一直以“強研發(fā)”和“燒錢”著稱的谷歌旗下人工智能研究型企業(yè)DeepMind公司周二提交年度業(yè)績報告，顯示了歷史上的首度盈利。

在經(jīng)歷了過去幾年每年數(shù)億美元的虧損后，2020年DeepMind公司實現(xiàn)了4380萬英鎊(約6000萬美元)的利潤。

2019年，DeepMind虧損6.49億美元。最新的2020年年度業(yè)績文件顯示，DeepMind的營業(yè)額從2019年的2.66億英鎊大幅增加到2020年的8.26億英鎊，增長超過兩倍;但員工成本與2019年幾乎持平，為4.73億英鎊，這可能意味著DeepMind的招聘狂潮已經(jīng)結束。

2014年，DeepMind被谷歌公司以6億美元的價格收購。此后，DeepMind在發(fā)明了人工智能圍棋程序Alpha Go、并成功擊敗韓國圍棋名將李世石后，變得家喻戶曉。

針對最新的業(yè)績報告，DeepMind和谷歌母公司Alphabet沒有提供收入增長的具體原因，這讓業(yè)內人士感到困惑。

多位曾在谷歌工作的工程師對第一財經(jīng)記者表示，自己不清楚DeepMind的收入來源。一位國內人工智能軟件企業(yè)管理者對第一財經(jīng)記者表示：“如果不是拿了指定的訂單，DeepMind不可能那么快掙到錢。”他認為，DeepMind的收入來源有限，且投入巨大。

DeepMind并不直接向消費??者銷售產(chǎn)品，也沒有宣布與母公司Alphabet以外的私營公司達成任何交易。不過它確實向Alphabet旗下包括谷歌、YouTube以及登月計劃X等部門出售軟件和服務。

對此，奧緯咨詢董事合伙人張君毅對第一財經(jīng)記者表示：“目前來看，DeepMind的主要客戶是它的所有者Alphabet公司，將其AI研究和才能應用于谷歌的服務和基礎架構。過去，谷歌也使用DeepMind的服務來完成諸如管理其數(shù)據(jù)中心的電網(wǎng)以及改善其語音助手的AI之類的任務。”

大部分專家認為，人腦能夠實現(xiàn)的任務，理論上一個物理的系統(tǒng)都可能實現(xiàn)。“這只是一個時間和資金的問題。”計算機專家Herbert Jaegar對第一財經(jīng)記者表示，“看誰愿意為此支付巨額資金來發(fā)展這些技術。”

谷歌在收購DeepMind后為其AI研發(fā)投入大量資金，DeepMind專注于通用人工智能(AGI)的研發(fā)。盡管背靠谷歌，但DeepMind也努力保持研究的獨立性，而盈利也并非是DeepMind的首要任務。

幾年前，DeepMind開始嘗試將人工智能接入谷歌數(shù)據(jù)中心，尋求幫助這家巨無霸公司節(jié)省能源開支。根據(jù)美國能源信息管理局的數(shù)據(jù)，一般企業(yè)的平均電價每兆瓦在25至40美元。因此即使節(jié)省10%的能耗，長期來看，也是一筆上億規(guī)模的成本減少。

DeepMind還發(fā)明了一種全新的人工智能程序，能夠使用推理的方法在倫敦地鐵內自動進行導航。伴隨著人工智能技術的發(fā)展，這些原本僅停留在實驗階段的技術，擁有了更加廣闊的應用場景。

近年來，DeepMind與英國醫(yī)療保健機構合作，用AI來改善醫(yī)療保健。為此，DeepMind與英國國家醫(yī)療服務體系(NHS)旗下醫(yī)院簽署協(xié)議，并開發(fā)了一款名為Streams的移動醫(yī)療應用，但目前尚不清楚DeepMind是否從中獲得基于AI程序效果分成的費用。

在諾貝爾化學獎獲得者、斯坦福大學計算生物學家、復旦大學復雜體系多尺度研究院榮譽院長邁克爾·萊維特(Michael Levitt)教授看來，人工智能在生物醫(yī)藥、藥物研發(fā)領域的應用可能會在未來為企業(yè)帶來豐厚的回報。

DeepMind開發(fā)的Alpha Fold人工智能系統(tǒng)應用于蛋白質結構預測，近兩年該系統(tǒng)的精度不斷提升。今年7月最新發(fā)布的更新版Alpha Fold 2系統(tǒng)的處理速度更快，根據(jù)蛋白的大小，可以在幾分鐘到幾小時內生成準確的蛋白結構。

DeepMind目前擁有大約1000名員工，不過該公司沒有具體說明它在2020年新增加了多少人。高薪是DeepMind吸引人才的重要手段，該公司聘請了來自世界領先的人工智能研究領域的科學家，這些頂尖人才大多擁有牛津、劍橋、斯坦福、麻省理工學院的文憑，他們的年薪通常超過百萬美元。

(錢童心)