Google DeepMind в течение многих лет оставалась бесспорным магнитом для ведущих специалистов по машинному обучению в Европе. Теперь эта хватка быстро ослабевает. Новые данные, эксклюзивно предоставленные Fortune, показывают, что доля лаборатории в найме исследователей и специалистов по передовой инженерии в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке обрушилась с 49% в 2022–23 годах до всего 18,6% в 2025–26 годах — это самое резкое падение доли рынка в регионе среди всех крупных ИИ‑лабораторий. Сдвиг в потоках талантов Google DeepMind в области ИИ является одним из самых наглядных признаков того, что компания, которую когда‑то считали исследовательской сверхдержавой отрасли, проигрывает войну за людей, которые фактически создают передовые модели.
Summary
Ключевые выводы
- Доля DeepMind в найме исследователей и специалистов по передовой инженерии в регионе EMEA снизилась с 49% в 2022–23 годах до 18,6% в 2025–26 годах, согласно данным Zeki Data.
- Соотношение прибытий и уходов в DeepMind упало примерно с 12 к 1 в середине 2023 года до примерно 2 к 1 к третьему кварталу 2026 года, по сравнению с 22 к 1 в Anthropic в 2025 году.
- В этом месяце ушли Джефф Дин, Санджай Гхемауат, Ориол Виньялс и Куок Ле, а сооснователь Демис Хассабис отошел от повседневного управления лабораторией.
- Из сотрудников DeepMind, покинувших компанию за последние 12 месяцев, 25% перешли в Anthropic, 21% — в Meta и 14% — в OpenAI.
- DeepMind теряет позиции в области больших языковых моделей, мультимодальных систем и компьютерного зрения, но по‑прежнему лидирует в робототехнике, воплощенном ИИ и научном машинном обучении.
Сокращающаяся доля DeepMind в пуле ИИ‑талантов Европы
Цифры рассказывают историю лаборатории, которая когда‑то доминировала в своей области, а теперь делит ее с гораздо более голодными конкурентами. Zeki Data, базирующаяся в Великобритании компания в сфере интеллектуальной аналитики данных, отслеживала исследовательские и инженерные роли в разных компаниях, используя открытые источники. Среди выводов: доля DeepMind в найме в регионе EMEA заметно сократилась всего за три года, в то время как OpenAI и Anthropic вырвались вперед в гонке за тот же пул специалистов.
«Они вечно носили корону в Европе, а затем она начала разрушаться с очень высокой базы», — сказал Fortune Том Херд, основатель Zeki Data. «Такие игроки, как Microsoft AI Superintelligence и Meta Superintelligence, отъедают их долю рынка, а с другой стороны есть OpenAI и Anthropic».
Растущий разрыв в удержании кадров
Данные по удержанию кадров рисуют еще более мрачную картину. Соотношение прибытий и уходов в DeepMind — показатель того, сколько людей компания нанимает на каждого ушедшего — снизилось примерно с 12 к 1 во втором квартале 2023 года до около 2 к 1 в третьем квартале 2026 года. Это означает, что сейчас лаборатория привлекает только двух исследователей и инженеров на каждый уход, по сравнению с двенадцатью всего тремя годами ранее.
Для сравнения, Anthropic показала соотношение 22 к 1 в 2025 году, тогда как у Meta оно составляло 3 к 1, а у OpenAI — 5,7 к 1, согласно отчету Zeki. Динамика роста найма рассказывает похожую историю: численность исследователей и инженеров в DeepMind росла примерно на 27% в год с 2022 года, по сравнению с 97% в OpenAI и 152% в Anthropic — разрыв, который отражает, насколько быстрее новые лаборатории масштабируются относительно своей меньшей стартовой базы.
Кадровые перестановки в руководстве усиливают давление
Утечка талантов не ограничивается рядовыми исследователями — она затронула и высшее руководство DeepMind. Только в этом месяце лаборатория лишилась Джеффа Дина, многолетнего главного ученого и ветерана компании с 27‑летним стажем, а также старшего научного сотрудника Санджая Гхемауата и исследователей Ориола Виньялса и Куока Ле, которые ушли вместе, чтобы запустить стартап под названием Discovery Loop.
В тот же день сооснователь и генеральный директор Демис Хассабис объявил, что отходит от повседневного управления лабораторией, став председателем совета директоров и одновременно главным ученым Alphabet. Операционное управление теперь переходит к техническому директору Кораю Кавукчуглу. Время этих уходов, совпавшее с падением доли рынка и ухудшением показателей удержания, подчеркивает, почему более широкая история о потерях талантов Google DeepMind в области ИИ привлекает внимание по всей отрасли: речь идет не просто о младших исследователях, гоняющихся за более высокими зарплатами, а о людях, которые формировали идентичность лаборатории и теперь от нее отходят.
Почему исследователи уходят — и куда они направляются
Интервью с нынешними и бывшими сотрудниками указывают на сочетание факторов: агрессивный хантинг со стороны конкурентов, предлагающих щедрые денежные пакеты, разочарование внутри Google из‑за ее позиции в гонке ИИ, падение морального духа и притягательность до‑IPO‑опционов у соперников. Трое действующих и двое бывших сотрудников DeepMind описали исход в беседе с Fortune схожими словами — лаборатория все больше организуется вокруг коммерциализации Gemini, а не вокруг открытой науки, которая изначально привлекла многих ее исследователей.
Из людей, покинувших DeepMind за последние 12 месяцев, 25% перешли в Anthropic, 21% — в Meta и 14% — в OpenAI, показывают данные Zeki. Anthropic стала ведущим направлением для уходящих талантов DeepMind.
Список громких уходов продолжает расти. Дэвид Сильвер, пионер обучения с подкреплением и создатель AlphaGo, AlphaZero и AlphaStar, ушел после почти 13 лет работы, чтобы основать Ineffable Intelligence — лондонский стартап, который сейчас оценивается в 5,1 млрд долларов после посевного раунда в 1,1 млрд долларов. Среди других ветеранов, покинувших компанию, — Войцех Чарнецки, ныне технический директор Fundamental, и Лассе Эспехольт.
Правила публикаций создают трения для открытых исследований
Отход DeepMind от открытых публикаций, по‑видимому, усугубил проблему с талантами. Лаборатория ужесточила внутренний процесс рецензирования и ввела шестимесячный эмбарго на некоторые стратегически чувствительные статьи по генеративному ИИ — изменение, о котором впервые сообщили в апреле 2025 года, — стремясь не позволить конкурентам воспользоваться ее исследованиями. Тогда DeepMind заявила, что по‑прежнему привержена публикациям и лишь обновляет свои политики.
Для лаборатории, построенной на публичных вехах вроде AlphaGo и AlphaFold, этот сдвиг создал трения с исследователями, которые приходили, ожидая относительно неограниченной научной работы. Как выразился один человек, знакомый с культурой компании: «Большинство старожилов, которые пришли в DeepMind до момента ChatGPT, присоединились, чтобы работать в исследовательской ИИ‑лаборатории, а внезапно их попросили делать продукты для Google». По словам Херда, ужесточение правил публикаций совпало с ухудшением потоков талантов — и, возможно, способствовало ему.
Где DeepMind по‑прежнему лидирует
Потери распределены по исследовательским направлениям неравномерно, и это важно для понимания того, где конкурентная угроза наиболее остра. Данные Zeki показывают чистый отток кадров из DeepMind в области больших языковых моделей и мультимодальных систем: 19,2% ушедших сотрудников специализировались в этих областях, тогда как среди новых наймов их доля составила лишь 15,6%. Лаборатория также потеряла позиции в компьютерном зрении.
Однако DeepMind наращивает позиции в робототехнике, воплощенном ИИ и машинном обучении для науки — областях, где она все чаще конкурирует за таланты с Nvidia не меньше, чем с другими ИИ‑лабораториями. Компания также сталкивается с новой конкуренцией за пределами своих традиционных опорных рынков: Mistral AI и Anthropic стали основными бенефициарами ее спада в регионе EMEA, а в Азиатско‑Тихоокеанском регионе, где DeepMind открыла исследовательский центр в Сингапуре в ноябре, местные конкуренты, такие как ByteDance, Sakana AI и Sarvam AI, расширяют свое присутствие на рынках, в которые крупные лаборатории ранее недоинвестировали.
У Google DeepMind по‑прежнему есть вычислительные ресурсы, капитал и институциональный охват Alphabet — ресурсы, с которыми могут сравниться немногие конкуренты. Но на рынке, где ведущие исследователи могут выбрать практически любую лабораторию и работать практически над любой задачей, одного этого охвата уже недостаточно, чтобы гарантировать лояльность, как это было раньше.
FAQ
Почему Google DeepMind теряет ИИ‑таланты в пользу других лабораторий?
DeepMind теряет таланты из‑за агрессивного хантинга со стороны конкурентов, предлагающих высокую оплату и опционы, смещения фокуса от открытых исследований к коммерциализации, проблем с моральным духом и ужесточения политики публикаций исследований.
Какие компании являются основными направлениями для уходящих сотрудников DeepMind?
Уходящие таланты DeepMind в основном переходят в Anthropic (25%), Meta (21%) и OpenAI (14%), согласно данным Zeki Data.
В каких областях ИИ‑исследований DeepMind теряет позиции?
DeepMind особенно теряет позиции в области больших языковых моделей, мультимодальных систем и компьютерного зрения.
Какие сильные стороны сохраняет DeepMind, несмотря на отток талантов?
DeepMind по‑прежнему сильна в робототехнике, воплощенном ИИ и научном машинном обучении — областях, в которых она по‑прежнему расширяет свои исследовательские мощности.
{«@context»:»https://schema.org»,»@type»:»FAQPage»,»mainEntity»:[{«@type»:»Question»,»name»:»Почему Google DeepMind теряет ИИ‑таланты в пользу других лабораторий?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»DeepMind теряет таланты из‑за агрессивного хантинга со стороны конкурентов, предлагающих высокую оплату и опционы, смещения фокуса от открытых исследований к коммерциализации, проблем с моральным духом и ужесточения политики публикаций исследований.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Какие компании являются основными направлениями для уходящих сотрудников DeepMind?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Уходящие таланты DeepMind в основном переходят в Anthropic (25%), Meta (21%) и OpenAI (14%), согласно данным Zeki Data.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»В каких областях ИИ‑исследований DeepMind теряет позиции?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»DeepMind особенно теряет позиции в области больших языковых моделей, мультимодальных систем и компьютерного зрения.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Какие сильные стороны сохраняет DeepMind, несмотря на отток талантов?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»DeepMind по‑прежнему сильна в робототехнике, воплощенном ИИ и научном машинном обучении — областях, в которых она по‑прежнему расширяет свои исследовательские мощности.»}}]}
Статья подготовлена при содействии искусственного интеллекта и проверена редакционной командой.
