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    As grandes perdas da DeepMind e as questões sobre como administrar um laboratório de IA


    Na semana passada, na esteira da descoberta da DeepMind no uso de IA para prever o dobramento de proteínas, veio a notícia de que a empresa de IA com sede no Reino Unido ainda está custando à sua controladora Alphabet Inc centenas de milhões de dólares em perdas a cada ano.

    Uma empresa de tecnologia que perde dinheiro não é novidade. A indústria de tecnologia está repleta de exemplos de empresas que gastaram dinheiro dos investidores muito antes de se tornarem lucrativas. Mas a DeepMind não é uma empresa normal que busca abocanhar uma fatia de um mercado específico. É um laboratório de pesquisa de IA que teve que se reaproveitar em um equipamento semicomercial para garantir sua sobrevivência.

    E embora seu proprietário, que também é a empresa-mãe do Google, esteja atualmente feliz em pagar a conta da cara pesquisa de IA da DeepMind, não há garantia de que continuará a fazê-lo para sempre.

    De acordo com seu relatório anual arquivado no registro da Companies House do Reino Unido, a DeepMind mais que dobrou sua receita, arrecadando £ 266 milhões em 2019, contra £ 103 milhões em 2018. Mas as despesas da empresa também continuam a crescer, aumentando de £ 568 milhões em 2018 para £ 717 em 2019. As perdas gerais da empresa cresceram de £ 470 milhões em 2018 para £ 477 milhões em 2019.

    Acima: o projeto AlphaFold da DeepMind usou IA para ajudar a avançar no complicado desafio do dobramento de proteínas

    À primeira vista, isso não é uma má notícia. Em comparação com os anos anteriores, o crescimento da receita da DeepMind está se acelerando enquanto suas perdas se estabilizam.

    Mas o relatório contém alguns fatos mais significativos. O documento menciona “Volume de negócios de investigação e desenvolvimento remuneração de outras empresas do grupo.” Isso significa que o principal cliente da DeepMind é seu proprietário. A Alphabet está pagando a DeepMind para aplicar sua pesquisa de IA e talento aos serviços e infraestrutura do Google. No passado, o Google usou os serviços da DeepMind para tarefas como o gerenciamento da rede elétrica de seus data centers e o aprimoramento da IA ​​de seu assistente de voz.

    Perdas da DeepMind

    Acima: receitas e perdas da DeepMind de 2016 a 2019

    O que isso também significa que ainda não existe um mercado para a IA da DeepMind e, se houver, só estará disponível através do Google.

    O documento também menciona que o crescimento dos custos “está relacionado principalmente a um aumento na infraestrutura técnica, custos com pessoal e outros encargos relacionados”.

    esse é um ponto importante. A “infraestrutura técnica” da DeepMind é executada principalmente nos enormes serviços em nuvem do Google e em seus processadores de IA especiais, a Tensor Processing Unit (TPU). A principal área de pesquisa da DeepMind é o aprendizado por reforço profundo, que requer acesso a recursos de computação muito caros. Alguns dos projetos da empresa em 2019 incluíam o trabalho em um sistema de IA que jogava StarCraft 2 e outro que jogava Quake 3, os quais custaram milhões de dólares em treinamento.

    Um porta-voz da DeepMind disse à mídia que os custos mencionados no documento também incluíam o trabalho no AlphaFold, o famoso AI de dobramento de proteína da empresa, outro projeto muito caro.

    Não há detalhes públicos sobre quanto o Google cobra da DeepMind pelo acesso a seus serviços de IA em nuvem, mas provavelmente está alugando suas TPUs com desconto. Isso significa que sem o apoio e respaldo do Google, as despesas da empresa teriam sido muito maiores.

    Os custos com pessoal são outra questão importante. Embora a participação em cursos de aprendizado de máquina tenha aumentado nos últimos anos, os cientistas que podem se envolver no tipo de pesquisa de IA de ponta em que a DeepMind está envolvida são muito escassos. E, segundo alguns relatos, os principais talentos de IA comandam salários de sete dígitos.

    O crescente interesse no aprendizado profundo e sua aplicabilidade em ambientes comerciais criou uma corrida armamentista entre as empresas de tecnologia para adquirir os melhores talentos em IA. A maioria dos principais cientistas e pioneiros em IA da indústria está trabalhando em tempo integral ou parcial em grandes empresas como Google, Facebook, Amazon e Microsoft. A competição feroz pela captura dos melhores talentos da IA ​​teve duas consequências. Primeiro, como todos os outros campos em que a oferta não atende a demanda, isso resultou em uma forte queda nos salários dos cientistas de IA. E, em segundo lugar, levou muitos cientistas de IA de instituições acadêmicas que não podem pagar salários estelares para empresas de tecnologia ricas que podem. Alguns cientistas continuam a permanecer na academia por causa da pesquisa científica contínua, mas são muito poucos e distantes entre si.

    E sem o apoio de uma grande empresa de tecnologia como o Google, laboratórios de pesquisa como a DeepMind não podem se dar ao luxo de contratar novos pesquisadores para seus projetos.

    Portanto, embora a DeepMind mostre sinais de que está lentamente recuperando suas perdas, seu crescimento a tornou ainda mais dependente dos recursos financeiros do Google e da grande infraestrutura em nuvem.

    Google ainda está satisfeito com DeepMind

    AlphaStar

    Acima: DeepMind desenvolveu um sistema de IA chamado AlphaStar que pode derrotar os melhores jogadores no jogo de estratégia em tempo real StarCraft2

    De acordo com o relatório anual da DeepMind, o Google Ireland Holdings Unlimited, um dos ramos de investimento da Alphabet, “dispensou o reembolso de empréstimos entre empresas e todos os juros acumulados no valor de £ 1,1 bilhão”.

    A DeepMind também recebeu garantias por escrito do Google de que “continuará a fornecer suporte financeiro adequado” à empresa de IA por “um período de pelo menos doze meses”.

    Por enquanto, o Google parece estar satisfeito com o progresso da DeepMind, que também se reflete nas observações feitas pelos executivos do Google e da Alphabet.

    Na teleconferência de resultados trimestrais de julho com investidores e analistas, o CEO da Alphabet, Sundar Pichai, disse: “Estou muito feliz com o ritmo em que nossa P&D em IA está progredindo. E para mim, é importante que sejamos uma empresa de ponta e que estejamos liderando. E para mim, estou animado com o ritmo em que nossas equipes de engenharia e P&D estão trabalhando no Google e na DeepMind. ”

    Mas o mundo corporativo e a pesquisa científica seguem ritmos diferentes.

    A pesquisa científica é medida em décadas. Grande parte da tecnologia de IA usada hoje em aplicações comerciais está em construção desde as décadas de 1970 e 1980. Da mesma forma, muitas das pesquisas e técnicas de ponta apresentadas nas conferências de IA de hoje provavelmente não chegarão ao mercado de massa nos próximos anos. O objetivo final da DeepMind, desenvolver inteligência geral artificial (AGI), está, pelas estimativas mais otimistas, a pelo menos décadas de distância.

    Por outro lado, a paciência dos acionistas e investidores se mede em meses e anos. As empresas que não conseguem lucrar em anos ou, pelo menos, mostram sinais de crescimento, caem em conflito com os investidores. DeepMind atualmente não tem nenhum desses. Não tem crescimento mensurável, pois seu único cliente é o próprio Google. E não está claro quando – se é que alguma vez – parte de sua tecnologia estará pronta para comercialização.

    CEO do Google, Sundar Pichai

    Acima: O CEO do Google, Sundar Pichai, está satisfeito com o ritmo de pesquisa e desenvolvimento de IA na DeepMind

    E é aqui que reside o dilema do DeepMind. No fundo, é um laboratório de pesquisa que quer ultrapassar os limites da ciência e garantir que os avanços na IA sejam benéficos para todos os humanos. O objetivo de seu proprietário, entretanto, é construir produtos que resolvam problemas específicos e gerem lucros. Os dois objetivos são diametralmente opostos, puxando a DeepMind em duas direções diferentes: manter sua natureza científica ou se transformar em uma empresa de IA de fabricação de produtos. A empresa já teve problemas para encontrar o equilíbrio entre pesquisa científica e desenvolvimento de produtos no passado.

    E DeepMind não está sozinho. OpenAI, rival implícito da DeepMind, tem enfrentado uma crise de identidade semelhante, transformando-se de um laboratório de pesquisa de IA em uma empresa com fins lucrativos apoiada pela Microsoft que aluga seus modelos de aprendizagem profunda.

    Portanto, embora a DeepMind não precise se preocupar com sua pesquisa não lucrativa ainda, mas à medida que se torna cada vez mais enredada na dinâmica corporativa de seu proprietário, ela deve pensar profundamente sobre seu futuro e o futuro da pesquisa científica de IA.

    Ben Dickson é engenheiro de software e fundador da TechTalks. Ele escreve sobre tecnologia, negócios e política. Esta postagem foi publicada originalmente aqui.

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