Google DeepMind ei ole enää Euroopan tekoälytutkijoiden itsestään selvä ykkösvalinta

Google DeepMind ei ole muuttunut merkityksettömäksi tekoälylaboratorioksi. Se on yhä yksi alan suurimmista ja parhaiten resursoiduista tutkimusorganisaatioista. Sen asema työmarkkinoilla on kuitenkin muuttunut rajusti: Euroopan eliittitutkijoiden selvästä ykköstyönantajasta on tullut yksi vahva kilpailija muiden joukossa.

Selvin merkki muutoksesta on DeepMindin kutistuva osuus uusista tutkimus- ja edistyneen insinöörityön rekrytoinneista Euroopassa, Lähi-idässä ja Afrikassa. Zeki Datan mukaan osuus laski 49 prosentista vuosina 2022–23 vain 18,6 prosenttiin vuosina 2025–26. Se oli jyrkin alueellinen pudotus, jonka Zeki kirjasi suurelle tekoälylaboratoriolle. 2

Rekrytointivauhti on hidastunut jyrkästi

Kyse ei ole yksinkertaisesti siitä, että DeepMind menettäisi enemmän työntekijöitä kuin se palkkaa. Laboratorion tutkimus- ja edistyneen insinöörityön henkilöstön kerrotaan kasvavan edelleen kokonaisuutena. Sen aiempi etumatka on vain kaventunut huomattavasti.

Fortunen raportoimien Zeki-tietojen mukaan uusien työntekijöiden ja lähtijöiden suhde putosi noin 12:1:stä vuoden 2023 toisella neljänneksellä noin 2:1:een vuoden 2026 kolmannella neljänneksellä. 2 Suhde 2:1 tarkoittaa edelleen nettokasvua, mutta se ei enää kuvaa organisaatiota, jolla olisi ylivoimainen vetovoima työmarkkinoilla.

Vertailu nopeasti kasvaviin kilpailijoihin auttaa selittämään tilannetta. Yhden analyysin mukaan OpenAI:n henkilöstö kasvoi 97 prosenttia ja Anthropicin 152 prosenttia, kun DeepMindin kasvu oli 27 prosenttia. 1 Luvut kuvaavat kasvuvauhtia, eivät tutkimuksen laatua, mutta ne auttavat ymmärtämään, miksi DeepMindin osuus alueen rekrytoinneista on laskenut laboratorion koosta huolimatta.

Saatavilla olevat luvut mittaavat näkyviä rekrytointeja ja henkilöstöliikkeitä, eivät kaikkea tekoälyosaamista kattavaa väestölaskentaa. Ne viittaavat rekrytointiaseman heikkenemiseen, eivät DeepMindin tutkimuspohjan katoamiseen.

Huippututkijat siirtyvät kilpailijoille

Huolestuttavinta ei ole pelkkä lähtijöiden määrä vaan joidenkin lähtijöiden asema ja merkitys. Kesäkuussa 2026 Geminin toinen vetäjä Noam Shazeer siirtyi Googlelta OpenAI:lle, ja AlphaFold-tutkija John Jumper ilmoitti siirtyvänsä Anthropiciin. 333540

Myös Geminiin osallistuneet Jonas Adler ja Alexander Pritzel raportoitiin lähtijöiksi Anthropiciin. 35 Myöhemmin Jeff Deanin, Sanjay Ghemawatin, Oriol Vinyalsin ja Quoc Len kerrottiin jättäneen Googlen uuden yrityksen perustamiseksi. 1718

Tällaiset siirrot vaikuttavat paljon enemmän kuin pelkkä henkilöstömäärä antaisi ymmärtää. Kokeneet tutkijat vievät mukanaan organisaation hiljaista tietoa, teknistä harkintaa ja uskottavuutta rekrytoijina. Heidän lähtönsä voi vaikuttaa suoraan perusmallien ja infrastruktuurin kehitykseen sekä siihen, millaisena potentiaaliset työntekijät näkevät organisaation.

Myös lähtijöiden määränpäät ovat merkityksellisiä. DiarioBitcoiniin raportoitujen Zeki-tietojen mukaan DeepMindista viimeisen vuoden aikana lähteneistä 25 prosenttia siirtyi Anthropiciin, 21 prosenttia Metalle ja 14 prosenttia OpenAI:lle. 3 SignalFireen perustuneessa vuoden 2025 raportoinnissa DeepMindin työntekijöiden siirtyminen Anthropiciin oli puolestaan lähes 11 kertaa yleisempää kuin vastakkainen liike. 8

Yksikään tietokanta ei kata kaikkia henkilöstösiirtoja, ja luvut perustuvat eri ajanjaksoihin ja menetelmiin. Yhdessä ne osoittavat kuitenkin johdonmukaisen suunnan: Anthropic, OpenAI ja Meta ovat nousseet uskottaviksi vaihtoehdoiksi tutkijoille, joille DeepMind olisi aiemmin saattanut olla luonteva ykkösvalinta.

Rahalla on merkitystä, mutta se ei selitä kaikkea

Tekoälyn eturintamassa toimivat laboratoriot kilpailevat työmarkkinoilla, joilla käteispalkka, osakkeet ja pääsy niukkoihin laskentaresursseihin voivat vaikuttaa ratkaisevasti urapäätöksiin. Kilpailijoiden aggressiivisista palkka- ja osakepaketeista on raportoitu erityisesti OpenAI:n ja Anthropicin laajentaessa toimintaansa Euroopassa. 411

Pelkkä palkkataso ei kuitenkaan selitä DeepMindin aseman heikkenemistä. Laboratorion alkuperäinen vetovoima perustui maineen, teknisten resurssien ja pitkän aikavälin tutkimusvapauden yhdistelmään. Geminin merkityksen kasvaessa Googlen kilpailustrategiassa ja liiketoiminnassa DeepMindiin on kohdistunut enemmän painetta tuottaa malleja ja tuotteita yrityksen aikataulujen mukaisesti.

Tässä syntyy mahdollinen vaihtokauppa. Tutkimusorganisaatio voi parantaa keskittymistä ja toimeenpanon nopeutta suuntaamalla resursseja Geminiin, agentteihin ja niihin liittyviin tuotteisiin. Samalla avoimeen ja pitkäjänteiseen tutkimukseen motivoituneet tutkijat voivat kokea, että tilaa kokeilevalle työlle on vähemmän.

Raportit ovat viitanneet myös tiukempiin julkaisurajoituksiin ja vähentyneeseen autonomian kokemukseen, vaikka julkisista tiedoista ei voida päätellä, kuinka paljon kumpikin tekijä on vaikuttanut yksittäisiin lähtöihin. 7 Siksi olisi liian vahvaa selittää lähtöaaltoa yhdellä päätöksellä tai yhdellä käytännöllä. Perustellumpi johtopäätös on, että palkkaus, kaupalliset paineet, organisaatiomuutos ja kilpailijoiden kasvava houkuttelevuus vahvistavat toistensa vaikutusta.

AlphaFold-uudistus lähetti vahvan viestin

DeepMindin muuttuneet painotukset näkyvät erityisen selvästi AlphaFoldin kohtelussa. Heinäkuussa 2026 raportointiin, että Nobel-palkitun proteiinirakenteita ennustavan järjestelmän taustalla ollut tiimi oli hajotettu tai järjestelty uudelleen laboratorion siirtäessä resursseja suuriin kielimalleihin, Geminiin ja laajempaan tieteelliseen automaatioon. 4950

DeepMindin mukaan tutkijoita siirtyi muun muassa Gemini-projekteihin, entsyymien suunnitteluun, ydinfuusioon ja genomiikkaan. 49 Muutosta ei siis pitäisi kuvata yksinkertaisesti tieteellisestä tekoälystä luopumisena. Parempi tulkinta on, että tutkimusta järjestellään uudelleen laajemman, Gemini-keskeisen strategian ympärille.

Organisaation lähettämä viesti on silti merkittävä. AlphaFold edusti pitkäjänteistä ja alakohtaista tutkimusta, joka teki DeepMindistä poikkeuksellisen. Työn uudelleen kohdentaminen voi vakuuttaa sijoittajat ja tuotekehityksen siitä, että laboratorio keskittyy lähiajan strategisiin tavoitteisiin. Tutkijoille se voi herättää toisen kysymyksen: kuinka paljon itsenäisyyttä jää hankkeille, joiden kaupallinen hyöty on epävarma tai kaukana tulevaisuudessa?

Hassabisin uusi rooli sitoo DeepMindiä tiiviimmin Alphabeta-yhtiöön

Elokuussa 2026 Demis Hassabis luopui DeepMindin päivittäisestä toimitusjohtajan tehtävästä ja siirtyi Google DeepMindin hallituksen puheenjohtajaksi sekä Alphabetin tieteelliseksi johtajaksi. Aiemmin laboratorion teknologiajohtajana toiminut Koray Kavukcuoglu otti operatiivisen vastuun ja raportoi suoraan Alphabetin toimitusjohtajalle Sundar Pichaille. 171822

Muutoksella on selkeä strateginen logiikka. Hassabis voi keskittyä Alphabetin laajuisiin tekoäly- ja tiedetavoitteisiin, kun taas Kavukcuoglu voi johtaa Gemini-kehitystä, eturintaman tutkimusta sekä Geminin sovellus- ja kehittäjätiimejä. 2253

Samalla DeepMindin institutionaalinen identiteetti muuttuu. Johtamisrakenne tuo enemmän päätösvaltaa suoraan Alphabetin keskushallinnolle sen sijaan, että laboratorio näyttäytyisi suhteellisen itsenäisenä, Lontoossa toimivana tutkimuslaitoksena. Reutersin mukaan Kavukcuoglulla olisi lopullinen päätösvalta DeepMindin merkittävissä ratkaisuissa. 18

Muutos voi parantaa koordinointia ja nopeuttaa päätöksiä. Se voi kuitenkin saada laboratorion näyttämään enemmän Googlen tuote- ja yritysorganisaation tekoälyosastolta kuin poikkeuksellisen itsenäiseltä tutkimuslaitokselta, joka alun perin houkutteli alan huippuja. Rekrytointivaikutus riippuu lopulta siitä, mitä tutkijat saavat todella tutkia ja julkaista – ei vain johtajien titteleistä.

DeepMindillä on edelleen merkittäviä vahvuuksia

Rekrytointiosuuden laskua ei pidä sekoittaa teknisen kyvykkyyden romahtamiseen. Metixin vuoden 2026 osaamiskartoituksessa Google DeepMindin näkyvään tekniseen pooliin kuului 2 837 henkilöä. Metalla vastaava luku oli 4 092 ja Anthropicilla 1 251. 6

DeepMindillä on edelleen etuja, joita kilpailijoiden on vaikea jäljitellä:

• Laaja laskentateho ja infrastruktuuri Alphabetin resurssien ja omien laitteistojen ekosysteemin ansiosta.
• Tieteellisen tekoälyn osaaminen, johon kuuluvat AlphaFoldin perintö sekä biologian ja tieteellisen löytämisen parissa tehtävä työ.
• Tutkimuksen syvyys esimerkiksi vahvistusoppimisessa, multimodaalisissa järjestelmissä, agenteissa ja maailmamalleissa.
• Jakeluvoima Googlen kuluttaja-, pilvi- ja kehittäjätuotteiden kautta.
• Pääoma ja organisaation laajuus, joiden avulla voidaan rahoittaa sekä eturintaman mallien kehitystä että pitkäjänteisempää tutkimusta.

DeepMindin oma tutkimusportfolio sisältää edelleen esimerkiksi SIMA 2:n, Gemini Roboticsin ja Genie 3:n. Ne osoittavat työn jatkuvan agenttien, robotiikan ja vuorovaikutteisten maailmamallien parissa. 56

Nämä vahvuudet tekevät DeepMindistä yhä erittäin varteenotettavan kilpailijan. Keskeinen kysymys on, pystyykö laboratorio muuttamaan resurssinsa tuotteiksi ja tutkimustuloksiksi riittävän nopeasti – ja pitämään palveluksessaan ihmiset, joita tähän muutokseen tarvitaan.

Missä DeepMind näyttää menettävän asemiaan?

Laboratorion haavoittuvimpia alueita ovat ne, joilla tutkimusjohto, tuotteiden nopea kehitys ja kehittäjien käyttöönotto vahvistavat toisiaan. Kilpailijat ovat rakentaneet vahvoja profiileja kuluttajille suunnattujen avustajien, koodaustyökalujen ja yleiskäyttöisten eturintaman mallien ympärille. Erityisesti OpenAI ja Anthropic houkuttelevat tutkijoita, jotka haluavat työskennellä näkyvien tuotteiden parissa ja lähellä käynnissä olevaa mallikilpailua. 53

Myös ajankohtaiset vertailutestit ovat vahvistaneet käsitystä, jonka mukaan Googlen parhaat julkaistut mallit ovat joissakin arvioissa kilpailijoita jäljessä. Fortune viittasi arvioihin, joissa Googlen paras julkaistu malli sijoittui Anthropicin, OpenAI:n, xAI:n, Metan ja kiinalaisen laboratorion järjestelmien taakse. 6 Kyse on yhdestä ajankohdasta, ei pysyvästä rankingista. Tekoälyosaajien työmarkkinoilla mielikuvilla on silti merkitystä: tutkijat haluavat usein liittyä organisaatioon, jonka he uskovat johtavan kehitystä.

Meta tarjoaa erilaisen haasteen. Se voi yhdistää huomattavan palkkatason valtavaan jakeluekosysteemiin, kun taas Anthropic ja OpenAI tarjoavat keskittyneen eturintaman mallien tehtävän ja vahvan rekrytointitarinan. Googlen infrastruktuurietu on todellinen, mutta infrastruktuuri ei toimi itsestään. Sen arvo riippuu tutkijoista ja insinööreistä, jotka päättävät, mitä koulutetaan, miten tuloksia arvioidaan ja mitä tuotteita julkaistaan.

Todellinen muutos on DeepMindin maine-etumatkan murtuminen

Vahvin johtopäätös ei ole se, että DeepMind olisi muuttunut heikoksi. Sen aiempi yhdistelmä arvovaltaa, autonomiaa ja teknisiä resursseja ei vain enää takaa sille kiistatonta etumatkaa Euroopassa.

Vuosien 2022–23 ja 2025–26 välillä DeepMindin osuus alueen huippuluokan tekoälyrekrytoinneista laski 49 prosentista 18,6 prosenttiin, ja uusien tulijoiden suhde lähtijöihin putosi noin 12:1:stä 2:1:een. 2 Näkyvät huippututkijoiden lähdöt ovat tehneet muutoksen konkreettiseksi, ja laboratorion tiiviimpi kytkentä Alphabeta-yhtiöön on lisännyt kysymyksiä sen tutkimusidentiteetistä.

DeepMind voi vielä palauttaa asemansa. Se edellyttää, että Gemini ja siihen liittyvät tuotteet onnistuvat kaupallisesti ilman, että tutkimusvapaus – juuri se ominaisuus, joka teki laboratoriosta poikkeuksellisen houkuttelevan – katoaa. Tekoälyosaajien seuraava kilpailuvaihe ei ratkaise vain sitä, kuka maksaa eniten, vaan myös sen, mikä laboratorio tarjoaa tutkijoille parhaan yhdistelmän autonomiaa, resursseja, vaikutusvaltaa ja näyttöä työn merkityksellisyydestä.