Google|4年亏损250亿打败柯洁的“神话”DeepMind终于盈利( 二 )_4年亏损250亿|打败柯洁的“神话

很明显，这些项目订单金额并没有一个非常明确的公开付费标准。
另外，也有分析师指出，此次的巨额收入可能要归功于“创造性的会计形式” ，简单来说就是财务计算方法做了一些变动。但DeepMind并未对此做任何置评。
我们还需要注意的一点是， DeepMind每年高达几亿英镑的巨额支出，大部分都投入到“员工成本与其他相关成本”中。其中包括员工的薪资、旅行、办公硬件以及软件。
“DeepMind最值钱的便是一群顶级科学家的大脑， ” 一位熟悉DeepMind的消息人士告诉虎嗅，在它全球近千名员工里，很多人的工资可以达到七位数。“对于研究他们绝不会吝啬，这里是科学家的天堂。”
然而，一家以盈利为目的的商业组织，成于研究，也必将受制于研究。
没有头绪的商业发展轨道
DeepMind在人工智能研究领域，特别是针对“深度学习”与“强化学习”这两个重要技术分支研究方面做出的贡献，毫无疑问是必须载入史册的。
就像今年7月 DeepMind 利用人工智能技术在生化科学领域取得的巨大突破——为35万种蛋白质(包括人类制造的每一种蛋白质)提供了3D结构，这对医学和药物设计大有裨益。

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这是人工智能技术赋予的果蝇蛋白质形状
这个成绩涉及到困扰了生物学家半个世纪的“蛋白质折叠问题”——1972年，在接受诺贝尔化学奖的演讲中，克里斯蒂安·安芬森做出了一个历史性预测：原则上，仅仅根据组成蛋白质的一维分子链就可以确定蛋白质的三维形状。
然而，虽然如今测定任何特定酶的确切化学成分都不算太难，但要确定它的三维形状，可能需要数年的生化实验。
而DeepMind的技术，则大大加快了生化学家们破解这一难题的速度。
因此，当他们公布自己的人工智能模型AlphaFold通过蛋白质数据库的数据训练，已经预测出蛋白质3D形状时，这个系统不仅被纽约时报、福布斯等杂志称为“一流的科学成就” ，还被看作是“一个历史性的时刻” 。

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当然，虽然行业人士认为有朝一日 DeepMind科学家有可能获得诺贝尔奖。但就像大部分诺贝尔奖获得者一样，这只是一种开创性的“基本见解” 。