DeepMind亏损27亿元,同比扩大221%,谷歌:继续烧

业界
2018
10/09
16:00
夏乙 允中
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DeepMind确实是烧钱。

这家Google旗下人工智能超级明星公司,刚刚提交了最新的财务报告。报告显示,DeepMind去年亏损继续扩大,一年比一年大。

2017年,DeepMind亏损3.02亿英镑,相当于人民币27亿元。这个数字同比增长了221%。同期,DeepMind的员工成本大增。简单估算一下,这家公司员工的平均年薪:250万元(人民币)。

不过,DeepMind的商业化能力还没有同步猛增。

但是不用担心,虽然烧钱速度快得惊人,但Google依然支撑得起。

DeepMind在报告中说,Google会在至少未来12个月时间里,继续向他们提供充足的财务支持,还写下了书面保证。

2017年亏损3亿英镑

赚钱方面,进展不大。2017年,DeepMind的营业额,也就是从其他公司收取的技术服务费,共计5442万英镑(约7124万美元,4.9亿元人民币),比上一年的4028万英镑增长了35%。

据Business Insider报道,DeepMind在英国的医疗业务依然没有开始赚钱。这些收入依然大部分来自母公司Alphabet,比如说用AI帮Google的数据中心降低能耗、为Google Assistant提供语音合成技术等等。

花钱方面,增速非常快。

DeepMind 2017年总亏损额3.02亿英镑,将近4亿美元,而2016年的亏损额是9395万英镑;运营亏损从上一年的1.24亿英镑增加到2.79亿英镑;税前亏损2.82亿英镑(3.69亿美元),与2016年的1.26亿英镑相比,扩大了124%。

DeepMind的行政管理支出从上一年的1.64亿英镑增加到3.34亿英镑(4.37亿美元),增长了104%。其中,员工成本和相关支出占2亿英镑(2.6亿美元),这项支出在2016年是1.05亿英镑。

据DeepMind CEO哈萨比斯(Demis Hassabis)去年年底接受电台采访时透露,DeepMind有700名员工,其中400名PhD。

虽说2亿英镑中除了员工薪酬之外,还包含福利、差旅之类的支出,不过,也可以大致折算出DeepMind员工的平均年薪:28万英镑左右,折合人民币大约250万元。

2016年底,DeepMind的员工数量是350人。一年之间,员工数量翻了一番,相关支出也几乎翻了一番。

截至2017年12月31日,DeepMind持有现金和现金等价物97.5万英镑,账面上亏损4.98亿英镑。

另外,DeepMind在2017年还捐出了815.3万英镑(1067万美元)的慈善和学术捐款,而2016年只有30.8万英镑。

这些钱,主要花在了和高校的合作上。Business Insider从该公司得到的消息是,这些学术捐款的对象包括纽约大学、伦敦大学学院、帝国理工、阿尔伯塔大学,没有附加条件,单纯地用来支持它们的AI研究。

历年业绩汇总

DeepMind成立于2010年9月。

2014年1月,DeepMind以4亿英镑(时值约5.19亿美元)的价格被Google收入账下。当时DeepMind还是一家名不见经传的公司。

2014年,DeepMind人工智能程序开始在雅达利游戏机上初露锋芒。2015年10月,DeepMind开发的围棋人工智能AlphaGo,击败了樊麾。2016年3月,AlphaGo击败了韩国棋手李世乭。2017年6月,AlphaGo击败了当今围棋第一人柯洁。

从成立之初迄今,DeepMind一直处于亏损状态。

这家公司的亏损额,从2011年度的29.3万英镑,一路猛增到去年的3.02亿英镑,六年时间年度亏损额增长了1029倍。

从2016年开始,DeepMind开始披露收入数字。上面已经有所提及。

从2014年开始,也就是被Google收购之后,DeepMind开始在财报中披露员工成本,这个数字从2604万英镑,增长到去年的2亿英镑,三年增长6.7倍。同期,DeepMind的亏损额增长了6.9倍。

以上数字,量子位做了一个表格,展示如下。

各方评价

Facebook首席AI科学家Yann LeCun上个月接受采访时表示,DeepMind并未向Google证明其价值,DeepMind过于孤立,不会对这家科技巨头产生重大影响。我不会跟哈萨比斯一样。

哈萨比斯之前解释说:“DeepMind正在进行一项长期的科学探索研究,打造智能解决方案,并造福全世界。我们很自豪,部分工作成果已经应用在了医疗保健、能源等领域。

哈萨比斯还补充说:自2010年成立以来,我们组建了一支由机器学习专家,神经科学家,工程师,伦理学家等组成的世界级跨学科团队,创造了一个独特的环境,雄心勃勃的长期研究能够蓬勃发展。我们打算继续投资在我们的使命中,期待未来的科学突破。

来源:量子位(QbitAI)    作者:夏乙 允中

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