Kişi başına yıllık maaş 4 milyon ve şirketin yıllık zararı 4 milyar. DeepMind'in binadaki mali verileri açığa çıktı
Aufei Tapınağı'ndan Kuru Ming Kestanesi Annie
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Yetenek hala pahalı, gelir artıyor, ancak büyük kayıplar hala artıyor.
Bu herhangi bir AI şirketi değil, AlphaGo'yu oluşturan DeepMind veya tüm AI endüstrisinin gerçek bir tasviri olabilir.
DeepMind'ın henüz açığa çıkan en son finansal verileriyle başlayalım.
Yıllık ortalama 4 milyon maaşla günde 10 milyon yak
Rapor, DeepMind'in 2018'deki kayıplarının artmaya devam ederek ortalama 470 milyon pound veya yaklaşık 4 milyar yuan'a ulaştığını gösteriyor. Her gün 10 milyondan fazla yandı .
DeepMind'ın bu kadar çok para yakmasının temel nedeni nedir?
İnsanlar çok pahalıdır. DeepMind'in mali raporuna bakıldığında, harcamalarının çoğu personel odaklı. İlgili harcamalar 2018'de 398 milyon liraya yükseldi ve bu rakam 2017'ye göre neredeyse iki katına çıktı.
LinkedIn verilerine göre DeepMind'ın çalışan sayısı 839 çalışana ulaştı. Ortalama olarak, çalışan başına maliyet 470.000 £ 'a yakındır ve bu da 4 milyon RMB'ye eşittir - gerçek bir yıllık maaş milyonlarca.
Önemli harcamalar altında, DeepMind ayrıca bir borçluydu. Bu yılın sonunda 880 milyonu Google'dan gelecek olan 1 milyar liradan fazla borcu olacak.
Ancak, iyi haber şu ki, para yakma oranı şaşırtıcı derecede hızlı olmasına rağmen, Google yine de bunu karşılayabilir.
Raporun sonunda, DeepMind en azından önümüzdeki 12 ayı dört gözle bekledi, Google onlara yeterli mali destek sağlamaya devam edecek ve ayrıca yazılı bir garanti yazdı.
Ancak DeepMind hakkında endişelenmemek, her AI şirketinin Google gibi iyi bir babaya sahip olabileceği anlamına gelmez.
Yatırım için Google'a ve para için Google'a güvenin
Google tarafından sağlanan destek de gelir kaynağına yansıyor.
Mali rapor, 2018'de DeepMind'in gelirinin 102,8 milyon olduğunu, önceki yıl 54,4 milyona kıyasla% 88,9'luk bir artışla neredeyse ikiye katlandığını gösteriyor.
DeepMind'in gelir modeli nedir diye sorabilirsiniz.
DeepMind açıkladı: Mevcut ana gelir işi, diğer şirketlere teknik hizmetler sağlamak da dahil olmak üzere son teknoloji makine öğrenimi araştırmaları ve uygulamalarıdır.
Ve bu "diğer şirket" Google'dan başka biri değil, iyi bir baba.
DeepMind, Google'a bazı yazılımlar sattı. Google, veri merkezlerindeki soğutma ünitelerini daha enerji verimli hale getirmek ve Android cihazların pil ömrünü artırmak için sağladığı AI sistemini kullandı.
Bununla birlikte, gelir iki katına çıksa bile, DeepMind'in 2018'deki kaybı, geçen yılki 302 milyon liradan artışla 470 milyon liraya ulaştı. % 55.6 . Bunlar arasında faaliyet zararı (Faaliyet Zararı) 465 milyon lira, 2017'de 279 milyon lira idi.
Yukarıda bahsedildiği gibi, kaybın temel nedeni, personel maliyetinin çok yüksek olması ve maaşın düşük olmamasıdır.Toplam 398 milyon pound olup, işletme zararıdır. % 84.6 .
Son yıllarda DeepMind, makine öğrenimi araştırmacılarını ve veri bilimcilerini güçlü bir şekilde işe alıyor.
2016 sonunda DeepMind çalışan sayısı 350'yi geçti. 2017 sonunda sayı 700'e ulaştı. Bugün LinkedIn, DeepMind'ın en az 839 çalışanı olduğunu gösteriyor.
Mali raporda ayrıca teknik altyapıdaki artışın da önemli bir harcama olduğu belirtildi.
Ek olarak, DeepMind ayrıca geçen yıl akademik topluluğa yapılan bağışların ve sponsorlukların 13,5 milyon pound'a veya yaklaşık 116 milyon yuan'a ulaştığını açıkladı - muhtemelen yetenek kapma nedeniyle.
Son olarak, inşaat, inşa, dekorasyon ve mobilya satın almak için toplam 13 milyon pound veya 110 milyon yuan tutarında bir harcama var.
Plana göre DeepMind, 2020 yılında Londra'daki yeni genel merkezine taşınacak.
Bu nedenle, İngilizler gerçekten zarif ve doğallar. Büyük kayıplar, para ve yatırımlar için Google Dad'a güvenmek zorunda olsalar bile, sorun değil.
Para yak, para yakmaya devam et
Kayıp, artan kayıplar, DeepMind'ın normal durumudur. 2010 yılında kuruluşundan bu yana, bu AI şirketi kârlı olmadı.
Kayıp 2011'de 293.000 £ iken geçen yıl 470 milyon £ 'a yükseldi, bu yedi yılda 1.600 kattan fazla arttı.
DeepMind, Google tarafından satın alındıktan sonra 2014 yılından itibaren personel maliyetlerini mali raporlarında açıklamaya başladı ve bu rakam geçen yıl 26.04 milyon pound'dan 398 milyon pound'a çıktı ve bu rakam dört yılda 15 kat arttı.
Ancak Google'ın parası var.
Google, Ocak 2014'te 400 milyon pound (o sırada yaklaşık 519 milyon ABD doları) karşılığında satın alarak sağlam bir finansal destek sağladı.
Bu nedenle, büyük kayıplara rağmen, DeepMind bağış yapmaya ve yeni bir karargah inşa etmeye devam edebilir.
Buna karşılık, onu kıyaslayan bir başka AI araştırma kurumu olan OpenAI ile hayat o kadar nemli değil.
Muazzam araştırma ve geliştirme maliyetleri, bu kar amacı gütmeyen kuruluşu kar amacı gütmeyen bir kuruluş olmaya zorladı ve araştırma sonuçları da gölgede kaldı ve bir zamanlar CloseAI olmakla suçlandı.
Microsoft'un sunduğu en son 1 milyar ABD doları tutarındaki finansman bile New York Times tarafından sorgulandı, bulut bilişim kaynakları ile değiştirildiğini ve fiyatının Microsoft'un özel bulut bilişim kaynak sağlayıcısını imzalamak ve Microsoft'a izin vermek olduğunu düşünüyordu. Ajan teknolojisinin ticarileştirilmesi.
Yani bugünlerde, AI için savaşmanız gerekiyor.
Nereye gidiyorsun?
Mevcut mali durum için DeepMind ayrıca bir yanıt verdi.
Forbes'a yaptığı açıklamada DeepMind, uzun vadeli misyonunun AI araştırmasını teşvik etmek ve olumlu sosyal faydalar elde etmek olduğunu belirtti.
Yapay zekanın bilimsel keşfi teşvik etmek için büyük bir potansiyele sahip olduğuna inandıklarını ve protein katlanması gibi alanlarda çalışmanın etkisinden gurur duyduklarını söylediler.
DeepMind, Google için DeepMind ekibinin büyük ilerleme kaydedeceğini ve kendi deneyim ve bilgilerini Google araştırmalarında daha da fazla kullanacağını ve bunları gerçek dünyadaki zorluklara uygulayacağını açıkladı. Bu nedenle, gelir geçen yıl neredeyse iki katına çıktı. Gelecekte, temel araştırmalara ve birinci sınıf disiplinler arası bir ekibe yatırım yapmaya devam edeceğiz ve gelecekteki atılımları dört gözle bekliyoruz.
Bu finansal raporun yayınlanmasından önce, yabancı medya Wired, DeepMind CEO'su hakkında DeepMind'in gelecekteki gelişim yönü hakkında birçok düşünceyi içeren bir röportaj yayınladı.
Hassabis, bilimin en ilginç alanlarının disiplinler arası farklılıklar olduğunu söyledi. Bu olduğunda bir mucize olur.
Bu nedenle, DeepMindin mevcut araştırma odağı, yapay zeka ve biyoloji yapmaktır. Protein katlama araştırması Bağlanın.
Doğanın protein üretme sürecini anlarsak, insanlar kendi kendilerine protein yapabilir mi? Bu sayede Parkinson sendromu, Alzheimer hastalığı ve protein katlanma hatalarından kaynaklanan şeker hastalığının bir çözümü yoktur.
Derin öğrenme, bu araştırmada önemli bir adımdır. Genomik veri miktarı çok büyük ve karmaşık olsa da, makine öğrenimi, amino asit dizilerinden protein yapısını tahmin etmek gibi çalışmalarda yardımcı oluyor.
Hassabis ayrıca son birkaç ayda 90 protein yapısının tahminini tamamladıklarını ortaya çıkardı.Ortalama olarak, dahili AlphaFold sistem ekibinin sonuçları diğer çalışmalardan daha iyi:
Protein dizilerini sıfırdan modellemek için AlphaFold ekibinin 25 protein öngörüleri en doğru olanıdır.
Böyle bir akademik yarışmada, DeepMind ayrıca en iyi üniversitelerden ekiplerin zorluklarıyla da karşı karşıya.
Hassabis, DeepMind'in mühendislik gücünün küçümsenmemesi gerektiğini ve yürütme gücünün araştırma departmanının gücünü aşacağını düşünüyor, çünkü akademik gruplar her zaman araştırmada çok gizli kalmışlardır.
Bir başka nokta da DeepMind'ın bilgi işlem kaynakları açısından kendi kendine yeterli olmasıdır. Hassabis yalan söylemedi. Daha önce DeepMind, "tarihteki en güçlü GAN" BigGAN'ı eğitirken 512 TPU kullanıyordu.
Önceki makalelere başvurabilirsiniz:
Eğitim tarihindeki en iyi GAN, bir öz rapor olan 512 TPU kullanır: Bu, algoritmalarda bir gelişme değil, bilgi işlem gücünde bir gelişmedir.
Hassabis ayrıca proje yönetiminin sırlarından bahsetti: en önemli şey güncelleme sıklığını hızlandırmak.
Üst düzey yöneticilerin her altı ayda bir öncelikleri gözden geçirdiğini, bazı projeleri yeniden düzenlediğini ve ekibi, özellikle de mühendisleri daha çok çalışmaya veya görevleri ayarlamaya teşvik ettiğini söyledi.
Disiplinlerin kesişimi bazı araştırmaların zorluğunu artıracağından, pek çok proje araştırması altı aydan fazla, genellikle büyük bir döngü olarak 2 ila 4 yıl gerektirir.
Hassabis, CEO olmasına rağmen zamanının% 50'sini doğrudan araştırmaya harcamayı umduğuna inanıyor. Yapılan ufak ilerlemeye rağmen, daha alınacak uzun bir yol olduğunu defalarca dile getirdi.
DeepMind'ın geçmişte, günümüzde ve gelecekte nihai hedefi hala genel yapay zeka-AGI'nin gerçekleştirilmesidir.
Referans makale:
https://www.forbes.com/sites/samshead/2019/08/07/deepmind-losses-soared-to-570-million-in-2018/#7b98a36e3504
https://www.wired.co.uk/article/deepmind-protein-folding
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzündeki "işe alma" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri izleme
