Dyrektor Google DeepMind od Gemini wraca do Hongkongu, ucieka wyścig o talenty AI

Cao Liangliang, dyrektor i główny inżynier w zespole Gemini w Google DeepMind, opuszcza Stany Zjednoczone po dwudziestu latach kariery i wraca do Hongkongu. Od 29 czerwca 2026 roku obejmuje stanowisko profesora zwyczajnego do spraw systemów sztucznej inteligencji na Wydziale Nauki o Danych i Sztucznej Inteligencji Hong Kong Polytechnic University.

Kariera Cao obejmowała pracę w kilku kluczowych ośrodkach amerykańskiego przemysłu technologicznego. Po doktoracie trafił do laboratorium badawczego IBM T.J. Watson, potem do Yahoo Labs, a w 2018 roku Google przejęło jego startup Switi. W Google pracował jako starszy naukowiec i menedżer, zanim przeszedł do Apple jako główny naukowiec odpowiedzialny za modelowanie on-device dla Apple Intelligence. Do Google wrócił już w strukturach DeepMind, obejmując stanowisko dyrektora przy rozwoju modeli Gemini.

Powrót do korzeni

Cao ukończył studia magisterskie w Multimedia Laboratory na Chinese University of Hong Kong, gdzie jego mentorem był Tang Xiao'ou, naukowiec, który wykształcił wielu dzisiejszych liderów chińskiego przemysłu AI, w tym założyciela SenseTime. Powrót do tego samego środowiska akademickiego po dwóch dekadach Cao określił jako moment, w którym jego kariera zatoczyła pełne koło.

Powrót do Hongkongu to dla mnie moment pełnego koła - Cao Liangliang, była dyrektor zespołu Gemini w Google DeepMind

Odwrócony drenaż mózgów

Odejście Cao wpisuje się w szerszy trend, który badacze migracji nazywają odwróconym drenażem mózgów. Od 2010 do 2021 roku liczba naukowców chińskiego pochodzenia opuszczających Stany Zjednoczone wzrosła o 75 procent, a wśród tych, którzy wyjechali w 2021 roku, dwie trzecie trafiło do Chin kontynentalnych lub Hongkongu. Hongkong dodatkowo zachęca powracających specjalistów programami takimi jak wart 100 milionów dolarów hongkońskich fundusz Beyond Dreams, oferujący stypendia i dopłaty do zakwaterowania.

Ruch nie jest jednokierunkowy. Zaledwie kilka tygodni wcześniej, 18 czerwca 2026 roku, Noam Shazeer, współtwórca architektury Transformer i współlider projektu Gemini w Google, ogłosił odejście do OpenAI, mniej niż dwa lata po tym, jak Google zapłaciło 2,7 miliarda dolarów, by ściągnąć go z powrotem do firmy w ramach przejęcia technologii Character.AI. Te dwa równoległe ruchy, jeden do Azji, drugi między amerykańskimi laboratoriami, pokazują, jak intensywna i nieprzewidywalna stała się rywalizacja o czołowych badaczy AI.

Chińska strategia rekrutacyjna

Chiny od kilku lat systematycznie inwestują w ściąganie z powrotem naukowców pracujących w USA, oferując granty sięgające milionów juanów, dopłaty mieszkaniowe i finansowanie badań rzędu 3 do 5 milionów juanów na projekt. W październiku wprowadzono też nową kategorię wizową dla młodych talentów naukowo-technicznych, tak zwaną wizę K. W tym samym czasie amerykańskie restrykcje eksportowe utrudniają firmom technologicznym zatrzymanie badaczy chińskiego pochodzenia, podczas gdy Pekin oferuje im nieograniczony dostęp do danych i wsparcie państwowych laboratoriów.

Co to oznacza dla wyścigu AI

Dla globalnego wyścigu o dominację w sztucznej inteligencji odejście dyrektora zespołu Gemini ma wymiar symboliczny i praktyczny zarazem. Symboliczny, bo pokazuje, że nawet najbardziej prestiżowe stanowiska w amerykańskich laboratoriach AI nie gwarantują utrzymania talentu na dłuższą metę. Praktyczny, bo doświadczenie zdobyte przy budowie Gemini, Apple Intelligence i wcześniej IBM Watson trafia teraz do hongkońskiego ośrodka akademickiego, który może stać się zalążkiem nowych zespołów badawczych w regionie.

Dla obserwatorów rynku AI w Polsce sprawa Cao jest przypomnieniem, że kluczowym zasobem w tej branży pozostają ludzie, nie tylko infrastruktura obliczeniowa. Kraje i firmy, które chcą budować własne kompetencje w AI, będą musiały konkurować nie tylko z Doliną Krzemową, ale też z rosnącą siłą przyciągania ośrodków akademickich i przemysłowych w Azji.

Źródła: South China Morning Post (scmp.com), VnExpress International (e.vnexpress.net), CNBC (cnbc.com)