Podíl Google DeepMind na náboru elitních talentů v regionu EMEA klesl z 49 % na 18,6 %

Google DeepMind nepřestal přitahovat špičkové odborníky na umělou inteligenci. Jeho dominance se však výrazně zmenšila. Podle odhadu společnosti Zeki Data klesl podíl DeepMind na náboru výzkumníků a pokročilých inženýrů v regionu EMEA — tedy v Evropě, na Blízkém východě a v Africe — z 49 % v letech 2022–2023 na 18,6 % v letech 2025–2026. Jde o pokles o 30,4 procentního bodu a podle analýzy Zeki o nejvýraznější propad zaznamenaný u velké AI laboratoře v kterémkoli regionu. 2

DeepMind tak zůstává významným výzkumným centrem, ale už není bezkonkurenčním magnetem na talenty. Rychleji rostoucí Anthropic a OpenAI získávají větší část nových odborníků i pozornosti v oblasti vývoje takzvané frontier AI — nejpokročilejších modelů schopných konkurovat špičce trhu.

DeepMind stále nabírá, jen už ne s původním náskokem

Regionální podíl na náboru je pouze část příběhu. DeepMind podle dostupných údajů globálně stále přijímá více výzkumníků a pokročilých inženýrů, než kolik jich ztrácí. Rozdíl mezi příchozími a odcházejícími se však prudce zúžil: poměr klesl z přibližně 12:1 ve 2. čtvrtletí 2023 na zhruba 2:1 ve 3. čtvrtletí 2026. 23

Za konkurenty zaostal také tempem růstu náboru. Zeki Data uvádí u DeepMind růst kolem 27 %, zatímco u OpenAI 97 % a u Anthropic dokonce 152 %. 1

Čísla tedy neukazují na kolaps DeepMind. Spíše na stále velkého a silného zaměstnavatele, jehož relativní výhoda se zmenšuje, protože soupeři expandují mnohem rychleji.

Retence není hlavní problém

Samostatné srovnání udržení zaměstnanců za období dvou let vykresluje méně jednoznačný obrázek. Nejlépe si vedl Anthropic s 80 %, těsně následovaný DeepMind se 78 %. OpenAI dosáhl 67 % a Meta 64 %. 14

DeepMind tedy zaměstnance neudržuje dramaticky hůře než Anthropic. Závažnější je kombinace pomalejšího náboru, výrazně užšího rozdílu mezi příchozími a odcházejícími a toku lidí směrem ke konkurenci.

Podle analýzy Zeki byla u inženýrů téměř 11krát vyšší pravděpodobnost, že přejdou z DeepMind do Anthropic, než že se vydají opačným směrem. Z výzkumníků a pokročilých inženýrů, kteří DeepMind v posledním období opustili, zamířilo podle údajů citovaných v médiích 25 % do Anthropic, 21 % do Mety a 14 % do OpenAI. 412

Kdo z DeepMind odešel?

Několik významných odchodů dodalo širšímu trendu konkrétní tvář:

• John Jumper, významný výzkumník DeepMind a spolutvůrce systému AlphaFold, oznámil odchod do Anthropic po téměř devíti letech v Google DeepMind. Za práci spojenou s AlphaFoldem získal v roce 2024 Nobelovu cenu za chemii společně s Demisem Hassabisem.
• Noam Shazeer, vedoucí technického vývoje Gemini a spoluautor vlivného článku o transformerové architektuře z roku 2017, odešel z Googlu do OpenAI.
• Jeff Dean, dlouholetý hlavní vědecký pracovník Googlu, odešel společně se Sanjayem Ghemawatem, Quocem Lem a Oriolem Vinyalsem. Skupina založila Discovery Loop, nezávislou veřejně prospěšnou AI společnost zaměřenou na využití umělé inteligence ve vědeckém a technickém výzkumu. 1719

Význam těchto odchodů nespočívá pouze ve zvučných jménech. Zasahují několik klíčových oblastí DeepMind — vědecký výzkum, infrastrukturu i vývoj modelů Gemini.

Proč výzkumníci mění působiště?

Nejpevnější oporu v dostupných datech má vysvětlení, že trh s AI talenty se stal mimořádně agresivním. Konkurenční laboratoře nabízejí vysoké finanční odměny a cenné podíly podobné zaměstnaneckým akciím ve start-upech. Anthropic se přitom stal významným cílem pro lidi odcházející z DeepMind i OpenAI. 1415

Odchody zapadají také do širší otázky, jakou míru autonomie si má DeepMind zachovat v době, kdy Google klade větší důraz na produkty Gemini, nasazování modelů a komerční výsledky. Reorganizace Googlu propojila výzkum, vývoj pokročilých modelů, aplikaci Gemini a týmy pro vývojáře do těsněji koordinované struktury. 17

Takové uspořádání může Googlu pomoci rychleji uvádět AI produkty na trh a vydělávat na nich. Z dostupných důkazů však nelze vyvodit, že právě omezení publikování, tlak spojený s Gemini nebo integrace do firemní struktury byly příčinou odchodu konkrétních lidí. Jde o organizační kontext, nikoli o kvantifikované vysvětlení celého odlivu.

Hassabis ustupuje od každodenního řízení

V srpnu 2026 se Demis Hassabis vzdal hlavní role v každodenním řízení DeepMind. Stal se předsedou Google DeepMind a hlavním vědeckým pracovníkem Alphabetu. Provozní odpovědnost za AI divizi převzal Koray Kavukcuoglu, který podléhá přímo generálnímu řediteli Googlu Sundaru Pichaiovi. Kavukcuoglu dohlíží na vývoj Gemini, výzkum pokročilé AI, aplikaci Gemini i týmy pro vývojáře. 1719

Změna formálně propojuje výzkumnou agendu DeepMind s širší produktovou organizací Googlu. Hassabis zároveň získává více prostoru pro dlouhodobé vědecké a AI projekty, včetně pokračující práce ve společnosti Isomorphic Labs. 19

Ve vědě DeepMind stále vede, u obecných modelů čelí tlaku

V oblasti AI pro vědu si DeepMind uchovává mimořádně silnou pozici. Nejvýraznějším příkladem je AlphaFold, který předpovídá strukturu proteinů a stal se jedním z nejdůležitějších vědeckých úspěchů laboratoře. Odchod Johna Jumpera do Anthropic je významný i proto, že se týká ústřední postavy právě této oblasti.

Méně jistá je pozice DeepMind v široce nasazovaných pokročilých modelech a v programování. Hodnocení citované časopisem Fortune zařadilo nejlepší aktuálně dostupný model Gemini od Googlu za nabídky Anthropic, OpenAI, xAI, Mety a nejméně jedné čínské laboratoře. Jde o průběžné a časově omezené srovnání, nikoli o definitivní žebříček. Ukazuje však, proč se rychlost a kvalita vývoje Gemini staly pro konkurenční pozici Google DeepMind klíčové.

Co to znamená pro souboj o prvenství v AI?

Nejstřízlivější závěr nezní, že se DeepMind hroutí. Elitní talent je dnes jednoduše mnohem mobilnější a DeepMind už nemá trh pod kontrolou tak jako dříve — zvlášť v regionu EMEA.

Google stále disponuje zásadními výhodami: výpočetní infrastrukturou, globální distribucí a hlubokým vědeckým zázemím. Tyto přednosti však nyní soupeří s retenční a náborovou dynamikou Anthropic, rychlou expanzí OpenAI i přitažlivostí menších laboratoří zaměřených na frontier AI. 114

Další výzva pro DeepMind proto nebude pouze technická. Laboratoř musí přesvědčit výzkumníky, že těsnější propojení s Googlem jim umožní pracovat efektivněji — a zároveň jim nevezme autonomii a vědeckou identitu, díky nimž byl DeepMind pro špičkové talenty tak atraktivní.