Xia Yun B à partir du fond de l'évidement dans le non-Temple
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En effet DeepMind brûler -
Cette superstar de la société de l'intelligence artificielle de Google, vient de présenter son dernier rapport financier. Le rapport montre, les pertes DeepMind ont continué d'augmenter l'an dernier, année par année.
2017, DeepMind une perte de 302 millions de livres, soit l'équivalent de 2,7 milliards de yuans. Ce nombre a augmenté de 221 pour cent. Au cours de la même période, le personnel DeepMind coûts considérablement. estimation simple le salaire annuel moyen des employés de l'entreprise: 250 millions de yuans (RMB).
Cependant, DeepMind capacités commerciales ne sont pas synchronisés grimpé en flèche.
Mais ne vous inquiétez pas, même si la vitesse de gravure est incroyable, mais Google encore se permettre de soutenir.
DeepMind dit dans le rapport, Google au moins les 12 prochains mois le temps, continuer à fournir un soutien financier adéquat pour eux.
2017 une perte de 300 millions de livres
Faire de l'argent, peu de progrès. 2017, le chiffre d'affaires DeepMind frais de service technique, collectées auprès d'autres entreprises, totalisant 54.42 millions de livres (environ 71.24 millions de dollars, 490 millions de yuans), soit une augmentation de 35% par rapport à 40,28 millions de livres l'année précédente.
Selon les rapports Business Insider, DeepMind entreprise médicale au Royaume-Uni ne démarre toujours pas faire de l'argent. La plupart de ces revenus proviennent toujours de la société mère Alphabet, par exemple, avec l'IA aux centres de données de Google aide à réduire la consommation d'énergie, fournissant la technologie de voix Google adjoint, et ainsi de suite.
termes monétaires, le taux de croissance est très rapide.
DeepMind 2017 des pertes totales de 302 millions de livres, soit près de 400 millions de dollars, alors que les pertes en 2016 était 93,95 millions de livres, la perte d'exploitation de 124 millions de livres de l'année précédente a augmenté à 279 millions de livres, la perte avant impôts de 282 millions de livres (3,69 milliards de dollars), contre 126 millions de livres en 2016, progressant de 124%.
DeepMind dépenses administratives de £ 164 millions de l'année précédente a augmenté à 334 millions de livres (437 millions de dollars), soit une augmentation de 104%. Parmi eux, les frais de personnel et les dépenses connexes ont représenté 200 millions de livres (260 millions de dollars), les dépenses en 2016 était de 105 millions de livres.
Selon le PDG DeepMind Hasa Bies (Demis Hassabis) a révélé dans une interview à la radio en fin d'année dernière, DeepMind emploie 700 personnes, dont 400 PhD.
Bien que £ 200 millions en plus des salaires, comprend également des avantages, comme les frais de déplacement, cependant, il peut être traduit à peu près le salaire annuel moyen DeepMind employés: environ 28 millions de livres, ce qui équivaut à environ 250 millions.
La fin de 2016, le nombre d'employés est de 350 personnes DeepMind. Entre l'année, le nombre d'employés a doublé, les dépenses connexes ont presque doublé.
Au 31 Décembre, 2017, DeepMind trésorerie et équivalents de trésorerie 975.000 livres, une perte de 498 millions de livres sur le livre.
De plus, en 2017 DeepMind livres a également fait don (10,67 millions de dollars) de 8.153 millions de dons de bienfaisance et universitaires, et d'ici 2016, seulement 308000 livres.
L'argent est principalement consacré aux universités et à la coopération. Business Insider informations obtenues auprès de la société, ces objets comprennent des contributions académiques New York University, University College London, Imperial College, Université de l'Alberta, sans aucune condition, simplement pour appuyer leurs recherches AI.
Compte rendu analytique de la performance
DeepMind a été créé en Septembre 2010.
Janvier 2014, DeepMind à 400 millions de livres (environ 519 millions $ alors que) le prix est inférieur compte Google chiffre d'affaires. DeepMind était encore une société peu connue.
2014, programme d'intelligence artificielle de DeepMind a commencé sa première entrée sur la console de jeu Atari. Octobre 2015, le développement Go AlphaGo DeepMind de l'intelligence artificielle, a battu Fan Hui. Mars 2016, AlphaGo a battu les joueurs sud-coréen Lee Se-dol. Juin 2017, AlphaGo la première personne à battre Go Ke Jie aujourd'hui.
Depuis sa création à ce jour, DeepMind perd de l'argent.
Les pertes de la société, £ 293000 de l'année 2011, tout le chemin a grimpé à 302 millions de livres l'an dernier, six fois les pertes annuelles ont augmenté de 1029 fois.
Depuis le début de 2016, DeepMind a commencé à divulguer les chiffres des recettes. Comme cela a déjà été mentionné.
Depuis le début de 2014, qui est, après l'acquisition par Google, DeepMind a commencé à divulguer les coûts du personnel dans les gains rapport, le chiffre de 26,04 millions de livres, jusqu'à 200 millions de livres l'an dernier, soit une augmentation de 6,7 fois trois ans. Au cours de la même période, les pertes DeepMind ont augmenté de 6,9 fois.
Les chiffres ci-dessus, qubits fait une table, illustré ci-dessous.
Évaluation des parties
directeur scientifique de Facebook Yann LeCun AI a déclaré dans une interview le mois dernier, DeepMind n'a pas prouvé sa valeur à Google, DeepMind trop isolé, n'aura pas d'impact significatif sur cette technologie géant. Je ne aime pas Hasa Biscaye.
Avant Hasa Bies explique: « DeepMind mener une exploration scientifique et de la recherche à long terme, créer des solutions intelligentes qui profitent le monde et nous sommes très fiers des résultats d'une partie du travail a été appliquée dans les soins de santé, de l'énergie et d'autres domaines.
Hasa Bies a ajouté: Depuis sa création en 2010, nous avons mis en place par un apprentissage automatique des experts, des neuroscientifiques, des ingénieurs, des éthiciens et d'autres composantes d'une équipe interdisciplinaire de classe mondiale, nous avons créé un environnement unique, ambitieux la recherche à long terme peut se développer. Nous avons l'intention de continuer à investir dans notre mission et nous nous réjouissons à des percées scientifiques futures.
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