Vom Traumjob zum starken Wettbewerber: Wie Google DeepMind Europas Elite-KI-Talente verliert

Google DeepMind ist nicht schwach geworden. Doch das Labor, das lange als Europas erste Adresse für Spitzenforscher in der künstlichen Intelligenz galt, hat sein früheres Talentmonopol verloren. Heute konkurriert es mit OpenAI, Anthropic, Meta und weiteren finanzstarken Akteuren um dieselben Fachkräfte.

Der deutliche Einbruch im Talentmarkt

Die Entwicklung lässt sich besonders klar an den Einstellungszahlen ablesen: Laut Zeki Data sank DeepMinds Anteil an Einstellungen in Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika von 49 Prozent im Zeitraum 2022–23 auf 18,6 Prozent 2025–26. Das war der stärkste regionale Rückgang, den Zeki bei einem großen KI-Labor verzeichnete. 2

Auch die Bilanz aus Zugängen und Abgängen hat sich verschlechtert. Das Verhältnis sank von ungefähr 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf etwa 2:1 im dritten Quartal 2026. DeepMind gewinnt damit weiterhin mehr Mitarbeitende hinzu, als es verliert – aber der frühere Sog ist deutlich schwächer geworden. 5

Dazu kommt, dass die Konkurrenten schneller wachsen: Für OpenAI und Anthropic wurde ein Beschäftigungswachstum von 97 beziehungsweise 152 Prozent berichtet, während DeepMind auf 27 Prozent kam. 1

Spitzenkräfte wechseln zu Rivalen und Start-ups

Die Verschiebung zeigt sich nicht nur in Statistiken. Im Juni 2026 wechselten die Gemini-Mitarbeiter Jonas Adler und Alexander Pritzel zu Anthropic. Noam Shazeer, einer der Mitautoren der Transformer-Architektur und früherer Chef von Character.AI, ging zu OpenAI. 24

Kurz darauf verließen Alphabet-Chefwissenschaftler Jeff Dean, Senior Fellow Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals und Quoc Le das Unternehmen, um Discovery Loop zu gründen. 1 Die Bedeutung dieser Abgänge geht über die reine Zahl der Personen hinaus: Es handelt sich um besonders erfahrene Forscher und Führungskräfte mit Einfluss auf Basismodelle, Infrastruktur und wissenschaftliche KI.

Geld ist nur ein Teil der Erklärung

Die Konkurrenz lockt mit außergewöhnlich hohen Gehältern und Beteiligungsangeboten. Das erklärt einen Teil der Wechsel, reicht als Erklärung aber nicht aus. 14

DeepMinds ursprüngliche Anziehungskraft lag auch in der Möglichkeit, langfristige und offene Forschungsfragen zu verfolgen und einflussreiche Ergebnisse zu veröffentlichen. Inzwischen konzentriert sich der Auftrag stärker darauf, Gemini weiterzuentwickeln und zu vermarkten. Zugleich gibt es Berichte über weniger Autonomie und strengere Regeln für Veröffentlichungen.

Besonders aufschlussreich ist die Neuordnung des AlphaFold-Teams. Das Labor richtet sich stärker auf große Sprachmodelle und allgemeine wissenschaftliche Automatisierung aus. 26 Für Forschende kann das ein Signal sein, dass offene Grundlagenforschung gegenüber kurzfristigeren Produktzielen an Gewicht verliert.

Wie stark jeweils Vergütung, Management, Publikationsfreiheit oder strategische Neuausrichtung zu den Abgängen beigetragen haben, ist öffentlich nicht quantifiziert. Es wäre daher überzogen, die Entwicklung auf eine einzelne Entscheidung zurückzuführen.

Hassabis rückt auf – und DeepMind rückt näher an Google

Im August 2026 gab Demis Hassabis die tägliche Leitung von DeepMind ab. Er wurde Vorsitzender von DeepMind und zugleich Chefwissenschaftler von Alphabet, der Muttergesellschaft von Google. Die operative Verantwortung übernahm Technologiechef Koray Kavukcuoglu, der direkt an Alphabet-Chef Sundar Pichai berichtet. 12

Für Alphabet kann diese Struktur Vorteile haben: Forschung, Gemini-Entwicklung und Produktteams lassen sich möglicherweise schneller koordinieren. Für DeepMind bedeutet sie jedoch weniger institutionelle Eigenständigkeit. Hassabis bleibt das öffentliche wissenschaftliche Gesicht des Labors, ist aber nicht mehr für das Tagesgeschäft zuständig.

Damit wächst der Eindruck, dass DeepMind von einer eigenständigen Forschungseinrichtung zu einem stärker produktorientierten Teil von Google wird. Genau diese Entwicklung könnte die Marke bei Forschenden schwächen, die DeepMind einst wegen seiner wissenschaftlichen Freiheit attraktiv fanden.

Was DeepMind weiterhin stark macht

Trotz des Talentverlusts verfügt DeepMind über außergewöhnliche Stärken. Dazu gehören wissenschaftliche KI, Reinforcement Learning, multimodale Systeme, leistungsfähige Infrastruktur und eine hohe Dichte an Forschungserfahrung. Die Geschichte von AlphaFold zeigt, welche besondere Kompetenz das Labor bei Biologie und wissenschaftlicher Entdeckung aufgebaut hat. 6

Schwächer wirkt DeepMinds Position dagegen bei verbrauchernahen Assistenten, schnellen Produktzyklen, Programmieragenten und der wahrgenommenen Leistungsfähigkeit fertiger allgemeiner Modelle. Eine zitierte unabhängige Benchmark-Einschätzung sah Googles bestes veröffentlichtes Modell hinter Angeboten von Anthropic, OpenAI, xAI, Meta und einem chinesischen Labor. 6 Das ist nur eine Momentaufnahme und kein endgültiges Ranking – es verdeutlicht aber das Wahrnehmungsproblem rund um Gemini.

Die strategische Herausforderung

OpenAI und Anthropic verbinden starke Modellmarken, sichtbare Produktfortschritte und überzeugende Geschichten für neue Mitarbeitende. Meta kann hohe Vergütungen anbieten und seine Modelle in ein riesiges Produktökosystem integrieren. Mit Microsoft AI Superintelligence kommt zudem ein finanzstarker Wettbewerber hinzu, der ausdrücklich auf Spitzenleistungen an der Modellfront zielt.

DeepMinds Vorteile bleiben real: Alphabet verfügt über enorme Rechenkapazitäten, eine eigene TPU-Infrastruktur, globale Verbreitung und viel Kapital. Doch Rechenleistung allein entscheidet nicht, wenn die Menschen abwandern, die bestimmen, was trainiert, veröffentlicht und auf den Markt gebracht wird. Die Neuordnung der Führung und der Abfluss von Talent drohen daher, einen Infrastrukturvorsprung in einen weniger entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. 12

Die zentrale Veränderung lautet somit nicht, dass DeepMind seine Bedeutung verloren hätte. Vielmehr ist sein früheres Monopol auf Prestige, Freiheit und Spitzenkräfte in Europa erodiert. Die entscheidende Aufgabe besteht nun darin, Gemini kommerziell erfolgreich zu machen, ohne jene wissenschaftliche Autonomie abzubauen, die DeepMind ursprünglich zu einem Magneten für die besten KI-Forscher gemacht hat.