لم يعد Google DeepMind الخيار الأول لمواهب الذكاء الاصطناعي في أوروبا

لم يتحول Google DeepMind إلى مختبر هامشي في سباق الذكاء الاصطناعي. فما زال من أكبر مؤسسات الأبحاث وأكثرها تمويلًا، ويتمتع بموارد حوسبة وبنية تحتية يصعب على معظم المنافسين مضاهاتها. لكن موقعه في سوق المواهب تغير بوضوح: فبعدما كان الوجهة الأوروبية شبه الطبيعية للباحثين والمهندسين المتميزين، أصبح اليوم منافسًا قويًا بين عدة مختبرات كبرى.

الأرقام تكشف تراجعًا حادًا في زخم التوظيف

أوضح مؤشرات التحول يأتي من حصة DeepMind من تعيينات الأبحاث والهندسة المتقدمة في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا. ووفق بيانات Zeki Data، تراجعت هذه الحصة من 49% في 2022–2023 إلى 18.6% في 2025–2026، وهو أكبر انخفاض إقليمي سجلته البيانات لمختبر ذكاء اصطناعي رئيسي. 2

ولا يعني ذلك أن المختبر يتوقف عن التوظيف أو يخسر عددًا أكبر من العاملين مقارنة بمن يضمهم. تشير التقارير إلى أنه لا يزال يضيف باحثين ومهندسين متقدمين إجمالًا، لكن قدرته على جذب المواهب لم تعد ساحقة كما كانت.

فقد انخفضت نسبة الوافدين إلى المغادرين من نحو 12 إلى 1 في الربع الثاني من 2023 إلى قرابة 2 إلى 1 في الربع الثالث من 2026. 2 وما زالت نسبة 2 إلى 1 تعني تدفقًا صافيًا إلى الداخل، لكنها لا تعكس مؤسسة تملك جاذبية لا ينافسها فيها أحد.

ويزداد الفارق وضوحًا عند مقارنة DeepMind بمنافسيه الأسرع توسعًا. فقد أشار أحد التحليلات إلى نمو في التوظيف بنسبة 97% لدى OpenAI و152% لدى Anthropic، مقابل 27% لدى DeepMind. 1 وهذه الأرقام تقيس معدلات النمو، لا جودة المواهب أو الحجم الإجمالي للفرق، لكنها تفسر كيف تراجعت حصة DeepMind من التعيينات الإقليمية رغم بقائه مؤسسة ضخمة.

ومن المهم قراءة هذه البيانات بوصفها مؤشرات على التوظيف والتنقل الواضحين في السوق، لا تعدادًا كاملًا لجميع خبراء الذكاء الاصطناعي. فهي تشير إلى ضعف في الموقف التنافسي للتوظيف، وليس إلى اختفاء القاعدة البحثية للمختبر.

إلى أين يذهب الباحثون المغادرون؟

اكتسب التراجع زخمًا رمزيًا بسبب مستوى بعض المغادرين وأهميتهم. ففي يونيو 2026، غادر نوام شازير، المشارك في قيادة Gemini، Google متجهًا إلى OpenAI، بينما أعلن جون جَمپر، الباحث المرتبط بـAlphaFold، انتقاله إلى Anthropic. 333540

كما أفادت تقارير بأن مساهمي Gemini جوناس أدلر وألكسندر بريتزل غادرا إلى Anthropic. 35 وفي وقت لاحق، أُعلن عن مغادرة جيف دين وسانجاي غيماوات وأوريول فينيالس وكوك لو Google لتأسيس شركة جديدة. 1718

وتتجاوز أهمية هذه التحركات أثرها المباشر في عدد الموظفين. فالباحثون الكبار يحملون معهم معرفة مؤسسية وحكمًا تقنيًا ومصداقية تساعد في استقطاب موظفين جدد. وقد يؤثر رحيلهم في تطوير النماذج الأساسية والبنية التحتية، كما يؤثر في الصورة التي يكونها المرشحون المحتملون عن المختبر.

أما وجهات المغادرين، فتقدم إشارة إضافية. ووفق بيانات Zeki التي نقلها DiarioBitcoin، اتجه 25% من موظفي DeepMind الذين غادروه خلال العام السابق إلى Anthropic، و21% إلى Meta، و14% إلى OpenAI. 3 وفي تقرير منفصل استند إلى بيانات SignalFire في 2025، كان انتقال موظفي DeepMind إلى Anthropic أكثر شيوعًا بكثير من الاتجاه المعاكس، بنسبة قُدّرت بنحو 11 إلى 1 لصالح Anthropic. 8

ولا تقيس أي قاعدة بيانات جميع الانتقالات، كما تختلف الفترات الزمنية والمنهجيات من تقرير إلى آخر. لكن الصورة العامة متسقة: أصبحت Anthropic وOpenAI وMeta وجهات مقنعة للباحثين الذين ربما كانوا يرون DeepMind سابقًا خيارهم الطبيعي.

المال عامل مهم، لكنه ليس التفسير الوحيد

تتنافس مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في سوق عمل نادر، حيث يمكن للرواتب النقدية وحصص الملكية والوصول إلى موارد الحوسبة أن تؤثر بقوة في القرارات المهنية. وقد تحدثت تقارير عن عروض تعويضية ضخمة من المنافسين، خصوصًا مع توسع OpenAI وAnthropic في أوروبا. 411

لكن التعويضات المالية وحدها لا تفسر تراجع مكانة DeepMind. فقد تأسست جاذبية المختبر على مزيج من السمعة العلمية والموارد التقنية والحرية اللازمة لمتابعة أبحاث بعيدة المدى. ومع تحول Gemini إلى محور أساسي في استراتيجية Google التنافسية والتجارية، ازدادت الضغوط على DeepMind لتقديم نماذج ومنتجات وفق جداول زمنية للشركة.

وهنا يظهر التوتر الأساسي: يمكن لتركيز الموارد على Gemini والوكلاء والمنتجات ذات الصلة أن يحسن سرعة التنفيذ ويمنح المؤسسة هدفًا تجاريًا واضحًا. لكنه قد يترك لدى الباحثين الذين يفضلون الاستكشاف المفتوح انطباعًا بأن مساحة العمل على الأفكار غير المضمونة تجاريًا أصبحت أضيق.

كما أشارت تقارير إلى تشدد أكبر في قيود النشر وتراجع الشعور بالاستقلالية، رغم أن الأدلة المتاحة علنًا لا تحدد مقدار مساهمة أي من العاملين في قرارات المغادرة الفردية. 7 لذلك سيكون من المبالغة إرجاع النزوح إلى سياسة واحدة أو قرار تنفيذي واحد. والاستنتاج الأكثر حذرًا هو أن العروض المالية، والضغط التجاري، والتغير التنظيمي، وجاذبية المختبرات المنافسة تتفاعل معًا.

إعادة هيكلة AlphaFold بعثت إشارة قوية

ظهر تغير أولويات DeepMind بوضوح خاص في طريقة التعامل مع AlphaFold. ففي يوليو 2026، أفادت تقارير بأن الفريق الذي طور نظام التنبؤ ببنية البروتينات، الحائز على جائزة نوبل، جرى تفكيكه أو إعادة تنظيمه، مع تحويل الموارد نحو نماذج اللغة الكبيرة وGemini والأتمتة العلمية الأوسع. 4950

وقال DeepMind إن الباحثين انتقلوا إلى مجالات تشمل مشروعات قائمة على Gemini وتصميم الإنزيمات والاندماج النووي وعلم الجينوم. 49 لذلك لا يصح وصف التغيير بأنه تخلي عن الذكاء الاصطناعي العلمي، بل هو أقرب إلى إعادة توزيع للأبحاث ضمن استراتيجية أوسع تتمحور حول Gemini.

ومع ذلك، تظل الإشارة التنظيمية مؤثرة. فقد جسّد AlphaFold نوع الأبحاث طويلة الأجل والمتخصصة التي جعلت DeepMind مختلفًا عن شركات التكنولوجيا التقليدية. ويمكن لإعادة توجيه جزء كبير من هذا العمل أن تطمئن المستثمرين وفرق المنتجات إلى أن المختبر يركز على الأولويات الاستراتيجية القريبة. لكنها قد تثير لدى الباحثين سؤالًا مختلفًا: ما مقدار الاستقلالية المتبقي للمشروعات التي لا يتوقع أن تحقق عائدًا تجاريًا سريعًا؟

انتقال حسّابيس إلى دور جديد يعزز ارتباط المختبر بـAlphabet

في أغسطس 2026، تخلى ديميس حسّابيس عن مسؤولياته اليومية بصفته الرئيس التنفيذي لـDeepMind، وأصبح رئيسًا لمجلس إدارة Google DeepMind وكبير العلماء في Alphabet. وتولى كوراي كافوكوغلو، الذي كان يشغل منصب المدير التقني للمختبر، الإدارة التشغيلية، مع رفع تقاريره مباشرة إلى الرئيس التنفيذي لـAlphabet، سوندار بيتشاي. 171822

وللتغيير منطق استراتيجي واضح. إذ يستطيع حسّابيس العمل عبر Alphabet على أولويات الذكاء الاصطناعي والعلوم بعيدة المدى، بينما يركز كافوكوغلو على تطوير Gemini وأبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة وفرق تطبيق Gemini والمطورين. 2253

لكن الهيكل الجديد يغير أيضًا هوية DeepMind المؤسسية. فارتباط الإدارة مباشرة بالقيادة المركزية لـAlphabet يمنح انطباعًا بسلطة أكبر لمقر الشركة، بدل صورة المختبر البحثي اللندني ذي الاستقلالية النسبية. وذكرت Reuters أن كافوكوغلو سيكون صاحب القرار النهائي في القضايا الكبرى الخاصة بـDeepMind. 18

قد يحسن ذلك التنسيق وسرعة اتخاذ القرار، لكنه قد يجعل المختبر يبدو أقرب إلى قسم منتجات وذكاء اصطناعي تابع للشركة، وأبعد عن مؤسسة الأبحاث المستقلة نسبيًا التي جذبت علماء بارزين في بداياتها. وفي النهاية، لن تحسم الألقاب وحدها هذه المسألة؛ بل ما يُسمح للباحثين فعليًا بالعمل عليه ونشره.

نقاط القوة لم تختفِ

لا ينبغي الخلط بين انخفاض حصة DeepMind من التوظيف وانهيار قدرته التقنية. فقد أحصت خريطة المواهب التي أعدتها Metix في 2026 نحو 2,837 شخصًا ضمن تجمع المواهب التقنية الظاهر في Google DeepMind، مقارنة بـ4,092 لدى Meta و1,251 لدى Anthropic في قاعدة البيانات نفسها. 6

ويحتفظ المختبر بمزايا يصعب على المنافسين تقليدها، منها:

• الحوسبة والبنية التحتية واسعة النطاق بفضل موارد Alphabet ومنظومة الشرائح المخصصة لديها.
• الخبرة في الذكاء الاصطناعي العلمي، بما في ذلك إرث AlphaFold والأبحاث المرتبطة بالبيولوجيا والاكتشاف العلمي.
• العمق البحثي في مجالات مثل التعلم المعزز والأنظمة متعددة الوسائط والوكلاء ونماذج العالم.
• التوزيع عبر منتجات Google الاستهلاكية والسحابية وأدوات المطورين.
• القدرة المالية والامتداد المؤسسي اللذان يسمحان بتمويل تطوير النماذج المتقدمة والأبحاث طويلة الأجل في الوقت نفسه.

ولا تزال محفظة DeepMind البحثية تشمل أنظمة مثل SIMA 2 وGemini Robotics وGenie 3، بما يعكس استمرار العمل في مجالات الوكلاء والروبوتات ونماذج العالم التفاعلية. 56

لهذا يبقى DeepMind منافسًا صعبًا. والسؤال الحقيقي هو ما إذا كان سيتمكن من تحويل هذه الموارد إلى نتائج بحثية ومنتجات بالسرعة الكافية، مع الاحتفاظ بالأشخاص القادرين على تحقيق ذلك.

المجالات التي يبدو أنه يخسر فيها أرضًا

تبدو أكثر نقاط الضعف في المجالات التي تتعاضد فيها القيادة البحثية مع سرعة تطوير المنتجات واعتماد المطورين. فقد بنت المختبرات المنافسة هويات قوية حول المساعدات الاستهلاكية وأدوات البرمجة والنماذج العامة المتقدمة. وأصبح OpenAI وAnthropic، خصوصًا، وجهتين جذابتين للباحثين الراغبين في العمل على منتجات مرئية ترتبط مباشرة بسباق النماذج الحالي. 53

كما ساهمت مقارنات المعايير الحديثة في ترسيخ الانطباع بأن أفضل نماذج Google المتاحة للمستخدمين تتخلف عن بعض المنافسين، مع اختلاف الترتيب بحسب النموذج والمهمة وتاريخ القياس. ونقلت Fortune تقييمات تضع أفضل نموذج مطروح من Google خلف أنظمة من Anthropic وOpenAI وxAI وMeta ومختبر صيني. 6 وهذا ليس ترتيبًا دائمًا، لكنه مهم في سوق المواهب؛ فالباحثون غالبًا ما يريدون الانضمام إلى المؤسسة التي يرون أنها تقود السباق.

أما Meta فتقدم تحديًا من نوع آخر، إذ تجمع بين القدرة على دفع تعويضات كبيرة ومنظومة توزيع ضخمة. وفي المقابل، توفر Anthropic وOpenAI مهمة أكثر تركيزًا حول النماذج المتقدمة وسردية قوية لاستقطاب الباحثين. وتظل أفضلية Google في البنية التحتية حقيقية، لكن البنية التحتية لا تعمل وحدها؛ إذ لا تصبح مؤثرة إلا إذا تمكنت المؤسسة من الاحتفاظ بالعلماء والمهندسين الذين يحددون ما الذي سيُدرّب، وكيف سيُقيّم، وما المنتجات التي ستصل إلى المستخدمين.

التغير الأكبر: نهاية التفوق غير المنافس عليه

الخلاصة الأقوى ليست أن DeepMind أصبح ضعيفًا، بل أن مزيجه القديم من السمعة والاستقلالية والموارد التقنية لم يعد يمنحه أفضلية بلا منافس في أوروبا.

فبين 2022–2023 و2025–2026، تراجعت حصة DeepMind من تعيينات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في المنطقة من 49% إلى 18.6%، بينما انخفضت نسبة الوافدين إلى المغادرين من نحو 12 إلى 1 إلى 2 إلى 1. 2 وجعلت مغادرة شخصيات بارزة هذا التحول أكثر وضوحًا، في حين زاد ارتباط المختبر بـAlphabet من التساؤلات حول هويته البحثية.

ولا يزال بإمكان DeepMind استعادة زخمه. لكن ذلك سيتطلب تحقيق نجاح تجاري في Gemini والمنتجات المرتبطة به، من دون القضاء على الحرية العلمية التي جعلت المختبر وجهة استثنائية للباحثين. فالجولة المقبلة من حرب المواهب في الذكاء الاصطناعي لن تختبر فقط من يستطيع دفع المزيد، بل أيضًا من يستطيع تقديم أفضل مزيج من الاستقلالية والموارد والتأثير والدليل على أن العمل البحثي سيترك أثرًا حقيقيًا.