Udział Google DeepMind w rynku elitarnych talentów AI spadł z 49 do 18,6 procent

Google DeepMind traci pozycję lidera w wyścigu o najlepszych badaczy sztucznej inteligencji. Firma analityczna Zeki Data opublikowała dane pokazujące, że udział laboratorium w rekrutacji elitarnych specjalistów AI w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce spadł z 49 procent w latach 2022-23 do 18,6 procent w okresie 2025-26.

Co pokazują liczby

Zeki Data to brytyjska firma śledząca przepływy kadrowe w branży technologicznej. Jej analiza objęła rekrutację i odejścia w segmencie najbardziej poszukiwanych badaczy i inżynierów AI. Wynik jest jednoznaczny: tam, gdzie OpenAI i Anthropic systematycznie zyskują udział w rynku talentów, DeepMind i w mniejszym stopniu Meta tracą grunt.

Najbardziej wymowny jest spadek stosunku przyjęć do odejść. Jeszcze w połowie 2023 roku na każdego pracownika opuszczającego DeepMind przypadało dwunastu nowo zatrudnionych. Trzy lata później ten stosunek wynosi zaledwie dwa do jednego, czyli firma niemal przestała nadrabiać ubytki kadrowe nowymi rekrutacjami. Anthropic w tym samym okresie osiąga stosunek 22 do 1, co oznacza, że rośnie znacznie szybciej, niż traci pracowników.

Fala odejść z sierpnia

Sam sierpień 2026 roku przyniósł serię głośnych odejść z DeepMind. Laboratorium opuścił Jeff Dean, wieloletni główny naukowiec Google i pracownik firmy z 27-letnim stażem, a wraz z nim starszy fellow Sanjay Ghemawat. Odeszli też badacze Oriol Vinyals i Quoc Le, którzy uruchomili własny startup pod nazwą Discovery Loop.

To nie pierwsze i zapewne nie ostatnie nazwiska na tej liście. David Silver, pionier uczenia przez wzmacnianie i współtwórca AlphaGo, założył własną firmę Ineffable Intelligence, wycenianą już na 5,1 miliarda dolarów. John Jumper, laureat Nagrody Nobla za AlphaFold, dołączył w czerwcu 2026 roku do Anthropic, a razem z nim badacze Jonas Adler i Alexander Pritzel. Noam Shazeer, współlider prac nad Gemini i współtwórca architektury transformer, przeszedł w tym samym czasie do OpenAI.

Dlaczego odchodzą

Fortune, który pierwszy opisał dane Zeki Data, rozmawiał z trzema obecnymi i dwoma byłymi pracownikami DeepMind. Wskazywali oni na kilka nakładających się przyczyn: agresywne, gotówkowe oferty rywali takich jak Meta i Microsoft, narastającą frustrację z pozycji Google w wyścigu AI, spadające morale w zespole oraz atrakcyjność przedgiełdowych akcji konkurentów, w tym OpenAI i Anthropic.

Mieli koronę w Europie od zawsze, a potem zaczęła się kruszyć z bardzo wysokiego poziomu - Tom Hurd, założyciel Zeki Data

Zmiana na szczycie

Odejścia zbiegają się w czasie z reorganizacją kierownictwa. Demis Hassabis, współzałożyciel i dotychczasowy dyrektor generalny DeepMind, wycofał się z bieżącego zarządzania laboratorium, obejmując stanowisko przewodniczącego oraz głównego naukowca Alphabet. Operacyjną kontrolę nad DeepMind przejął dyrektor techniczny Koray Kavukcuoglu.

Odejścia dotknęły też konkretne zespoły badawcze. Z 29 autorów przełomowej publikacji o AlphaFold2, modelu który zrewolucjonizował przewidywanie struktur białek i przyniósł DeepMind Nagrodę Nobla, już 13 opuściło firmę. W obszarze dużych modeli językowych i systemów multimodalnych DeepMind odnotowuje w ostatnim roku więcej odejść niż nowych zatrudnień, podobnie w informatyce wizyjnej.

Znaczenie dla branży

Utrata elitarnych badaczy ma znaczenie wykraczające poza samo Google. Zespoły, które budowały przełomowe technologie takie jak AlphaFold, AlphaGo czy architekturę transformer leżącą u podstaw dzisiejszych modeli językowych, rozpraszają się między konkurencyjne laboratoria i nowe startupy, co przyspiesza tempo innowacji w całej branży, ale osłabia dotychczasową przewagę Google w badaniach podstawowych.

Dla inwestorów i klientów korporacyjnych dane Zeki Data są sygnałem, że przewaga technologiczna Google w AI nie jest dana raz na zawsze, mimo skali zasobów obliczeniowych i danych, jakimi dysponuje Alphabet. Utrzymanie pozycji będzie zależeć od tego, czy nowe kierownictwo pod wodzą Kavukcuoglu zdoła zatrzymać odpływ kadr, zanim przełoży się on na zauważalne opóźnienia w rozwoju kolejnych modeli Gemini.