

DeepMind 的 “技術基礎設施”主要運行在谷歌龐大的云服務和 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和服務支持，該公司在 “技術基礎設施”方面的成本將遠高于此。

另外，DeepMind 的主要研究領域是深度強化學習，它需要非常昂貴的計算資源。據了解，其 2019 開發的項目，包括《星際爭霸 2》的 AI 系統和《雷神之錘 3》的 AI 系統，都花費了數百萬美元的培訓費用。今年推出的預測蛋白質折疊結構的 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，雖然參與機器學習的人才數量明顯增加，但能夠從事前沿 AI 研究的頂尖科學家非常稀少。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。

據了解，在全球范圍內，目前頂級 AI 人才薪酬已經達到了 7 位數。DeepMind 在全球擁有約 1000 名員工，其中很多是世界級頂尖 AI 科學家，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、劍橋大學、斯坦福大學或麻省理工學院等世界頂級名校。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資源和大型云基礎設施。

不過，谷歌也樂于為其繼續買單。

AlpaFold 之后，谷歌愿意繼續買單

瘋狂燒錢的 DeepMind，確實創造了多項重大技術成果。

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

此外，在多智能體方面，DeepMind 研發的星際爭霸 AI AlphaStar，也多次戰勝世界頂級玩家，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》等即時戰略(RTS)游戲，因其更復雜的場景、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。因此相比于 AlpaGo，AlphaStar 在模擬現實，與人類博弈的過程中展現了更強的實力。

以上種種突出的技術成果，已經讓這家 2010 年成立的初創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 首席執行官桑達爾 · 皮查伊(Sundar Pichai)曾表示：

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

此外，谷歌也向 DeepMind 做出書面保證，稱 “將繼續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 DeepMind 財務報告顯示，Alphabet 的投資分支機構—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，連年虧損、燒掉投資者巨額資金的企業比比皆是，其中也有不少企業最終實現扭虧為盈。

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，它更注重前沿技術研發，而非商業化探索。

其公司 CEO 兼聯合創始人創始人德米斯 • 哈薩比斯 (Demis Hassabis)曾公自傲的宣稱：“DeepMind 組建了一支由機器學習專家，神經科學家，工程師，倫理學家等組成的世界級跨學科團隊，創造了一個獨特的環境。我們將繼續投資前沿技術研發，期待未來能為科學界帶來更多突破。

需要說明的是，科學研究和企業界發展速度存在很大差距。

一方面，科學研究是以幾十年來衡量的。如今商業應用中的許多 AI 技術都是從上世紀 70-80 年代開始發展起來的。同樣的，當下提出的許多前沿研究和技術在未來十幾年內，可能都無法進入大眾市場。而 DeepMind 的最終目標是：實現通用人工智能(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。如果幾年內無法實現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，而且其技術商業化前景也并不明朗。

這就是 Deepfake 的困境所在。從本質上講，DeepMind 是一家研究型機構，它希望突破科學的極限，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利潤的產品。

這兩個目標截然相反。有業內人士認為，雖然 DeepMind 目前取得了多項重大技術突破，不用擔心其研究成果無利可圖，谷歌也表示愿意為其繼續買單。

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

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