Deep Mind和谷歌“闹分家”：一直烧钱却一直赔钱

前言:

如果谷歌在2014年没有以6亿美元的价格收购Deep Mind,伦敦人工智能实验室可能已经破产。

目前,Deep Mind既要母公司谷歌用源源不断的资金予以支持,又想保持纯净、理想化的AI研究,Deep Mind很难两头兼顾。

作者 | 方文

图片来源 | 网 络

最新一次闹分家结果仍是拒绝

2014年谷歌击败Facebook,斥资6亿美元收购了AI创业公司Deep Mind,在之后的7年里也不吝重金支持后者。

近期《华尔街日报》爆出Deep Mind多年来一直和谷歌谈判,希望拿到运营自主权,要求一个独立的法律架构,但谷歌拒绝了他们的请求。

今年初,Deep Mind先是推出了惊人的蛋白质结构预测AI[Alpha Fold 2],然后又公布了2016年真正让Deep Mind声名远扬的Alpha Go的进阶版——[Mu Zero]。

但在亮出这些让人惊叹的成果的同时,Deep Mind也藏不住每年给母公司带来的数亿美元的亏损。

但谷歌却足够支持,对于连年巨额亏损的Deep Mind还会继续投入研究资本,甚至还免除了后者一部分债务。

早在被谷歌收购的前一年,Deep Mind就要求谷歌与其签署一份名为《道德与安全审查协议》的协议,协议规定前者核心技术AGI无论何时能够研究成功,都将被一个“道德委员会”掌控,Deep Mind三名创始人均是其中成员。

一直烧钱却一直赔钱的现状

Deep Mind自从2010年正式成立以来,就从没实现过盈利。

2020年年底,Deep Mind露出了财务报告,2019年亏损达4．77亿英镑(约合42亿人民币),相比于2018年的4．70亿英镑亏损,增长了1．5%。

Deep Mind的商业化研究有很大缺陷,他们构建的是一所大学实验室,Deep Mind过于迷恋解决通用智能的这一长期目标,这让他们无法专注于解决短期的现实世界问题,后者才有潜力转化成产品。

Deep Mind麾下的顶尖人才通常拥有牛津、剑桥、斯坦福或MIT等学校的博士学位,并得到Facebook、苹果、亚马逊和微软等科技巨头的追捧。

目前,Deep Mind在全球范围内有大约1000名员工,包括世界顶级AI研究科学家,其年薪可能超过100万美元。

该公司过去一直难于在科学研究和产品开发之间找到平衡。

始终想摆脱谷歌的制约

Deep Mind在官网上表示:在安全和伦理的指导下,这项发明可以帮助社会找到解决世界上一些最紧迫和最根本的科学挑战的答案。

Deep Mind的创始人试图寻求非营利组织使用的法律结构,理由是他们正在研究的强大的人工智能不应该由单个公司实体控制。

早在2015年,Deep Mind的负责人就与员工讨论了确保更多自主权的问题,其法律团队正在为新结构做准备。

这些旷日持久的谈判并没有被报道过,而谈判的结束,也印证了谷歌等科技巨头要加强对人工智能研究和发展控制的意图。

Deep Mind成立之时就希望维持非营利的营运方针,但是在谷歌收购之后,希望通过Deep Mind的工作商业化,来为其营利,这自然就造成了两家公司出现矛盾。

Deep Mind认为,强大的人工智能不应由单个公司实体控制,但是谷歌已投放大量研究资金,因此要求获得回报也是非常合理的。谷歌的方针会迫使工作商业化,与人工智能技术发展前景不一致。

与前几年相比,Deep Mind的营收增长正在加速,而且亏损幅度却几近停滞。但是Deep Mind的报告包含了一些更重要的事实。

本质上,它是一个研究实验室,希望推动科学的极限,确保人工智能的进步对所有人都有益。然而,它的所有者的目标是制造解决特定问题并转化利润的产品。

这两个目标截然相反,把Deep Mind拉向不同的方向:保持其科学性,或者转型为一家产品制造型人工智能公司。

亏钱的AI公司可不只有Deep Mind

跟Deep Mind一样被大公司花钱养着的人工智能研究机构还有Open AI。

在2018年与马斯克因特斯拉发展和理念冲突分道扬镳之后,Open AI宣布从非营利实验室转变为“上限盈利”公司,并在2019年7月接受了来自微软高达10亿美元的投资。

而Open AI之所以做出商业转型,其直接原因是其现有的资金及收入情况并无法满足对计算和人才的持续投入需求。

相比Deep Mind和Open AI还能在大公司的扶持下专注于技术研究,曾被加拿大视为明日之星的人工智能独角兽Element AI似乎就没有那么幸运了。

近期被曝出将被美国云计算平台服务商Service Now收购,而且收购价仅为2．3亿美元。

这远远低于其上一轮融资中超过10亿加币的估值,甚至还不足4年来2．57亿美元的融资总额。

AI商业化技术尚不成熟

Deep Mind、OpenAI所在追寻的通用人工智能技术,当前还仅仅处于开场阶段。

而对于AI商业化来讲,其实也并非是现有的技术不成熟,或是完全没有应用场景,而是技术和场景的磨合期还不够长,没有针对场景进行有目的的优化。

追寻人工智能技术突破的道路注定是困难而又漫长,有些人倒在了路上,有些人还在继续奔跑。

我们也不必再去争论这些研究机构是在为人类谋福祉还是被资本裹挟,在一定程度上,资本和技术本来就是相辅相成。

但企业界和科学研究的发展速度是不同的,科学研究是以十年为单位来衡量的。今天在商业应用中使用的许多人工智能技术从上世纪七八十年代就一直处于研发阶段。

尽管包括霍金、马斯克在内的很多名人都对AI的飞跃式发展持悲观态度,甚至唱出“AI最终一定会毁灭人类”的定论。

但从目前来看,至少人工智能的角色,一直是在辅助我们人类解决更多问题。

尽管它的出现的确让很多工人失去工作,但这也是产业结构优化和人效提升的必经之路,更多的人不再需要廉价的重复劳动,而将自己的精力放到更有价值的事业上。

结尾:

科技行业充满了在初创公司在盈利之前就弹尽粮绝、耗尽投资者资金的例子。但Deep Mind不是一家寻求抢占特定市场份额的普通公司。

为确保生存,防止谷歌突然终止输血,Deep Mind不得不将自己重新定位为一个半商业化的机构。

虽然Deep Mind还不需要担心其巨额亏损的研究,但随着它越来越多地融入其所有者的企业动态,它应该深入思考其未来以及科学人工智能研究的未来。

部分资料参考:极客公园:《Deep Mind又跟谷歌「闹独立」,背后其实是AI行业的通病》,智东西:《谷歌Deep Mind进军加拿大!将成立AI研究小分队》,36氪的朋友们:《Deep Mind的发展困局:一旦谷歌停止输血,生存将成问题》,机器之心Pro:《再创新高:Deep Mind一年烧掉6．5亿美元,谷歌却挥手免除15亿债务》