在不少人的印象中，DeepMind作为一家企业很可能还不太十分熟悉，但如果提到如雷贯耳的“AlphaGo”， DeepMind一定会以高大生猛的形象立即跳到他们的面前。然而，就是这家全球最著名的人工智能公司，自创建以来所表现出的赚钱能力却始终难以启齿。按照日前交给英国公司登记局的年度财务报告，DeepMind去年亏损4.7亿英镑，约合人民币40亿，平均下来每天烧掉1096万元。
亏损来自何处？DeepMind至今没有卖出一件完整的产品与服务，也就谈不上如同一般企业那样的产品积压与滞销；同样，DeepMind也没有在股权与债券市场撒过一分钱，也就根本不会产生任何权益投资损失。按照DeepMind的财务报告，在亏损构成中，经营性亏损为4.65亿英镑，而形成这部分亏损的核心原因就是员工的工资支出。财报显示，去年DeepMind在员工身上狠砸了3.98亿英镑，按照839名员工数量计算，平均下来每名员工工资接近47万英镑，相当于人民币400万。相比于年度亏损总额而言，员工工资成本占比为84.6%，同时占经营亏损的85.6%。
实际上，成立六年以来，DeepMind就没有盈利过。创建次年，DeepMind就录得了29.3万英镑的亏损，之后每年水涨船高，六年中亏损额增长了1600多倍。在2014年被谷歌收购之后，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3.98亿英镑，四年中增长了15倍。数据显示，2014年DeepMind员工数量不到百人，而接下来的三年时间每年都以一倍以上的速度增长。
当然，与自己连续六年的亏损形象还不为世人周知相比，DeepMind在国际围棋与游戏领域的影响力却是不胫而走。两年前“AlphaGo”先后击败世界围棋九段旗手——韩国的李世石以及中国的柯洁所弥漫出的战场硝烟尚未褪尽，今年携带王者风范的“AlphaStar”登台亮相，在《星际争霸2》大赛中以近乎完胜的姿态压倒国际顶级职业电竞选手。可是，如果你将DeepMind圈定为只会开发下棋与玩电游的智能机器人这个层面，那就大错特错。因此，依靠着雄厚的底气，对于目前的财务状况，DeepMind非常清晰地回应称，自己的长期使命是推进AI研究，实现积极社会效益。
过去十年中，风电成为了绿色能源的主角，但因风力必须依靠大自然，多变和不可控的外在因素使得风力发电厂很难对风电增量和动态存储作出可靠与准确的估算、预测以及进行精准的传输，风电作用于电网的价值大打折扣。对此，DeepMind已将机器学习算法应用于美国中部地区的风力发电场，并能帮助工作人员在实际发电前 36 小时准确预测风电输出，同时提前一天使工作人员就每小时交付的电量对电网做出最佳承诺。受到影响，与没有基于时间承诺的供给情况相比，DeepMind已将风力电厂的风能价值提高了20%。
使用人工智能来拯救脆弱的野生动物种群是DeepMind的又一个公益举动。代表性的案例是DeepMind正在与自然资源保护主义者和生态学家合作开展一个项目，利用机器学习技术，在坦桑尼亚塞伦盖蒂国家公园过去9年拍摄的数百万张照片中快速检测和计数动物。据悉，DeepMind机器学习系统不仅能够详细地跟踪动物的行为和种群分布，还能提供足够快的数据，使自然资源保护主义者据此及时对短期变化做出反应与决策。
医疗健康是DeepMind倾注力量最大的一个技术板块。一方面，DeepMind运用美国退伍军人事务部医疗系统中70多万名患者的数据，训练出了一个深度学习系统，使用这个系统，55.8%的急性肾损伤可以在标准临床诊断前48小时被预测，进而帮助医生在这段宝贵的时段提出及时性解决方案。另一方面，DeepMind与英国国家卫生服务医院合作，不久前发布的首款AI产品通过对眼部 OCT 图像的扫描，能够在 30 秒内给出包括青光眼和糖尿病性视网膜病变等50多种复杂眼病的诊断，而且准确率达到了 94%，超过了人类专家的表现。
运用AI展开对生物学中的蛋白质折叠研究是DeepMind在医疗健康领域的最新方向，包括人类是否能够像大自然那样自身制造蛋白质？蛋白质折叠错误是否引发了帕金森综合征、阿茨海默症和糖尿病等？据悉，机器学习可以从氨基酸序列中预测蛋白质结构，而且DeepMind已经完成了对90种蛋白质结构的预测，并正在从头开始建模蛋白质序列。如果能够最终取得预期中的效果，深度学习便可如锁匙般打开许多疑难杂症的大门。
的确，至今还没有盈利的财报似乎与DeepMind高大上的形象有些不配，但衡量一个企业价值的维度不能仅仅定位在商业利润之上，其为社会创造与输出的更有广延性与普惠性的价值也许更应该值得肯定。尤其是像DeepMind这样的高科技企业，人力资本与技术禀赋的积淀、前期研发投入都需要充分的资金支持，而且也许需要更长的商业周期才能产生回报。对此，市场不应该仅仅关注短期的现金收益，而应当重视其更长远的乐观未来；对于企业管理者而言，同样更应有足够的战略运筹与商业定力，不为眼前的一城一地之得失所羁绊，而是拿出足够的耐性与坚强的毅力与创新和变革同行。在这里，我们就不得不叹服谷歌高瞻远瞩的担当与格局。
当年DeepMind的创始人哈萨比斯对外兜售自己的企业时，DeepMind如同香饽饽招徕了脸谱、微软等科技大佬的抢购，但最终哈萨比斯选择了谷歌，原因就如哈萨比斯所言，拉里·佩奇“一直把谷歌看作一家人工智能公司”。不错，谷歌为收购DeepMind拿出了高达4亿英镑的真金白银，其中有8000万英镑进了哈萨比斯的私人腰包；不仅如此，面对DeepMind持续多年的难看财报，谷歌总是不恼不怨。据悉，DeepMind即将与今年年底到期的10亿英镑债务中，有8.8亿来自谷歌，可谷歌从来没有开口要债，相反按照DeepMind在最新财报中的陈述，未来12个月时间里谷歌会继续向他们提供充足的财务支持。
其实，DeepMind并不是没有对谷歌产生有价值的回报，比如借助 DeepMind 的人工智能系统，谷歌数据中心的电力成本削减了 15%；运用 DeepMind 的AI，安卓设备的电池寿命延长了13%；凭借DeepMind 的“You might also like”功能，安卓商店中的应用安装率提高了 20%。当然，有人还会说至今没有看到 DeepMind 的商业模式，但正如哈萨比斯所言，DeepMind的最终目的就是实现通用人工智能——AGI，其中隐含的商业诉求已经不言自明。从展现碾压国际赛手的超级智能，到作出风电能量的精准预测，再到对急性肾损伤与各种眼疾的提前捕捉，任何一个已有技术成果的商业化落地，都会让谷歌收获得盆满钵满，而且谷歌为 DeepMind 所创设的商业场景也许比人们想象的还要精彩和丰富。
