Las grandes pérdidas de DeepMind y las preguntas que rodean el funcionamiento de un laboratorio de IA


La semana pasada, poco después del gran avance de DeepMind en el uso de IA para predecir el plegamiento de proteínas, llegó la noticia de que la empresa de IA con sede en el Reino Unido le está costando a su empresa matriz Alphabet Inc. cientos de millones de dólares en pérdidas anuales.

Una empresa de tecnología que está perdiendo dinero no es nada nuevo. En la industria de la tecnología, existen numerosos ejemplos de empresas que quemaron el dinero de los inversores mucho antes de volverse rentables. Sin embargo, DeepMind no es una empresa normal que busque asegurarse una participación de mercado. Es un laboratorio de investigación de IA que tuvo que transformarse en un equipo semicomercial para garantizar su supervivencia.

Si bien el propietario, que también es la empresa matriz de Google, actualmente está contento con el costo de la costosa investigación de inteligencia artificial de DeepMind, no hay garantía de que dure para siempre.

Según el informe anual presentado en el registro de Companies House del Reino Unido, DeepMind duplicó sus ventas a 266 millones de libras esterlinas en 2019, frente a las 103 millones de libras esterlinas de 2018. Pero el gasto de la empresa sigue creciendo y creciendo también. de £ 568 millones en 2018 a £ 717 millones en 2019. Las pérdidas totales de la compañía aumentaron de £ 470 millones en 2018 a £ 477 millones en 2019.

Alphafold

Arriba: el proyecto AlphaFold de DeepMind utilizó IA para avanzar en el complejo desafío del plegamiento de proteínas

A primera vista, no son malas noticias. En comparación con años anteriores, el crecimiento de los ingresos de DeepMind se está acelerando a medida que las pérdidas se estabilizan.

Sin embargo, el informe contiene algunos hechos más importantes. El documento menciona la remuneración por investigación y desarrollo comercial de otras empresas del grupo. Esto significa que el principal cliente de DeepMind es el propietario. Alphabet paga a DeepMind para que aplique su investigación y talento en inteligencia artificial a los servicios y la infraestructura de Google. En el pasado, Google ha utilizado los servicios de DeepMind para tareas como administrar la red eléctrica de sus centros de datos y mejorar la inteligencia artificial de su asistente de voz.

Pérdidas de DeepMinds

Arriba: Ingresos y pérdidas de DeepMind de 2016 a 2019

Esto también significa que todavía no hay mercado para DeepMinds AI. Si es así, solo estará disponible a través de Google.

El documento también menciona que el aumento de costos «se debe principalmente a un aumento en la infraestructura técnica, costos de personal y otros costos relacionados».

Éste es un punto importante. La «infraestructura técnica» de DeepMind se ejecuta principalmente en los enormes servicios en la nube de Google y sus procesadores especiales de inteligencia artificial, la Unidad de procesamiento de tensores (TPU). La principal área de investigación de DeepMind es el aprendizaje en profundidad, que requiere acceso a recursos informáticos muy costosos. Algunos de los proyectos de la compañía en 2019 incluyeron trabajar en un sistema de inteligencia artificial que jugaba a StarCraft 2 y otro que jugaba a Quake 3, los cuales costaron millones de dólares en entrenamiento.

Un portavoz de DeepMind dijo a los medios que los costos mencionados en el documento también incluían trabajar en AlphaFold, la aclamada IA ​​de plegamiento de proteínas de la compañía, otro proyecto muy costoso.

No hay detalles públicos sobre cuánto cobra Google DeepMind para acceder a sus servicios de inteligencia artificial en la nube, pero lo más probable es que alquile sus TPU con un descuento. Esto significa que sin el apoyo y la asistencia de Google, los costos de la empresa habrían sido mucho más altos.

Los costos de personal son otro tema importante. Si bien la asistencia a los cursos de aprendizaje automático ha aumentado en los últimos años, los científicos que pueden profundizar en las últimas investigaciones de inteligencia artificial que involucran a DeepMind son muy raros. Y según algunos informes, los mejores talentos de inteligencia artificial tienen salarios de siete cifras.

El creciente interés en el aprendizaje profundo y su aplicabilidad a entornos comerciales ha llevado a una carrera armamentista entre empresas de tecnología para atraer a los mejores talentos de IA. La mayoría de los principales científicos y pioneros de la IA en la industria trabajan a tiempo completo o medio tiempo en grandes empresas como Google, Facebook, Amazon y Microsoft. La dura competencia para atraer a los mejores talentos de IA tuvo dos consecuencias. Primero, como cualquier otra área donde la oferta no coincide con la demanda, ha resultado en un fuerte aumento en los salarios de los científicos de IA. Y en segundo lugar, ha impulsado a muchos científicos de inteligencia artificial de instituciones académicas que no pueden pagar grandes salarios para las empresas tecnológicas ricas que sí pueden hacerlo. Algunos científicos permanecen en la academia para continuar la investigación científica, pero son demasiado raros.

Y sin el apoyo de una gran empresa de tecnología como Google, los laboratorios de investigación como DeepMind no pueden permitirse contratar nuevos investigadores para sus proyectos.

Si bien DeepMind muestra signos de que sus pérdidas se están revirtiendo lentamente, su crecimiento lo hace aún más dependiente de los recursos financieros de Google y de la gran infraestructura en la nube.

Google sigue contento con DeepMind

AlphaStar

Arriba: DeepMind ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial llamado AlphaStar que puede vencer a los mejores jugadores en el juego de estrategia en tiempo real StarCraft2.

Según el informe anual de DeepMind, Google Ireland Holdings Unlimited, una de las sucursales de inversión de Alphabet, renunció al reembolso de los préstamos entre empresas y todos los intereses devengados por £ 1.1 mil millones.

DeepMind también ha recibido garantías por escrito de Google de que seguirá proporcionando la asistencia financiera adecuada a la empresa de inteligencia artificial «durante un mínimo de doce meses».

Por el momento, Google parece estar contento con los avances realizados por DeepMind, que también se refleja en los comentarios realizados por los ejecutivos de Google y Alphabet.

Sundar Pichai, director ejecutivo de Alphabet, dijo a los inversores y analistas en la conferencia de resultados trimestral de julio: “Estoy muy satisfecho con el ritmo al que avanza nuestra investigación y desarrollo en IA. Para mí es importante que como empresa estemos actualizados y seamos líderes. Me encanta el ritmo al que nuestros equipos de ingeniería e I + D trabajan tanto en Google como en DeepMind. «

Sin embargo, el mundo empresarial y la investigación científica se mueven a diferentes velocidades.

La investigación científica se mide en décadas. Gran parte de la tecnología de IA utilizada en aplicaciones comerciales en la actualidad se ha estado desarrollando desde las décadas de 1970 y 1980. Del mismo modo, es poco probable que gran parte de las últimas investigaciones y técnicas presentadas en las conferencias de IA lleguen al mercado masivo en los próximos años. El objetivo final de DeepMind de desarrollar inteligencia artificial general (AGI) está al menos a décadas de distancia, según las estimaciones más optimistas.

Por otro lado, la paciencia de accionistas e inversores se mide en meses y años. Los inversores detestan a las empresas que no pueden obtener ganancias en años, o que al menos muestran signos esperanzadores de crecimiento. DeepMind actualmente no tiene ninguno de estos. No tiene un crecimiento mensurable ya que su único cliente es el propio Google. Y no está claro cuándo, en todo caso, parte de su tecnología estará lista para su comercialización.

Sundar Pichai, director ejecutivo de Google

Arriba: El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, está satisfecho con el ritmo de la investigación y el desarrollo de IA en DeepMind

Y aquí radica el dilema de DeepMind. En esencia, es un laboratorio de investigación que tiene como objetivo traspasar los límites, impulsar la ciencia y asegurarse de que los avances en IA sean beneficiosos para todas las personas. Sin embargo, el objetivo del propietario es desarrollar productos que resuelvan ciertos problemas y obtengan ganancias. Los dos objetivos son diametralmente opuestos y empujan a DeepMind en dos direcciones diferentes: mantener su carácter científico o transformarlo en una empresa de inteligencia artificial que fabrica productos. La compañía ha luchado en el pasado para encontrar el equilibrio adecuado entre la investigación científica y el desarrollo de productos.

Y DeepMind no está solo. OpenAI, el rival implícito de DeepMind, enfrentó una crisis de identidad similar y pasó de ser un laboratorio de investigación de inteligencia artificial a una empresa con fines de lucro respaldada por Microsoft que alquila sus modelos de aprendizaje profundo.

Si bien DeepMind todavía no tiene que preocuparse por su investigación no rentable, y está cada vez más enredada en la dinámica comercial de su propietario, debería pensar profundamente sobre su futuro y el futuro de la investigación científica de IA.

Ben Dickson es desarrollador de software y fundador de TechTalks. Escribe sobre tecnología, economía y política. Esta publicación se publicó originalmente aquí.

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