ОтветыОпубликовано19 источники
Google DeepMind больше не доминирует на рынке элитных ИИ-специалистов
Доля Google DeepMind среди найма исследователей и инженеров продвинутого уровня в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке снизилась с 49% в 2022–2023 годах до 18,6% в 2025–2026 годах. Соотношение новых сотрудников и увольнений в DeepMind сократилось примерно с 12:1 во втором квартале 2023 года до 2:1 в третьем квартал...
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-5.6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 1.5
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- Доля Google DeepMind среди найма исследователей и инженеров продвинутого уровня в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке снизилась с 49% в 2022–2023 годах до 18,6% в 2025–2026 годах.
- Соотношение новых сотрудников и увольнений в DeepMind сократилось примерно с 12:1 во втором квартале 2023 года до 2:1 в третьем квартале 2026 года, а темпы найма уступили OpenAI и Anthropic.
- Среди заметных уходов — переход соавтора AlphaFold Джона Джампера в Anthropic, руководителя разработки Gemini Ноама Шазира в OpenAI и команды Джеффа Дина в новую компанию Discovery Loop.
Промпт ИИ
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 не перестала привлекать сильнейших специалистов по искусственному интеллекту. Но ее прежнее преимущество заметно ослабло. По оценке Zeki Data, доля лаборатории среди найма исследователей и инженеров продвинутого уровня в регионе EMEA — Европе, на Ближнем Востоке и в Африке — сократилась с 49% в 2022–2023 годах до 18,6% в 2025–2026 годах. Падение на 30,4 процентного пункта стало самым резким региональным снижением среди крупных ИИ-лабораторий в анализе Zeki. 2
Это меняет расстановку сил. DeepMind остается одним из ведущих научных центров отрасли, однако основной прирост влияния и внимания в гонке за передовые ИИ-кадры теперь получают Anthropic и OpenAI.
DeepMind продолжает нанимать, но теряет темп
Региональная доля найма — лишь один показатель. В мировом масштабе DeepMind все еще принимает на работу больше исследователей и инженеров продвинутого уровня, чем теряет. Однако соотношение пришедших и ушедших сотрудников, по данным отчетов, снизилось примерно с 12:1 во втором квартале 2023 года до 2:1 в третьем квартале 2026 года. 2
3
Темпы роста также оказались заметно ниже, чем у наиболее быстро расширяющихся конкурентов. В связанных с Zeki Data публикациях рост найма DeepMind оценивался примерно в 27%, тогда как у OpenAI — в 97%, а у Anthropic — в 152%. 1
Эти цифры не означают, что лаборатория стремительно рушится. Они показывают другое: DeepMind остается крупным работодателем, но ее относительное преимущество сокращается, пока конкуренты масштабируются быстрее.
Удержание сотрудников — не главная проблема DeepMind
Отдельное сравнение удержания сотрудников за два года дает более сложную картину. На первом месте оказалась Anthropic с показателем 80%, почти следом идет DeepMind — 78%. У OpenAI показатель составил 67%, у Meta — 64%. 14
Таким образом, DeepMind не намного хуже Anthropic удерживает нанятых специалистов. Более серьезный риск связан с сочетанием трех факторов: замедлением найма, резким сокращением разницы между притоком и оттоком сотрудников и неблагоприятным перетоком кадров к конкурентам.
По данным Zeki, инженеры DeepMind почти в 11 раз чаще переходили в Anthropic, чем специалисты Anthropic — в обратном направлении. 14 Среди исследователей и инженеров продвинутого уровня, покинувших DeepMind в последнее время, 25% перешли в Anthropic, 21% — в Meta и 14% — в OpenAI.
4
12
Кто из известных специалистов ушел?
Несколько громких уходов сделали общую тенденцию особенно заметной:
- Джон Джампер, старший исследователь DeepMind и соавтор AlphaFold, объявил о переходе в Anthropic после почти девяти лет в Google DeepMind. В 2024 году Джампер вместе с Демисом Хассабисом получил Нобелевскую премию по химии за работы, связанные с AlphaFold.
- Ноам Шазир, руководитель инженерного направления Gemini и соавтор знаковой статьи 2017 года о трансформерной архитектуре, ушел из Google в OpenAI.
- Джефф Дин, многолетний главный научный сотрудник Google, покинул компанию вместе с Санджаем Гемаватом, Куоком Ле и Ориолом Виньялсом. Они основали Discovery Loop — независимую общественно полезную ИИ-компанию, которая намерена применять искусственный интеллект в научных и инженерных исследованиях.
17
19
Значение этих уходов связано не только с известностью самих специалистов. Они затрагивают сразу несколько ключевых направлений DeepMind: фундаментальные исследования, инфраструктуру и развитие Gemini.
Почему исследователи переходят к конкурентам?
Наиболее убедительное объяснение — все более агрессивная борьба за ИИ-кадры. Конкурирующие лаборатории предлагают крупные компенсационные пакеты, включая ценную долю в быстрорастущих компаниях. Особенно заметным пунктом назначения для бывших сотрудников DeepMind и OpenAI стала Anthropic. 14
15
Публичные сообщения также помещают уходы в более широкий организационный контекст: насколько самостоятельной должна оставаться DeepMind, пока Google делает приоритетом продукты Gemini, вывод моделей на рынок и коммерческое развитие? В результате реорганизации Google исследовательские команды, передовые модели, приложение Gemini и инструменты для разработчиков оказались в более тесно связанной структуре. 17
Такая модель может помочь Google быстрее выпускать и монетизировать ИИ-продукты. Однако имеющиеся источники не доказывают, что ограничения на публикации, давление вокруг Gemini или интеграция с корпорацией стали причиной ухода конкретного специалиста. Эти факторы корректнее считать организационным контекстом, а не доказанными количественными объяснениями оттока кадров.
Хассабис отходит от повседневного управления
В августе 2026 года Демис Хассабис перестал заниматься основным объемом ежедневного управления DeepMind. Он стал председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet, а оперативное руководство ИИ-подразделением перешло к Кораю Кавукчуоглу. Кавукчуоглу напрямую подчиняется генеральному директору Google Сундару Пичаи и курирует развитие Gemini, передовые исследования, приложение Gemini и команды разработчиков. 17
19
Перестановка формализует более тесную связь между исследовательской повесткой DeepMind и продуктовой организацией Google. Одновременно у Хассабиса появляется больше возможностей сосредоточиться на долгосрочных научных и ИИ-целях, включая работу с Isomorphic Labs. 19
В чем DeepMind по-прежнему сильна — и где отстает
Научная репутация остается одним из главных активов DeepMind. Самый очевидный пример — AlphaFold, система прогнозирования структуры белков, оказавшая большое влияние на биологические и медицинские исследования. Поэтому переход Джампера в Anthropic особенно символичен: из лаборатории уходит один из центральных специалистов этого направления.
Положение DeepMind менее уверенно в сфере широко используемых передовых моделей и программирования. В оценке, на которую ссылалось издание Fortune, лучшая выпущенная модель Google уступала ведущим решениям Anthropic, OpenAI, xAI, Meta и как минимум одной китайской лаборатории. Это сравнение зависит от времени и не является окончательным рейтингом, но оно показывает, почему успех Gemini стал центральным вопросом конкурентоспособности Google DeepMind.
Что это означает для гонки за ИИ
Главный вывод не в том, что DeepMind исчезает из числа лидеров. Скорее, элитные ИИ-кадры стали мобильным ресурсом, и DeepMind больше не контролирует рынок так, как раньше, особенно в регионе EMEA.
У Google по-прежнему есть серьезные преимущества: вычислительная инфраструктура, глобальная дистрибуция и научная база. Но теперь им приходится конкурировать с высоким удержанием и активным наймом Anthropic, быстрым расширением OpenAI и привлекательностью небольших передовых лабораторий. 1
14
Следующий вызов для DeepMind — не только технический, но и культурный. Лаборатории предстоит доказать, что более тесная интеграция с Google помогает исследователям работать эффективнее, а не лишает их автономии и научной идентичности — тех качеств, которые когда-то сделали DeepMind одним из самых привлекательных мест для работы в ИИ.
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Google DeepMind больше не доминирует на рынке элитных ИИ-специалистов»?
Доля Google DeepMind среди найма исследователей и инженеров продвинутого уровня в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке снизилась с 49% в 2022–2023 годах до 18,6% в 2025–2026 годах.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Доля Google DeepMind среди найма исследователей и инженеров продвинутого уровня в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке снизилась с 49% в 2022–2023 годах до 18,6% в 2025–2026 годах. Соотношение новых сотрудников и увольнений в DeepMind сократилось примерно с 12:1 во втором квартале 2023 года до 2:1 в третьем квартале 2026 года, а темпы найма уступили OpenAI и Anthropic.
Что мне делать дальше на практике?
Среди заметных уходов — переход соавтора AlphaFold Джона Джампера в Anthropic, руководителя разработки Gemini Ноама Шазира в OpenAI и команды Джеффа Дина в новую компанию Discovery Loop.