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Google DeepMind की AI टैलेंट बढ़त यूरोप में क्यों ढह गई?
यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग में Google DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। DeepMind का हायरिंग टू डिपार्चर अनुपात लगभग 12:1 से घटकर 2:1 हो गया—यानी टीम अब भी बढ़ रही है, लेकिन पहले जैसी निर्णायक बढ़त नहीं रही। आक्रामक वेतन, Gemini को तेजी...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग में Google DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई।
- DeepMind का हायरिंग टू डिपार्चर अनुपात लगभग 12:1 से घटकर 2:1 हो गया—यानी टीम अब भी बढ़ रही है, लेकिन पहले जैसी निर्णायक बढ़त नहीं रही।
- आक्रामक वेतन, Gemini को तेजी से कमर्शियलाइज़ करने का दबाव, कम स्वायत्तता और AlphaFold टीम के पुनर्गठन ने इसकी रिसर्च पहचान पर सवाल खड़े किए हैं।
- कंप्यूटिंग, इंफ्रास्ट्रक्चर, वैज्ञानिक AI और गहरी रिसर्च क्षमता के कारण DeepMind अब भी बेहद मजबूत है, लेकिन यूरोप में एलीट AI टैलेंट की डिफॉल्ट मंज़िल नहीं रही।
AI संकेत
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 कमजोर AI लैब नहीं बन गया है। Alphabet के संसाधनों से लैस यह अब भी दुनिया के सबसे बड़े और सबसे सक्षम AI रिसर्च संगठनों में शामिल है। लेकिन AI टैलेंट मार्केट में इसकी स्थिति बदल गई है: कभी यूरोप के शीर्ष AI शोधकर्ताओं की स्पष्ट पहली पसंद रहा DeepMind अब कई शक्तिशाली प्रतिद्वंद्वियों में से एक है।
सबसे बड़ा संकेत इसकी नई रिसर्च और एडवांस्ड-इंजीनियरिंग हायरिंग हिस्सेदारी में गिरावट है। Zeki Data के अनुमान के अनुसार यूरोप, मध्य-पूर्व और अफ्रीका में DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। यह किसी बड़े AI लैब के लिए Zeki द्वारा दर्ज की गई सबसे तेज क्षेत्रीय गिरावट थी। 2
आंकड़े बताते हैं कि हायरिंग की रफ्तार थम गई है
यह बदलाव केवल कर्मचारियों के जाने और कम लोगों के आने की कहानी नहीं है। रिपोर्टों के अनुसार DeepMind अब भी रिसर्च और एडवांस्ड-इंजीनियरिंग स्टाफ जोड़ रहा है। समस्या यह है कि बाजार में उसका आकर्षण पहले जितना असाधारण नहीं रहा।
Fortune में उद्धृत Zeki Data के अनुसार, DeepMind में आने वालों और जाने वालों का अनुपात 2023 की दूसरी तिमाही में लगभग 12:1 था, जो 2026 की तीसरी तिमाही में घटकर करीब 2:1 रह गया। 2 2:1 का अर्थ अब भी है कि संगठन में कर्मचारियों का शुद्ध प्रवाह सकारात्मक है, लेकिन यह किसी ऐसी लैब का संकेत नहीं है जो टैलेंट को बाकी बाजार से बहुत आगे रहकर खींच रही हो।
प्रतिद्वंद्वियों की तेज विस्तार दर इस तस्वीर को और स्पष्ट करती है। एक विश्लेषण में OpenAI की हायरिंग वृद्धि 97% और Anthropic की 152% बताई गई, जबकि DeepMind के लिए यह 27% थी। 1 ये आंकड़े टैलेंट की गुणवत्ता नहीं, बल्कि वृद्धि की दर दिखाते हैं; फिर भी वे समझाते हैं कि DeepMind बड़ा संगठन बने रहने के बावजूद क्षेत्रीय हायरिंग में उसकी हिस्सेदारी क्यों कम हुई।
इन आंकड़ों को AI विशेषज्ञता की पूरी जनगणना नहीं समझना चाहिए। वे सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाली हायरिंग और नौकरी बदलने की गतिविधि को मापते हैं। इसलिए इनसे DeepMind की रिसर्च क्षमता के खत्म होने का नहीं, बल्कि उसकी भर्ती स्थिति कमजोर पड़ने का संकेत मिलता है।
DeepMind छोड़कर शोधकर्ता कहां जा रहे हैं?
सबसे चिंताजनक बात कुछ महत्वपूर्ण और वरिष्ठ शोधकर्ताओं का जाना है। जून 2026 में Gemini के सह-नेता Noam Shazeer ने Google छोड़कर OpenAI जॉइन किया। AlphaFold पर काम करने वाले John Jumper ने Anthropic जाने की घोषणा की। 33
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Gemini से जुड़े Jonas Adler और Alexander Pritzel के भी Anthropic जाने की खबर सामने आई। 35 इसके बाद Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals और Quoc Le के Google छोड़कर नई कंपनी शुरू करने की रिपोर्ट आई।
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इन प्रस्थानों का महत्व केवल कर्मचारियों की संख्या में नहीं है। वरिष्ठ शोधकर्ता संस्थागत ज्ञान, तकनीकी निर्णय क्षमता और भर्ती की विश्वसनीयता अपने साथ ले जाते हैं। उनका जाना फाउंडेशन मॉडल और AI इंफ्रास्ट्रक्चर के विकास को सीधे प्रभावित कर सकता है। साथ ही, संभावित नए कर्मचारियों की नजर में संगठन की छवि भी बदल सकती है।
जिन कंपनियों में ये लोग जा रहे हैं, वह भी महत्वपूर्ण है। DiarioBitcoin में उद्धृत Zeki Data के अनुसार पिछले एक वर्ष में DeepMind छोड़ने वालों में से 25% Anthropic, 21% Meta और 14% OpenAI गए। 3 2025 में SignalFire पर आधारित रिपोर्टिंग में यह भी कहा गया कि DeepMind से Anthropic जाने वालों का प्रवाह उलटी दिशा के मुकाबले लगभग 11:1 था।
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अलग-अलग डेटासेट अलग समयावधि और पद्धति इस्तेमाल करते हैं, इसलिए किसी एक आंकड़े से पूरी तस्वीर नहीं बनती। फिर भी सामूहिक संकेत स्पष्ट है: Anthropic, OpenAI और Meta अब उन शोधकर्ताओं के लिए विश्वसनीय विकल्प बन चुके हैं, जो पहले DeepMind को स्वाभाविक पहली पसंद मान सकते थे।
पैसा वजह है, लेकिन पूरी कहानी नहीं
फ्रंटियर AI लैब्स ऐसे श्रम बाजार में प्रतिभा के लिए मुकाबला कर रही हैं, जहां नकद वेतन, इक्विटी और दुर्लभ कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच करियर के फैसलों को प्रभावित कर सकते हैं। रिपोर्टों में प्रतिद्वंद्वी कंपनियों, खासकर OpenAI और Anthropic, की आक्रामक क्षतिपूर्ति योजनाओं का उल्लेख किया गया है। 4
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लेकिन केवल वेतन से DeepMind की कमजोर होती स्थिति नहीं समझाई जा सकती। इसकी पारंपरिक अपील तीन चीजों का मेल थी—प्रतिष्ठा, अत्याधुनिक तकनीकी संसाधन और लंबी अवधि की रिसर्च करने की आजादी। Gemini अब Google की प्रतिस्पर्धी और व्यावसायिक रणनीति के केंद्र में है। इसके साथ DeepMind पर उत्पाद और मॉडल तय कारोबारी समयसीमा में देने का दबाव बढ़ा है।
इससे एक सीधा समझौता पैदा होता है। Gemini, AI एजेंट और उनसे जुड़े उत्पादों पर संसाधन केंद्रित करने से संगठन का फोकस और execution speed बढ़ सकता है। लेकिन जो शोधकर्ता खुले-ended और प्रयोगात्मक काम को महत्व देते हैं, उन्हें लग सकता है कि ऐसे प्रोजेक्ट्स के लिए जगह कम हो रही है।
रिपोर्टों में प्रकाशन पर बढ़ते नियंत्रण और कम होती स्वायत्तता का भी उल्लेख किया गया है, हालांकि सार्वजनिक आंकड़े यह नहीं बताते कि व्यक्तिगत इस्तीफों में इन कारकों का कितना योगदान रहा। 7 इसलिए पूरे पलायन को किसी एक नीति या एक कार्यकारी फैसले का नतीजा बताना जल्दबाजी होगी। अधिक ठोस निष्कर्ष यह है कि बेहतर पैकेज, कमर्शियल दबाव, संगठनात्मक बदलाव और प्रतिद्वंद्वी लैब्स का बढ़ता आकर्षण एक-दूसरे को मजबूत कर रहे हैं।
AlphaFold का पुनर्गठन एक बड़ा संकेत क्यों है?
DeepMind की प्राथमिकताओं में बदलाव AlphaFold के साथ हुए पुनर्गठन में सबसे साफ दिखाई देता है। जुलाई 2026 की रिपोर्टों के अनुसार नोबेल पुरस्कार जीतने वाली प्रोटीन-स्ट्रक्चर प्रणाली के पीछे की टीम को भंग या पुनर्गठित किया गया, क्योंकि लैब ने बड़े भाषा मॉडल, Gemini और व्यापक वैज्ञानिक ऑटोमेशन की ओर संसाधन मोड़े। 49
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DeepMind ने कहा कि शोधकर्ताओं को Gemini प्रोजेक्ट्स, एंजाइम डिजाइन, न्यूक्लियर फ्यूजन और जीनोमिक्स जैसे क्षेत्रों में भेजा गया है। 49 इसलिए इसे वैज्ञानिक AI छोड़ने के रूप में देखना सही नहीं होगा। अधिक सटीक बात यह है कि रिसर्च को Gemini-केंद्रित व्यापक रणनीति के तहत फिर से व्यवस्थित किया गया।
फिर भी इसका संस्थागत संदेश महत्वपूर्ण है। AlphaFold उस लंबी अवधि वाली, डोमेन-विशेष रिसर्च का प्रतीक था जिसने DeepMind को अलग पहचान दी। ऐसे काम को दूसरी प्राथमिकताओं के लिए पुनर्वितरित करना निवेशकों और उत्पाद टीमों को यह भरोसा दे सकता है कि लैब निकट अवधि के रणनीतिक लक्ष्यों पर केंद्रित है। शोधकर्ताओं के लिए सवाल अलग है: जिन प्रोजेक्ट्स का व्यावसायिक लाभ दूर या अनिश्चित है, उन्हें आगे बढ़ाने की कितनी स्वतंत्रता अब बची है?
Demis Hassabis की नई भूमिका से Alphabet का नियंत्रण बढ़ा
अगस्त 2026 में Demis Hassabis ने DeepMind के CEO के रूप में रोजमर्रा की जिम्मेदारियां छोड़कर Google DeepMind के चेयरमैन और Alphabet के चीफ साइंटिस्ट की भूमिका संभाली। इससे पहले लैब के CTO रहे Koray Kavukcuoglu ने संचालन की कमान ली और वे Alphabet CEO Sundar Pichai को सीधे रिपोर्ट करते हैं। 17
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इस बदलाव के पीछे स्पष्ट रणनीतिक तर्क है। Hassabis अब पूरे Alphabet में लंबी अवधि के AI और वैज्ञानिक लक्ष्यों पर काम कर सकते हैं, जबकि Kavukcuoglu Gemini विकास, फ्रंटियर रिसर्च तथा Gemini ऐप और डेवलपर टीमों पर ध्यान दे सकते हैं। 22
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लेकिन इससे DeepMind की संस्थागत पहचान भी बदलती है। रिपोर्टिंग संरचना में अब Alphabet का केंद्रीय नेतृत्व अधिक सीधे प्रभावशाली है। इससे लंदन स्थित अपेक्षाकृत स्वतंत्र रिसर्च लैब की पुरानी छवि कमजोर हो सकती है। Reuters के अनुसार DeepMind के बड़े फैसलों पर अंतिम अधिकार Kavukcuoglu के पास होगा। 18
यह बदलाव समन्वय और निर्णय लेने की गति बढ़ा सकता है। दूसरी ओर, लैब एक असाधारण रूप से स्वायत्त रिसर्च संस्थान के बजाय Google के उत्पाद-केंद्रित AI डिविजन जैसी दिखाई दे सकती है। इसका भर्ती पर वास्तविक असर इस बात से तय होगा कि शोधकर्ताओं को काम और प्रकाशन की कितनी आजादी मिलती है—सिर्फ नेताओं के पदनाम से नहीं।
DeepMind की ताकत अब भी बड़ी है
हायरिंग हिस्सेदारी में गिरावट को तकनीकी क्षमता के पतन के रूप में नहीं पढ़ना चाहिए। Metix के 2026 टैलेंट मैप में Google DeepMind के दिखाई देने वाले तकनीकी पूल में 2,837 लोग गिने गए। उसी डेटासेट में Meta के 4,092 लोगों के बाद DeepMind, Anthropic के 1,251 से आगे था। 6
DeepMind के पास अब भी ऐसे फायदे हैं जिन्हें प्रतिद्वंद्वी आसानी से दोहरा नहीं सकते:
- बड़े पैमाने की कंप्यूटिंग और इंफ्रास्ट्रक्चर, Alphabet के संसाधनों और कस्टम हार्डवेयर इकोसिस्टम के जरिए।
- वैज्ञानिक AI की विशेषज्ञता, जिसमें AlphaFold की विरासत और जीवविज्ञान व वैज्ञानिक खोज से जुड़ा काम शामिल है।
- रिसर्च की गहराई, खासकर reinforcement learning, multimodal systems, AI agents और world models में।
- वितरण क्षमता, Google के उपभोक्ता, क्लाउड और डेवलपर उत्पादों के जरिए।
- पूंजी और संगठनात्मक पहुंच, जिससे फ्रंटियर मॉडल विकास और लंबी अवधि की रिसर्च दोनों को वित्त दिया जा सकता है।
DeepMind का मौजूदा रिसर्च पोर्टफोलियो SIMA 2, Gemini Robotics और Genie 3 जैसे सिस्टमों तक फैला है। ये वर्चुअल एजेंट, रोबोटिक्स और इंटरैक्टिव world models पर जारी काम को दिखाते हैं। 56
इसलिए DeepMind अब भी बेहद मजबूत प्रतिद्वंद्वी है। असली सवाल यह है कि क्या वह अपने संसाधनों को पर्याप्त तेजी से उपयोगी उत्पादों और प्रभावशाली रिसर्च परिणामों में बदल सकता है—और क्या ऐसा करने के लिए जरूरी लोगों को अपने साथ रख पाएगा।
किन क्षेत्रों में DeepMind पिछड़ता दिख रहा है?
DeepMind के लिए सबसे अधिक दबाव उन क्षेत्रों में है जहां रिसर्च नेतृत्व, उत्पाद की तेज गति और डेवलपर अपनाने की प्रक्रिया एक-दूसरे को मजबूत करती है। प्रतिद्वंद्वियों ने उपभोक्ता AI असिस्टेंट, कोडिंग टूल और सामान्य-उद्देश्य वाले फ्रंटियर मॉडल के इर्द-गिर्द मजबूत पहचान बनाई है। OpenAI और Anthropic खास तौर पर उन शोधकर्ताओं के लिए आकर्षक हो गए हैं, जो मौजूदा मॉडल रेस से सीधे जुड़े, बेहद दिखाई देने वाले उत्पादों पर काम करना चाहते हैं। 53
मॉडल बेंचमार्क की तुलना ने भी यह धारणा मजबूत की है कि Google के प्रमुख जारी मॉडल कुछ प्रतिद्वंद्वियों से पीछे हैं, हालांकि रैंकिंग मॉडल, कार्य और तारीख के अनुसार बदलती रहती है। Fortune ने ऐसे आकलनों का हवाला दिया जिनमें Google का सबसे अच्छा जारी मॉडल Anthropic, OpenAI, xAI, Meta और एक चीनी लैब के सिस्टमों से पीछे रखा गया। 6 यह स्थायी रैंकिंग नहीं, बल्कि एक समय की तस्वीर है। फिर भी टैलेंट मार्केट में धारणा बहुत मायने रखती है: शोधकर्ता अक्सर उसी संगठन से जुड़ना चाहते हैं जिसे वे दौड़ में सबसे आगे मानते हैं।
Meta अलग तरह की चुनौती पेश करता है। उसके पास भारी क्षतिपूर्ति देने और विशाल उत्पाद इकोसिस्टम में AI पहुंचाने की क्षमता है। Anthropic और OpenAI फ्रंटियर मॉडल पर केंद्रित स्पष्ट मिशन और मजबूत भर्ती संदेश पेश करते हैं। Alphabet की इंफ्रास्ट्रक्चर बढ़त वास्तविक है, लेकिन इंफ्रास्ट्रक्चर अपने आप काम नहीं करता। उसका लाभ तभी मिलेगा जब संगठन उन वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को बनाए रखे जो तय करते हैं कि क्या ट्रेन करना है, उसका मूल्यांकन कैसे करना है और कौन-से उत्पाद जारी करने हैं।
असली नुकसान प्रतिष्ठा पर एकाधिकार का है
सबसे मजबूत निष्कर्ष यह नहीं है कि DeepMind कमजोर हो गया है। बात यह है कि प्रतिष्ठा, स्वायत्तता और तकनीकी संसाधनों का उसका पुराना संयोजन अब यूरोप में उसे निर्विवाद बढ़त नहीं देता।
2022–23 से 2025–26 के बीच यूरोप, मध्य-पूर्व और अफ्रीका में एलीट AI हायरिंग की DeepMind हिस्सेदारी 49% से घटकर 18.6% हो गई। इसी दौरान आने वालों और जाने वालों का अनुपात करीब 12:1 से घटकर 2:1 रह गया। 2 वरिष्ठ शोधकर्ताओं के प्रस्थान ने इस बदलाव को सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाला बना दिया है, जबकि Alphabet से बढ़ते सीधे जुड़ाव ने इसकी रिसर्च पहचान पर बहस तेज कर दी है।
DeepMind के पास वापसी का रास्ता अब भी है। उसे Gemini और उससे जुड़े उत्पादों को सफल बनाना होगा, लेकिन ऐसा करते हुए उस वैज्ञानिक स्वतंत्रता को खत्म नहीं करना होगा जिसने कभी इसे दुनिया के सबसे प्रतिभाशाली AI शोधकर्ताओं के लिए चुंबक बनाया था। AI टैलेंट की अगली लड़ाई केवल यह तय नहीं करेगी कि कौन सबसे ज्यादा भुगतान कर सकता है; यह भी तय करेगी कि कौन-सी लैब शोधकर्ताओं को स्वायत्तता, संसाधन, प्रभाव और अपने काम के वास्तविक महत्व का सबसे मजबूत भरोसा दे सकती है।
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लोग पूछते भी हैं
"Google DeepMind की AI टैलेंट बढ़त यूरोप में क्यों ढह गई?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग में Google DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग में Google DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। DeepMind का हायरिंग टू डिपार्चर अनुपात लगभग 12:1 से घटकर 2:1 हो गया—यानी टीम अब भी बढ़ रही है, लेकिन पहले जैसी निर्णायक बढ़त नहीं रही।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
आक्रामक वेतन, Gemini को तेजी से कमर्शियलाइज़ करने का दबाव, कम स्वायत्तता और AlphaFold टीम के पुनर्गठन ने इसकी रिसर्च पहचान पर सवाल खड़े किए हैं।