DeepL怎么一下子就在机器翻译界如日中天了呢？2017年夏末，DeepL的免费网络翻译器发布，提供七种欧洲语言，并声称在质量上胜过其他所有科技巨头，DeepL的强势表现赢得了欧洲媒体界的认可，并很快在市场上站稳了脚跟。

虽然语言行业对DeepL的翻译质量反应比较谨慎，但数据说明了一切，DeepL的访问量一直窜窜地高速提升。截止2021年9月份为止，根据Alexa的数据，在全球访问量最大的网站排名中，DeepL位居第146位，超过10亿人次使用过其服务。

DeepL在日本的成功尤其迅速，从发布到成为该国最受欢迎的网站，只用了不到17个月。DeepL在欧洲最受欢迎网站榜单中也一路高歌，分别在瑞士和德国排名第9和第66位。

从成立之初，DeepL 的创始人就一直想挑战其他科技巨头。首席执行官Kutylowski在2017年的一次采访中向Slator透露：”我们是一家德国公司，竞争对手是美国公司”。

DeepL在发布四年后，确实已与谷歌、微软、Facebook和亚马逊并驾齐驱，成为行业领先的机器翻译供应商。那么他们是如何做到的呢？

时机

DeepL于2009年在德国科隆成立，当时名为Linguee，是一个在线词典。Linguee本质上是一个翻译数据库/翻译记忆库。它由数百万个双语句段组成。Linguee使用网络爬虫从互联网上爬取双语文本，然后应用机器学习算法来评估质量。

当神经机器翻译（NMT）在2016年成为最先进技术，轻松超越了基于统计机器翻译（SMT）的模型时，Linguee看到了机会。

“机器学习一直是Linguee的核心，所以当神经网络成为机器翻译的一个选项时，我们看到了机会，Kutylowski表示，”在神经机器翻译成为一种选择之前，我们一直认为，科技巨头们已在统计机器翻译模型投入了大量资源，我们将无法缩小差距。”

语料质量高、数据量大、适用于所应用的领域，即可训练高质量的NMT，而Linguee所拥有的语料正好符合这三个条件。

现在，唯一缺少的是运行NMT所需的数十亿次运算的计算能力。Linguee求助于Verne Global，一家专门从事密集人工智能支持的公司。我们的目标是在冰岛建立一个数据中心，那里气候凉爽，能源丰富，电力成本低廉。根据DeepL新闻资料，其使用的超级计算机是世界上第23大计算机，能够在一秒钟内翻译一百万字。

Linguee完美抓住了改变机器翻译格局的NMT浪潮。

资金和发展

DeepL公司先后快速推出了机器翻译专业版DeepL Pro和基于订阅的机器翻译服务，后者采行了更严格的数据安全措施，并提供CAT工具集成和API访问

DeepL Pro的发布标志着该公司的商业模式从广告收益（来自Linguee和免费网络翻译）转向来自企业订阅客户的经常性收入（即从B2C转向B2B），罗氏、富士通、安盛、百思买、诺基亚、乐天、西门子和Elsevier等在业务流程中深度整合了DeepL。

对于译员和语言服务提供商来说，专业版工具更便于将DeepL嵌入日常流程中，开发人员则可以使用API建立语言工具，例如，翻译耳机，双向手持翻译设备。

2018年，DeepL吸引了硅谷风头最盛的风投公司之一Benchmark Capital的投资。Benchmark Capital持有DeepL13.6%的股份，其他投资者包括btov（一家在德国、瑞士和卢森堡设有办事处的欧洲风险投资公司）。

DeepL全职员工的数量在2019年和2020年之间翻了一番；根据监管文件，从43人增至86人。今年招聘活动进一步加速，尤其是在过去三个月，全职员工的数量很可能已经超过150人。

德国不要求公司公开完整的财务账目，因此尚没有DeepL的公开财务数据。然而，据有限的信息表明，DeepL 2020年的收入尚未超过4000万欧元。这是一个关键的监管门槛。DeepL 报告2020年的年度利润为14.2万欧元。

DeepL 似乎正在经历一个增长和变化的高峰期，招聘活动表明该公司正在扩大其工程、产品开发和客户/客户支持功能，并对当前的业务扩张保持一贯的低调。

机密技术

许多人都对DeepL背后的技术感到好奇。DeepL也对他们的技术保持缄默，也不愿意参加会议或发布研究论文。这并不奇怪，因为技术机密是保持竞争优势的关键。

相比之下，谷歌、微软和Facebook虽然也保持一定程度的机密性，但更积极地参与到学术界。例如，谷歌已发表了107篇关于机器翻译的论文，包括2021年的8篇。

DeepL早期营销材料提供了一些暗示，DeepL是建立在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, 英文缩写CNN）之上的。

此后，MT技术有了很大发展，Transformer模型被广泛认为可以输出上佳结果，是当下的主导范式，业内人士认为DeepL应不太可能使用CNN了。

根据LinkedIn的数据，工程是该公司最大的职能部门（占员工总数的28%），该公司有大约十几名研究科学家，大部分位于德国。DeepL将该团队描述为 “一个小型的、有效的、极其优秀的团队，决策过程非常短，决策者本身就是研究/开发人员”。

相比之下，谷歌目前有超过91名专门从事机器翻译的研究科学家，以及400多名NLP专家和1000多名机器智能专家。谷歌还得益于大规模的计算基础设施，使其能够迅速试验在网络规模数据上训练的新模型，以显著提高翻译质量。

Lionbridge几年来一直在跟踪各供应商的MT质量，并发现，截至2021年1月，谷歌翻译在整体性能方面优于DeepL。然而，DeepL在德语方面表现出色，并在西班牙语和俄语方面取得了进步，而在中文方面则落后了。许多人认为与其他MT供应商相比，DeepL =的输出更加自然和流畅。Locren的实践也验证了这一点，DeepL在英中翻译方面，语言灵活性、可读性上往往会强于谷歌，谷歌在准确性上往往会比DeepL要更好。

作者 Anna WyndhamOn，来源Slator.com，locern.com编译

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