DeepMind’s annual report: Why it’s hard to run a commercial AI lab
في أعقاب اختراق DeepMind في استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بطي البروتين predict protein folding، جاءت الأخبار بأن شركة الذكاء الاصطناعي التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها لا تزال تكلف شركتها الأم Alphabet Inc مئات الملايين من الدولارات من الخسائر كل عام.
خسارة شركة التكنولوجيا للمال ليس بالأمر الجديد. تزخر صناعة التكنولوجيا بأمثلة لشركات حرقت أموال المستثمرين قبل أن تصبح مربحة بفترة طويلة. لكن DeepMind ليست شركة عادية تسعى للاستحواذ على حصة من سوق معين. إنه مختبر أبحاث للذكاء الاصطناعي اضطر إلى إعادة توظيف نفسه في هيئة شبه تجارية لضمان بقائه.
وعلى الرغم من أن مالكها، وهو أيضًا الشركة الأم لـ Google، سعيد حاليًا بسداد فاتورة أبحاث الذكاء الاصطناعي المكلفة لشركة DeepMind، إلا أنه ليس من المؤكد أنها ستستمر في القيام بذلك إلى الأبد.
أرباح وخسائر DeepMind
خسارة شركة التكنولوجيا للمال ليس بالأمر الجديد. تزخر صناعة التكنولوجيا بأمثلة لشركات حرقت أموال المستثمرين قبل أن تصبح مربحة بفترة طويلة. لكن DeepMind ليست شركة عادية تسعى للاستحواذ على حصة من سوق معين. إنه مختبر أبحاث للذكاء الاصطناعي اضطر إلى إعادة توظيف نفسه في هيئة شبه تجارية لضمان بقائه.
وعلى الرغم من أن مالكها، وهو أيضًا الشركة الأم لـ Google، سعيد حاليًا بسداد فاتورة أبحاث الذكاء الاصطناعي المكلفة لشركة DeepMind، إلا أنه ليس من المؤكد أنها ستستمر في القيام بذلك إلى الأبد.
أرباح وخسائر DeepMind
وفقًا لتقريرها السنوي المقدم إلى سجل الشركات في المملكة المتحدة، فقد ضاعفت DeepMind إيراداتها بأكثر من الضعف، حيث جمعت 266 مليون جنيه إسترليني في عام 2019، ارتفاعًا من 103 مليون جنيه إسترليني في عام 2018. لكن نفقات الشركة استمرت في النمو أيضًا، حيث زادت من 568 مليون جنيه إسترليني في عام 2018 إلى 717 جنيه إسترليني في عام 2019. نمت الخسائر الإجمالية للشركة من 470 مليون جنيه إسترليني في عام 2018 إلى 477 مليون جنيه إسترليني في عام 2019.
للوهلة الأولى، هذا ليس خبرا سيئا. مقارنة بالسنوات السابقة، يتسارع نمو إيرادات شركة DeepMind بينما تتراجع خسائرها.
للوهلة الأولى، هذا ليس خبرا سيئا. مقارنة بالسنوات السابقة، يتسارع نمو إيرادات شركة DeepMind بينما تتراجع خسائرها.
لكن التقرير يحتوي على بعض الحقائق الأكثر أهمية. تشير الوثيقة إلى "معدل دوران البحث ومكافأة التطوير من مشروعات المجموعة الأخرى". هذا يعني أن العميل الرئيسي لـ DeepMind هو مالكها. تدفع Alphabet شركة DeepMind مقابل تطبيق أبحاث الذكاء الاصطناعي والمواهب على خدمات Google والبنية التحتية. في الماضي، استخدمت Google خدمات DeepMind لمهام مثل إدارة شبكة الطاقة لمراكز البيانات الخاصة بها وتحسين الذكاء الاصطناعي لمساعدها الصوتي.
ما يعنيه هذا أيضًا أنه لا يوجد سوق للذكاء الاصطناعي لـ DeepMind، وإذا كان هناك، فلن يكون متاحًا إلا من خلال Google.
تشير الوثيقة أيضًا إلى أن نمو التكاليف "يتعلق أساسًا بارتفاع البنية التحتية الفنية وتكاليف الموظفين والرسوم الأخرى ذات الصلة".
هذه نقطة مهمة. تعمل "البنية التحتية التقنية" لـ DeepMind بشكل أساسي على خدمات السحابة الضخمة من Google ومعالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وحدة معالجة Tensor (TPU). يتمثل المجال الرئيسي لأبحاث DeepMind في التعلم المعزز العميق، والذي يتطلب الوصول إلى موارد حوسبة باهظة الثمن. تضمنت بعض مشاريع الشركة في عام 2019 العمل على نظام ذكاء اصطناعي لعب StarCraft 2 وآخر لعب Quake 3، وكلاهما يكلف ملايين الدولارات في التدريب.
قال متحدث باسم DeepMind لوسائل الإعلام أن التكاليف المذكورة في الوثيقة تشمل أيضًا العمل على AlphaFold، وهو مشروع ذكاء اصطناعي قابل للطي للبروتين، وهو مشروع آخر مكلف للغاية.
لا توجد تفاصيل عامة حول مقدار رسوم Google على DeepMind للوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، ولكن من المرجح أن تستأجر TPUs بسعر مخفض. هذا يعني أنه بدون Google ودعمها، كانت نفقات الشركة أعلى بكثير.
تكاليف الموظفين هي قضية مهمة أخرى. بينما زادت المشاركة في دورات التعلم الآلي في السنوات القليلة الماضية، فإن العلماء الذين يمكنهم المشاركة في هذا النوع من أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة التي يشارك فيها DeepMind نادرون جدًا. وبحسب بعض الروايات، فإن أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي يحصلون على رواتب من سبعة أرقام.
أدى الاهتمام المتزايد بالتعلم العميق وإمكانية تطبيقه على البيئات التجارية إلى خلق سباق تسلح بين شركات التكنولوجيا لاكتساب أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي. يعمل معظم كبار علماء ورواد الذكاء الاصطناعي في الصناعة إما بدوام كامل أو نصف متفرغ في شركات كبيرة مثل Google و Facebook و Amazon و Microsoft. كان للمنافسة الشرسة لانتزاع أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي نتيجتان. أولاً، مثل أي مجال آخر لا يلبي فيه العرض الطلب، فقد أدى ذلك إلى ارتفاع حاد في رواتب علماء الذكاء الاصطناعي. وثانيًا، دفع العديد من علماء الذكاء الاصطناعي من المؤسسات الأكاديمية التي لا تستطيع تحمل رواتب ممتازة لشركات التكنولوجيا الثرية القادرة على ذلك. يواصل بعض العلماء البقاء في الأوساط الأكاديمية من أجل استمرار البحث العلمي ، لكنهم قليلون جدًا ومتباعدون.
وبدون دعم شركة تقنية كبيرة مثل Google، لا تستطيع مختبرات الأبحاث مثل DeepMind تحمل تكاليف توظيف باحثين جدد لمشاريعهم.
لذلك، بينما تُظهر DeepMind علامات على الالتفاف ببطء حول خسائرها، فإن نموها جعلها أكثر اعتمادًا على موارد Google المالية والبنية التحتية السحابية الكبيرة.
لا تزال Google راضية عن DeepMind
ما يعنيه هذا أيضًا أنه لا يوجد سوق للذكاء الاصطناعي لـ DeepMind، وإذا كان هناك، فلن يكون متاحًا إلا من خلال Google.
تشير الوثيقة أيضًا إلى أن نمو التكاليف "يتعلق أساسًا بارتفاع البنية التحتية الفنية وتكاليف الموظفين والرسوم الأخرى ذات الصلة".
هذه نقطة مهمة. تعمل "البنية التحتية التقنية" لـ DeepMind بشكل أساسي على خدمات السحابة الضخمة من Google ومعالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وحدة معالجة Tensor (TPU). يتمثل المجال الرئيسي لأبحاث DeepMind في التعلم المعزز العميق، والذي يتطلب الوصول إلى موارد حوسبة باهظة الثمن. تضمنت بعض مشاريع الشركة في عام 2019 العمل على نظام ذكاء اصطناعي لعب StarCraft 2 وآخر لعب Quake 3، وكلاهما يكلف ملايين الدولارات في التدريب.
قال متحدث باسم DeepMind لوسائل الإعلام أن التكاليف المذكورة في الوثيقة تشمل أيضًا العمل على AlphaFold، وهو مشروع ذكاء اصطناعي قابل للطي للبروتين، وهو مشروع آخر مكلف للغاية.
لا توجد تفاصيل عامة حول مقدار رسوم Google على DeepMind للوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، ولكن من المرجح أن تستأجر TPUs بسعر مخفض. هذا يعني أنه بدون Google ودعمها، كانت نفقات الشركة أعلى بكثير.
تكاليف الموظفين هي قضية مهمة أخرى. بينما زادت المشاركة في دورات التعلم الآلي في السنوات القليلة الماضية، فإن العلماء الذين يمكنهم المشاركة في هذا النوع من أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة التي يشارك فيها DeepMind نادرون جدًا. وبحسب بعض الروايات، فإن أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي يحصلون على رواتب من سبعة أرقام.
أدى الاهتمام المتزايد بالتعلم العميق وإمكانية تطبيقه على البيئات التجارية إلى خلق سباق تسلح بين شركات التكنولوجيا لاكتساب أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي. يعمل معظم كبار علماء ورواد الذكاء الاصطناعي في الصناعة إما بدوام كامل أو نصف متفرغ في شركات كبيرة مثل Google و Facebook و Amazon و Microsoft. كان للمنافسة الشرسة لانتزاع أفضل المواهب في الذكاء الاصطناعي نتيجتان. أولاً، مثل أي مجال آخر لا يلبي فيه العرض الطلب، فقد أدى ذلك إلى ارتفاع حاد في رواتب علماء الذكاء الاصطناعي. وثانيًا، دفع العديد من علماء الذكاء الاصطناعي من المؤسسات الأكاديمية التي لا تستطيع تحمل رواتب ممتازة لشركات التكنولوجيا الثرية القادرة على ذلك. يواصل بعض العلماء البقاء في الأوساط الأكاديمية من أجل استمرار البحث العلمي ، لكنهم قليلون جدًا ومتباعدون.
وبدون دعم شركة تقنية كبيرة مثل Google، لا تستطيع مختبرات الأبحاث مثل DeepMind تحمل تكاليف توظيف باحثين جدد لمشاريعهم.
لذلك، بينما تُظهر DeepMind علامات على الالتفاف ببطء حول خسائرها، فإن نموها جعلها أكثر اعتمادًا على موارد Google المالية والبنية التحتية السحابية الكبيرة.
لا تزال Google راضية عن DeepMind
وفقًا لتقرير DeepMind السنوي، فإن Google Ireland Holdings Unlimited، أحد الفروع الاستثمارية لشركة Alphabet، "تنازلت عن سداد القروض بين الشركات وجميع الفوائد المتراكمة البالغة 1.1 مليار جنيه إسترليني".
كما تلقت DeepMind تأكيدات مكتوبة من Google بأنها "ستستمر في تقديم الدعم المالي الكافي" لشركة AI "لمدة اثني عشر شهرًا على الأقل".
في الوقت الحالي، يبدو أن Google راضية عن التقدم الذي أحرزته DeepMind، والذي ينعكس أيضًا في الملاحظات التي أدلى بها مديرو Google و Alphabet التنفيذيون.
قال Sundar Pichai، الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet، في مكالمة الأرباح ربع السنوية لشهر يوليو مع المستثمرين والمحللين، "أنا سعيد جدًا بالوتيرة التي يتقدم بها البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي. وبالنسبة لي، من المهم أن نكون على أعلى مستوى كشركة، وأن نكون رائدين. وبالنسبة لي، أنا متحمس للوتيرة التي تعمل بها فرق الهندسة والبحث والتطوير لدينا عبر Google و DeepMind".
لكن عالم الشركات والبحث العلمي يتحركان في خطوات مختلفة.
يقاس البحث العلمي بالعقود. كان الكثير من تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم في التطبيقات التجارية في طور التكوين منذ السبعينيات والثمانينيات. وبالمثل، من المحتمل ألا تجد الكثير من الأبحاث والتقنيات المتطورة المقدمة في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي اليوم طريقها إلى السوق الشامل في السنوات القادمة. الهدف النهائي لـ DeepMind، وهو تطوير الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، هو من خلال أكثر التقديرات تفاؤلاً على مدى عقود على الأقل.
من ناحية أخرى، يقاس صبر المساهمين والمستثمرين بالأشهر والسنوات. الشركات التي لا تستطيع تحقيق ربح في سنوات أو على الأقل تظهر علامات واعدة للنمو تصطدم بالمستثمرين. DeepMind ليس لديها حاليا أي من هؤلاء. ليس لديها نمو قابل للقياس، لأن عميلها الوحيد هو Google نفسها. وليس من الواضح متى- إن حدث- ستكون بعض تقنياتها جاهزة للتسويق.
كما تلقت DeepMind تأكيدات مكتوبة من Google بأنها "ستستمر في تقديم الدعم المالي الكافي" لشركة AI "لمدة اثني عشر شهرًا على الأقل".
في الوقت الحالي، يبدو أن Google راضية عن التقدم الذي أحرزته DeepMind، والذي ينعكس أيضًا في الملاحظات التي أدلى بها مديرو Google و Alphabet التنفيذيون.
قال Sundar Pichai، الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet، في مكالمة الأرباح ربع السنوية لشهر يوليو مع المستثمرين والمحللين، "أنا سعيد جدًا بالوتيرة التي يتقدم بها البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي. وبالنسبة لي، من المهم أن نكون على أعلى مستوى كشركة، وأن نكون رائدين. وبالنسبة لي، أنا متحمس للوتيرة التي تعمل بها فرق الهندسة والبحث والتطوير لدينا عبر Google و DeepMind".
لكن عالم الشركات والبحث العلمي يتحركان في خطوات مختلفة.
يقاس البحث العلمي بالعقود. كان الكثير من تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم في التطبيقات التجارية في طور التكوين منذ السبعينيات والثمانينيات. وبالمثل، من المحتمل ألا تجد الكثير من الأبحاث والتقنيات المتطورة المقدمة في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي اليوم طريقها إلى السوق الشامل في السنوات القادمة. الهدف النهائي لـ DeepMind، وهو تطوير الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، هو من خلال أكثر التقديرات تفاؤلاً على مدى عقود على الأقل.
من ناحية أخرى، يقاس صبر المساهمين والمستثمرين بالأشهر والسنوات. الشركات التي لا تستطيع تحقيق ربح في سنوات أو على الأقل تظهر علامات واعدة للنمو تصطدم بالمستثمرين. DeepMind ليس لديها حاليا أي من هؤلاء. ليس لديها نمو قابل للقياس، لأن عميلها الوحيد هو Google نفسها. وليس من الواضح متى- إن حدث- ستكون بعض تقنياتها جاهزة للتسويق.
وهنا تكمن معضلة DeepMind. في جوهره، إنه مختبر أبحاث يريد تجاوز حدود العلم والتأكد من أن التقدم في الذكاء الاصطناعي مفيد لجميع البشر. ومع ذلك، فإن هدف مالكها هو بناء منتجات تحل مشكلات معينة وتحقق أرباحًا. الهدفان متعارضان تمامًا، حيث يجذب DeepMind في اتجاهين مختلفين: الحفاظ على طبيعته العلمية أو التحول إلى شركة AI لتصنيع المنتجات. واجهت الشركة بالفعل مشاكل في إيجاد توازن بين البحث العلمي وتطوير المنتجات في الماضي.
و DeepMind ليس وحده. واجهت شركة OpenAI، المنافس الضمني لشركة DeepMind، أزمة هوية مماثلة، حيث تحولت من مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى شركة ربحية مدعومة من Microsoft تستأجر نماذج التعلم العميق الخاصة بها.
لذلك، في حين أن DeepMind لا تحتاج إلى القلق بشأن أبحاثها غير المربحة حتى الآن، ولكن نظرًا لأنها أصبحت أكثر انخراطًا في ديناميكيات الشركة المالكة لها، يجب عليها التفكير بعمق في مستقبلها ومستقبل البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي.
و DeepMind ليس وحده. واجهت شركة OpenAI، المنافس الضمني لشركة DeepMind، أزمة هوية مماثلة، حيث تحولت من مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى شركة ربحية مدعومة من Microsoft تستأجر نماذج التعلم العميق الخاصة بها.
لذلك، في حين أن DeepMind لا تحتاج إلى القلق بشأن أبحاثها غير المربحة حتى الآن، ولكن نظرًا لأنها أصبحت أكثر انخراطًا في ديناميكيات الشركة المالكة لها، يجب عليها التفكير بعمق في مستقبلها ومستقبل البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي.
