Fra førstevalg til tøff konkurranse: Google DeepMind mister grepet om Europas AI-talenter

Google DeepMind har gått fra å være Europas ubestridte førstevalg for eliteforskere innen kunstig intelligens til å bli én av flere store konkurrenter. Laboratoriet har fortsatt en svært sterk forskningsorganisasjon og tilgang til eksepsjonell infrastruktur, men dominansen i det regionale arbeidsmarkedet, evnen til å holde på nøkkelpersoner og identiteten som et uvanlig frittstående forskningsmiljø er blitt tydelig svekket. 2

Talentmarkedet har snudd

Ifølge Zeki Data falt DeepMinds andel av ansettelser innen forskning og avansert ingeniørarbeid i Europa, Midtøsten og Afrika fra 49 prosent i 2022–23 til 18,6 prosent i 2025–26. Det var den største regionale nedgangen Zeki registrerte for et stort AI-laboratorium. 2

Også forholdet mellom nyansettelser og avganger har endret seg kraftig. Globalt rekrutterer DeepMind fortsatt flere forskere og avanserte ingeniører enn selskapet mister, men forholdet mellom ankomster og avganger skal ha falt fra omtrent 12:1 i andre kvartal 2023 til rundt 2:1 i tredje kvartal 2026. 5

Det betyr fortsatt netto tilvekst, men ikke lenger den overveldende tiltrekningskraften DeepMind en gang hadde. Samtidig vokste ansettelsene hos OpenAI og Anthropic med henholdsvis 97 og 152 prosent, mot 27 prosent hos DeepMind. 1

Flere profilerte forskere har gått videre

Utviklingen blir mer betydningsfull når man ser på hvem som har forlatt selskapet. I juni 2026 gikk Gemini-bidragsyterne Jonas Adler og Alexander Pritzel til Anthropic, mens Transformer-medforfatteren og tidligere Character.AI-lederen Noam Shazeer gikk til OpenAI. 24

Senere forlot også Alphabets sjefsforsker Jeff Dean, seniorstipendiat Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals og Quoc Le selskapet for å starte Discovery Loop. 1

Dette handler derfor ikke bare om antall ansatte. De som har gått, er svært erfarne personer med innflytelse over grunnmodeller, datainfrastruktur og forskning innen kunstig intelligens. Når slike profiler forsvinner, kan virkningen på organisasjonens retning og omdømme bli større enn hodetallet alene tilsier.

Penger forklarer ikke alt

Konkurrentenes svært lukrative tilbud i form av lønn og aksjer er en del av forklaringen, men neppe hele bildet. 14 DeepMinds tradisjonelle fortrinn har vært muligheten til å arbeide med langsiktige problemstillinger og publisere forskning med stor innflytelse.

Samtidig har oppdraget i økende grad dreid seg om å levere og kommersialisere Gemini. Det har ifølge rapportene gitt forskerne mindre selvstendighet og ført til strengere kontroll med publisering. 26

Omorganiseringen av AlphaFold-teamet, kombinert med en tydeligere dreining mot store språkmodeller og generell vitenskapelig automatisering, sender et sterkt signal om en smalere organisatorisk prioritering. 26 Det er likevel ikke offentlig tallfestet hvor stor vekt de ulike faktorene har hatt. Det vil derfor være for bastant å hevde at avgangene skyldes én bestemt beslutning eller policy.

Hassabis får en bredere rolle

I august 2026 ga Demis Hassabis fra seg det daglige CEO-ansvaret i DeepMind for å bli styreleder i selskapet og sjefsforsker i Alphabet. CTO Koray Kavukcuoglu overtok den operative kontrollen og rapporterer direkte til Google-sjef Sundar Pichai. 12

Endringen gir Hassabis et bredere ansvar på tvers av Alphabet, men reduserer samtidig DeepMinds institusjonelle selvstendighet. Den offentlige vitenskapelige frontfiguren er nå tydeligere adskilt fra den daglige ledelsen.

Det kan gi bedre samordning og raskere beslutninger. Samtidig kan det forsterke inntrykket av at DeepMind utvikler seg fra et selvstendig forskningslaboratorium til en produktorganisasjon for Google.

Fortsatt sterke på forskning – svakere på produkter?

DeepMind står fortsatt sterkt innen vitenskapelig AI, forsterkende læring, multimodale systemer, infrastruktur og konsentrasjonen av forskningstalent. Arven etter AlphaFold viser fortsatt selskapets særegne evne innen biologi og vitenskapelig oppdagelse. 6

De mer utsatte områdene er forbrukerrettede AI-assistenter, rask produktutvikling, kodeagenter og oppfatningen av den «rå intelligensen» i modellene som faktisk lanseres. En uavhengig benchmark-vurdering som er omtalt i kildene, plasserte Googles beste tilgjengelige modell bak modeller fra Anthropic, OpenAI, xAI, Meta og et kinesisk laboratorium. 6

Det er bare et øyeblikksbilde, ikke en endelig rangering. Men vurderingen illustrerer et reelt konkurranseproblem: DeepMind har lenge vært forbundet med banebrytende forskning, mens konkurrentene i større grad forbindes med produkter som brukerne møter hver dag.

En fordel som kan bli mindre avgjørende

OpenAI og Anthropic kombinerer sterke modellmerker, produktfremdrift og attraktive fortellinger for forskere som vil arbeide i frontlinjen. Meta kan tilby svært omfattende distribusjon gjennom sitt produktsystem og har også økonomi til å konkurrere aggressivt om talent.

Microsoft AI Superintelligence tilfører dessuten en vel finansiert rival med et uttrykkelig fokus på banebrytende kapasitet.

DeepMinds tilgang til Alphabets datakraft, egen TPU-infrastruktur, globale distribusjon og kapital er fortsatt et betydelig fortrinn. Men datakraft hjelper bare dersom organisasjonen klarer å beholde menneskene som avgjør hva som skal trenes, utvikles, lanseres og publiseres. Omorganiseringen og talentlekkasjen kan derfor gjøre et tidligere infrastrukturelt fortrinn mindre utslagsgivende. 12

Fra monopol til konkurranse

Den viktigste endringen er ikke at DeepMind har blitt svakt. Det er at laboratoriets tidligere monopol på prestisje, frihet og tilgang til talent i Europa er borte.

Veien tilbake går trolig gjennom en vanskelig balansegang: Gemini må bli kommersielt vellykket, uten at den vitenskapelige autonomien som gjorde DeepMind til en magnet for forskere, forsvinner. Selskapets neste fase vil derfor ikke bare avgjøres av modellene det bygger, men også av hvor attraktivt det fortsatt er å bygge dem der.