구글 딥마인드는 몰락한 AI 연구소가 아니다. 여전히 업계에서 가장 크고 자원이 풍부한 연구 조직 중 하나다. 다만 인재 시장에서의 위상은 크게 달라졌다. 한때 유럽 최고의 AI 연구자들이 가장 먼저 선택하는 곳이었던 딥마인드는 이제 여러 강력한 경쟁자 중 하나가 됐다.

가장 뚜렷한 변화는 채용 비중이다. Zeki Data에 따르면 유럽·중동·아프리카(EMEA) 지역의 연구·고급 엔지니어 채용에서 딥마인드가 차지한 비중은 20222023년 49%에서 20252026년 18.6%로 하락했다. Zeki가 집계한 주요 AI 연구소 가운데 가장 큰 지역별 하락폭이다. 2

채용 비중이 급락한 이유

딥마인드가 인재를 전혀 늘리지 못하고 있다는 뜻은 아니다. 전 세계적으로는 여전히 이탈자보다 연구자와 고급 엔지니어를 더 많이 영입하는 것으로 전해진다. 문제는 예전처럼 압도적인 흡인력을 보여주지 못한다는 데 있다.

Zeki 데이터에 따르면 딥마인드의 입사자 대 퇴사자 비율은 2023년 2분기 약 12대 1에서 2026년 3분기 약 2대 1로 낮아졌다. 2 2대 1이면 순유입은 유지되고 있다는 뜻이지만, 과거처럼 경쟁자들이 따라가기 어려운 수준의 인재 유입을 의미하지는 않는다.

경쟁사의 확장 속도와 비교하면 변화가 더 선명해진다. 한 분석에서는 OpenAI의 채용 증가율을 97%, 앤트로픽을 152%, 딥마인드를 27%로 제시했다. 1 이 수치는 인재의 질이 아니라 조직 규모의 성장률을 나타내지만, 딥마인드가 여전히 큰 연구소임에도 지역 채용 시장에서 차지하는 비중이 줄어든 이유를 설명해준다.

다만 이 통계는 공개적으로 확인 가능한 채용과 인력 이동을 측정한 지표이지, AI 전문 인력 전체를 빠짐없이 집계한 인구조사는 아니다. 따라서 연구 기반 자체가 사라졌다고 보기보다는, 채용 시장에서의 우위가 약해졌다고 해석하는 편이 정확하다.

떠나는 연구자들은 어디로 향하나

최근 이탈의 경고 신호는 단순한 인원수가 아니라 떠난 사람들의 경력과 영향력이다.

2026년 6월에는 Gemini 공동 책임자 노암 셰지어가 구글을 떠나 OpenAI로 향했고, AlphaFold 연구자 존 점퍼는 앤트로픽 합류를 발표했다. 333540 Gemini 개발에 기여한 요나스 애들러와 알렉산더 프리첼도 앤트로픽으로 이동한 것으로 전해졌다. 35

이후 제프 딘, 산자이 게마왓, 오리올 비냘스, 쿠옥 레가 구글을 떠나 새로운 회사를 설립했다는 보도도 나왔다. 1718

이들의 이탈은 단순히 인력 숫자를 줄이는 데 그치지 않는다. 고위 연구자들은 조직의 기술적 판단, 연구 노하우, 핵심 인재를 끌어오는 평판을 함께 갖고 있다. 이들이 떠나면 대규모 기반 모델과 AI 인프라 개발에 직접 영향을 줄 수 있고, 예비 지원자들이 조직을 바라보는 시선에도 영향을 미친다.

행선지도 의미심장하다. DiarioBitcoin이 전한 Zeki Data 분석에 따르면 지난 1년간 딥마인드를 떠난 인력 중 25%는 앤트로픽으로, 21%는 메타로, 14%는 OpenAI로 이동했다. 3 2025년 SignalFire 데이터를 기반으로 한 별도 분석에서는 딥마인드 인력이 앤트로픽으로 이동하는 비율이 반대 방향보다 약 11대 1 높았다. 8

각 데이터셋은 집계 기간과 방법이 다르고 모든 이직을 포착하지는 못한다. 그럼에도 공통적으로 보여주는 흐름은 분명하다. 과거 딥마인드를 당연한 선택지로 여겼을 법한 연구자들에게 앤트로픽, OpenAI, 메타가 이제 충분히 매력적인 목적지가 됐다는 것이다.

연봉만으로는 설명되지 않는 이탈

최첨단 AI 연구소들은 현금 보상과 주식, 희소한 컴퓨팅 자원에 대한 접근권을 놓고 경쟁하고 있다. OpenAI와 앤트로픽이 유럽 사업을 확장하면서 경쟁사들이 공격적인 보상 패키지를 제시하고 있다는 보도도 나왔다. 411

하지만 딥마인드의 입지 약화를 보상 수준 하나로 설명하기는 어렵다. 딥마인드가 오랫동안 인재를 끌어당긴 이유는 명성만이 아니었다. 장기 연구를 추진할 수 있는 자유, 뛰어난 기술 자원, 영향력 있는 논문을 발표할 수 있는 환경이 결합돼 있었다.

문제는 Gemini가 구글의 경쟁 전략과 상업적 성과를 좌우하는 핵심 제품이 되면서 연구소가 기업의 일정과 목표에 맞춰 성과를 내야 하는 압박을 더 크게 받게 됐다는 점이다.

이는 양면적인 선택이다. Gemini와 AI 에이전트 같은 제품에 자원을 집중하면 실행 속도와 제품화 능력을 높일 수 있다. 반대로 아직 상업적 성과가 불확실하거나 수년 뒤에야 결실을 맺을 연구를 선호하는 과학자에게는 탐색의 공간이 좁아진 것으로 보일 수 있다.

논문 발표 규정이 더 엄격해지고 연구 자율성이 낮아졌다는 보도도 있었다. 다만 공개된 자료만으로 각 요인이 실제 이직에 얼마나 영향을 미쳤는지는 수치화할 수 없다. 7 따라서 특정 정책이나 한 명의 경영진 결정만을 이탈의 원인으로 지목하는 것은 지나치다. 경쟁사의 고액 보상, 상업화 압박, 조직 변화, 라이벌 연구소의 매력이 서로 맞물렸다고 보는 것이 가장 신중한 결론이다.

AlphaFold 조직 개편이 던진 메시지

딥마인드의 우선순위 변화는 AlphaFold를 둘러싼 조직 개편에서 특히 선명하게 드러난다. 2026년 7월 보도에 따르면 노벨상 수상으로 이어진 단백질 구조 예측 시스템 AlphaFold 개발팀은 해체되거나 재편됐고, 연구소는 대규모 언어 모델과 Gemini, 광범위한 과학 자동화에 더 많은 자원을 배분했다. 4950

딥마인드는 연구자들이 Gemini 프로젝트뿐 아니라 효소 설계, 핵융합, 유전체학 등으로 이동했다고 설명했다. 49 따라서 이를 과학 AI를 포기한 것으로 단순화해서는 안 된다. 보다 정확한 표현은 Gemini를 중심으로 과학 연구 역량을 재배치한 전략 변화다.

그럼에도 조직이 보내는 신호는 강력하다. AlphaFold는 딥마인드를 다른 AI 연구소와 구별해온 장기·전문 분야 연구의 상징이었다. 이 영역의 인력을 재배치하면 투자자와 제품 조직에는 전략적 우선순위가 분명해졌다는 안도감을 줄 수 있다. 하지만 연구자 입장에서는 상업적 성과가 불확실하거나 먼 프로젝트에 어느 정도의 독립성이 남아 있는지 의문이 생길 수 있다.

하사비스의 새 역할과 알파벳 중심의 재편

2026년 8월 데미스 허사비스는 딥마인드의 일상적인 경영을 내려놓고 Google DeepMind 의장 겸 알파벳 최고과학자로 이동했다. 기존 최고기술책임자였던 코라이 카부쿠올루가 운영을 맡았으며, 그는 알파벳 최고경영자 순다르 피차이에게 직접 보고한다. 171822

전략적 논리는 분명하다. 허사비스는 알파벳 전체의 장기 AI·과학 연구 우선순위에 집중하고, 카부쿠올루는 Gemini 모델 개발, 최첨단 AI 연구, Gemini 앱과 개발자 조직을 관리할 수 있다. 2253

그러나 이 변화는 딥마인드의 정체성도 바꾼다. 주요 권한이 런던에 기반을 둔 상대적으로 독립적인 연구소보다 알파벳 중앙 경영진에 더 직접적으로 연결됐기 때문이다. 로이터는 카부쿠올루가 딥마인드의 주요 의사결정에 최종 권한을 갖게 된다고 보도했다. 18

이 구조는 의사결정과 제품 실행을 빠르게 만들 수 있다. 동시에 딥마인드를 한때 뛰어난 과학자들을 끌어모았던 독립 연구기관보다는 구글의 제품·기업 AI 부문에 가깝게 보이게 할 위험도 있다. 다만 실제 채용 경쟁력은 직함보다 연구자들이 무엇을 연구하고 발표할 수 있는지에 달려 있다.

그래도 딥마인드가 가진 무기

채용 비중 하락을 기술력 붕괴로 오해해서는 안 된다. Metix의 2026년 인재 지도에서 확인된 기술 인력 풀은 딥마인드가 2,837명으로, 메타의 4,092명보다는 적지만 앤트로픽의 1,251명보다는 많았다. 6

딥마인드가 여전히 보유한 핵심 강점은 다음과 같다.

• 대규모 컴퓨팅과 인프라: 알파벳의 자원과 자체 하드웨어 생태계를 활용할 수 있다.
• 과학 AI 전문성: AlphaFold의 유산을 비롯해 생물학과 과학적 발견에 연결된 연구 역량이 있다.
• 연구의 깊이: 강화학습, 멀티모달 시스템, AI 에이전트, 월드 모델 등에서 오랜 연구 기반을 갖고 있다.
• 광범위한 유통망: 구글의 소비자 서비스, 클라우드, 개발자 제품에 AI를 배포할 수 있다.
• 자본과 조직 규모: 최첨단 모델 개발과 장기 연구를 동시에 지원할 수 있다.

딥마인드의 연구 포트폴리오에는 가상 3D 세계에서 작동하는 에이전트 SIMA 2, 로봇 AI 시스템 Gemini Robotics, 상호작용 환경을 생성하는 월드 모델 Genie 3 등이 포함돼 있다. 56

이런 자산은 딥마인드를 여전히 만만치 않은 경쟁자로 만든다. 핵심은 이러한 자원을 얼마나 빠르게 제품과 연구 성과로 바꿀 수 있는지, 그리고 그 전환을 가능하게 할 과학자와 엔지니어를 계속 붙잡아둘 수 있는지다.

딥마인드가 밀리는 분야

딥마인드가 가장 취약해진 영역은 연구 리더십과 제품 개선 속도, 개발자 채택이 서로 상승작용을 일으키는 분야다. 경쟁자들은 소비자용 AI 비서, 코딩 도구, 범용 최첨단 모델을 중심으로 강한 정체성을 구축했다. 특히 OpenAI와 앤트로픽은 현재의 모델 경쟁과 직접 연결된, 대중적이고 가시성 높은 제품을 개발하려는 연구자들에게 매력적인 선택지가 됐다. 53

출시 모델의 성능에 대한 인식도 영향을 미친다. 벤치마크 순위는 모델과 과제, 시점에 따라 달라지지만, Fortune은 구글의 최고 출시 모델이 앤트로픽, OpenAI, xAI, 메타 및 한 중국 연구소의 시스템보다 뒤처진다는 평가를 인용했다. 6 이는 영구적인 순위가 아니라 특정 시점의 스냅샷이지만, 인재 시장에서는 인식 자체가 중요하다. 연구자들은 자신이 분야의 속도를 결정한다고 믿는 조직에 합류하려 하기 때문이다.

메타는 또 다른 유형의 위협이다. 높은 보상과 거대한 서비스 생태계를 동시에 제공할 수 있다. 앤트로픽과 OpenAI는 최첨단 모델 개발에 집중하는 명확한 임무와 강력한 채용 서사를 내세운다. 구글의 인프라 우위는 분명하지만, 인프라만으로는 성과가 나오지 않는다. 무엇을 학습시키고 어떻게 평가하며 어떤 제품을 출시할지 결정하는 사람들을 지켜낼 때에만 경쟁 우위가 된다.

무너진 것은 역량이 아니라 ‘명성의 독점’이다

가장 정확한 결론은 딥마인드가 약해졌다는 것이 아니다. 과거에는 명성, 자율성, 기술 자원이 결합해 유럽 AI 인재 시장에서 경쟁자가 넘보기 어려운 우위를 제공했지만, 이제 그 우위가 사라졌다는 뜻이다.

20222023년부터 20252026년까지 딥마인드의 EMEA 최상급 AI 채용 비중은 49%에서 18.6%로 하락했고, 입사자 대 퇴사자 비율도 약 12대 1에서 2대 1로 낮아졌다. 2 유명 연구자들의 이탈은 변화를 눈에 보이게 만들었고, 알파벳과의 연결이 강화된 조직 구조는 딥마인드의 연구 정체성에 대한 질문을 키웠다.

딥마인드가 반등할 가능성은 여전히 있다. 관건은 Gemini와 관련 제품에서 성과를 내면서도, 이 연구소를 처음부터 인재의 자석으로 만들었던 과학적 자율성을 없애지 않는 것이다. 앞으로의 AI 인재 경쟁은 누가 가장 많은 돈을 제시하느냐만이 아니라, 어느 연구소가 자율성·자원·영향력·성과에 대한 확신을 가장 설득력 있게 제공하느냐에 달려 있다.

구글 딥마인드는 몰락한 AI 연구소가 아니다. 여전히 업계에서 가장 크고 자원이 풍부한 연구 조직 중 하나다. 다만 인재 시장에서의 위상은 크게 달라졌다. 한때 유럽 최고의 AI 연구자들이 가장 먼저 선택하는 곳이었던 딥마인드는 이제 여러 강력한 경쟁자 중 하나가 됐다.

가장 뚜렷한 변화는 채용 비중이다. Zeki Data에 따르면 유럽·중동·아프리카(EMEA) 지역의 연구·고급 엔지니어 채용에서 딥마인드가 차지한 비중은 20222023년 49%에서 20252026년 18.6%로 하락했다. Zeki가 집계한 주요 AI 연구소 가운데 가장 큰 지역별 하락폭이다. 2

채용 비중이 급락한 이유

딥마인드가 인재를 전혀 늘리지 못하고 있다는 뜻은 아니다. 전 세계적으로는 여전히 이탈자보다 연구자와 고급 엔지니어를 더 많이 영입하는 것으로 전해진다. 문제는 예전처럼 압도적인 흡인력을 보여주지 못한다는 데 있다.

Zeki 데이터에 따르면 딥마인드의 입사자 대 퇴사자 비율은 2023년 2분기 약 12대 1에서 2026년 3분기 약 2대 1로 낮아졌다. 2 2대 1이면 순유입은 유지되고 있다는 뜻이지만, 과거처럼 경쟁자들이 따라가기 어려운 수준의 인재 유입을 의미하지는 않는다.

경쟁사의 확장 속도와 비교하면 변화가 더 선명해진다. 한 분석에서는 OpenAI의 채용 증가율을 97%, 앤트로픽을 152%, 딥마인드를 27%로 제시했다. 1 이 수치는 인재의 질이 아니라 조직 규모의 성장률을 나타내지만, 딥마인드가 여전히 큰 연구소임에도 지역 채용 시장에서 차지하는 비중이 줄어든 이유를 설명해준다.

다만 이 통계는 공개적으로 확인 가능한 채용과 인력 이동을 측정한 지표이지, AI 전문 인력 전체를 빠짐없이 집계한 인구조사는 아니다. 따라서 연구 기반 자체가 사라졌다고 보기보다는, 채용 시장에서의 우위가 약해졌다고 해석하는 편이 정확하다.

떠나는 연구자들은 어디로 향하나

최근 이탈의 경고 신호는 단순한 인원수가 아니라 떠난 사람들의 경력과 영향력이다.

2026년 6월에는 Gemini 공동 책임자 노암 셰지어가 구글을 떠나 OpenAI로 향했고, AlphaFold 연구자 존 점퍼는 앤트로픽 합류를 발표했다. 333540 Gemini 개발에 기여한 요나스 애들러와 알렉산더 프리첼도 앤트로픽으로 이동한 것으로 전해졌다. 35

이후 제프 딘, 산자이 게마왓, 오리올 비냘스, 쿠옥 레가 구글을 떠나 새로운 회사를 설립했다는 보도도 나왔다. 1718

이들의 이탈은 단순히 인력 숫자를 줄이는 데 그치지 않는다. 고위 연구자들은 조직의 기술적 판단, 연구 노하우, 핵심 인재를 끌어오는 평판을 함께 갖고 있다. 이들이 떠나면 대규모 기반 모델과 AI 인프라 개발에 직접 영향을 줄 수 있고, 예비 지원자들이 조직을 바라보는 시선에도 영향을 미친다.

행선지도 의미심장하다. DiarioBitcoin이 전한 Zeki Data 분석에 따르면 지난 1년간 딥마인드를 떠난 인력 중 25%는 앤트로픽으로, 21%는 메타로, 14%는 OpenAI로 이동했다. 3 2025년 SignalFire 데이터를 기반으로 한 별도 분석에서는 딥마인드 인력이 앤트로픽으로 이동하는 비율이 반대 방향보다 약 11대 1 높았다. 8

각 데이터셋은 집계 기간과 방법이 다르고 모든 이직을 포착하지는 못한다. 그럼에도 공통적으로 보여주는 흐름은 분명하다. 과거 딥마인드를 당연한 선택지로 여겼을 법한 연구자들에게 앤트로픽, OpenAI, 메타가 이제 충분히 매력적인 목적지가 됐다는 것이다.

연봉만으로는 설명되지 않는 이탈

최첨단 AI 연구소들은 현금 보상과 주식, 희소한 컴퓨팅 자원에 대한 접근권을 놓고 경쟁하고 있다. OpenAI와 앤트로픽이 유럽 사업을 확장하면서 경쟁사들이 공격적인 보상 패키지를 제시하고 있다는 보도도 나왔다. 411

하지만 딥마인드의 입지 약화를 보상 수준 하나로 설명하기는 어렵다. 딥마인드가 오랫동안 인재를 끌어당긴 이유는 명성만이 아니었다. 장기 연구를 추진할 수 있는 자유, 뛰어난 기술 자원, 영향력 있는 논문을 발표할 수 있는 환경이 결합돼 있었다.

문제는 Gemini가 구글의 경쟁 전략과 상업적 성과를 좌우하는 핵심 제품이 되면서 연구소가 기업의 일정과 목표에 맞춰 성과를 내야 하는 압박을 더 크게 받게 됐다는 점이다.

이는 양면적인 선택이다. Gemini와 AI 에이전트 같은 제품에 자원을 집중하면 실행 속도와 제품화 능력을 높일 수 있다. 반대로 아직 상업적 성과가 불확실하거나 수년 뒤에야 결실을 맺을 연구를 선호하는 과학자에게는 탐색의 공간이 좁아진 것으로 보일 수 있다.

논문 발표 규정이 더 엄격해지고 연구 자율성이 낮아졌다는 보도도 있었다. 다만 공개된 자료만으로 각 요인이 실제 이직에 얼마나 영향을 미쳤는지는 수치화할 수 없다. 7 따라서 특정 정책이나 한 명의 경영진 결정만을 이탈의 원인으로 지목하는 것은 지나치다. 경쟁사의 고액 보상, 상업화 압박, 조직 변화, 라이벌 연구소의 매력이 서로 맞물렸다고 보는 것이 가장 신중한 결론이다.

AlphaFold 조직 개편이 던진 메시지

딥마인드의 우선순위 변화는 AlphaFold를 둘러싼 조직 개편에서 특히 선명하게 드러난다. 2026년 7월 보도에 따르면 노벨상 수상으로 이어진 단백질 구조 예측 시스템 AlphaFold 개발팀은 해체되거나 재편됐고, 연구소는 대규모 언어 모델과 Gemini, 광범위한 과학 자동화에 더 많은 자원을 배분했다. 4950

딥마인드는 연구자들이 Gemini 프로젝트뿐 아니라 효소 설계, 핵융합, 유전체학 등으로 이동했다고 설명했다. 49 따라서 이를 과학 AI를 포기한 것으로 단순화해서는 안 된다. 보다 정확한 표현은 Gemini를 중심으로 과학 연구 역량을 재배치한 전략 변화다.

그럼에도 조직이 보내는 신호는 강력하다. AlphaFold는 딥마인드를 다른 AI 연구소와 구별해온 장기·전문 분야 연구의 상징이었다. 이 영역의 인력을 재배치하면 투자자와 제품 조직에는 전략적 우선순위가 분명해졌다는 안도감을 줄 수 있다. 하지만 연구자 입장에서는 상업적 성과가 불확실하거나 먼 프로젝트에 어느 정도의 독립성이 남아 있는지 의문이 생길 수 있다.

하사비스의 새 역할과 알파벳 중심의 재편

2026년 8월 데미스 허사비스는 딥마인드의 일상적인 경영을 내려놓고 Google DeepMind 의장 겸 알파벳 최고과학자로 이동했다. 기존 최고기술책임자였던 코라이 카부쿠올루가 운영을 맡았으며, 그는 알파벳 최고경영자 순다르 피차이에게 직접 보고한다. 171822

전략적 논리는 분명하다. 허사비스는 알파벳 전체의 장기 AI·과학 연구 우선순위에 집중하고, 카부쿠올루는 Gemini 모델 개발, 최첨단 AI 연구, Gemini 앱과 개발자 조직을 관리할 수 있다. 2253

그러나 이 변화는 딥마인드의 정체성도 바꾼다. 주요 권한이 런던에 기반을 둔 상대적으로 독립적인 연구소보다 알파벳 중앙 경영진에 더 직접적으로 연결됐기 때문이다. 로이터는 카부쿠올루가 딥마인드의 주요 의사결정에 최종 권한을 갖게 된다고 보도했다. 18

이 구조는 의사결정과 제품 실행을 빠르게 만들 수 있다. 동시에 딥마인드를 한때 뛰어난 과학자들을 끌어모았던 독립 연구기관보다는 구글의 제품·기업 AI 부문에 가깝게 보이게 할 위험도 있다. 다만 실제 채용 경쟁력은 직함보다 연구자들이 무엇을 연구하고 발표할 수 있는지에 달려 있다.

그래도 딥마인드가 가진 무기

채용 비중 하락을 기술력 붕괴로 오해해서는 안 된다. Metix의 2026년 인재 지도에서 확인된 기술 인력 풀은 딥마인드가 2,837명으로, 메타의 4,092명보다는 적지만 앤트로픽의 1,251명보다는 많았다. 6

딥마인드가 여전히 보유한 핵심 강점은 다음과 같다.

• 대규모 컴퓨팅과 인프라: 알파벳의 자원과 자체 하드웨어 생태계를 활용할 수 있다.
• 과학 AI 전문성: AlphaFold의 유산을 비롯해 생물학과 과학적 발견에 연결된 연구 역량이 있다.
• 연구의 깊이: 강화학습, 멀티모달 시스템, AI 에이전트, 월드 모델 등에서 오랜 연구 기반을 갖고 있다.
• 광범위한 유통망: 구글의 소비자 서비스, 클라우드, 개발자 제품에 AI를 배포할 수 있다.
• 자본과 조직 규모: 최첨단 모델 개발과 장기 연구를 동시에 지원할 수 있다.

딥마인드의 연구 포트폴리오에는 가상 3D 세계에서 작동하는 에이전트 SIMA 2, 로봇 AI 시스템 Gemini Robotics, 상호작용 환경을 생성하는 월드 모델 Genie 3 등이 포함돼 있다. 56

이런 자산은 딥마인드를 여전히 만만치 않은 경쟁자로 만든다. 핵심은 이러한 자원을 얼마나 빠르게 제품과 연구 성과로 바꿀 수 있는지, 그리고 그 전환을 가능하게 할 과학자와 엔지니어를 계속 붙잡아둘 수 있는지다.

딥마인드가 밀리는 분야

딥마인드가 가장 취약해진 영역은 연구 리더십과 제품 개선 속도, 개발자 채택이 서로 상승작용을 일으키는 분야다. 경쟁자들은 소비자용 AI 비서, 코딩 도구, 범용 최첨단 모델을 중심으로 강한 정체성을 구축했다. 특히 OpenAI와 앤트로픽은 현재의 모델 경쟁과 직접 연결된, 대중적이고 가시성 높은 제품을 개발하려는 연구자들에게 매력적인 선택지가 됐다. 53

출시 모델의 성능에 대한 인식도 영향을 미친다. 벤치마크 순위는 모델과 과제, 시점에 따라 달라지지만, Fortune은 구글의 최고 출시 모델이 앤트로픽, OpenAI, xAI, 메타 및 한 중국 연구소의 시스템보다 뒤처진다는 평가를 인용했다. 6 이는 영구적인 순위가 아니라 특정 시점의 스냅샷이지만, 인재 시장에서는 인식 자체가 중요하다. 연구자들은 자신이 분야의 속도를 결정한다고 믿는 조직에 합류하려 하기 때문이다.

메타는 또 다른 유형의 위협이다. 높은 보상과 거대한 서비스 생태계를 동시에 제공할 수 있다. 앤트로픽과 OpenAI는 최첨단 모델 개발에 집중하는 명확한 임무와 강력한 채용 서사를 내세운다. 구글의 인프라 우위는 분명하지만, 인프라만으로는 성과가 나오지 않는다. 무엇을 학습시키고 어떻게 평가하며 어떤 제품을 출시할지 결정하는 사람들을 지켜낼 때에만 경쟁 우위가 된다.

무너진 것은 역량이 아니라 ‘명성의 독점’이다

가장 정확한 결론은 딥마인드가 약해졌다는 것이 아니다. 과거에는 명성, 자율성, 기술 자원이 결합해 유럽 AI 인재 시장에서 경쟁자가 넘보기 어려운 우위를 제공했지만, 이제 그 우위가 사라졌다는 뜻이다.

20222023년부터 20252026년까지 딥마인드의 EMEA 최상급 AI 채용 비중은 49%에서 18.6%로 하락했고, 입사자 대 퇴사자 비율도 약 12대 1에서 2대 1로 낮아졌다. 2 유명 연구자들의 이탈은 변화를 눈에 보이게 만들었고, 알파벳과의 연결이 강화된 조직 구조는 딥마인드의 연구 정체성에 대한 질문을 키웠다.

딥마인드가 반등할 가능성은 여전히 있다. 관건은 Gemini와 관련 제품에서 성과를 내면서도, 이 연구소를 처음부터 인재의 자석으로 만들었던 과학적 자율성을 없애지 않는 것이다. 앞으로의 AI 인재 경쟁은 누가 가장 많은 돈을 제시하느냐만이 아니라, 어느 연구소가 자율성·자원·영향력·성과에 대한 확신을 가장 설득력 있게 제공하느냐에 달려 있다.