Google DeepMind deixa de ser o destino óbvio para os melhores pesquisadores de IA da Europa

O Google DeepMind não deixou de ser um dos laboratórios de inteligência artificial mais importantes e bem financiados do mundo. Mas sua posição no mercado de talentos mudou de forma significativa: a empresa passou de escolha quase unânime dos principais pesquisadores de IA da Europa a uma concorrente poderosa entre várias alternativas.

O sinal mais claro está na queda de sua participação nas novas contratações de pesquisa e engenharia avançada na Europa, no Oriente Médio e na África. Dados da Zeki mostram que essa fatia caiu de 49% em 2022–23 para 18,6% em 2025–26 — a maior perda regional registrada pela empresa para um grande laboratório de IA. 2

Os números mostram a perda de impulso

A mudança não significa necessariamente que o DeepMind esteja perdendo mais funcionários do que contrata. O laboratório ainda estaria ampliando sua equipe de pesquisa e engenharia avançada. O problema é que sua vantagem sobre os concorrentes diminuiu drasticamente.

Segundo dados da Zeki divulgados pela Fortune, a relação entre chegadas e saídas caiu de aproximadamente 12 para 1 no segundo trimestre de 2023 para cerca de 2 para 1 no terceiro trimestre de 2026. 2 Uma proporção de 2 para 1 ainda representa entrada líquida de profissionais, mas está longe de indicar a força de atração quase irresistível que o DeepMind já teve.

A comparação com rivais em rápida expansão ajuda a explicar o movimento. Um levantamento apontou crescimento de 97% nas contratações da OpenAI e de 152% nas da Anthropic, contra 27% no DeepMind. 1 Esses números medem taxas de crescimento, não a qualidade geral dos profissionais. Ainda assim, ajudam a entender por que a participação do DeepMind caiu mesmo com o laboratório permanecendo grande.

Também é importante interpretar os dados com cautela. Eles refletem contratações e movimentações visíveis, não um censo completo da experiência em IA. Portanto, indicam enfraquecimento da posição de recrutamento — não o desaparecimento da base de pesquisa do DeepMind.

Pesquisadores importantes estão escolhendo os rivais

O alerta mais visível está no nível de senioridade de algumas das pessoas que deixaram a empresa. Em junho de 2026, Noam Shazeer, um dos líderes do Gemini, saiu do Google para a OpenAI, enquanto John Jumper, pesquisador ligado ao AlphaFold, anunciou sua transferência para a Anthropic. 333540

Os colaboradores do Gemini Jonas Adler e Alexander Pritzel também foram apontados como nomes que deixariam o Google rumo à Anthropic. 35 Mais tarde, Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le foram associados à saída do Google para a criação de uma nova empresa. 1718

O impacto dessas movimentações vai além da contagem de funcionários. Pesquisadores seniores carregam conhecimento institucional, julgamento técnico e credibilidade para atrair novos profissionais. Sua saída pode afetar diretamente o desenvolvimento de modelos fundamentais e da infraestrutura de IA, além de influenciar a percepção de quem avalia uma possível contratação.

O destino dos ex-funcionários também é revelador. De acordo com dados da Zeki publicados pelo DiarioBitcoin, entre os empregados que deixaram o DeepMind no ano anterior, 25% foram para a Anthropic, 21% para a Meta e 14% para a OpenAI. 3 Separadamente, uma análise baseada em dados da SignalFire apontou, em 2025, que funcionários do DeepMind estavam migrando para a Anthropic em uma proporção quase 11 vezes maior do que o fluxo inverso. 8

Nenhuma dessas bases registra todas as movimentações, e os períodos e métodos de análise são diferentes. Em conjunto, porém, elas apontam para uma tendência consistente: Anthropic, OpenAI e Meta se tornaram destinos convincentes para profissionais que antes talvez considerassem o DeepMind a escolha natural.

Salários são parte da explicação, mas não explicam tudo

Os laboratórios que desenvolvem os modelos mais avançados disputam um mercado de trabalho em que dinheiro, participação acionária e acesso a recursos computacionais escassos podem pesar bastante nas decisões de carreira. Reportagens descreveram pacotes agressivos de remuneração oferecidos por concorrentes, especialmente enquanto OpenAI e Anthropic expandem suas operações na Europa. 411

Mas a remuneração, sozinha, não explica a perda de espaço do DeepMind. O apelo original do laboratório combinava prestígio, recursos técnicos e liberdade para desenvolver pesquisas de longo prazo. À medida que o Gemini se tornou central para a estratégia competitiva e comercial do Google, o DeepMind passou a enfrentar maior pressão para entregar produtos e modelos dentro de prazos corporativos.

Isso cria uma possível troca. Concentrar recursos no Gemini, em agentes e em produtos relacionados pode aumentar o foco e a velocidade de execução. Ao mesmo tempo, pesquisadores que valorizam investigações abertas e de longo prazo podem enxergar menos espaço para trabalhos exploratórios.

Também surgiram relatos sobre restrições maiores à publicação de pesquisas e uma percepção reduzida de autonomia, embora as evidências públicas não quantifiquem quanto cada fator contribuiu para as saídas. 7 Por isso, seria exagerado atribuir o êxodo a uma única política ou decisão executiva. A conclusão mais segura é que remuneração, pressão comercial, mudanças organizacionais e o crescimento dos laboratórios rivais estão se reforçando mutuamente.

A reestruturação do AlphaFold enviou um sinal forte

A mudança de prioridades ficou especialmente evidente no tratamento dado ao AlphaFold. Reportagens de julho de 2026 afirmaram que a equipe responsável pelo sistema vencedor do Nobel foi desmantelada ou reorganizada enquanto o laboratório direcionava recursos para grandes modelos de linguagem, Gemini e automação científica mais ampla. 4950

O DeepMind afirmou que os pesquisadores foram transferidos para áreas como projetos baseados no Gemini, desenho de enzimas, fusão nuclear e genômica. 49 Assim, a mudança não deve ser descrita simplesmente como um abandono da IA científica. Trata-se mais precisamente de uma redistribuição da pesquisa em torno de uma estratégia mais centrada no Gemini.

Ainda assim, o sinal organizacional é relevante. O AlphaFold simbolizava o tipo de pesquisa especializada e de longo prazo que ajudou a diferenciar o DeepMind. Reorganizar boa parte desse trabalho pode tranquilizar investidores e equipes de produto ao mostrar foco nas prioridades estratégicas imediatas. Para os pesquisadores, porém, surge outra pergunta: quanto espaço ainda existe para projetos cujo retorno comercial é incerto ou distante?

A nova função de Demis Hassabis aproxima o laboratório da Alphabet

Em agosto de 2026, Demis Hassabis deixou a responsabilidade operacional diária como CEO do DeepMind e passou a ser presidente do Google DeepMind e cientista-chefe da Alphabet. Koray Kavukcuoglu, até então diretor de tecnologia do laboratório, assumiu o controle operacional e passou a responder diretamente ao CEO da Alphabet, Sundar Pichai. 171822

A mudança tem uma lógica estratégica evidente. Hassabis pode atuar em toda a Alphabet sobre prioridades de longo prazo em IA e ciência, enquanto Kavukcuoglu se concentra no desenvolvimento do Gemini, na pesquisa de fronteira e nas equipes do aplicativo e das ferramentas para desenvolvedores do Gemini. 2253

Mas a alteração também transforma a identidade institucional do DeepMind. A nova estrutura coloca mais autoridade diretamente nas mãos da liderança central da Alphabet, em vez de preservar a imagem de um laboratório de pesquisa relativamente independente, com raízes em Londres. A Reuters informou que Kavukcuoglu teria a palavra final nas principais decisões do DeepMind. 18

Isso pode melhorar a coordenação e acelerar a execução. Também pode fazer o laboratório parecer mais uma divisão corporativa e de produtos de IA do que a instituição de pesquisa excepcionalmente autônoma que originalmente atraía cientistas de elite. O efeito sobre o recrutamento dependerá do que os pesquisadores realmente poderão desenvolver e publicar — não apenas dos títulos de seus líderes.

O DeepMind ainda tem vantagens importantes

A queda na participação das contratações não deve ser confundida com um colapso da capacidade técnica. O mapa de talentos da Metix contabilizou 2.837 profissionais no grupo técnico visível do Google DeepMind em 2026, atrás dos 4.092 da Meta e à frente dos 1.251 da Anthropic nesse conjunto de dados. 6

O laboratório também mantém vantagens difíceis de reproduzir:

• Computação e infraestrutura em larga escala, apoiadas pelos recursos da Alphabet e por seu ecossistema de hardware personalizado.
• Experiência em IA científica, incluindo o legado do AlphaFold e trabalhos ligados à biologia e à descoberta científica.
• Profundidade de pesquisa em áreas como aprendizado por reforço, sistemas multimodais, agentes e modelos de mundo.
• Distribuição, graças aos produtos de consumo, serviços de nuvem e ferramentas para desenvolvedores do Google.
• Capital e alcance organizacional suficientes para financiar tanto modelos de fronteira quanto pesquisas de longo prazo.

O próprio portfólio de pesquisa do DeepMind continua incluindo sistemas como SIMA 2, Gemini Robotics e Genie 3, em trabalhos relacionados a agentes, robótica e modelos de mundo interativos. 56

Esses ativos fazem do DeepMind um concorrente formidável. A questão central é saber se seus recursos podem ser convertidos em produtos e resultados de pesquisa com velocidade suficiente — e se a organização conseguirá manter as pessoas necessárias para realizar essa conversão.

Onde o laboratório parece estar perdendo terreno

As áreas mais expostas são aquelas em que liderança científica, velocidade de produto e adoção por desenvolvedores se reforçam mutuamente. Os rivais construíram identidades fortes em torno de assistentes de consumo, ferramentas de programação e modelos gerais de fronteira. OpenAI e Anthropic, em particular, se tornaram destinos atraentes para pesquisadores que querem trabalhar em produtos muito visíveis e diretamente ligados à atual corrida dos modelos de IA. 53

Comparações recentes de benchmarks também contribuíram para a percepção de que os principais modelos lançados pelo Google estão atrás de alguns concorrentes, embora as posições variem conforme o modelo, a tarefa e a data. A Fortune citou avaliações que colocavam o melhor modelo comercializado pelo Google atrás de sistemas da Anthropic, OpenAI, xAI, Meta e de um laboratório chinês. 6 É um retrato momentâneo, não uma classificação permanente. Mas a percepção importa no mercado de talentos: pesquisadores frequentemente querem estar na organização que acreditam estar ditando o ritmo.

A Meta representa um desafio diferente. A empresa combina remuneração elevada com um enorme ecossistema de distribuição, enquanto Anthropic e OpenAI oferecem missões focadas em modelos de fronteira e narrativas fortes de recrutamento. A vantagem de infraestrutura do Google é real, mas infraestrutura não funciona sozinha. Ela só faz diferença se a organização conseguir manter os cientistas e engenheiros que decidem o que treinar, como avaliar os resultados e quais produtos lançar.

A verdadeira mudança é o fim do monopólio de prestígio

A conclusão mais forte não é que o DeepMind tenha se tornado fraco. É que a antiga combinação de prestígio, autonomia e recursos técnicos já não lhe garante uma vantagem incontestável na Europa.

Entre 2022–23 e 2025–26, a participação do DeepMind nas contratações avançadas de IA na região caiu de 49% para 18,6%, enquanto a relação entre chegadas e saídas recuou de aproximadamente 12 para 1 para 2 para 1. 2 A saída de pesquisadores de alto nível tornou a mudança visível, e a aproximação maior com a Alphabet intensificou as dúvidas sobre a identidade de pesquisa do laboratório.

O DeepMind ainda pode se recuperar. Para isso, precisará executar bem a estratégia do Gemini e de produtos relacionados sem eliminar a liberdade científica que tornou a organização tão atraente. A próxima fase da disputa por talentos em IA não será decidida apenas por quem paga mais, mas por qual laboratório oferecerá a melhor combinação de autonomia, recursos, influência e evidências de que o trabalho de seus pesquisadores terá impacto.