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Google DeepMind non è più la scelta obbligata per i migliori talenti dell’IA europea
La quota di Google DeepMind nelle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa è scesa dal 49% nel 2022 23 al 18,6% nel 2025 26. Il rapporto tra nuovi ingressi e uscite è passato da circa 12:1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2:1 nel terzo trimestre del 2026.
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Key takeaways
- La quota di Google DeepMind nelle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa è scesa dal 49% nel 2022 23 al 18,6% nel 2025 26.
- Il rapporto tra nuovi ingressi e uscite è passato da circa 12:1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2:1 nel terzo trimestre del 2026.
- La pressione per commercializzare Gemini, i pacchetti retributivi dei concorrenti e la percezione di una minore autonomia stanno mettendo in discussione l’identità del laboratorio.
- DeepMind conserva grandi vantaggi in termini di calcolo, infrastrutture, IA scientifica e profondità della ricerca, ma non è più la destinazione europea indiscussa per i talenti d’élite.
AI Prompt
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Google DeepMind non è diventato un laboratorio marginale. Rimane una delle organizzazioni di ricerca sull’intelligenza artificiale più grandi e meglio finanziate al mondo. Ma il suo ruolo nel mercato del lavoro è cambiato radicalmente: da scelta quasi obbligata per i migliori ricercatori europei è diventato uno dei diversi concorrenti in grado di attrarre talenti di primo piano.
Il dato più evidente riguarda la quota di nuove assunzioni nella ricerca e nell’ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa. Secondo Zeki Data, questa quota è scesa dal 49% nel 2022-23 al 18,6% nel 2025-26, il calo regionale più marcato registrato dall’azienda per un grande laboratorio di IA. 2
I numeri mostrano una perdita netta di slancio
Il problema non è semplicemente che DeepMind stia perdendo più persone di quante ne assuma. Secondo i dati disponibili, il laboratorio continua ad aggiungere ricercatori e ingegneri avanzati. La differenza è che il suo vantaggio si è notevolmente ridotto.
I dati Zeki citati da Fortune mostrano che il rapporto tra nuovi ingressi e uscite è passato da circa 12:1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2:1 nel terzo trimestre del 2026. 2 Un rapporto di 2:1 indica ancora un afflusso netto di personale, ma non descrive più un’organizzazione dotata di una capacità di attrazione schiacciante.
Il confronto con i concorrenti in rapida espansione aiuta a leggere il fenomeno. Un’analisi ha stimato una crescita delle assunzioni del 97% per OpenAI e del 152% per Anthropic, contro il 27% di DeepMind. 1 Si tratta di tassi di crescita, non di una classifica della qualità dei ricercatori. Tuttavia, spiegano perché la quota di DeepMind nelle assunzioni regionali sia diminuita anche se il laboratorio resta di grandi dimensioni.
Queste cifre misurano i movimenti e le assunzioni visibili sul mercato, non l’intero patrimonio di competenze nel settore. Indicano un indebolimento della posizione nel reclutamento, non la scomparsa della base di ricerca di DeepMind.
Dove stanno andando i ricercatori che lasciano DeepMind
Il segnale più evidente riguarda il livello di alcuni professionisti che se ne sono andati. Nel giugno 2026 Noam Shazeer, co-responsabile di Gemini, ha lasciato Google per OpenAI, mentre John Jumper, ricercatore di AlphaFold, ha annunciato il passaggio ad Anthropic. 33
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Anche Jonas Adler e Alexander Pritzel, coinvolti nello sviluppo di Gemini, sarebbero passati ad Anthropic. 35 In seguito, Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le sono stati indicati tra i dirigenti e ricercatori che hanno lasciato Google per fondare una nuova società.
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Il peso di queste uscite va oltre il semplice conteggio degli organici. I ricercatori senior portano con sé conoscenze istituzionali, capacità di giudizio tecnico e credibilità nel reclutamento. La loro partenza può influire direttamente sullo sviluppo dei modelli di base e delle infrastrutture, oltre a condizionare il modo in cui i potenziali candidati valutano l’organizzazione.
È significativo anche osservare le destinazioni. Secondo i dati Zeki riportati da DiarioBitcoin, tra gli ex dipendenti DeepMind che hanno lasciato l’azienda nell’ultimo anno il 25% è passato ad Anthropic, il 21% a Meta e il 14% a OpenAI. 3 Separatamente, un’analisi basata sui dati di SignalFire nel 2025 ha rilevato che i dipendenti di DeepMind si trasferivano ad Anthropic molto più spesso del contrario, con uno squilibrio stimato vicino a 11:1.
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Nessun singolo archivio registra ogni movimento e le cifre si riferiscono a periodi e metodologie differenti. Nel loro insieme, però, indicano una tendenza coerente: Anthropic, OpenAI e Meta sono diventate destinazioni credibili per persone che in passato avrebbero potuto considerare DeepMind la scelta naturale.
La retribuzione conta, ma non spiega tutto
I laboratori impegnati nello sviluppo dell’IA di frontiera competono in un mercato del lavoro in cui liquidità, azioni e accesso a risorse di calcolo scarse possono influenzare concretamente le decisioni di carriera. Diverse ricostruzioni hanno descritto pacchetti retributivi aggressivi da parte dei concorrenti, soprattutto mentre OpenAI e Anthropic espandono le loro attività in Europa. 4
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Ma la retribuzione, da sola, non basta a spiegare l’indebolimento di DeepMind. Il fascino originario del laboratorio nasceva dalla combinazione di prestigio, risorse tecniche e libertà di dedicarsi a ricerche con orizzonti temporali lunghi. Con Gemini sempre più al centro della strategia competitiva e commerciale di Google, DeepMind ha dovuto affrontare una pressione crescente per consegnare prodotti e modelli secondo scadenze aziendali.
Questo crea un possibile compromesso. Concentrare le risorse su Gemini, sugli agenti e sui prodotti collegati può aumentare l’esecuzione e la velocità decisionale. Allo stesso tempo, i ricercatori che attribuiscono valore alla ricerca esplorativa possono percepire meno spazio per il lavoro non vincolato a un risultato commerciale immediato.
Alcuni resoconti hanno inoltre segnalato regole più restrittive sulle pubblicazioni e una minore percezione di autonomia, anche se le informazioni pubbliche non quantificano il peso di questi fattori nelle singole decisioni di lasciare l’azienda. 7 Sarebbe quindi eccessivo attribuire l’esodo a una sola politica o a una singola scelta manageriale. La conclusione più prudente è che retribuzioni, pressione commerciale, cambiamenti organizzativi e crescente attrattiva dei laboratori rivali si stiano rafforzando a vicenda.
La riorganizzazione di AlphaFold ha mandato un segnale forte
Il cambio di priorità di DeepMind è particolarmente visibile nel trattamento riservato ad AlphaFold. Secondo quanto riportato nel luglio 2026, il team alla base del sistema per prevedere la struttura delle proteine, premiato con il Nobel, è stato sciolto o riorganizzato mentre il laboratorio spostava risorse verso i grandi modelli linguistici, Gemini e una più ampia automazione della ricerca scientifica. 49
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DeepMind ha dichiarato che i ricercatori sono stati trasferiti in aree come i progetti basati su Gemini, la progettazione di enzimi, la fusione nucleare e la genomica. 49 Non si tratta quindi semplicemente di un abbandono dell’IA scientifica. È più corretto parlare di una riallocazione della ricerca attorno a una strategia incentrata su Gemini.
Il segnale organizzativo resta comunque importante. AlphaFold rappresentava il tipo di ricerca specialistica e di lungo periodo che aveva contribuito a rendere DeepMind un laboratorio diverso dagli altri. Riassegnare gran parte di quel lavoro può rassicurare investitori e team di prodotto sulla concentrazione strategica dell’azienda. Per i ricercatori, però, può far nascere una domanda diversa: quanta indipendenza rimane per i progetti il cui ritorno commerciale è incerto o lontano nel tempo?
Il nuovo ruolo di Hassabis avvicina DeepMind ad Alphabet
Nell’agosto 2026 Demis Hassabis ha rinunciato alla responsabilità operativa quotidiana come CEO di DeepMind ed è diventato presidente di Google DeepMind e chief scientist di Alphabet, la società madre di Google. Koray Kavukcuoglu, in precedenza chief technology officer del laboratorio, ha assunto il controllo operativo e riferisce direttamente all’amministratore delegato di Alphabet, Sundar Pichai. 17
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La logica strategica è chiara. Hassabis può occuparsi delle priorità di lungo periodo sull’IA e sulla ricerca scientifica a livello di tutto il gruppo Alphabet, mentre Kavukcuoglu può concentrarsi sullo sviluppo di Gemini, sulla ricerca di frontiera e sui team dell’app Gemini e degli strumenti per sviluppatori. 22
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La riorganizzazione modifica però anche l’identità istituzionale di DeepMind. La struttura di reporting assegna più autorità direttamente alla leadership centrale di Alphabet, invece di preservare l’immagine di un laboratorio di ricerca londinese relativamente autonomo. Reuters ha riferito che Kavukcuoglu avrà l’ultima parola sulle principali decisioni di DeepMind. 18
Il cambiamento potrebbe migliorare coordinamento e rapidità. Potrebbe però anche far apparire il laboratorio più simile a una divisione aziendale e di prodotto che all’istituzione di ricerca insolitamente indipendente capace, in passato, di attirare scienziati d’élite. Se questa percezione diventerà un problema per il reclutamento dipenderà da ciò che i ricercatori potranno effettivamente studiare e pubblicare, non soltanto dai titoli dei dirigenti.
DeepMind conserva punti di forza importanti
Il calo della quota nelle assunzioni non deve essere confuso con un crollo delle capacità tecniche. La mappa dei talenti di Metix per il 2026 ha contato 2.837 persone nel bacino tecnico visibile di Google DeepMind: meno delle 4.092 di Meta, ma più delle 1.251 di Anthropic in quel dataset. 6
DeepMind conserva inoltre vantaggi difficili da replicare:
- Calcolo e infrastrutture su larga scala, grazie alle risorse di Alphabet e all’ecosistema di hardware personalizzato.
- Competenze nell’IA scientifica, inclusa l’eredità di AlphaFold e il lavoro legato alla biologia e alla scoperta scientifica.
- Profondità della ricerca in ambiti come apprendimento per rinforzo, sistemi multimodali, agenti e modelli del mondo.
- Distribuzione, attraverso i prodotti consumer, cloud e per sviluppatori di Google.
- Capitale e portata organizzativa, sufficienti a finanziare sia i modelli di frontiera sia la ricerca di più lungo periodo.
Il portafoglio di ricerca di DeepMind comprende ancora sistemi come SIMA 2, Gemini Robotics e Genie 3, a conferma del lavoro in corso su agenti, robotica e modelli interattivi del mondo. 56
Questi asset fanno di DeepMind un concorrente formidabile. La questione centrale è se le sue risorse possano essere trasformate in prodotti e risultati di ricerca abbastanza rapidamente e se l’organizzazione riesca a trattenere le persone necessarie per farlo.
I settori in cui DeepMind sembra perdere terreno
Le aree più esposte sono quelle in cui leadership scientifica, rapidità di sviluppo dei prodotti e adozione da parte degli sviluppatori si alimentano reciprocamente. I concorrenti hanno costruito identità molto forti attorno agli assistenti consumer, agli strumenti di programmazione e ai modelli generalisti di frontiera. OpenAI e Anthropic, in particolare, sono diventate destinazioni interessanti per i ricercatori che vogliono lavorare su prodotti molto visibili e direttamente collegati alla corsa attuale ai modelli avanzati. 53
Anche i confronti sui benchmark hanno contribuito alla percezione che i principali modelli distribuiti da Google siano indietro rispetto ad alcuni concorrenti, sebbene le classifiche cambino in base al modello, al compito e alla data. Fortune ha citato valutazioni secondo cui il miglior modello distribuito da Google sarebbe stato dietro sistemi di Anthropic, OpenAI, xAI, Meta e di un laboratorio cinese. 6 Si tratta di una fotografia, non di una classifica permanente. Ma la percezione conta nel mercato del lavoro: i ricercatori spesso vogliono entrare nell’organizzazione che ritengono stia dettando il ritmo.
Meta rappresenta una sfida di tipo diverso. Può combinare compensi elevati con un enorme ecosistema di distribuzione, mentre Anthropic e OpenAI propongono missioni concentrate sui modelli di frontiera e narrazioni di recruiting molto forti. Il vantaggio infrastrutturale di Google è reale, ma le infrastrutture non producono risultati da sole. Contano soltanto se l’organizzazione riesce a trattenere gli scienziati e gli ingegneri che decidono cosa addestrare, come valutarlo e quali prodotti portare sul mercato.
La vera perdita è il monopolio del prestigio
La conclusione più solida non è che DeepMind sia diventato debole. È che la combinazione di prestigio, autonomia e risorse tecniche che un tempo gli garantiva un vantaggio quasi incontrastato in Europa non è più sufficiente.
Tra il 2022-23 e il 2025-26 la quota di DeepMind nelle assunzioni d’élite nel settore dell’IA in Europa, Medio Oriente e Africa è scesa dal 49% al 18,6%, mentre il rapporto tra ingressi e uscite è passato da circa 12:1 a 2:1. 2 Le partenze di figure di alto profilo hanno reso visibile il cambiamento e il legame più stretto con Alphabet ha alimentato i dubbi sull’identità scientifica del laboratorio.
DeepMind può ancora recuperare. Il suo futuro dipenderà dalla capacità di rendere Gemini e i prodotti collegati competitivi senza cancellare quella libertà scientifica che aveva trasformato il laboratorio in un magnete per i talenti. La prossima fase della guerra per i ricercatori di IA non misurerà soltanto chi può pagare di più, ma quale laboratorio saprà offrire la combinazione più convincente di autonomia, risorse, influenza e prove concrete che il lavoro svolto avrà un impatto reale.
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La quota di Google DeepMind nelle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa è scesa dal 49% nel 2022 23 al 18,6% nel 2025 26. Il rapporto tra nuovi ingressi e uscite è passato da circa 12:1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2:1 nel terzo trimestre del 2026.
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