DeepMind巨亏看上去依然高大上

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张锐

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。

因为车身较重,轮胎有点扁是属于正常现象,特别是前轮比较明显,因为前部是装载着发动机。只要按照标准气压充气,不漏气就无须担心看起来是像漏气的样子。一般轮胎气压是一星期检查一次。最好的

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%。

宝象国:黄袍怪(天上魁星) 乌鸡国:狮子精 车迟国:斗法虎、鹿、羊三妖 女儿国:蝎子精(琵琶洞) 祭赛国:碧波潭九头虫 朱紫国:赛太岁(观音坐骑)(麒麟山獬豸洞) 狮驼国:青狮(普贤坐骑

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。

只要市场做多意愿强烈,就会涨上去,不涨也不会到0的,除非公司倒闭, 倒闭之前就会退市,退市后时仍可以在三板市场交易

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。

在四条轮胎气压完全一致的情况下,看上去前轮的胎压要低于后轮胎压。其次,现在家用轿车使用的全部为低压胎,所以轮胎看上去好似亏气的状态,其实并不是真正的亏气。但是也有个别车型的设计结构与大众车型

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%。

是VN最渣的一个皮肤,没有之一,原画100分,进游戏0分,看上去又温润又御姐的原画,进了游戏像一坨翔一样,拳头的美工在这个皮肤上基本没有改动,只是手弩看上去是机械的了,其他的都是掉漆的感觉,呵呵,

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。

眼镜店由于市场及利润方面e799bee5baa6e78988e69d8331333366306531的关系,成功率很高,尽管不少眼镜店我们看上去冷冷清清,但却很少有关门大吉的,加上不少创业者在考虑创业的时候都想着如何成功,因此,眼镜店失败的案例我们看到的并不多,也正因为如此,那些导致失败的原因也常常被创业者忽视。谈及开眼镜店缘何失败?大道理说多了也没意思,我们可以先来看看几个案例。案例一:2000年,23岁的小刘和朋友5人从一家全国知名的眼镜公司辞职,投资50万开了一家眼镜店。一年过去了,在年终核算的时候总共亏损了38万。小刘说,他们选择了这个城市最好的地段,楼上是一家500平米的肯德基,旁边也都是知名的服装专卖店,人流极大,据估算每分钟从他眼镜店经过的人至少在150人以上,当然,这样的地势房租也不便宜,每月租金高达2万多元,而转让费也花掉了12万之多。本以为凭借巨大的人流量,加上眼镜的高利润,租金高一点也可以维持,但最终却是以失败告终。案例二:04年,渴望创业的小邓听朋友介绍用1万元转让费转到了一家眼镜店,结果可以预知,生意差的让人无法想象,最高纪录是连续20天营业额为0,但是房租便宜,又舍不得丢掉,就这么一直耗下去,为了把生意做好,又投资了一些钱,这样一直坚持了1年多时间,生意仍然没有太大起色,最终不得不将店转让出去。案例三:06年,小吴在眼镜批发市场开了一家眼镜店,价格做的比较低,生意也还不差,但是每个月除开房租工资等各类开支,几个月下来始终没有赚到钱,自己反而还忙得不可开交,最终这家店也走向了失败。以上案例可能说的比较简陋,读者朋友不知道能否从中看出一点端倪,眼镜店成功的因素很多,但失败的案例总是有一些相似之处,总结起来,无外乎以下几点。1、选址不当。眼镜店的选址是一个非常重要的因素,不仅涉及到你的目标群体定位,也涉及到房租和成本控制等方面的因素。在第一个案例中,小刘和他朋友犯下的一个最大的错误就是选址的失当。对于眼镜店而言,配眼镜不同于逛商场,往往是实现有需求才会去购买,因此人流量虽大,但绝大部分都是无效顾客,不能作为判断店面好坏的重要依据,试想一般人谁没事去眼镜店里面闲逛呢?且地势好的地方租金也十分昂贵,每月除去开销后很难盈利。因此,我们可以看到,如今大多数城市中繁华的商业街,很多眼镜店都将铺面选在2楼,尽可能的降低成本,同时过往顾客依然可以看到这里有家眼镜店,如有需求,都会直接上楼购买。同样,第二个案例中虽然小邓给的租金便宜,但租金低的地方通常也都很偏僻,酒香都怕巷子深,如今眼镜店满大街都是,开在一个偏僻的地方,自然很少有顾客上门。2、定位不当。案例二中小邓的另一个错误就是定位失当,盲目投资,没有充分的调查和市场定位。这样的案例也并不少见,很多创业者开店的时候都知道看价格、人流量等因素,但是却常常忽略掉定位,如果我在这里开了一家店,那么,这周围有哪些目标人群,他们的消费层次和消费习惯如何,从而决定我是做中低端还是中高端产品,若是做中低端,那么这个铺面的租金会不会太高,若是做中高端,我又能否做到足够好以维持起高端店铺高额的房租呢。另外,像案例三中的小吴,虽然定位是对的,做批发,但是却又将定位定的太低,眼镜毕竟还是需要的时候才会购买,价格再低也不可能保证像餐馆那样人来人往,因此,生意虽然还不错,但利润太低,算下来忙活了半天,还是没赚到太多钱。3、缺乏风险控制。创业者总是喜欢把各种情况都往好的方面想,缺乏碰到困难时的应对措施,在遇到问题的时候就很容易导致失败。案例一中的小刘和他的朋友能投资50多万开一家豪华的眼镜店,说明他们在眼镜公司上班的时候收入也还不错,而职场里面越成功的人往往也容易将创业想的很简单,不少事实也证明了很多成功的职场人士在转做创业后都以失败告终。究其原因,风险控制是关键,打工的时候,不用担心风险,对影响成本和收益的细节往往都会忽略,遇到问题大不了走人,而在创业后,遇到问题可就是无路可走,只得自己硬着头皮上了。4、急功近利。以上的几个案例,有一个共同点,他们都没有坚持超过一年,而眼镜店是一个需要长时间积累和沉淀的行业,我们可以看到不少百年老店,但是新开店,则必须做好前期亏损的准备,特别是竞争日益激烈的今天,在没有积累到足够的老顾客前,亏损是常事,创业者需要做好充分的心理准备和流动资金支持,急功近利很难成功。5、管理失控。上面的案例中我们暂时没有看出管理方面的问题,但这也是普遍存在的,尤其很多店铺在老板不在的时候,业绩影响较大。最明显的事实是,大的眼镜店或老字号眼镜店形成了一定的知名度和美誉度,管理容易规范,而小的眼镜店规模小,吸引力不强,不少投资者都是边工作边招人边管理,很容易导致管理失控内容来自www.book1234.com请勿采集。

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