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DeepMind continua a perdere centinaia di milioni di dollari

Le grandi perdite di DeepMind e le domande sulla gestione di un laboratorio di intelligenza artificiale

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La scorsa settimana, sulla scia della svolta di DeepMind nell’utilizzo dell’IA per prevedere il ripiegamento delle proteine , è arrivata la notizia che la società di intelligenza artificiale con sede nel Regno Unito sta ancora costando alla sua società madre Alphabet centinaia di milioni di dollari di perdite ogni anno.

Un’azienda tecnologica che perde denaro non è una novità. L’industria tecnologica è piena di esempi di aziende che hanno bruciato il denaro degli investitori molto prima di diventare redditizie. Ma DeepMind non è una normale azienda che cerca di conquistare una quota di un mercato specifico. È un laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale che ha dovuto riutilizzare se stesso in un abito semi-commerciale per garantirne la sopravvivenza.

E mentre il suo proprietario, che è anche la società madre di Google, è attualmente felice di pagare il conto per la costosa ricerca sull’IA di DeepMind, non vi è alcuna garanzia che continuerà a farlo per sempre.

Secondo il suo rapporto annuale depositato presso il Registro delle Imprese del Regno Unito, DeepMind ha più che raddoppiato le sue entrate, raccogliendo 266 milioni di sterline nel 2019, rispetto ai 103 milioni di sterline del 2018. Ma anche le spese dell’azienda continuano a crescere, passando da £. Da 568 milioni di sterline nel 2018 a 717 milioni di sterline nel 2019. Le perdite complessive della società sono aumentate da 470 milioni di sterline nel 2018 a 477 milioni di sterline nel 2019.

Alphafold
Sopra: il progetto AlphaFold di DeepMind ha utilizzato l’intelligenza artificiale per aiutare a far avanzare la complicata sfida del ripiegamento delle proteine

A prima vista, questa non è una cattiva notizia. Rispetto agli anni precedenti , la crescita dei ricavi di DeepMind sta accelerando mentre le sue perdite si stanno stabilizzando.

Ma il rapporto contiene alcuni fatti più significativi. Il documento menziona la “remunerazione del fatturato per ricerca e sviluppo da altre imprese del gruppo”. Ciò significa che il cliente principale di DeepMind è il suo proprietario. Alphabet sta pagando DeepMind per applicare la sua ricerca e il suo talento sull’IA ai servizi e all’infrastruttura di Google. In passato, Google ha utilizzato i servizi di DeepMind per attività come la gestione delle reti elettriche dei suoi data center e il miglioramento dell’AI del suo assistente vocale.

Ciò significa anche che non esiste ancora un mercato per l’AI di DeepMind e, se esiste, sarà disponibile solo tramite Google.

Il documento menziona inoltre che la crescita dei costi “si riferisce principalmente a un aumento delle infrastrutture tecniche, dei costi del personale e di altri oneri correlati”.

Questo è un punto importante. L ‘”infrastruttura tecnica” di DeepMind funziona principalmente sugli enormi servizi cloud di Google e sui suoi speciali processori AI, la Tensor Processing Unit (TPU). La principale area di ricerca di DeepMind è l’apprendimento per rinforzo profondo , che richiede l’accesso a risorse di elaborazione molto costose. I progetti dell’azienda nel 2019 includevano il lavoro su un sistema di intelligenza artificiale che riproduceva StarCraft 2 e un altro che riproduceva Quake 3 , entrambi costati milioni di dollari in addestramento.

Un portavoce di DeepMind ha detto ai media che i costi menzionati nel documento includevano anche il lavoro su AlphaFold , la celebre IA dell’azienda per ripiegare le proteine, un altro progetto molto costoso.

Non ci sono dettagli pubblici per indicare quanto Google addebita a DeepMind per l’accesso ai suoi servizi di intelligenza artificiale cloud, ma è molto probabile che Google noleggi le sue TPU con uno sconto. Ciò significa che senza il supporto e il sostegno di Google, le spese dell’azienda sarebbero state molto più alte.

Il costo del personale è un’altra questione importante. Sebbene la partecipazione ai corsi di machine learning sia aumentata negli ultimi anni, gli scienziati che possono impegnarsi nel tipo di ricerca sull’intelligenza artificiale all’avanguardia in cui è coinvolto DeepMind sono molto scarsi. E secondo alcuni, i migliori talenti dell’IA hanno stipendi a sette cifre .

Il crescente interesse per il deep learning e la sua applicabilità a contesti commerciali ha creato una corsa agli armamenti tra le aziende tecnologiche per acquisire i migliori talenti dell’IA. La maggior parte dei migliori scienziati e pionieri dell’intelligenza artificiale del settore lavora a tempo pieno o a metà tempo in grandi aziende come Google, Facebook, Amazon e Microsoft. La feroce competizione per i migliori talenti dell’IA ha avuto due conseguenze. In primo luogo, come in ogni altro campo in cui l’offerta non soddisfa la domanda, ha portato a un forte aumento degli stipendi degli scienziati dell’IA. In secondo luogo, ha guidato molti scienziati dell’IAda istituzioni accademiche che non possono permettersi stipendi stellari a ricche aziende tecnologiche che possono. Alcuni scienziati continuano a rimanere nel mondo accademico per il bene di continuare la ricerca scientifica, ma sono troppo pochi e lontani tra loro.

E senza il sostegno di una grande azienda tecnologica come Google, i laboratori di ricerca come DeepMind non possono permettersi di assumere nuovi ricercatori per i loro progetti.

Quindi, mentre DeepMind mostra segni di un lento ribaltamento delle sue perdite, la sua crescita lo ha reso ancora più dipendente dalle risorse finanziarie di Google e dalla grande infrastruttura cloud.

Secondo il rapporto annuale di DeepMind, Google Ireland Holdings Unlimited, uno dei rami di investimento di Alphabet, “ha rinunciato al rimborso dei prestiti interaziendali e di tutti gli interessi maturati per un importo di 1,1 miliardi di sterline”.

DeepMind ha anche ricevuto assicurazioni scritte da Google che “continuerà a fornire un adeguato supporto finanziario” all’azienda di intelligenza artificiale per “un periodo di almeno 12 mesi”.

Per il momento, Google sembra essere soddisfatto dei progressi compiuti da DeepMind, che si riflettono anche nelle osservazioni fatte dai dirigenti di Google e Alphabet.

Nella chiamata sugli utili trimestrali di luglio con investitori e analisti, il CEO di Alphabet Sundar Pichai ha dichiarato: “Sono molto soddisfatto del ritmo con cui sta procedendo la nostra ricerca e sviluppo sull’IA. E per me, è importante che siamo all’avanguardia come azienda e siamo leader. E per me, sono entusiasta del ritmo con cui i nostri team di ingegneria e ricerca e sviluppo stanno lavorando sia su Google che su DeepMind “.

Ma il mondo aziendale e la ricerca scientifica si muovono a ritmi diversi.

La ricerca scientifica si misura in decenni. Gran parte della tecnologia AI utilizzata oggi nelle applicazioni commerciali è stata sviluppata dagli anni ’70 e ’80. Allo stesso modo, molte delle ricerche e delle tecniche all’avanguardia presentate oggi alle conferenze sull’intelligenza artificiale probabilmente non troveranno la loro strada nel mercato di massa nei prossimi anni. L’obiettivo finale di DeepMind, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale (AGI), è, secondo le stime più ottimistiche, ad almeno decenni di distanza.

D’altra parte, la pazienza di azionisti e investitori si misura in mesi e anni. Le aziende che non riescono a realizzare profitti da anni o che almeno mostrano segnali di speranza di crescita cadono in conflitto con gli investitori. DeepMind attualmente non ha nessuno di questi. Non ha una crescita misurabile perché il suo unico cliente è Google stesso. E non è chiaro quando, se mai, la sua tecnologia sarà pronta per la commercializzazione.

Ed ecco che risiede il dilemma di DeepMind. In sostanza, è un laboratorio di ricerca che vuole spingere i limiti della scienza e assicurarsi che i progressi nell’IA siano vantaggiosi per tutti gli esseri umani. L’obiettivo del suo proprietario, tuttavia, è costruire prodotti che risolvano problemi specifici e trasformano i profitti. I due obiettivi sono diametralmente opposti, spingendo DeepMind in direzioni diverse: mantenere la sua natura scientifica o trasformarsi in un’azienda di IA produttrice di prodotti. L’azienda ha già avuto problemi a trovare un equilibrio tra ricerca scientifica e sviluppo del prodotto in passato.

E DeepMind non è solo. OpenAI, il rivale implicito di DeepMind, ha dovuto affrontare una crisi di identità simile , trasformandosi da un laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale a una società a scopo di lucro sostenuta da Microsoft che affitta i suoi modelli di deep learning .

Pertanto, sebbene DeepMind non debba ancora preoccuparsi della sua ricerca non redditizia, poiché diventa sempre più invischiata nelle dinamiche aziendali del suo proprietario, dovrebbe pensare profondamente al suo futuro e al futuro della ricerca scientifica sull’IA.

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