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标题: DeepMind去年亏损27亿 Google表示：请继续 [打印本页]
作者: 天马行空    时间: 2018-10-10 08:43     标题: DeepMind去年亏损27亿 Google表示：请继续

2018年10月09日 13:45 新浪体育综合

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DeepMind



　　文章来源：公众号 关注前沿科技 量子位

　　烧钱确实是烧钱~

　　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

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　　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%。

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　　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。

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　　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。

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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。

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　　各方评价

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　　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。

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　　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。



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