من المختبر المفضل إلى منافس قوي: تراجع قبضة Google DeepMind على مواهب الذكاء الاصطناعي

لم تعد Google DeepMind المختبر الأوروبي الذي يصعب على منافسيه الاقتراب منه في سوق المواهب المتخصصة. فما زالت مؤسسة بحثية شديدة القوة، تتمتع ببنية تحتية استثنائية وكثافة عالية من الباحثين المتميزين، لكنها خسرت جزءاً مهماً من تفوقها في الاستقطاب والاحتفاظ بالمواهب، وكذلك من صورتها كمختبر يمنح الباحثين مساحة واسعة للعمل طويل الأمد. 2

تراجع حاد في حصة التوظيف

تقدّر بيانات شركة Zeki Data أن حصة DeepMind من التعيينات في مجالي البحث والهندسة المتقدمة عبر أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا انخفضت من 49% في 2022–2023 إلى 18.6% في 2025–2026. وتصف البيانات هذا الهبوط بأنه أكبر تراجع إقليمي سجلته الشركة لحصة مختبر ذكاء اصطناعي رئيسي. 2

وعلى المستوى العالمي، لا تزال DeepMind تستقطب موظفين في البحث والهندسة المتقدمة أكثر مما تفقده. لكن نسبة الوافدين إلى المغادرين هبطت من نحو 12 إلى 1 في الربع الثاني من 2023 إلى قرابة 2 إلى 1 في الربع الثالث من 2026. 5 أي أن الشركة لا تزال تحقق زيادة صافية في عدد الموظفين، لكن جاذبيتها لم تعد ساحقة كما كانت، في وقت وسّعت فيه Anthropic وOpenAI وMeta حضورها الأوروبي.

وبحسب الأرقام المتداولة، نما توظيف OpenAI وAnthropic بنسبة 97% و152% على التوالي، مقابل 27% لدى DeepMind. 1 وهذه المقارنة لا تعني أن DeepMind توقفت عن النمو، بل تعكس اتساع الفجوة في سرعة التوسع بين المختبرات المنافسة.

مغادرة أسماء ذات وزن استراتيجي

لم تكن الخسارة في عدد الموظفين فحسب، بل في نوعية بعض المغادرين أيضاً. ففي يونيو 2026، انتقل المساهمان في Gemini، جوناس أدلر وألكسندر بريتزل، إلى Anthropic، بينما غادر نوام شازير، أحد المشاركين في تأليف ورقة Transformer والقائد السابق في Character.AI، إلى OpenAI. 24

وفي وقت لاحق، غادر كبير العلماء في Alphabet، جيف دين، إلى جانب سانجاي غيماوات وأوريول فينيالس وكوك لو، لتأسيس شركة Discovery Loop. 1

وتكتسب هذه التحركات أهمية تتجاوز أعدادها، لأن أصحابها من كبار المهندسين والعلماء المؤثرين في نماذج الأساس، والبنية التحتية، والذكاء الاصطناعي العلمي. مغادرة أشخاص بهذه المكانة قد تؤثر في القدرة على تحديد ما ينبغي تدريبه ونشره، وفي جذب الجيل التالي من الباحثين.

المال عامل مهم، لكنه ليس التفسير الوحيد

ترجع التقارير جزءاً من التحول إلى عروض نقدية وأسهم استثنائية تقدمها الشركات المنافسة. 14 غير أن التعويضات المالية لا تفسر الصورة كاملة.

كانت إحدى نقاط جذب DeepMind التقليدية هي إتاحة المجال أمام الباحثين للعمل على أسئلة بعيدة المدى ونشر أبحاث ذات تأثير واسع. لكن مهمة المختبر أصبحت أكثر ارتباطاً بتطوير Gemini وتسويقه تجارياً، مع تراجع نسبي في الاستقلالية وتشديدٍ مُبلغ عنه على ضوابط النشر.

كما تحمل إعادة هيكلة فريق AlphaFold، بالتوازي مع التحول نحو نماذج اللغة الكبيرة والأتمتة العلمية العامة، رسالة واضحة بشأن الأولويات التنظيمية الجديدة. 26 ومع ذلك، لا توجد بيانات علنية تحدد الوزن السببي لكل عامل، لذلك سيكون من المبالغة القول إن رحيل الباحثين نتج عن سياسة واحدة بعينها.

انتقال حسّابيس يغيّر علاقة المختبر بـAlphabet

في أغسطس 2026، تخلى ديميس حسّابيس عن مسؤولياته اليومية بصفته الرئيس التنفيذي لـDeepMind، ليتولى منصب رئيس مجلس إدارة المختبر وكبير العلماء في Alphabet، الشركة الأم لـGoogle. وتولى المدير التقني كوري كافوكوغلو السيطرة التشغيلية، مع رفع تقاريره مباشرة إلى سوندار بيتشاي. 12

قد يمنح هذا التغيير حسّابيس دوراً أوسع على مستوى Alphabet، كما يمكن أن يسرّع التنسيق بين فرق الذكاء الاصطناعي والمنتجات. لكنه في الوقت نفسه يقلل من الاستقلال المؤسسي التقليدي لـDeepMind، ويفصل واجهتها العلمية الأشهر عن إدارتها اليومية.

وهنا تكمن حساسية الخطوة: فقد تُفهم إعادة الهيكلة على أنها انتقال بـDeepMind من مختبر بحثي مميز إلى ذراع أكثر التصاقاً بالمنتج داخل Google، خصوصاً مع جعل تطوير Gemini وتسويقه محوراً مركزياً للعمل.

أين لا تزال DeepMind قوية؟

رغم تراجع حصتها من المواهب، تحتفظ DeepMind بمزايا واضحة في الذكاء الاصطناعي العلمي، والتعلم المعزز، والأنظمة متعددة الوسائط، والبنية التحتية، وكثافة الكفاءات البحثية. كما أن إرث AlphaFold يمثل دليلاً قوياً على قدرتها الخاصة في البيولوجيا والاكتشاف العلمي. 6

لكنها فقدت بعض الأرض في مجالات مثل المساعدات الاستهلاكية المتقدمة، وسرعة تطوير المنتجات، ووكلاء البرمجة، والانطباع السائد حول “الذكاء الخام” للنماذج العامة المتاحة للمستخدمين. ووضعت إحدى التقييمات المستقلة المشار إليها أفضل نموذج أطلقته Google خلف نماذج من Anthropic وOpenAI وxAI وMeta ومختبر صيني. 6

هذه ليست قائمة نهائية أو ترتيباً ثابتاً، لكنها تعكس مشكلة إدراكية حقيقية: لم تعد قوة Google في الحوسبة والبنية التحتية تتحول تلقائياً إلى تفوق واضح في المنتجات والنماذج التي يختبرها الجمهور.

منافسة متعددة الجبهات

تجمع OpenAI وAnthropic بين علامات قوية في مجال النماذج، وزخم المنتجات، وروايات توظيف جذابة للباحثين. أما Meta فتملك القدرة على تقديم عروض مالية كبيرة، إلى جانب منظومة منتجات ضخمة يمكن أن توزع النماذج على نطاق واسع. وتضيف Microsoft AI Superintelligence منافساً ممولاً جيداً يركز صراحة على القدرات المتقدمة.

وتظل أفضلية DeepMind في موارد Alphabet الحوسبية، ومنظومة شرائح TPU المخصصة، وقنوات التوزيع، ورأس المال، أفضلية حقيقية. لكن الحوسبة لا تكفي إذا عجزت المؤسسة عن الاحتفاظ بالأشخاص الذين يقررون ما الذي سيُدرّب وما الذي سيُطرح وما الذي سيُنشر.

لذلك، تهدد إعادة الهيكلة وتسرب المواهب بتحويل أفضلية البنية التحتية إلى ميزة أقل حسماً مما كانت عليه. 12

الخلاصة: لم تضعف DeepMind، لكنها فقدت احتكارها المعنوي

التغير المركزي ليس أن Google DeepMind أصبحت مؤسسة ضعيفة، بل أن احتكارها السابق لمزيج المكانة والحرية البحثية والقدرة على جذب المواهب في أوروبا قد تآكل.

وسيحتاج تعافيها إلى تحقيق نجاح تجاري واضح لـGemini، من دون القضاء على الاستقلالية العلمية التي جعلت المختبر وجهة مفضلة للباحثين في المقام الأول. فإذا نجحت Google في الجمع بين سرعة المنتج وحرية البحث، فقد تستعيد جزءاً من جاذبيتها. أما إذا غلب منطق المنتج على هوية المختبر، فستجد DeepMind نفسها أمام منافسين لا ينافسونها في المال فقط، بل في القصة التي تبيعها للعلماء والمهندسين عن مستقبلهم المهني.