由 dawei
评论
0
智东西（公众号：zhidxcom）
编译 | 程茜
编辑 |李水青
智东西10月11日消息，近日，英国人工智能实验室DeepMind发布最新财报，显示其在2020财年已实现盈利，结束7年来的连续亏损。
DeepMind聚焦通用人工智能开发，2014年被谷歌公司以6亿美元的价格收购，2016年因其研发的AlphaGo程序在以4：1击败韩国围棋冠军李世石而成为热门AI明星企业。
但与国内的AI明星企业类似，DeepMind被谷歌收购以来收入无法应对其不断增长的支出，可以说是一个重研发的”烧钱机器“。
如今DeepMind在谷歌母公司Alphabet的帮助下实现盈利增长，为自身乃至整个人工智能行业带来了新希望。但DeepMind含糊的收入来源、居高不下的人才和技术成本等，又使得其进一步商业化之路面临挑战。
一、收入增长超三倍，7年来首次盈利
DeepMind的财务报告显示，该公司在2020年的收入为8.26亿英镑（11.3亿美元），2019年收入为2.65亿英镑（3.61亿美元），增长达三倍多。同期，其支出从7.17 亿英镑（9.76 亿美元）提高至 7.8 亿英镑（10.6 亿美元）。该公司在本财年结束时利润达到4400万英镑（6000万美元），相比于2019年4.77亿英镑（6.5亿美元）的亏损有显著提升。
同时，在报告中没有提到关于DeepMind收入来源的太多细节，只提到与另一家提供研发服务的集团签订服务协议。
DeepMind的客户是Alphabet及其子公司，并不会直接向消费者和公司销售产品或服务。目前对其收入激增的业务尚不清楚。
一位接受外媒CNBC采访的相关人士表示，DeepMind收入的突然增长可能是由于“创造性会计”。由于DeepMind和Alphabet的联系紧密，不仅是母公司与子公司的关系，其次Alphabet及其子公司是DeepMind的唯一客户，因此DeepMind可以任意改变其服务的价格，外在表现为盈利状态。但DeepMind并没有对这一说法进行回应。
二、盈利来源成谜，AI方案商业模式受困
DeepMind的主要研究领域是深度强化学习，这是机器学习领域的一个分支，已被大量运用于科学研究中。DeepMind和其他AI实验室运用深度强化学习来实现复杂的游戏、训练机械手、预测蛋白质结构和模拟自动驾驶等功能。DeepMind的科学家认为，强化学习的进步同时会促进通用人工智能的发展。
值得注意的是，深度强化学习的研究成本昂贵，商业应用价值有限，与其他图像分类器、语音识别系统等深度学习系统相比，深度强化学习模型通常需要在将要使用的环境中进行训练，无法直接移植并集成到新应用程序中，这导致公司的技术和财务成本将进一步提高。
此外，DeepMind关注的研究内容深度强化学习并不能直接转化为盈利的商业模式。例如，以强化学习系统AlphaStar掌握的实时战略游戏《星际争霸2》为例，这个项目由拥有大量云计算资源的谷歌资助，耗资数百万美元，但这项意义重大的科学研究价值仅存在于该项目利用期间，此外在推广使用人工智能领域意义不大。
同时，Alphabet在其部分操作系统中采用了DeepMind的强化学习技术，例如谷歌数据中心的降低功耗技术以及开发Alphabet的自动驾驶公司Waymo的相关技术，但该技术应用过程中可能只是将一些AI任务外包给DeepMind，并不是直接将AI实验室的技术运用到产品中。
同时，DeepMind的一个下属部门正在从事Google和Alphabet的应用人工智能项目，但这项工作与DeepMind实验室正在进行的通用人工智能研究并没有直接关系。