DeepMind巨亏42亿、独角兽惨遭3折贱卖，AI公司为何难有“好下场”？( 二 )
近年来 ， 这些人工智能研究机构也确实在朝着通用人工智能方向行进 ， 并取得了不俗的成绩 ， 但技术的突破并没有带来商业回报 ， 投入和产出相距甚远 。 而横梗在AI商业化道路上的两块巨石 ， 一个是资金 ， 另一个是应用 。
首先 ， 要想在机器学习领域做出突破 ， 不“烧钱”是不可能的 ， 不仅要“烧”还是一车车的“烧” 。 由于深度强化学习展是建立在海量的数据处理、复杂的知识推理上的 ， 常规的单机计算模式难以支撑 ， 因此对训练模型时计算机资源的需求极高 。
比如2020年5月微软推出了为Open AI专门打造的超级计算机用于AI模型训练 ， 花费上亿美元 ， 谷歌的TPU一直处于打骨折给DeepMind租用的状态 。 除了硬件 ， 在训练方面 ， 以Open AI著名的文本生成算法GPT为例 ， 一个拥有15亿参数的模型 ， 每小时训练都要花费2048美元 ， 而类似于DeepMind的AlphaGo算法 ， 成功之前需要至少完成数百万次自我博弈 ， 光训练费就要花 3500 万美元 。
除了技术基础设施以外 ， 研究人员工资又是另一大头 。 虽然学计算机的人越来越多 ， 但能够从事深度强化学习研究的人却是凤毛菱角 ， 美国顶级的研究人员年薪至少百万美元起 。 根据DeepMind上个月披露的财报数据显示 ， 2019年其人员开支就高达4.6亿英镑（约40亿人民币） ， 较上年又增长了17.6% 。
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【DeepMind巨亏42亿、独角兽惨遭3折贱卖，AI公司为何难有“好下场”？】图 DeepMind的2019年的费用构成 ， 图片截自于DeepMind公开披露财务报告
因此 ， Element AI不到4年2.6亿美元的融资或许对于其他初创公司来讲是一笔巨款 ， 但对于拥有将近500名员工的Element AI仅仅只是杯水车薪 ， 若没有像谷歌、马斯克、微软这种有财力的大金主的支持 ， 也难怪其最终走到资金链枯竭、难以为继的困境中 。
而另一方面 ， 在“节流”不可能的情况下 ， “开源”也并不容易 。
技术即使被神化或畅想得再厉害 ， 不得不承认的是 ， 深度强化学习的大规模商业应用场景目前还并没有出现 。 从AlphaGo在2015年首次战胜人类已经过去了5、6年 ， 但在当时曾预想过给人类带来的颠覆性影响到如今还并未过多显现 。
其主要原因在于 ， 在真实的世界中 ， 很多事情并非像棋局、游戏那样存在各种限制的环境 ， 也没有足够的条件和数据能够让机器进行训练和学习 。 而在实验室的开发过程中 ， 大多数的模型是为特定的任务而不是泛化进行训练 ， 因此人工智能虽然能在玩各种电子游戏、棋类游戏中显现出卓越的能力 ， 但在复杂的现实环境中可能就变得很脆弱 。
简而言之 ， 就是目前这些技术在现实中应用的可靠性还不够 。
DeepMind虽然近年来看起来营业收入在逐年上升 ， 但从披露的财务数据来看 ， 为其技术产品买单的其实还是谷歌 。 去年虽然推出了首款30秒内准确诊断眼疾的AI商业产品 ， 也由于涉及高风险领域并没有激起多大水花 。
Open AI虽然2020年发布了首款基于GPT-3推出的商业文本生成器 ， 但在实际应用过程中 ， 出现了带有歧视性、偏见或低级错误的语句 ， 反而还需要采购者投入人力去检验校正 ， 因此也只是被作为辅助性工具来使用 。
而Element AI从2019 年开始将几款 AI 产品推向市场 ， 包括为金融机构提供网络安全服务、帮助港口营办商预测卡车司机的候车时间等 ， 但都效果不佳 ， 据披露消息称 ， 公司与数家客户在合作过程中出现了困难 ， 最后以年收入仅1000万加币暗淡收场 。
| 一切或许都需要时间的沉淀
但对于前沿人工智能技术不尽人意的市场 ， 我们或许可以说 ， 只是时机尚未成熟 。
目前在人工智能商业化应用场景中 ， 被最广泛使用的 ， 是计算机视觉、智能语音、自然语言处理等几个主要技术方向 ， 但要知道 ， 这些主流AI技术从上个世纪7、80年代开始就在被不停的修改、论证 ， 经过了几十年的发展 ， 直到如今才被大规模的商用 。 而DeepMind、Open AI所在追寻的通用人工智能技术 ， 当前还仅仅处于开场阶段 。
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