Google DeepMind non è più la scelta obbligata per i migliori ricercatori europei di IA

Google DeepMind è passato dall’essere il datore di lavoro quasi naturale per i ricercatori d’élite in Europa a essere uno dei principali contendenti in un mercato molto più affollato. Il laboratorio mantiene una densità di talento e infrastrutture eccezionali, ma il suo predominio nelle assunzioni, il vantaggio nella fidelizzazione e l’immagine di centro di ricerca con ampia libertà scientifica si sono indeboliti in modo evidente. 2

Il dato che racconta il cambio di scenario

Secondo i dati di Zeki Data, la quota di Google DeepMind nelle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa è scesa dal 49% nel periodo 2022-23 al 18,6% nel 2025-26. Si tratta del calo regionale più marcato registrato da Zeki per un grande laboratorio di IA. 2

Il laboratorio continua comunque ad assumere più personale di ricerca e ingegneria avanzata di quanto ne perda a livello globale. Il rapporto tra arrivi e partenze, però, è passato da circa 12 a 1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2 a 1 nel terzo trimestre del 2026. 5 In altre parole, DeepMind registra ancora un afflusso netto di talenti, ma non esercita più quella forza d’attrazione schiacciante che lo aveva distinto.

Nel frattempo, OpenAI e Anthropic hanno accelerato il reclutamento europeo: la loro crescita delle assunzioni è stata indicata rispettivamente nel 97% e nel 152%, contro il 27% di DeepMind. 1 Anche Meta si è rafforzata, sostenuta dalla capacità di offrire pacchetti economici molto competitivi e di distribuire i propri modelli all’interno di un ecosistema di prodotti enorme.

Le partenze più visibili

Il ridimensionamento della quota di mercato sarebbe meno significativo se riguardasse soltanto il numero complessivo dei dipendenti. Ma tra gli uscenti figurano persone con un peso particolare nello sviluppo dei modelli di base, dell’infrastruttura e dell’IA scientifica.

Nel giugno 2026, i collaboratori di Gemini Jonas Adler e Alexander Pritzel sono passati ad Anthropic, mentre Noam Shazeer, coautore dell’architettura Transformer e già alla guida di Character.AI, si è trasferito a OpenAI. 24 In seguito, il chief scientist di Alphabet Jeff Dean, il senior fellow Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le hanno lasciato l’azienda per fondare Discovery Loop. 1

Il valore di queste uscite non si misura quindi soltanto in organici. I ricercatori senior contribuiscono a definire le priorità tecniche, orientano i team e rappresentano un potente segnale per chi sta valutando dove lavorare. Quando figure di questo calibro se ne vanno, la perdita è anche reputazionale e organizzativa.

Il denaro conta, ma non spiega tutto

Le offerte di compensi e partecipazioni azionarie dei concorrenti hanno avuto un ruolo importante. 14 Tuttavia, la retribuzione da sola non basta a spiegare il cambiamento.

Per anni, l’attrattiva di DeepMind è stata la possibilità di lavorare su problemi ambiziosi e a lungo termine, pubblicando ricerche influenti senza dover dimostrare immediatamente un ritorno commerciale. Oggi il mandato del laboratorio è sempre più legato alla realizzazione e alla monetizzazione di Gemini, mentre i controlli sulla pubblicazione dei risultati sarebbero diventati più stringenti.

Anche la riorganizzazione del gruppo che ha sviluppato AlphaFold è un segnale rilevante. Il laboratorio ha riallineato la propria strategia verso i grandi modelli linguistici e l’automazione scientifica generalista; gran parte degli autori originari di AlphaFold è stata riassegnata ad altri progetti o ha lasciato l’azienda. DeepMind ha spiegato che i ricercatori sono confluiti anche in iniziative dedicate a Gemini, alla progettazione di enzimi, alla fusione nucleare e alla genomica. 26

Il peso causale di ciascun fattore non è quantificabile pubblicamente. Sarebbe quindi eccessivo attribuire le partenze a una sola decisione aziendale: il quadro combina concorrenza salariale, cambi di priorità, pressione sui prodotti e una possibile riduzione dell’autonomia percepita.

Hassabis si sposta, il controllo operativo passa a Kavukcuoglu

Nell’agosto 2026 Demis Hassabis ha lasciato le responsabilità quotidiane di CEO di DeepMind per diventare presidente del laboratorio e chief scientist di Alphabet. Il controllo operativo è passato al CTO Koray Kavukcuoglu, che riferisce direttamente a Sundar Pichai. 12

La nuova posizione offre a Hassabis un mandato più ampio sull’intera strategia scientifica di Alphabet. Al tempo stesso, però, riduce l’indipendenza istituzionale di DeepMind e separa la sua figura scientifica più riconoscibile dalla gestione quotidiana.

La scelta potrebbe rendere più rapido l’allineamento con Google e con lo sviluppo di Gemini. Ma rafforza anche la percezione che DeepMind stia diventando soprattutto il braccio di prodotto dell’azienda, anziché un laboratorio di ricerca distinto con una propria identità.

Cosa DeepMind conserva e dove ha perso terreno

DeepMind resta particolarmente forte nell’IA scientifica, nell’apprendimento per rinforzo, nei sistemi multimodali, nelle infrastrutture e nella ricerca ad alta intensità di talento. L’eredità di AlphaFold, culminata nel riconoscimento Nobel ottenuto da uno dei suoi protagonisti, testimonia una capacità distintiva nella biologia computazionale e nella scoperta scientifica. 6

Le aree più vulnerabili sono invece gli assistenti destinati al grande pubblico, la velocità di iterazione dei prodotti, gli agenti per la programmazione e la percezione della “pura intelligenza” dei modelli generalisti distribuiti sul mercato. Una valutazione indipendente citata dalle fonti collocava il migliore modello di Google commercialmente disponibile dietro a quelli di Anthropic, OpenAI, xAI, Meta e di un laboratorio cinese. 6 Si tratta di una fotografia, non di una graduatoria definitiva, ma riflette il problema di percezione con cui Gemini deve fare i conti.

Il vantaggio infrastrutturale non è più sufficiente

Google dispone di risorse difficili da replicare: capacità di calcolo, chip TPU proprietari, capitale e una distribuzione globale già integrata nei suoi prodotti. OpenAI e Anthropic, però, uniscono marchi di modello molto forti, slancio commerciale e narrazioni di reclutamento persuasive. Meta può spendere in modo aggressivo e portare l’IA a miliardi di utenti. Microsoft AI Superintelligence aggiunge inoltre un concorrente ben finanziato e concentrato esplicitamente sulle capacità di frontiera.

Il calcolo aiuta soltanto se l’azienda riesce a trattenere le persone che decidono cosa addestrare, cosa pubblicare e cosa trasformare in prodotto. Per questo la ristrutturazione organizzativa e la fuga di talenti rischiano di rendere meno decisivo il vantaggio tecnologico di Alphabet. 12

Il punto centrale non è che DeepMind sia diventato debole. È che il suo precedente quasi-monopolio europeo su prestigio, libertà di ricerca e capacità di attrarre talenti si è spezzato. La sfida per il laboratorio sarà rendere Gemini un successo commerciale senza cancellare quell’autonomia scientifica che, per anni, lo ha reso uno dei luoghi più desiderati in cui lavorare nell’IA.