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前言

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如果谷歌在2014年沒有以6億美元的價格收購Deep Mind，倫敦人工智慧實驗室可能已經破產。

目前，Deep Mind既要母公司谷歌用源源不斷的資金予以支援，又想保持純淨、理想化的AI研究，Deep Mind很難兩頭兼顧。

作者

| 方文

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最新一次鬧分家結果仍是拒絕

2014年穀歌擊敗Facebook，斥資6億美元收購了AI創業公司Deep Mind，在之後的7年裡也不吝重金支援後者。

近期《華爾街日報》爆出Deep Mind多年來一直和谷歌談判，希望拿到運營自主權，要求一個獨立的法律架構，但谷歌拒絕了他們的請求。

今年初，Deep Mind先是推出了驚人的蛋白質結構預測AI［Alpha Fold 2］，然後又公佈了2016年真正讓Deep Mind聲名遠揚的Alpha Go的進階版——［Mu Zero］。

但在亮出這些讓人驚歎的成果的同時，Deep Mind也藏不住每年給母公司帶來的數億美元的虧損。

但谷歌卻足夠支援，對於連年鉅額虧損的Deep Mind還會繼續投入研究資本，甚至還免除了後者一部分債務。

早在被谷歌收購的前一年，Deep Mind就要求谷歌與其簽署一份名為《道德與安全審查協議》的協議，協議規定前者核心技術AGI無論何時能夠研究成功，都將被一個“道德委員會”掌控，Deep Mind三名創始人均是其中成員。

一直燒錢卻一直賠錢的現狀

Deep Mind自從2010年正式成立以來，就從沒實現過盈利。

2020年年底，Deep Mind露出了財務報告，2019年虧損達4。77億英鎊（約合42億人民幣），相比於2018年的4。70億英鎊虧損，增長了1。5%。

Deep Mind的商業化研究有很大缺陷，他們構建的是一所大學實驗室，Deep Mind過於迷戀解決通用智慧的這一長期目標，這讓他們無法專注於解決短期的現實世界問題，後者才有潛力轉化成產品。

Deep Mind麾下的頂尖人才通常擁有牛津、劍橋、斯坦福或MIT等學校的博士學位，並得到Facebook、蘋果、亞馬遜和微軟等科技巨頭的追捧。

目前，Deep Mind在全球範圍內有大約1000名員工，包括世界頂級AI研究科學家，其年薪可能超過100萬美元。

該公司過去一直難於在科學研究和產品開發之間找到平衡。

始終想擺脫谷歌的制約

Deep Mind在官網上表示：在安全和倫理的指導下，這項發明可以幫助社會找到解決世界上一些最緊迫和最根本的科學挑戰的答案。

Deep Mind的創始人試圖尋求非營利組織使用的法律結構，理由是他們正在研究的強大的人工智慧不應該由單個公司實體控制。

早在2015年，Deep Mind的負責人就與員工討論了確保更多自主權的問題，其法律團隊正在為新結構做準備。

這些曠日持久的談判並沒有被報道過，而談判的結束，也印證了谷歌等科技巨頭要加強對人工智慧研究和發展控制的意圖。

Deep Mind成立之時就希望維持非營利的營運方針，但是在谷歌收購之後，希望透過Deep Mind的工作商業化，來為其營利，這自然就造成了兩家公司出現矛盾。

Deep Mind認為，強大的人工智慧不應由單個公司實體控制，但是谷歌已投放大量研究資金，因此要求獲得回報也是非常合理的。谷歌的方針會迫使工作商業化，與人工智慧技術發展前景不一致。

與前幾年相比，Deep Mind的營收增長正在加速，而且虧損幅度卻幾近停滯。但是Deep Mind的報告包含了一些更重要的事實。

本質上，它是一個研究實驗室，希望推動科學的極限，確保人工智慧的進步對所有人都有益。然而，它的所有者的目標是製造解決特定問題並轉化利潤的產品。

這兩個目標截然相反，把Deep Mind拉向不同的方向：保持其科學性，或者轉型為一家產品製造型人工智慧公司。

虧錢的AI公司可不只有Deep Mind

跟Deep Mind一樣被大公司花錢養著的人工智慧研究機構還有Open AI。

在2018年與馬斯克因特斯拉發展和理念衝突分道揚鑣之後，Open AI宣佈從非營利實驗室轉變為“上限盈利”公司，並在2019年7月接受了來自微軟高達10億美元的投資。

而Open AI之所以做出商業轉型，其直接原因是其現有的資金及收入情況並無法滿足對計算和人才的持續投入需求。

相比Deep Mind和Open AI還能在大公司的扶持下專注於技術研究，曾被加拿大視為明日之星的人工智慧獨角獸Element AI似乎就沒有那麼幸運了。

近期被曝出將被美國雲計算平臺服務商Service Now收購，而且收購價僅為2。3億美元。

這遠遠低於其上一輪融資中超過10億加幣的估值，甚至還不足4年來2。57億美元的融資總額。

AI商業化技術尚不成熟

Deep Mind、OpenAI所在追尋的通用人工智慧技術，當前還僅僅處於開場階段。

而對於AI商業化來講，其實也並非是現有的技術不成熟，或是完全沒有應用場景，而是技術和場景的磨合期還不夠長，沒有針對場景進行有目的的最佳化。

追尋人工智慧技術突破的道路註定是困難而又漫長，有些人倒在了路上，有些人還在繼續奔跑。

我們也不必再去爭論這些研究機構是在為人類謀福祉還是被資本裹挾，在一定程度上，資本和技術本來就是相輔相成。

但企業界和科學研究的發展速度是不同的，科學研究是以十年為單位來衡量的。今天在商業應用中使用的許多人工智慧技術從上世紀七八十年代就一直處於研發階段。

儘管包括霍金、馬斯克在內的很多名人都對AI的飛躍式發展持悲觀態度，甚至唱出“AI最終一定會毀滅人類”的定論。

但從目前來看，至少人工智慧的角色，一直是在輔助我們人類解決更多問題。

儘管它的出現的確讓很多工人失去工作，但這也是產業結構最佳化和人效提升的必經之路，更多的人不再需要廉價的重複勞動，而將自己的精力放到更有價值的事業上。

結尾：

科技行業充滿了在初創公司在盈利之前就彈盡糧絕、耗盡投資者資金的例子。但Deep Mind不是一家尋求搶佔特定市場份額的普通公司。

為確保生存，防止谷歌突然終止輸血，Deep Mind不得不將自己重新定位為一個半商業化的機構。

雖然Deep Mind還不需要擔心其鉅額虧損的研究，但隨著它越來越多地融入其所有者的企業動態，它應該深入思考其未來以及科學人工智慧研究的未來。

部分資料參考：極客公園：《Deep Mind又跟谷歌「鬧獨立」，背後其實是AI行業的通病》，智東西：《谷歌Deep Mind進軍加拿大！將成立AI研究小分隊》，36氪的朋友們：《Deep Mind的發展困局：一旦谷歌停止輸血，生存將成問題》，機器之心Pro：《再創新高：Deep Mind一年燒掉6。5億美元，谷歌卻揮手免除15億債務》

END