Google DeepMind verliert in EMEA deutlich an KI-Talent

Google DeepMind zieht weiterhin hochqualifizierte KI-Fachleute an – doch die frühere Dominanz ist deutlich geschrumpft. Nach einer Auswertung von Zeki Data sank der Anteil des Labors an Einstellungen für Forschung und Advanced Engineering in Europa, dem Nahen Osten und Afrika (EMEA) von 49 Prozent in den Jahren 2022/23 auf 18,6 Prozent in 2025/26. Das entspricht einem Rückgang um 30,4 Prozentpunkte und laut Zeki dem stärksten Einbruch, den die Analyse bei einem großen KI-Labor in einer Region erfasst hat. 2

Damit verschieben sich die Kräfteverhältnisse im Wettbewerb um Spitzenpersonal: DeepMind bleibt eine bedeutende Forschungseinrichtung, doch Anthropic und OpenAI vereinen zunehmend mehr Wachstum und Aufmerksamkeit im Bereich der fortschrittlichsten KI-Systeme.

DeepMind stellt weiterhin ein – verliert aber an Dynamik

Der regionale Anteil an Neueinstellungen ist nur ein Teil des Bildes. Weltweit stellt DeepMind weiterhin mehr Forschungs- und Advanced-Engineering-Personal ein, als das Unternehmen verliert. Das Verhältnis von Zugängen zu Abgängen ist jedoch stark gesunken: von etwa 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026. 23

Auch beim Wachstum liegt DeepMind hinter den dynamischsten Konkurrenten. Den Zeki-Daten zufolge wuchs die Zahl der Einstellungen bei DeepMind um etwa 27 Prozent, verglichen mit 97 Prozent bei OpenAI und 152 Prozent bei Anthropic. 1

Das bedeutet nicht, dass das Labor vor dem Zusammenbruch steht. Die Zahlen zeigen vielmehr einen weiterhin großen Arbeitgeber, dessen relativer Vorsprung schrumpft, während konkurrierende Labore schneller expandieren.

Die Mitarbeiterbindung ist nicht DeepMinds größtes Problem

Ein separater Vergleich über einen Zeitraum von zwei Jahren zeichnet ein differenzierteres Bild. Anthropic kam bei der Mitarbeiterbindung auf 80 Prozent, dicht gefolgt von DeepMind mit 78 Prozent. OpenAI erreichte 67 Prozent, Meta 64 Prozent. 14

DeepMinds Bindungsquote ist damit nicht dramatisch schlechter als die von Anthropic. Das größere Problem ist die Kombination aus langsamerem Einstellungswachstum, einem deutlich geringeren Verhältnis von Zugängen zu Abgängen und einem ungünstigen Wechselstrom zu Wettbewerbern.

Laut Zeki wechselten Ingenieure fast elfmal so häufig von DeepMind zu Anthropic wie in die umgekehrte Richtung. Bei den Forschern und Advanced Engineers, die DeepMind zuletzt verließen, war Anthropic für 25 Prozent das Ziel. Es folgten Meta mit 21 Prozent und OpenAI mit 14 Prozent. 412

Welche bekannten Köpfe sind gegangen?

Mehrere prominente Abgänge machen den übergeordneten Talenttrend besonders sichtbar:

• John Jumper, leitender DeepMind-Forscher und Mitentwickler von AlphaFold, kündigte nach fast neun Jahren bei Google DeepMind seinen Wechsel zu Anthropic an. Jumper erhielt 2024 gemeinsam mit Demis Hassabis den Nobelpreis für Chemie für Arbeiten im Zusammenhang mit AlphaFold.
• Noam Shazeer, Führungskraft im Gemini-Engineering und Mitautor der einflussreichen Transformer-Arbeit von 2017, verließ Google und wechselte zu OpenAI.
• Jeff Dean, langjähriger Chief Scientist von Google, ging zusammen mit Sanjay Ghemawat, Quoc Le und Oriol Vinyals. Das Team gründete Discovery Loop, ein unabhängiges KI-Unternehmen in der Rechtsform einer Public-Benefit-Corporation, das KI für wissenschaftliche und ingenieurtechnische Forschung einsetzen will. 1719

Die Bedeutung dieser Abgänge liegt nicht nur in den Namen. Sie betreffen mehrere Kernbereiche von DeepMind – von der Grundlagenforschung über die technische Infrastruktur bis zur Gemini-Entwicklung.

Warum wechseln die Forscher?

Die am besten belegte Erklärung ist ein zunehmend aggressiver Wettbewerb um KI-Fachkräfte. Rivalisierende Labore bieten hohe Vergütungen, darunter besonders attraktive Beteiligungsmodelle nach dem Vorbild von Start-ups. Anthropic hat sich dabei zu einem wichtigen Ziel für Mitarbeiter entwickelt, die sowohl DeepMind als auch OpenAI verlassen. 1415

Die Berichte ordnen die Abgänge außerdem in eine größere Organisationsfrage ein: Wie viel Eigenständigkeit soll DeepMind behalten, während Google Gemini-Produkte, Modellveröffentlichungen und die kommerzielle Umsetzung priorisiert? Googles Neuorganisation bündelt Forschung, Frontier-Modelle, die Gemini-App und Entwicklerteams enger in einer gemeinsamen Struktur. 17

Das kann Google helfen, KI schneller auf den Markt zu bringen und zu kommerzialisieren. Die vorliegenden Belege beweisen jedoch nicht, dass Publikationsbeschränkungen, Druck rund um Gemini oder die stärkere Einbindung in den Konzern den jeweiligen Weggang einzelner Personen verursacht haben. Diese Faktoren sind daher als organisatorischer Kontext zu verstehen – nicht als messbare Erklärung für jeden Abgang.

Hassabis zieht sich aus dem Tagesgeschäft zurück

Im August 2026 gab Demis Hassabis die wichtigste Rolle im täglichen Management von DeepMind ab. Er wurde Vorsitzender von Google DeepMind und Chief Scientist von Alphabet. Koray Kavukcuoglu übernahm die operative Verantwortung für die KI-Einheit. Kavukcuoglu berichtet direkt an Google-Chef Sundar Pichai und verantwortet die Gemini-Entwicklung, Frontier-Forschung, die Gemini-App und die Entwicklerteams. 1719

Die Änderung verknüpft DeepMinds Forschungsagenda formell enger mit Googles übergreifender Produktorganisation. Zugleich erhält Hassabis mehr Freiraum für langfristige wissenschaftliche und KI-Ziele, einschließlich seiner weiteren Arbeit mit Isomorphic Labs. 19

Stark in KI für die Wissenschaft, unter Druck bei allgemeinen Modellen

DeepMinds wissenschaftliche Bilanz bleibt ein großer Vorteil. Die Vorhersage von Proteinstrukturen mit AlphaFold zählt zu den sichtbarsten Beiträgen des Labors. Auch die Bedeutung von John Jumpers Wechsel zu Anthropic hängt teilweise damit zusammen, dass eine zentrale Figur dieses Forschungsbereichs das Unternehmen verlässt.

Weniger sicher ist DeepMinds Position bei breit eingesetzten Frontier-Modellen und beim Programmieren. Eine von Fortune zitierte Bewertung des unabhängigen Benchmarking-Unternehmens Artificial Analysis platzierte Googles bestes veröffentlichtes Gemini-Modell hinter führenden Angeboten von Anthropic, OpenAI, xAI, Meta und mindestens einem chinesischen Labor. Das ist eine Momentaufnahme und kein dauerhaftes Ranking – zeigt aber, warum die Umsetzung von Gemini für Googles Wettbewerbsposition entscheidend geworden ist.

Was die Zahlen für das KI-Rennen bedeuten

Die klarste Schlussfolgerung lautet nicht, dass DeepMind zusammenbricht. Vielmehr ist Spitzenpersonal in der KI heute mobil – und DeepMind kontrolliert den Markt, den es einst dominierte, nicht mehr allein, insbesondere nicht in der EMEA-Region.

Google verfügt weiterhin über erhebliche Vorteile bei Recheninfrastruktur, Reichweite und wissenschaftlicher Tiefe. Diese Stärken müssen sich jedoch nun gegen die hohe Bindungsquote und das Recruiting-Tempo von Anthropic, die schnelle Expansion von OpenAI und die Anziehungskraft kleinerer Frontier-Labore behaupten. 114

Die nächste Herausforderung für DeepMind ist deshalb nicht nur technischer, sondern auch kultureller Natur: Das Labor muss zeigen, dass die engere Integration in Google seine Forscher produktiver macht – ohne jene Eigenständigkeit und wissenschaftliche Identität zu verlieren, die DeepMind ursprünglich so attraktiv gemacht haben.