Google DeepMind verliest zijn voorsprong op AI-talent in Europa

Google DeepMind is niet opeens een onbelangrijk AI-lab geworden. Het blijft een van de grootste en best gefinancierde onderzoeksorganisaties in de sector. Maar op de arbeidsmarkt voor AI-talent is de machtsverhouding duidelijk veranderd: DeepMind is niet langer de onbetwiste eerste keuze voor Europese toponderzoekers, maar een sterke concurrent naast OpenAI, Anthropic en Meta.

Het duidelijkste signaal is het dalende aandeel van nieuwe onderzoekers en senior engineers in Europa, het Midden-Oosten en Afrika. Volgens gegevens van Zeki Data zakte dat aandeel van 49% in 2022–23 naar 18,6% in 2025–26. Dat was de scherpste regionale daling die Zeki bij een groot AI-lab registreerde. 2

De cijfers wijzen op verlies aan wervingskracht

De verandering betekent niet noodzakelijk dat DeepMind meer mensen verliest dan het aanneemt. Het lab zou nog steeds onderzoekers en technisch personeel toevoegen. Alleen is de voorsprong veel kleiner geworden.

Volgens Zeki-gegevens, waarover Fortune berichtte, daalde de verhouding tussen nieuwkomers en vertrekkers van ongeveer 12 op 1 in het tweede kwartaal van 2023 naar circa 2 op 1 in het derde kwartaal van 2026. 2 Een verhouding van 2 op 1 betekent nog altijd een netto-instroom, maar wijst niet meer op een organisatie die de arbeidsmarkt bijna moeiteloos naar zich toe trekt.

Dat verschil wordt duidelijker tegen de achtergrond van snel groeiende rivalen. Een analyse meldde een groei van 97% bij OpenAI en 152% bij Anthropic, tegenover 27% bij DeepMind. 1 Deze percentages meten groei, niet de kwaliteit van het talent. Ze helpen wel verklaren waarom DeepMinds aandeel in regionale aanwervingen daalde, terwijl het lab zelf groot blijft.

De cijfers gaan bovendien over zichtbare aanwervingen en personeelsbewegingen, niet over een volledige telling van alle AI-expertise. Ze wijzen op een verzwakte rekruteringspositie, niet op het verdwijnen van DeepMinds onderzoekscapaciteit.

Waar vertrekkende onderzoekers naartoe gaan

Vooral het profiel van sommige vertrekkers valt op. In juni 2026 vertrok Gemini-medeleider Noam Shazeer bij Google om naar OpenAI te gaan. AlphaFold-onderzoeker John Jumper maakte bekend dat hij naar Anthropic zou vertrekken. 333540

Ook Gemini-medewerkers Jonas Adler en Alexander Pritzel zouden naar Anthropic zijn gegaan. 35 Later werd gemeld dat Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals en Quoc Le Google verlieten om een nieuw bedrijf op te richten. 1718

Dergelijke vertrekken hebben meer gevolgen dan alleen een lager personeelsaantal. Senior onderzoekers nemen institutionele kennis, technisch inzicht en geloofwaardigheid als werkgever mee. Hun vertrek kan de ontwikkeling van basismodellen en infrastructuur rechtstreeks raken en beïnvloedt tegelijk hoe potentiële nieuwe medewerkers naar de organisatie kijken.

Ook de bestemmingen zijn veelzeggend. Volgens Zeki-gegevens, aangehaald door DiarioBitcoin, ging van de DeepMind-medewerkers die het afgelopen jaar vertrokken 25% naar Anthropic, 21% naar Meta en 14% naar OpenAI. 3 Een afzonderlijke analyse op basis van SignalFire-gegevens stelde in 2025 vast dat DeepMind-medewerkers veel vaker naar Anthropic vertrokken dan andersom: de verhouding zou bijna 11 op 1 in het voordeel van Anthropic zijn. 8

Geen enkele dataset registreert elke overstap, en de onderzoeken gebruiken verschillende periodes en methodes. Samen wijzen ze wel op een consistente ontwikkeling: Anthropic, OpenAI en Meta zijn geloofwaardige bestemmingen geworden voor mensen die DeepMind eerder als de vanzelfsprekende keuze zouden hebben gezien.

Geld speelt mee, maar verklaart niet alles

In de huidige AI-race concurreren labs om een schaarse groep specialisten. Salaris, aandelen en toegang tot krachtige rekeninfrastructuur kunnen de keuze voor een werkgever sterk beïnvloeden. Rivalen zouden vooral bij de uitbreiding van hun Europese activiteiten agressieve beloningspakketten aanbieden. 411

Toch verklaart geld alleen niet waarom DeepMinds positie verzwakt. De oorspronkelijke aantrekkingskracht van het lab bestond uit een combinatie van prestige, technische middelen en ruimte voor onderzoek met een lange horizon. Nu Gemini een centrale rol speelt in Googles commerciële en strategische plannen, staat DeepMind sterker onder druk om modellen en producten volgens zakelijke deadlines op te leveren.

Dat zorgt voor een mogelijke ruil. Door middelen te concentreren op Gemini, AI-agenten en aanverwante producten kan een onderzoeksorganisatie sneller uitvoeren. Tegelijk kunnen onderzoekers die waarde hechten aan open onderzoek het gevoel krijgen dat er minder ruimte is voor verkennend werk.

Er zijn ook berichten over strengere beperkingen op publicaties en een afgenomen gevoel van autonomie. Het openbare bewijs laat echter niet zien welk aandeel die factoren precies hadden in individuele vertrekken. 7 Het zou daarom te kort door de bocht zijn om de uitstroom aan één beleid of één beslissing toe te schrijven. De meest verdedigbare conclusie is dat beloning, commerciële druk, organisatorische veranderingen en de aantrekkingskracht van rivalen elkaar versterken.

De reorganisatie rond AlphaFold gaf een krachtig signaal

De veranderde prioriteiten zijn vooral zichtbaar in de behandeling van AlphaFold. In juli 2026 werd gemeld dat het team achter het Nobelprijswinnende systeem voor het voorspellen van eiwitstructuren was ontbonden of gereorganiseerd. DeepMind zou middelen verschuiven naar grote taalmodellen, Gemini en bredere wetenschappelijke automatisering. 4950

DeepMind zei dat onderzoekers waren overgestapt naar onder meer Gemini-projecten, enzymontwerp, kernfusie en genomica. 49 De verandering kan dus niet simpelweg worden omschreven als het opgeven van wetenschappelijke AI. Het gaat eerder om een herverdeling van onderzoek binnen een bredere, op Gemini gerichte strategie.

Toch is het organisatorische signaal belangrijk. AlphaFold stond symbool voor het soort langetermijnonderzoek met een specifiek wetenschappelijk doel dat DeepMind onderscheidde. Het herschikken van een groot deel van dat werk kan investeerders en productteams geruststellen dat de strategische prioriteiten helder zijn. Voor onderzoekers roept het een andere vraag op: hoeveel ruimte blijft er voor projecten waarvan de commerciële opbrengst onzeker of pas over jaren zichtbaar is?

De nieuwe rol van Hassabis brengt DeepMind dichter bij Alphabet

In augustus 2026 deed Demis Hassabis afstand van zijn dagelijkse verantwoordelijkheid als CEO van DeepMind. Hij werd voorzitter van Google DeepMind en chief scientist van Alphabet, het moederbedrijf van Google. Koray Kavukcuoglu, voorheen technisch directeur van het lab, kreeg de operationele leiding en rapporteert rechtstreeks aan Alphabet-CEO Sundar Pichai. 171822

De strategische logica is duidelijk. Hassabis kan zich binnen Alphabet bezighouden met langetermijnprioriteiten rond AI en wetenschap, terwijl Kavukcuoglu zich richt op Gemini, frontieronderzoek en de Gemini-app en ontwikkelaarsteams. 2253

Tegelijk verandert de institutionele identiteit van DeepMind. Door de nieuwe rapportagelijn ligt er meer macht bij de centrale leiding van Alphabet. Dat maakt het moeilijker om DeepMind te zien als een relatief onafhankelijk onderzoeksinstituut in Londen. Reuters meldde dat Kavukcuoglu het laatste woord zou hebben over belangrijke beslissingen binnen DeepMind. 18

De reorganisatie kan de samenwerking en snelheid verbeteren. Ze kan het lab ook meer laten lijken op een product- en bedrijfsdivisie van Google dan op de uitzonderlijk autonome onderzoeksorganisatie die ooit toponderzoekers aantrok. Of dat een probleem wordt voor de werving, hangt uiteindelijk af van wat onderzoekers werkelijk mogen onderzoeken en publiceren — niet alleen van hun functietitels.

DeepMind heeft nog altijd grote troeven

Een dalend aandeel in aanwervingen mag niet worden verward met een instorting van de technische capaciteit. In de talentkaart van Metix voor 2026 telde de zichtbare technische pool van Google DeepMind 2.837 mensen. Daarmee stond het lab achter Meta met 4.092 mensen, maar vóór Anthropic met 1.251 in die dataset. 6

DeepMind beschikt bovendien over voordelen die rivalen niet eenvoudig kunnen kopiëren:

• Rekenkracht en infrastructuur op grote schaal, dankzij de middelen van Alphabet en het ecosysteem rond eigen chips.
• Expertise in wetenschappelijke AI, voortbouwend op AlphaFold en onderzoek naar biologie en wetenschappelijke ontdekkingen.
• Onderzoeksdiepte op gebieden zoals reinforcement learning, multimodale systemen, AI-agenten en world models.
• Distributie via de consumenten-, cloud- en ontwikkelaarsproducten van Google.
• Kapitaal en organisatorische reikwijdte om zowel frontiermodellen als langetermijnonderzoek te financieren.

De eigen onderzoeksportfolio van DeepMind omvat nog altijd systemen als SIMA 2, Gemini Robotics en Genie 3. Die weerspiegelen doorlopend werk aan agenten, robotica en interactieve world models. 56

DeepMind blijft daarmee een geduchte concurrent. De kernvraag is of het die middelen snel genoeg kan omzetten in onderzoeksresultaten en producten — en of het de mensen kan behouden die daarvoor nodig zijn.

Op welke terreinen verliest DeepMind terrein?

DeepMind is het kwetsbaarst op gebieden waar onderzoeksleiderschap, snelle productontwikkeling en gebruik door ontwikkelaars elkaar versterken. Rivalen hebben sterke profielen opgebouwd rond consumentenassistenten, programmeertools en algemene frontiermodellen. Vooral OpenAI en Anthropic zijn aantrekkelijk geworden voor onderzoekers die willen werken aan zichtbare producten die rechtstreeks verbonden zijn met de huidige modelrace. 53

Ook vergelijkingen op benchmarks hebben bijgedragen aan het beeld dat Googles best uitgerolde modellen achter sommige concurrenten liggen. Ranglijsten verschillen wel per model, taak en meetmoment. Fortune verwees naar beoordelingen waarin Googles beste beschikbare model achter systemen van Anthropic, OpenAI, xAI, Meta en een Chinees lab stond. 6 Dat is een momentopname en geen definitieve rangschikking. Maar perceptie telt op een arbeidsmarkt: onderzoekers willen vaak werken bij de organisatie die volgens hen de toon zet.

Meta vormt een ander soort uitdaging. Het bedrijf kan hoge beloningen combineren met een enorm distributie-ecosysteem. Anthropic en OpenAI bieden dan weer een scherp omlijnde missie rond frontiermodellen en krachtige verhalen voor potentiële werknemers. Googles infrastructuurvoordeel is reëel, maar infrastructuur werkt niet vanzelf. De waarde ervan hangt af van de wetenschappers en engineers die bepalen wat er wordt getraind, hoe modellen worden getest en welke producten worden gelanceerd.

Het echte verlies: DeepMind heeft niet langer een monopolie op prestige

De sterkste conclusie is niet dat DeepMind zwak is geworden. Het is dat de vroegere combinatie van prestige, autonomie en technische middelen geen onbetwist voordeel meer oplevert in Europa.

Tussen 2022–23 en 2025–26 daalde het aandeel van DeepMind in regionale aanwervingen van toponderzoekers en advanced engineers van 49% naar 18,6%. Tegelijk zakte de verhouding tussen nieuwkomers en vertrekkers van ongeveer 12 op 1 naar 2 op 1. 2 Het vertrek van bekende onderzoekers maakte de omslag zichtbaar. De nauwere band met Alphabet heeft bovendien nieuwe vragen opgeroepen over de onderzoeksidentiteit van het lab.

DeepMind kan zich herstellen. Daarvoor moet het Gemini en aanverwante producten succesvol uitbouwen zonder de wetenschappelijke vrijheid weg te nemen die het lab oorspronkelijk zo aantrekkelijk maakte. De volgende fase van de AI-oorlog om talent zal niet alleen draaien om wie het meest kan betalen, maar ook om welk lab de beste combinatie biedt van autonomie, middelen, invloed en bewijs dat het werk ertoe doet.