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Google DeepMinds Vorsprung im europäischen KI-Talentmarkt ist eingebrochen
Der Anteil Google DeepMinds an Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika sank von 49 Prozent (2022/23) auf 18,6 Prozent (2025/26). Das Verhältnis von Neueinstellungen zu Abgängen fiel von etwa 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026 – DeepMind...
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Der Anteil Google DeepMinds an Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika sank von 49 Prozent (2022/23) auf 18,6 Prozent (2025/26).
- Das Verhältnis von Neueinstellungen zu Abgängen fiel von etwa 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026 – DeepMind wächst also noch, aber deutlich weniger dynamisch.
- Neben hohen Vergütungsangeboten der Konkurrenz spielen der stärkere Fokus auf die Vermarktung von Gemini, organisatorische Veränderungen und Fragen nach der Forschungsfreiheit eine Rolle.
- DeepMind verfügt weiterhin über enorme Rechenressourcen, wissenschaftliche Expertise und eine große technische Belegschaft.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Google DeepMind’s position as Europe’s dominant employer of elite AI researchers changed from 2022–23 to 2025–26, including the fall. Article summary: Google DeepMind has shifted from Europe’s clear first-choice elite-AI employer to one major competitor among several. It remains a formidable research organization with exceptional infrastructure, but its regional hiring. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Google DeepMind ist keineswegs zu einem unbedeutenden KI-Labor geworden. Die Forschungseinheit gehört weiterhin zu den größten und bestausgestatteten Organisationen der Branche. Doch ihre Rolle auf dem Arbeitsmarkt für Spitzenkräfte hat sich deutlich verändert: Aus Europas unangefochtener Wunschadresse für KI-Forschende ist ein starker Wettbewerber unter mehreren geworden.
Das zeigen vor allem die Einstellungsdaten. Nach einer Auswertung von Zeki Data sank der Anteil DeepMinds an neuen Beschäftigten in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika von 49 Prozent in den Jahren 2022/23 auf 18,6 Prozent in 2025/26. Laut Zeki war dies der stärkste regionale Rückgang, der für ein großes KI-Labor erfasst wurde. 2
Die Einstellungsdynamik hat stark nachgelassen
Die Entwicklung bedeutet nicht, dass DeepMind insgesamt mehr Menschen verliert, als es einstellt. Das Labor soll weiterhin Forschende und hochqualifizierte Ingenieurinnen und Ingenieure hinzugewinnen. Der entscheidende Unterschied: Der frühere Vorsprung ist erheblich kleiner geworden.
Laut den von Fortune berichteten Zeki-Daten fiel das Verhältnis von Neuzugängen zu Abgängen von ungefähr 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026. 2 Ein Verhältnis von 2:1 steht zwar weiterhin für einen Nettozuwachs. Es beschreibt aber keine Organisation mehr, die den Talentmarkt nahezu nach Belieben an sich zieht.
Der Vergleich mit den schnell wachsenden Rivalen macht den Wandel sichtbar. Eine Analyse bezifferte das Beschäftigungswachstum bei OpenAI auf 97 Prozent und bei Anthropic auf 152 Prozent, während DeepMind auf 27 Prozent kam. 1 Diese Zahlen messen Wachstumsraten und nicht automatisch die Qualität der jeweiligen Forschung. Sie erklären jedoch, warum DeepMinds Anteil an den regionalen Einstellungen sinkt, obwohl das Labor selbst weiterhin groß ist.
Die Daten sollten zudem mit etwas Vorsicht gelesen werden. Sie erfassen sichtbare Einstellungen und Wechsel, nicht die gesamte KI-Expertise einer Region. Sie belegen daher eine schwächere Position bei der Rekrutierung – keinen Zusammenbruch der Forschungsbasis.
Wohin wechseln die Forschenden?
Besonders aufmerksam machen die Karrieren und die Bedeutung einiger Abgänge. Im Juni 2026 verließ Noam Shazeer, Co-Leiter der Gemini-Entwicklung, Google und wechselte zu OpenAI. Kurz darauf kündigte der AlphaFold-Forscher John Jumper seinen Wechsel zu Anthropic an. 33
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Auch die Gemini-Mitwirkenden Jonas Adler und Alexander Pritzel sollen zu Anthropic gegangen sein. 35 Später wurde berichtet, dass Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals und Quoc Le Google verließen, um ein neues Unternehmen zu gründen.
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Solche Wechsel sind für ein Forschungslabor aus mehreren Gründen relevant. Erfahrene Wissenschaftler bringen nicht nur technische Fähigkeiten mit. Sie verfügen auch über institutionelles Wissen, prägen Entscheidungen bei der Entwicklung von Basismodellen und verleihen einem Arbeitgeber Glaubwürdigkeit bei der Suche nach weiteren Talenten. Ihr Weggang kann deshalb sowohl die Arbeit selbst als auch die Außenwahrnehmung des Labors beeinflussen.
Auch die Ziele der Abwanderung sind aufschlussreich. Nach Zeki-Daten, die DiarioBitcoin berichtete, gingen von den DeepMind-Beschäftigten, die im vorherigen Jahr das Unternehmen verließen, 25 Prozent zu Anthropic, 21 Prozent zu Meta und 14 Prozent zu OpenAI. 3 Eine auf SignalFire-Daten basierende Analyse aus dem Jahr 2025 kam zudem zu dem Ergebnis, dass DeepMind-Beschäftigte deutlich häufiger zu Anthropic wechselten als umgekehrt – das Verhältnis wurde auf fast 11:1 zugunsten von Anthropic geschätzt.
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Keiner dieser Datensätze bildet jeden Wechsel vollständig ab; außerdem unterscheiden sich Zeiträume und Methoden. Zusammengenommen weisen sie jedoch in dieselbe Richtung: Anthropic, OpenAI und Meta sind zu glaubwürdigen Zielen für Menschen geworden, die DeepMind früher womöglich als nahezu selbstverständliche erste Wahl betrachtet hätten.
Geld ist ein Faktor – aber nicht die ganze Erklärung
In der aktuellen KI-Wirtschaft konkurrieren Labore um eine sehr kleine Zahl besonders gefragter Fachkräfte. Hohe Gehälter, Aktien- und Beteiligungsmodelle sowie der Zugang zu knappen Rechenressourcen können Karriereentscheidungen deutlich beeinflussen. Berichte beschreiben aggressive Vergütungspakete von Rivalen, insbesondere während OpenAI und Anthropic ihre Aktivitäten in Europa ausbauen. 4
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Die Vergütung allein erklärt den Bedeutungsverlust DeepMinds jedoch nicht. Die ursprüngliche Anziehungskraft des Labors beruhte auf einer Kombination aus Prestige, enormen technischen Ressourcen und der Möglichkeit, an langfristigen, noch nicht vollständig definierten Forschungsfragen zu arbeiten.
Seit Gemini zum Kern von Googles Wettbewerbs- und Geschäftsstrategie geworden ist, steht DeepMind stärker unter dem Druck, Modelle und Produkte innerhalb von Unternehmenszeitplänen zu liefern. Das kann Vorteile haben: Ein klarer Fokus auf Gemini, KI-Agenten und verwandte Produkte kann Entscheidungen beschleunigen und die Umsetzung verbessern.
Gleichzeitig könnte dadurch weniger Raum für Forschung bleiben, deren kommerzieller Nutzen erst in vielen Jahren oder überhaupt nicht absehbar ist. Berichte verweisen außerdem auf strengere Vorgaben für Veröffentlichungen und ein geringeres Gefühl organisatorischer Autonomie. Wie stark diese Faktoren einzelne Kündigungen beeinflusst haben, lässt sich öffentlich allerdings nicht beziffern. 7
Eine Erklärung durch nur eine Maßnahme oder eine einzelne Führungsperson wäre deshalb zu weitgehend. Plausibler ist ein Zusammenspiel aus hohen Angeboten der Konkurrenz, wachsendem kommerziellem Druck, internen Veränderungen und der zunehmenden Attraktivität rivalisierender Labore.
Die Neuordnung rund um AlphaFold sendet ein klares Signal
DeepMinds veränderte Prioritäten zeigen sich besonders deutlich am Umgang mit AlphaFold. Berichten vom Juli 2026 zufolge wurde das Team hinter dem Nobelpreis-gekrönten System zur Vorhersage von Proteinstrukturen aufgelöst oder neu organisiert, während das Labor Ressourcen in Richtung großer Sprachmodelle, Gemini und einer umfassenderen wissenschaftlichen Automatisierung verschob. 49
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DeepMind erklärte, die Forschenden seien in Bereiche wie Gemini-Projekte, Enzymdesign, Kernfusion und Genomik gewechselt. 49 Die Entwicklung sollte daher nicht schlicht als Abkehr von wissenschaftlicher KI bezeichnet werden. Eher handelt es sich um eine Neuverteilung der Forschung rund um eine breitere, von Gemini geprägte Strategie.
Das organisatorische Signal ist dennoch bedeutsam. AlphaFold stand für jene langfristige, auf ein bestimmtes Wissenschaftsgebiet konzentrierte Forschung, die DeepMind besonders machte. Die Verlagerung großer Teile dieser Arbeit kann Investoren und Produktteams zeigen, dass das Labor strategische Prioritäten konsequent verfolgt. Für Forschende stellt sich dagegen die Frage, wie viel Unabhängigkeit künftig für Projekte bleibt, deren wirtschaftlicher Ertrag unsicher oder weit entfernt ist.
Hassabis’ neue Rolle rückt DeepMind näher an Alphabet
Im August 2026 gab Demis Hassabis die operative Verantwortung als CEO von DeepMind ab und wurde Vorsitzender von Google DeepMind sowie Chief Scientist von Alphabet. Koray Kavukcuoglu, zuvor Technologiechef des Labors, übernahm die operative Führung und berichtet direkt an Alphabet-CEO Sundar Pichai. 17
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Strategisch ist dieser Schritt nachvollziehbar. Hassabis kann sich Alphabet-weit mit langfristigen KI- und Wissenschaftsthemen beschäftigen, während Kavukcuoglu die Entwicklung von Gemini, die Frontier-Forschung sowie die Gemini-App- und Entwicklerteams steuert. 22
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Gleichzeitig verändert sich damit die institutionelle Identität DeepMinds. Die neue Berichtslinie legt mehr Entscheidungsgewalt direkt bei der Alphabet-Zentrale. Das schwächt den Eindruck eines vergleichsweise unabhängigen, in London verwurzelten Forschungslabors. Reuters zufolge soll Kavukcuoglu bei wichtigen Entscheidungen von DeepMind das letzte Wort haben. 18
Das könnte die Abstimmung verbessern und die Umsetzung beschleunigen. Es könnte aber auch den Eindruck verstärken, dass DeepMind zunehmend einer produkt- und konzernorientierten KI-Abteilung gleicht – und weniger jener ungewöhnlich autonomen Forschungseinrichtung, die einst viele Spitzenkräfte anzog.
Ob daraus tatsächlich ein Rekrutierungsproblem entsteht, wird nicht allein von Titeln und Organigrammen abhängen. Entscheidend ist, woran die Forschenden arbeiten und was sie veröffentlichen dürfen.
DeepMind besitzt weiterhin erhebliche Stärken
Ein sinkender Anteil an Neueinstellungen ist nicht mit einem Einbruch der technischen Leistungsfähigkeit gleichzusetzen. In Metix’ Talentkarte für 2026 umfasste der sichtbare technische Pool von Google DeepMind 2.837 Personen. Damit lag das Labor hinter Meta mit 4.092, aber vor Anthropic mit 1.251 Personen. 6
DeepMind verfügt weiterhin über Vorteile, die sich nur schwer kopieren lassen:
- Rechenleistung und Infrastruktur: Alphabet bietet Zugang zu enormen Rechenressourcen und einem eigenen Hardware-Ökosystem.
- Wissenschaftliche KI: Dazu gehören die AlphaFold-Tradition sowie Arbeiten an Biologie und wissenschaftlicher Entdeckung.
- Forschungstiefe: DeepMind arbeitet unter anderem an Reinforcement Learning, multimodalen Systemen, Agenten und Weltmodellen.
- Vertrieb und Reichweite: Google kann Forschung über Produkte für Verbraucher, Cloud-Kunden und Entwickler verbreiten.
- Kapital und organisatorische Reichweite: Alphabet kann sowohl die Entwicklung von Frontier-Modellen als auch langfristige Forschungsprogramme finanzieren.
Auch DeepMinds aktuelles Forschungsportfolio umfasst Systeme wie SIMA 2, Gemini Robotics und Genie 3. Sie stehen für laufende Arbeiten an Agenten, Robotik und interaktiven Weltmodellen. 56
Das Labor bleibt damit ein äußerst ernst zu nehmender Konkurrent. Die zentrale Frage lautet nicht, ob DeepMind über Ressourcen verfügt. Sie lautet, ob diese Ressourcen schnell genug in überzeugende Produkte und Forschungsergebnisse umgewandelt werden – und ob die dafür nötigen Menschen bleiben.
In welchen Bereichen DeepMind unter Druck steht
Besonders exponiert ist DeepMind dort, wo Forschungsführerschaft, schnelle Produktentwicklung und die Akzeptanz bei Entwicklerinnen und Entwicklern sich gegenseitig verstärken. OpenAI und Anthropic haben starke Profile rund um KI-Assistenten, Programmierwerkzeuge und allgemeine Frontier-Modelle aufgebaut. Für Forschende sind sie dadurch attraktive Arbeitgeber geworden: Die Arbeit steht im Zentrum des aktuellen Modellwettlaufs und ist direkt mit sichtbaren Produkten verbunden. 53
Auch Benchmark-Vergleiche haben den Eindruck verstärkt, Googles führende veröffentlichte Modelle lägen hinter einigen Wettbewerbern. Die Ranglisten unterscheiden sich zwar nach Modell, Aufgabe und Zeitpunkt. Fortune verwies jedoch auf Einschätzungen, nach denen Googles bestes verfügbares Modell hinter Systemen von Anthropic, OpenAI, xAI, Meta und einem chinesischen Labor lag. 6
Das ist nur eine Momentaufnahme und kein dauerhaftes Ranking. Auf dem Talentmarkt zählt die Wahrnehmung dennoch. Forschende wollen häufig dort arbeiten, wo sie die technologische Richtung vorgeben sehen.
Meta stellt dabei eine andere Art von Herausforderung dar: Das Unternehmen kann hohe Vergütungen mit einem riesigen Verbreitungsökosystem verbinden. Anthropic und OpenAI bieten dagegen eine fokussierte Mission rund um Frontier-Modelle und besonders starke Narrative für die Personalgewinnung.
Googles Infrastrukturvorsprung ist real. Infrastruktur allein entwickelt jedoch keine Modelle. Sie ist nur dann entscheidend, wenn ein Unternehmen die Wissenschaftler und Ingenieure halten kann, die festlegen, was trainiert, wie es bewertet und welche Produkte veröffentlicht werden.
Der eigentliche Wandel: DeepMind hat kein Prestige-Monopol mehr
Die stärkste Schlussfolgerung lautet deshalb nicht, dass DeepMind schwach geworden ist. Verloren gegangen ist vielmehr die frühere Kombination aus Prestige, Autonomie und technischen Ressourcen, die dem Labor in Europa einen nahezu unangefochtenen Vorteil verschaffte.
Zwischen 2022/23 und 2025/26 sank DeepMinds Anteil an den regionalen Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering von 49 auf 18,6 Prozent. Gleichzeitig fiel das Verhältnis von Neuzugängen zu Abgängen von etwa 12:1 auf 2:1. 2 Hochkarätige Abgänge haben diese Veränderung sichtbar gemacht; die engere Anbindung an Alphabet verschärft die Fragen nach der wissenschaftlichen Identität des Labors.
DeepMind kann sich erholen. Dafür muss die Einheit Gemini und verwandte Produkte erfolgreich voranbringen, ohne jene wissenschaftliche Freiheit zu beseitigen, die sie ursprünglich zu einem außergewöhnlichen Magneten für Talente gemacht hat.
Der nächste Abschnitt des KI-Talentwettbewerbs wird daher nicht nur daran entschieden, wer am meisten zahlen kann. Ausschlaggebend wird sein, welches Labor die überzeugendste Mischung aus Autonomie, Ressourcen, Einfluss und dem glaubwürdigen Beleg bietet, dass die Arbeit seiner Forschenden tatsächlich etwas bewirkt.
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Google DeepMinds Vorsprung im europäischen KI-Talentmarkt ist eingebrochen“?
Der Anteil Google DeepMinds an Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika sank von 49 Prozent (2022/23) auf 18,6 Prozent (2025/26).
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Der Anteil Google DeepMinds an Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika sank von 49 Prozent (2022/23) auf 18,6 Prozent (2025/26). Das Verhältnis von Neueinstellungen zu Abgängen fiel von etwa 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026 – DeepMind wächst also noch, aber deutlich weniger dynamisch.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Neben hohen Vergütungsangeboten der Konkurrenz spielen der stärkere Fokus auf die Vermarktung von Gemini, organisatorische Veränderungen und Fragen nach der Forschungsfreiheit eine Rolle.