Från Europas självklara AI-arbetsgivare till en konkurrent bland flera

Google DeepMind har gått från att vara Europas tydliga förstahandsval för elittalanger inom AI till att vara en tung konkurrent bland flera. Organisationen har fortfarande en exceptionell forskningsmiljö och infrastruktur, men dess dominans när det gäller rekrytering, förmåga att behålla nyckelpersoner och identitet som en ovanligt fri forskningsinstitution har försvagats påtagligt. 2

Ett kraftigt tapp på talangmarknaden

Enligt Zeki Data sjönk DeepMinds andel av rekryteringen av forskare och avancerade ingenjörer i Europa, Mellanöstern och Afrika från 49 procent 2022–23 till 18,6 procent 2025–26. Det var den största regionala nedgången som Zeki uppmätte för ett större AI-labb. 2

Även inflödet av nya medarbetare i förhållande till antalet avhopp har minskat kraftigt. Förhållandet föll från ungefär 12 nyanställningar per avhopp under andra kvartalet 2023 till omkring 2:1 under tredje kvartalet 2026. 5 DeepMind rekryterar alltså fortfarande fler avancerade medarbetare än organisationen förlorar, men labbet har inte längre samma magnetiska dragningskraft som tidigare.

Samtidigt har konkurrenterna byggt ut sina europeiska rekryteringsorganisationer. OpenAI och Anthropic uppges ha ökat sin rekrytering med 97 respektive 152 procent, jämfört med 27 procent för DeepMind. 1

Flera tunga namn har lämnat

Försvagningen syns inte bara i statistiken. I juni 2026 gick Gemini-medarbetarna Jonas Adler och Alexander Pritzel till Anthropic, medan Transformer-medförfattaren och tidigare Character.AI-chefen Noam Shazeer lämnade för OpenAI. 24

Senare lämnade även Alphabets chefsforskare Jeff Dean, senior fellow Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals och Quoc Le bolaget för att starta Discovery Loop. 1

Det samlade bortfallet väger tyngre än den rena huvudräkningen. Personerna som lämnat har haft inflytande över grundmodeller, AI-infrastruktur och forskning på högsta nivå. När sådana profiler byter arbetsgivare påverkar det också en organisations attraktionskraft: de tar med sig erfarenhet, nätverk och en del av berättelsen om var den mest spännande AI-utvecklingen sker.

Pengar spelar roll – men förklarar inte allt

Konkurrenternas mycket stora erbjudanden i form av kontant ersättning och aktier har sannolikt bidragit till utvecklingen, men ersättningen är inte hela förklaringen. 14

DeepMinds traditionella fördel har varit möjligheten att arbeta långsiktigt med frågor som inte omedelbart behöver ge en kommersiell produkt. Labbet har lockat forskare genom kombinationen av hög status, tekniska resurser och stor frihet att publicera och följa oväntade idéer.

På senare tid har uppdraget i högre grad kretsat kring att leverera och kommersialisera Gemini. Det har enligt rapporter inneburit mindre självständighet och stramare kontroll över publicering. Omorganisationen kring AlphaFold-teamet, tillsammans med en tydligare inriktning mot stora språkmodeller och generell vetenskaplig automatisering, har förstärkt intrycket av en smalare strategisk prioritering. 26

Det går däremot inte att offentligt väga de olika orsakerna mot varandra. Det vore därför för långtgående att säga att avhoppen beror på en enda policy eller ett enda beslut.

Hassabis lämnar den dagliga ledningen

I augusti 2026 lämnade Demis Hassabis det operativa vd-ansvaret för att bli styrelseordförande för DeepMind och chefsforskare på Alphabet. CTO:n Koray Kavukcuoglu tog över den dagliga ledningen och rapporterar direkt till Googles vd Sundar Pichai. 12

Förändringen ger Hassabis ett bredare uppdrag inom hela Alphabet, men minskar samtidigt DeepMinds institutionella självständighet. Labbet får en tydligare koppling till Googles övergripande produkt- och affärsorganisation, medan dess offentliga vetenskapliga frontfigur inte längre ansvarar för den dagliga verksamheten.

Det kan göra beslutsvägarna snabbare och förbättra samordningen kring Gemini. Men det kan också förstärka bilden av DeepMind som en produktorganisation inom Google snarare än som ett distinkt forskningslabb med en egen identitet.

Fortfarande starkt inom vetenskaplig AI

DeepMind har inte blivit svagt. Organisationen är fortfarande ovanligt stark inom vetenskaplig AI, förstärkningsinlärning, multimodala system, infrastruktur och forskning med hög talangtäthet. AlphaFold är ett tydligt exempel på labbets särskilda förmåga inom biologi och vetenskaplig upptäckt. 6

Däremot har DeepMind tappat mark i områden som konsumentinriktade AI-assistenter, snabb produktutveckling och kodningsagenter. Även uppfattningen om den rena modellförmågan hos de lanserade generella modellerna har blivit mer problematisk. En citerad oberoende benchmarkbedömning placerade Googles bästa lanserade modell bakom modeller från Anthropic, OpenAI, xAI, Meta och ett kinesiskt labb. 6

Det är en ögonblicksbild, inte en slutgiltig ranking. Men den fångar den konkurrensbild som Google nu måste förändra: tekniska resurser räcker inte om konkurrenterna uppfattas som snabbare, skarpare och mer attraktiva för de bästa forskarna.

Googles fördelar är stora – men inte längre avgörande

OpenAI och Anthropic förenar starka modellvarumärken, snabb produktutveckling och en övertygande rekryteringsberättelse. Meta kan erbjuda mycket höga ersättningar och distribuera sina modeller genom ett enormt ekosystem av produkter. Microsoft AI Superintelligence tillför dessutom en välfinansierad rival med tydligt fokus på banbrytande AI-förmåga.

DeepMinds fördelar inom Alphabet är fortfarande betydande: tillgång till datorkraft, Googles egen TPU-infrastruktur, global distribution och stora kapitalresurser. Men datorkraft blir bara en konkurrensfördel om organisationen kan behålla människorna som avgör vad som ska tränas, lanseras och publiceras.

Omorganisationen och talangläckaget riskerar därför att göra Googles infrastrukturförsprång mindre avgörande. 12

Slutsatsen: inte ett svagt DeepMind, utan ett mindre unikt DeepMind

Den viktigaste förändringen är inte att Google DeepMind har blivit en svag aktör. Det är att labbets tidigare nästan monopol på prestige, frihet och avancerad AI-kompetens i Europa har brutits.

För att återta sin ställning måste DeepMind göra Gemini kommersiellt framgångsrikt utan att samtidigt avskaffa den vetenskapliga självständighet som en gång gjorde organisationen till en magnet för talanger. Det är den centrala balansgången: att bli mer produktdrivet utan att förlora det forskningsklimat som skapade dess starkaste försprång.