AnswersPublished19 sources
Google DeepMind traci przewagę w walce o talenty AI
Udział Google DeepMind w zatrudnianiu badaczy i inżynierów zaawansowanych w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce spadł z 49% w latach 2022–23 do 18,6% w latach 2025–26. Stosunek nowych pracowników do odejść zmniejszył się z około 12:1 w II kwartale 2023 roku do około 2:1 w III kwartale 2026 roku, a tempo rekruta...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Udział Google DeepMind w zatrudnianiu badaczy i inżynierów zaawansowanych w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce spadł z 49% w latach 2022–23 do 18,6% w latach 2025–26.
- Stosunek nowych pracowników do odejść zmniejszył się z około 12:1 w II kwartale 2023 roku do około 2:1 w III kwartale 2026 roku, a tempo rekrutacji DeepMind wyraźnie ustępowało Anthropic i OpenAI.
- Wśród głośnych odejść znaleźli się współtwórca AlphaFold John Jumper, który przeszedł do Anthropic, lider Gemini Noam Shazeer, który dołączył do OpenAI, oraz Jeff Dean i trzej inni inżynierowie, którzy założyli Discov...
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Google DeepMind’s dominance in hiring elite AI researchers and engineers across Europe, the Middle East, and Africa changed from 202. Article summary: Google DeepMind has moved from a dominant EMEA recruiter to a still-large but materially less dominant employer of elite AI talent. The data and senior exits point to a loss of relative—not absolute—strength: DeepMind re. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Google DeepMind nie przestał przyciągać wybitnych specjalistów od sztucznej inteligencji. Laboratorium wyraźnie straciło jednak przewagę, którą przez lata cieszyło się w Europie. Według danych Zeki Data udział DeepMind w zatrudnianiu badaczy i inżynierów zaawansowanych w regionie EMEA — czyli w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce — spadł z 49% w latach 2022–23 do 18,6% w latach 2025–26. Był to największy regionalny spadek odnotowany przez Zeki w przypadku dużego laboratorium AI. 2
To nie oznacza, że DeepMind gwałtownie się kurczy. Oznacza natomiast, że jego przewaga względna słabnie, podczas gdy Anthropic i OpenAI przejmują coraz większą część wzrostu oraz uwagi rynku najbardziej poszukiwanych specjalistów.
DeepMind nadal zatrudnia, ale traci impet
Globalnie Google DeepMind wciąż pozyskuje więcej badaczy i inżynierów zaawansowanych, niż odchodzi z firmy. Różnica między napływem a odpływem talentów mocno się jednak zmniejszyła. Stosunek nowych pracowników do odejść spadł z około 12:1 w II kwartale 2023 roku do około 2:1 w III kwartale 2026 roku. 2
3
Tempo rozwoju zatrudnienia również pozostawało w tyle za najszybciej rosnącymi rywalami. Według danych powiązanych z analizą Zeki wzrost zatrudnienia DeepMind wyniósł około 27%, podczas gdy w OpenAI było to 97%, a w Anthropic aż 152%. 1
Ważne jest więc rozróżnienie między spadkiem dominacji a załamaniem. Dane nie pokazują laboratorium w swobodnym spadku. Pokazują dużego pracodawcę, którego przewaga jest erodowana przez szybciej rozwijających się konkurentów.
Retencja nie jest największym problemem DeepMind
Oddzielne porównanie utrzymania pracowników w dwuletnim okresie przedstawia bardziej złożony obraz. Najlepiej wypadł Anthropic z wynikiem 80%, a tuż za nim znalazł się DeepMind z 78%. OpenAI osiągnęło 67%, natomiast Meta — 64%. 14
Sam wskaźnik retencji nie sugeruje więc, że DeepMind ma wyjątkowo poważny problem z zatrzymywaniem pracowników. Znacznie bardziej niepokojące jest połączenie wolniejszego wzrostu zatrudnienia, gwałtownego spadku relacji nowych pracowników do odejść oraz przepływu specjalistów do konkurencji.
Zeki ustaliło, że inżynierowie byli niemal 11 razy bardziej skłonni przejść z DeepMind do Anthropic niż w przeciwnym kierunku. 14 Wśród badaczy i inżynierów zaawansowanych, którzy w ostatnim czasie odeszli z DeepMind, 25% trafiło do Anthropic, 21% do Meta, a 14% do OpenAI.
4
12
Kto odszedł z Google DeepMind?
Kilka głośnych zmian personalnych sprawiło, że szerszego trendu nie da się łatwo zignorować:
- John Jumper, starszy badacz DeepMind i współtwórca AlphaFold, ogłosił odejście do Anthropic po niemal dziewięciu latach w Google DeepMind. W 2024 roku, wraz z Demisem Hassabisem, otrzymał Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za pracę związaną z AlphaFold.
- Noam Shazeer, lider zespołu inżynieryjnego Gemini i współautor wpływowej pracy z 2017 roku opisującej architekturę transformerów, odszedł z Google do OpenAI.
- Jeff Dean, wieloletni główny naukowiec Google, opuścił firmę wraz z Sanjayem Ghemawatem, Quociem Le i Oriolem Vinyalsem. Cała czwórka założyła Discovery Loop — niezależną spółkę działającą w interesie publicznym, która chce wykorzystywać AI w badaniach naukowych i inżynieryjnych.
17
19
Znaczenie tych odejść wynika nie tylko z renomy poszczególnych osób. Dotyczą one kilku kluczowych obszarów Google DeepMind: badań naukowych, infrastruktury oraz rozwoju Gemini.
Dlaczego specjaliści zmieniają firmy?
Najmocniej udokumentowanym czynnikiem jest wyjątkowo agresywna konkurencja o talenty AI. Rywalizujące laboratoria oferują bardzo wysokie wynagrodzenia, w tym udziały o potencjalnej wartości typowej dla szybko rozwijających się startupów. Anthropic stał się szczególnie ważnym kierunkiem dla osób odchodzących zarówno z DeepMind, jak i z OpenAI. 14
15
Odejścia wpisują się również w szersze pytanie o autonomię DeepMind w momencie, gdy Google mocniej koncentruje się na produktach Gemini, wdrażaniu modeli i komercjalizacji AI. Restrukturyzacja Google połączyła badania, modele frontier, aplikację Gemini oraz zespoły deweloperskie w bardziej skoordynowaną strukturę. 17
Taki model może pomóc Google szybciej dostarczać produkty AI na rynek. Dostępne źródła nie dowodzą jednak, że ograniczenia publikowania wyników, presja związana z Gemini lub integracja z korporacją były bezpośrednią przyczyną odejścia konkretnej osoby. Należy traktować je jako kontekst organizacyjny, a nie zmierzone wyjaśnienie całego odpływu kadr.
Demis Hassabis odsuwa się od bieżącego zarządzania
W sierpniu 2026 roku Demis Hassabis zrezygnował z głównej roli w codziennym zarządzaniu DeepMind. Został przewodniczącym Google DeepMind i głównym naukowcem Alphabetu, natomiast Koray Kavukcuoglu przejął odpowiedzialność operacyjną za jednostkę. Kavukcuoglu raportuje bezpośrednio do dyrektora generalnego Google, Sundara Pichaia, i nadzoruje rozwój Gemini, badania nad najbardziej zaawansowanymi modelami, aplikację Gemini oraz zespoły deweloperskie. 17
19
Zmiana formalizuje bliższe powiązanie programu badawczego DeepMind z szerszą organizacją produktową Google. Jednocześnie daje Hassabisowi więcej przestrzeni na długoterminowe cele naukowe i rozwój AI, w tym dalszą pracę z Isomorphic Labs. 19
DeepMind nadal jest mocny w AI dla nauki, ale odczuwa presję w modelach ogólnego przeznaczenia
Dorobek naukowy pozostaje jednym z największych atutów DeepMind. Najbardziej wyrazistym przykładem jest AlphaFold, system przewidywania struktur białek, który stał się jednym z najważniejszych osiągnięć laboratorium. Odejście Jumpera do Anthropic ma dodatkową wagę właśnie dlatego, że dotyczy jednej z dziedzin, w których DeepMind przez lata wyznaczał kierunek.
Mniej pewna jest pozycja laboratorium w szeroko wdrażanych modelach frontier oraz w narzędziach programistycznych. W ocenie benchmarkowej przywołanej przez „Fortune” najlepszy dostępny model Google, Gemini 3.6 Flash, pozostawał w tyle za czołowymi rozwiązaniami Anthropic, OpenAI, xAI, Meta oraz co najmniej jednego chińskiego laboratorium. To porównanie zależne od czasu, a nie stały ranking, ale pokazuje, dlaczego tempo rozwoju i komercjalizacji Gemini stało się kluczowe dla pozycji Google DeepMind.
Co te dane oznaczają dla wyścigu AI?
Najbardziej trafny wniosek nie brzmi: „DeepMind upada”. Trafniejszy jest inny: elitarne talenty AI stały się mobilne, a DeepMind nie kontroluje już rynku, który wcześniej w dużej mierze zdominował — szczególnie w regionie EMEA.
Google nadal dysponuje ogromnymi przewagami: infrastrukturą obliczeniową, globalną dystrybucją i głębokim zapleczem naukowym. Musi jednak konkurować z retencją i rekrutacyjnym impetem Anthropic, szybkim wzrostem OpenAI oraz atrakcyjnością mniejszych laboratoriów frontier. 1
14
Najbliższe wyzwanie DeepMind jest więc nie tylko techniczne, lecz także kulturowe. Laboratorium musi pokazać, że ściślejsza integracja z Google zwiększa skuteczność badaczy, a nie odbiera im autonomii i naukowej tożsamości, które pomogły zbudować jego renomę.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Google DeepMind traci przewagę w walce o talenty AI"?
Udział Google DeepMind w zatrudnianiu badaczy i inżynierów zaawansowanych w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce spadł z 49% w latach 2022–23 do 18,6% w latach 2025–26.
What are the key points to validate first?
Udział Google DeepMind w zatrudnianiu badaczy i inżynierów zaawansowanych w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce spadł z 49% w latach 2022–23 do 18,6% w latach 2025–26. Stosunek nowych pracowników do odejść zmniejszył się z około 12:1 w II kwartale 2023 roku do około 2:1 w III kwartale 2026 roku, a tempo rekrutacji DeepMind wyraźnie ustępowało Anthropic i OpenAI.
What should I do next in practice?
Wśród głośnych odejść znaleźli się współtwórca AlphaFold John Jumper, który przeszedł do Anthropic, lider Gemini Noam Shazeer, który dołączył do OpenAI, oraz Jeff Dean i trzej inni inżynierowie, którzy założyli Discov...