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AI टैलेंट की दौड़ में Google DeepMind की पकड़ कमजोर, Anthropic और OpenAI आगे
यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में Google DeepMind की एलीट रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। DeepMind का नए कर्मचारियों के आने और जाने का अनुपात 2023 की दूसरी तिमाही में लगभग 12:1 से घटकर 2026 की तीसरी तिमाही में करीब 2:1 रह गया; उसकी हायरिंग ग्रोथ OpenAI...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में Google DeepMind की एलीट रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई।
- DeepMind का नए कर्मचारियों के आने और जाने का अनुपात 2023 की दूसरी तिमाही में लगभग 12:1 से घटकर 2026 की तीसरी तिमाही में करीब 2:1 रह गया; उसकी हायरिंग ग्रोथ OpenAI और Anthropic से पीछे रही।
- AlphaFold के सह निर्माता John Jumper Anthropic, Gemini नेता Noam Shazeer OpenAI और Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le व Oriol Vinyals नई कंपनी Discovery Loop में गए।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Google DeepMind’s dominance in hiring elite AI researchers and engineers across Europe, the Middle East, and Africa changed from 202. Article summary: Google DeepMind has moved from a dominant EMEA recruiter to a still-large but materially less dominant employer of elite AI talent. The data and senior exits point to a loss of relative—not absolute—strength: DeepMind re. 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 ने एलीट AI प्रतिभाओं को आकर्षित करना बंद नहीं किया है, लेकिन उसकी पुरानी बढ़त साफ तौर पर कम हुई है। Zeki Data के अनुमान के मुताबिक, यूरोप, मध्य-पूर्व और अफ्रीका यानी EMEA क्षेत्र में रिसर्च और एडवांस्ड-इंजीनियरिंग नियुक्तियों में DeepMind की हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। Zeki के विश्लेषण में किसी बड़े AI लैब के लिए यह क्षेत्रीय गिरावट सबसे तेज बताई गई है। 2
इसका मतलब यह नहीं है कि DeepMind अचानक कमजोर या अप्रासंगिक हो गया है। बल्कि AI टैलेंट का बाजार अब पहले से कहीं अधिक प्रतिस्पर्धी और गतिशील हो चुका है—जहां Anthropic और OpenAI तेजी से विस्तार करते हुए फ्रंटियर AI के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों का ध्यान खींच रहे हैं।
DeepMind अब भी भर्ती कर रहा है, लेकिन रफ्तार घट गई है
क्षेत्रीय हायरिंग हिस्सेदारी पूरी कहानी नहीं बताती। वैश्विक स्तर पर DeepMind अब भी जितने रिसर्च और एडवांस्ड-इंजीनियरिंग कर्मचारियों को खोता है, उससे अधिक लोगों को नियुक्त कर रहा है। हालांकि, आने वाले कर्मचारियों और जाने वाले कर्मचारियों का अनुपात 2023 की दूसरी तिमाही में लगभग 12:1 से गिरकर 2026 की तीसरी तिमाही में करीब 2:1 रह गया। 2
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DeepMind की हायरिंग ग्रोथ भी उसके सबसे तेज बढ़ते प्रतिद्वंद्वियों से पीछे रही। Zeki से जुड़े आंकड़ों के आधार पर DeepMind की हायरिंग वृद्धि लगभग 27% रही, जबकि OpenAI के लिए यह 97% और Anthropic के लिए 152% थी। 1
इन आंकड़ों की अहमियत यही है कि वे किसी ढहती हुई कंपनी की तस्वीर नहीं दिखाते। वे एक ऐसे बड़े नियोक्ता की तस्वीर पेश करते हैं, जिसकी सापेक्ष बढ़त अब तेजी से बढ़ रहे प्रतिद्वंद्वियों के सामने कम हो रही है।
रिटेंशन DeepMind की सबसे बड़ी समस्या नहीं
पिछले दो वर्षों में नियुक्त कर्मचारियों को बनाए रखने की एक अलग तुलना अधिक संतुलित तस्वीर दिखाती है। Anthropic 80% रिटेंशन के साथ सबसे आगे रहा। उसके बाद DeepMind 78%, OpenAI 67% और Meta 64% पर रहे। 14
इसलिए DeepMind का रिटेंशन Anthropic से बहुत खराब नहीं है। असली दबाव धीमी हायरिंग ग्रोथ, घटते हुए नए कर्मचारियों-से-विदाई अनुपात और प्रतिद्वंद्वियों की ओर जा रहे कर्मचारियों के असंतुलित प्रवाह से बन रहा है।
Zeki के विश्लेषण के अनुसार, DeepMind के इंजीनियरों के Anthropic जाने की संभावना उलटी दिशा के मुकाबले लगभग 11 गुना अधिक थी। 14 पिछले साल DeepMind छोड़ने वाले रिसर्चरों और एडवांस्ड इंजीनियरों में से 25% Anthropic, 21% Meta और 14% OpenAI में गए।
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कौन-कौन से बड़े नाम DeepMind से अलग हुए?
हाल की कुछ हाई-प्रोफाइल विदाइयों ने इस व्यापक टैलेंट ट्रेंड को नजरअंदाज करना मुश्किल बना दिया है:
- John Jumper, DeepMind के वरिष्ठ रिसर्चर और AlphaFold के सह-निर्माता, करीब नौ साल बाद Anthropic में शामिल होने के लिए Google DeepMind से अलग हुए। AlphaFold से जुड़े काम के लिए Jumper ने Demis Hassabis के साथ 2024 का रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार साझा किया था।
- Noam Shazeer, Gemini के इंजीनियरिंग नेतृत्वकर्ता और प्रभावशाली 2017 Transformer शोधपत्र के सह-लेखक, Google छोड़कर OpenAI में चले गए।
- Google के लंबे समय तक chief scientist रहे Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le और Oriol Vinyals के साथ कंपनी से अलग हुए। इस समूह ने वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग रिसर्च में AI के इस्तेमाल पर केंद्रित स्वतंत्र public-benefit AI कंपनी Discovery Loop शुरू की।
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इन विदाइयों की अहमियत केवल इन नामों की प्रतिष्ठा में नहीं है। ये DeepMind के वैज्ञानिक शोध, इंफ्रास्ट्रक्चर और Gemini—तीनों अहम क्षेत्रों से जुड़ी हैं।
शोधकर्ता दूसरी लैब्स की ओर क्यों जा रहे हैं?
उपलब्ध आंकड़े सबसे मजबूती से जिस कारण की ओर इशारा करते हैं, वह है AI टैलेंट के लिए बढ़ती आक्रामक प्रतिस्पर्धा। प्रतिद्वंद्वी लैब्स बड़े वेतन पैकेज और स्टार्टअप जैसी मूल्यवान इक्विटी की पेशकश कर रही हैं। DeepMind और OpenAI से जाने वाले कर्मचारियों के लिए Anthropic खास तौर पर महत्वपूर्ण गंतव्य बन गया है। 14
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इन विदाइयों के साथ एक बड़ा संगठनात्मक सवाल भी जुड़ा है: Google जब Gemini के उत्पादों, मॉडल की तैनाती और व्यावसायिक क्रियान्वयन को प्राथमिकता दे रहा है, तब DeepMind को कितनी स्वायत्तता मिलेगी? Google के AI पुनर्गठन ने रिसर्च, फ्रंटियर मॉडल, Gemini ऐप और डेवलपर टीमों को अधिक समन्वित ढांचे में ला दिया है। 17
यह ढांचा Google को AI उत्पादों को तेजी से लॉन्च और व्यावसायिक रूप से विस्तार देने में मदद कर सकता है। लेकिन उपलब्ध साक्ष्य यह साबित नहीं करते कि प्रकाशन पर पाबंदियां, Gemini से जुड़ा दबाव या कॉरपोरेट एकीकरण किसी खास व्यक्ति के जाने का प्रत्यक्ष कारण था। इसलिए इन्हें प्रमाणित कारण नहीं, बल्कि संगठनात्मक संदर्भ के रूप में देखना चाहिए।
Demis Hassabis की भूमिका में क्या बदलाव आया?
अगस्त 2026 में Demis Hassabis DeepMind के रोजमर्रा के संचालन की मुख्य जिम्मेदारी से पीछे हटे। वे Google DeepMind के चेयर और Alphabet के chief scientist बने, जबकि Koray Kavukcuoglu ने AI इकाई की परिचालन जिम्मेदारी संभाली। Kavukcuoglu सीधे Google CEO Sundar Pichai को रिपोर्ट करते हैं और Gemini का विकास, फ्रंटियर रिसर्च, Gemini ऐप तथा डेवलपर टीमों की निगरानी करते हैं। 17
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इस बदलाव से DeepMind की रिसर्च दिशा और Google के व्यापक उत्पाद संगठन के बीच संबंध और मजबूत हुआ है। वहीं Hassabis को दीर्घकालिक वैज्ञानिक और AI लक्ष्यों पर ध्यान देने के लिए अधिक समय मिल सकता है, जिसमें Isomorphic Labs के साथ उनका काम भी शामिल है। 19
विज्ञान में बढ़त कायम, जनरल मॉडल और कोडिंग में दबाव
AI for science के क्षेत्र में DeepMind की वैज्ञानिक विरासत अब भी उसकी बड़ी ताकत है। प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी से जुड़ा AlphaFold इसका सबसे स्पष्ट उदाहरण है। John Jumper का Anthropic जाना इसलिए भी महत्वपूर्ण है क्योंकि वे इसी क्षेत्र के प्रमुख चेहरों में शामिल थे।
इसके मुकाबले व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले फ्रंटियर मॉडल और कोडिंग में DeepMind की स्थिति कम सुरक्षित दिखती है। Fortune द्वारा उद्धृत एक बेंचमार्क आकलन में Google का सबसे अच्छा उपलब्ध Gemini मॉडल Anthropic, OpenAI, xAI, Meta और कम-से-कम एक चीनी लैब के प्रमुख मॉडलों से पीछे था। यह समय के साथ बदल सकने वाली तुलना है, स्थायी रैंकिंग नहीं; फिर भी इससे पता चलता है कि Gemini का प्रदर्शन Google DeepMind की प्रतिस्पर्धी स्थिति के लिए कितना महत्वपूर्ण हो गया है।
AI की दौड़ के लिए इन आंकड़ों का मतलब
सबसे स्पष्ट निष्कर्ष यह नहीं है कि DeepMind खत्म हो रहा है। निष्कर्ष यह है कि एलीट AI टैलेंट अब अधिक गतिशील है और DeepMind—खासकर EMEA में—उस बाजार पर पहले जैसा एकाधिकार नहीं रखता।
Google के पास अब भी कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर, वितरण क्षमता और वैज्ञानिक गहराई जैसे बड़े फायदे हैं। लेकिन इन फायदों को अब Anthropic की मजबूत रिटेंशन और भर्ती गति, OpenAI के तेज विस्तार और छोटी फ्रंटियर लैब्स के आकर्षण से मुकाबला करना पड़ रहा है। 1
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DeepMind के सामने अगली चुनौती तकनीकी जितनी ही सांस्कृतिक भी है: उसे साबित करना होगा कि Google के साथ गहरा एकीकरण शोधकर्ताओं को अधिक प्रभावी बनाता है—न कि उस स्वायत्तता और वैज्ञानिक पहचान को कमजोर करता है, जिसने कभी इस लैब को दुनिया के सबसे प्रतिभाशाली AI शोधकर्ताओं के लिए इतना आकर्षक बनाया था।
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यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में Google DeepMind की एलीट रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग 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 Google DeepMind की एलीट रिसर्च और एडवांस्ड इंजीनियरिंग हायरिंग हिस्सेदारी 2022–23 के 49% से घटकर 2025–26 में 18.6% रह गई। DeepMind का नए कर्मचारियों के आने और जाने का अनुपात 2023 की दूसरी तिमाही में लगभग 12:1 से घटकर 2026 की तीसरी तिमाही में करीब 2:1 रह गया; उसकी हायरिंग ग्रोथ OpenAI और Anthropic से पीछे रही।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
AlphaFold के सह निर्माता John Jumper Anthropic, Gemini नेता Noam Shazeer OpenAI और Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le व Oriol Vinyals नई कंपनी Discovery Loop में गए।