คำตอบเผยแพร่แล้ว28 แหล่งที่มา
Google DeepMind เสียความได้เปรียบด้านบุคลากร AI ในยุโรป
ส่วนแบ่งการจ้างนักวิจัยและวิศวกรขั้นสูงของ Google DeepMind ในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา ลดจาก 49% ในปี 2022–23 เหลือ 18.6% ในปี 2025–26 อัตราพนักงานเข้าใหม่ต่อพนักงานที่ลาออกลดลงจากประมาณ 12 ต่อ 1 เหลือราว 2 ต่อ 1 สะท้อนว่าแรงดึงดูดขององค์กรไม่ได้ทิ้งห่างคู่แข่งเหมือนเดิม ปัจจัยกดดันไม่ได้มีแค่ค่าตอบแทน แต่ยังรวม...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-5.6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 1.5
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- ส่วนแบ่งการจ้างนักวิจัยและวิศวกรขั้นสูงของ Google DeepMind ในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา ลดจาก 49% ในปี 2022–23 เหลือ 18.6% ในปี 2025–26
- อัตราพนักงานเข้าใหม่ต่อพนักงานที่ลาออกลดลงจากประมาณ 12 ต่อ 1 เหลือราว 2 ต่อ 1 สะท้อนว่าแรงดึงดูดขององค์กรไม่ได้ทิ้งห่างคู่แข่งเหมือนเดิม
- ปัจจัยกดดันไม่ได้มีแค่ค่าตอบแทน แต่ยังรวมถึงแรงกดดันให้เร่งเชิงพาณิชย์ Gemini การปรับลดความเป็นอิสระด้านงานวิจัย และการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นจาก Anthropic, OpenAI และ Meta
- DeepMind ยังมีจุดแข็งด้านโครงสร้างพื้นฐาน พลังประมวลผล AI เชิงวิทยาศาสตร์ และความลึกของงานวิจัย แต่สถานะการเป็นจุดหมายปลายทางอันดับหนึ่งของบุคลากร AI ในยุโรปไม่มั่นคงอีกต่อไป
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Google DeepMind’s position as Europe’s dominant employer of elite AI researchers changed from 2022–23 to 2025–26, including the fall. Article summary: Google DeepMind has shifted from Europe’s clear first-choice elite-AI employer to one major competitor among several. It remains a formidable research organization with exceptional infrastructure, but its regional hiring. 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 ไม่ได้กลายเป็นห้องแล็บ AI ที่หมดความสำคัญ ตรงกันข้าม บริษัทยังคงเป็นหนึ่งในองค์กรวิจัยที่มีขนาดใหญ่และมีทรัพยากรมากที่สุดในอุตสาหกรรม
แต่บทบาทของ DeepMind ในตลาดแรงงาน AI เปลี่ยนไปอย่างชัดเจน จากเดิมที่เป็นนายจ้างตัวเลือกอันดับหนึ่งของนักวิจัย AI ชั้นนำในยุโรป ปัจจุบันต้องแข่งขันกับห้องแล็บที่มีภารกิจและข้อเสนอจูงใจแตกต่างกันหลายราย
ตัวเลขสะท้อนแรงส่งด้านการจ้างงานที่ลดลง
หลักฐานที่ชัดที่สุดคือส่วนแบ่งการจ้างงานวิจัยและวิศวกรรมขั้นสูงในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา หรือภูมิภาค EMEA ของ DeepMind ที่ลดลงจาก 49% ในปี 2022–23 เหลือ 18.6% ในปี 2025–26 ตามข้อมูลของ Zeki Data ซึ่งถือเป็นการลดลงรุนแรงที่สุดที่ Zeki บันทึกได้สำหรับห้องแล็บ AI รายใหญ่ในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่ง 2
การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้หมายความว่า DeepMind มีพนักงานลดลงโดยตรง เพราะรายงานระบุว่ายังคงรับนักวิจัยและวิศวกรขั้นสูงเพิ่มโดยรวม ปัญหาคือความได้เปรียบเหนือคู่แข่งหดแคบลงมาก
ข้อมูลของ Zeki ที่ Fortune นำเสนอระบุว่า อัตราพนักงานเข้าใหม่ต่อผู้ลาออกของ DeepMind ลดจากประมาณ 12 ต่อ 1 ในไตรมาส 2 ปี 2023 เหลือราว 2 ต่อ 1 ในไตรมาส 3 ปี 2026 2 อัตรา 2 ต่อ 1 ยังคงหมายถึงมีคนเข้ามากกว่าคนออก แต่ไม่ใช่ภาพขององค์กรที่ดึงดูดบุคลากรได้อย่างท่วมท้นเหมือนในอดีต
เมื่อเทียบกับคู่แข่งที่กำลังขยายตัวเร็วขึ้น ความแตกต่างยิ่งชัดเจน การวิเคราะห์หนึ่งระบุว่า OpenAI มีการเติบโตด้านการจ้างงาน 97% และ Anthropic 152% ขณะที่ DeepMind อยู่ที่ 27% 1 ตัวเลขเหล่านี้เป็นอัตราการเติบโต ไม่ใช่ตัวชี้วัดคุณภาพของบุคลากรทั้งหมด แต่ช่วยอธิบายได้ว่าเหตุใดส่วนแบ่งการจ้างงานของ DeepMind จึงลดลง แม้องค์กรจะยังมีขนาดใหญ่
อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวควรอ่านในฐานะข้อมูลเกี่ยวกับการจ้างงานและการเคลื่อนย้ายบุคลากรที่ตรวจพบได้ ไม่ใช่การสำรวจผู้เชี่ยวชาญ AI ทั้งหมด จึงสะท้อนสถานะการสรรหาที่อ่อนแรงลง มากกว่าจะหมายความว่าฐานงานวิจัยของ DeepMind หายไป
นักวิจัยที่ลาออกกำลังย้ายไปที่ใด
สัญญาณเตือนที่ชัดเจนที่สุดคือระดับความอาวุโสและความสำคัญของผู้ที่ออกจากองค์กร ในเดือนมิถุนายน 2026 Noam Shazeer ผู้ร่วมดูแล Gemini ย้ายจาก Google ไป OpenAI ขณะที่ John Jumper นักวิจัยผู้มีบทบาทสำคัญกับ AlphaFold ประกาศย้ายไป Anthropic 33
35
40
นอกจากนี้ยังมีรายงานว่า Jonas Adler และ Alexander Pritzel ซึ่งมีส่วนร่วมกับ Gemini ย้ายไป Anthropic 35 ต่อมา Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals และ Quoc Le มีรายงานว่าออกจาก Google เพื่อก่อตั้งบริษัทใหม่
17
18
การสูญเสียบุคลากรกลุ่มนี้มีความหมายมากกว่าจำนวนพนักงานที่ลดลง เพราะนักวิจัยอาวุโสเป็นผู้ถือครองความรู้ภายในองค์กร วิจารณญาณทางเทคนิค และความน่าเชื่อถือในการดึงคนเก่งเข้าร่วมทีม การจากไปของพวกเขาอาจกระทบโดยตรงต่อการพัฒนาโมเดลพื้นฐานและโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมส่งผลต่อมุมมองของผู้สมัครงานในอนาคต
ปลายทางของผู้ลาออกก็มีนัยสำคัญเช่นกัน ข้อมูล Zeki ที่ DiarioBitcoin นำเสนอพบว่า ในกลุ่มพนักงาน DeepMind ที่ลาออกในช่วง 12 เดือนก่อนหน้า 25% ย้ายไป Anthropic, 21% ไป Meta และ 14% ไป OpenAI 3 ขณะเดียวกัน รายงานที่อ้างอิงข้อมูล SignalFire ในปี 2025 ระบุว่า พนักงาน DeepMind มีแนวโน้มย้ายไป Anthropic มากกว่าการย้ายสวนทางกันเกือบ 11 ต่อ 1
8
ไม่มีฐานข้อมูลชุดใดครอบคลุมการย้ายงานทุกกรณี และตัวเลขแต่ละชุดใช้ช่วงเวลาและวิธีวิทยาต่างกัน แต่เมื่อนำมาพิจารณาร่วมกัน ภาพที่ปรากฏค่อนข้างสอดคล้องกันคือ Anthropic, OpenAI และ Meta กลายเป็นปลายทางที่น่าเชื่อถือสำหรับคนที่ในอดีตอาจมอง DeepMind เป็นตัวเลือกโดยธรรมชาติ
เงินเดือนสูงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของคำอธิบาย
ห้องแล็บ AI แนวหน้ากำลังแข่งขันกันในตลาดแรงงานที่เงินสด หุ้นหรือสิทธิในหุ้น และการเข้าถึงทรัพยากรประมวลผลที่มีจำกัด ล้วนมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจด้านอาชีพ รายงานหลายฉบับกล่าวถึงแพ็กเกจค่าตอบแทนเชิงรุกจากคู่แข่ง โดยเฉพาะในช่วงที่ OpenAI และ Anthropic ขยายการดำเนินงานในยุโรป 4
11
แต่ค่าตอบแทนเพียงอย่างเดียวไม่สามารถอธิบายการอ่อนแรงของ DeepMind ได้ทั้งหมด จุดขายดั้งเดิมขององค์กรคือการผสมผสานระหว่างชื่อเสียง ทรัพยากรทางเทคนิค และอิสระในการทำวิจัยระยะยาวที่ยังไม่เห็นผลตอบแทนในทันที
เมื่อ Gemini กลายเป็นศูนย์กลางการแข่งขันและกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ของ Google มากขึ้น DeepMind จึงเผชิญแรงกดดันให้ส่งมอบผลิตภัณฑ์และโมเดลตามกรอบเวลาของบริษัทมากขึ้น สิ่งนี้นำไปสู่การแลกเปลี่ยนที่ละเอียดอ่อน: การทุ่มทรัพยากรให้ Gemini เอเจนต์ และผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องอาจช่วยให้องค์กรทำงานได้เร็วและมีเป้าหมายชัดเจนขึ้น แต่ในอีกด้านหนึ่ง นักวิจัยที่ให้คุณค่ากับการสำรวจคำถามปลายเปิดอาจรู้สึกว่าพื้นที่สำหรับงานวิจัยเชิงทดลองลดลง
ยังมีรายงานถึงข้อจำกัดในการเผยแพร่ผลงานที่เข้มงวดขึ้นและความรู้สึกว่าอิสระในการวิจัยลดลง แต่หลักฐานสาธารณะยังไม่ได้ระบุชัดว่าปัจจัยใดมีน้ำหนักมากเพียงใดต่อการตัดสินใจลาออก 7 ดังนั้นจึงไม่ควรสรุปว่าการย้ายงานเกิดจากนโยบายเดียวหรือการตัดสินใจของผู้บริหารคนใดคนหนึ่ง ข้อสรุปที่รอบคอบกว่าคือ ค่าตอบแทน แรงกดดันเชิงพาณิชย์ การเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร และความน่าดึงดูดของคู่แข่งกำลังเสริมแรงซึ่งกันและกัน
การปรับโครงสร้าง AlphaFold ส่งสัญญาณสำคัญ
การเปลี่ยนลำดับความสำคัญของ DeepMind เห็นได้ชัดเป็นพิเศษจากการจัดการทีม AlphaFold รายงานในเดือนกรกฎาคม 2026 ระบุว่าทีมผู้พัฒนาระบบคาดการณ์โครงสร้างโปรตีนที่ได้รับรางวัลโนเบลถูกยุบหรือปรับโครงสร้าง ขณะที่ห้องแล็บโยกทรัพยากรไปยังโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Gemini และระบบอัตโนมัติทางวิทยาศาสตร์ในวงกว้าง 49
50
DeepMind ระบุว่านักวิจัยถูกย้ายไปทำงานด้านต่าง ๆ เช่น โครงการที่ใช้ Gemini การออกแบบเอนไซม์ ฟิวชันนิวเคลียร์ และจีโนมิกส์ 49 ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ควรถูกอธิบายง่าย ๆ ว่าเป็นการละทิ้ง AI ด้านวิทยาศาสตร์ แต่ควรมองว่าเป็นการจัดสรรงานวิจัยใหม่ภายใต้กลยุทธ์ที่มี Gemini เป็นศูนย์กลางมากขึ้น
ถึงอย่างนั้น สัญญาณเชิงองค์กรก็มีความสำคัญ AlphaFold เป็นตัวแทนของงานวิจัยระยะยาวเฉพาะทาง ซึ่งเคยทำให้ DeepMind แตกต่างจากคู่แข่ง การโยกย้ายงานส่วนใหญ่ไปยังโครงการอื่นอาจสร้างความมั่นใจให้ฝ่ายผลิตภัณฑ์และนักลงทุนว่าองค์กรกำลังโฟกัสกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ที่ใกล้ตัวขึ้น แต่สำหรับนักวิจัย คำถามอาจเป็นว่า ยังมีอิสระมากเพียงใดสำหรับโครงการที่ผลตอบแทนเชิงพาณิชย์ยังไม่แน่นอนหรืออยู่ไกลออกไป
บทบาทใหม่ของ Hassabis ทำให้ DeepMind ใกล้ Alphabet มากขึ้น
ในเดือนสิงหาคม 2026 Demis Hassabis relinquished ความรับผิดชอบด้านการบริหารงานประจำวันในฐานะซีอีโอของ DeepMind และเปลี่ยนไปเป็นประธาน Google DeepMind รวมถึงหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Alphabet ส่วน Koray Kavukcuoglu ซึ่งเคยเป็นประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของห้องแล็บ เข้ามารับผิดชอบการดำเนินงานและรายงานตรงต่อ Sundar Pichai ซีอีโอของ Alphabet 17
18
22
การเปลี่ยนแปลงนี้มีเหตุผลเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจน Hassabis สามารถทำงานข้ามหน่วยธุรกิจของ Alphabet ในประเด็น AI ระยะยาวและวิทยาศาสตร์ ขณะที่ Kavukcuoglu มุ่งดูแลการพัฒนา Gemini งานวิจัย AI แนวหน้า รวมถึงทีมแอป Gemini และทีมสำหรับนักพัฒนา 22
53
แต่อีกด้านหนึ่ง โครงสร้างดังกล่าวเปลี่ยนอัตลักษณ์ของ DeepMind ด้วย สายการบังคับบัญชาวางอำนาจสำคัญไว้กับผู้นำส่วนกลางของ Alphabet มากขึ้น แทนภาพของห้องแล็บวิจัยในลอนดอนที่มีความเป็นอิสระค่อนข้างสูง Reuters รายงานว่า Kavukcuoglu จะมีอำนาจตัดสินใจขั้นสุดท้ายในเรื่องสำคัญของ DeepMind 18
การรวมศูนย์อาจช่วยให้ประสานงานและตัดสินใจได้เร็วขึ้น แต่ก็อาจทำให้ DeepMind ดูคล้ายหน่วยงาน AI เชิงผลิตภัณฑ์และองค์กรของ Google มากกว่าสถาบันวิจัยที่มีความเป็นอิสระสูง ซึ่งเคยดึงดูดนักวิทยาศาสตร์ชั้นนำได้อย่างผิดจากบริษัทเทคโนโลยีทั่วไป สิ่งที่จะตัดสินว่าภาพลักษณ์นี้กลายเป็นปัญหาด้านการสรรหาหรือไม่ ไม่ใช่เพียงตำแหน่งของผู้บริหาร แต่คือสิ่งที่นักวิจัยยังได้รับอนุญาตให้ศึกษาและเผยแพร่จริง
DeepMind ยังมีจุดแข็งที่คู่แข่งทดแทนได้ยาก
การลดลงของส่วนแบ่งการจ้างงานไม่ควรถูกตีความว่าเป็นการล่มสลายของความสามารถทางเทคนิค ข้อมูลแผนที่บุคลากรของ Metix ในปี 2026 นับบุคลากรในกลุ่มเทคนิคที่มองเห็นได้ของ Google DeepMind ได้ 2,837 คน อยู่หลัง Meta ที่ 4,092 คน และมากกว่า Anthropic ที่ 1,251 คนในชุดข้อมูลดังกล่าว 6
DeepMind ยังมีข้อได้เปรียบสำคัญหลายด้าน ได้แก่
- พลังประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ จากทรัพยากรของ Alphabet และระบบฮาร์ดแวร์ที่ Google พัฒนาขึ้นเอง
- ความเชี่ยวชาญด้าน AI เชิงวิทยาศาสตร์ รวมถึงมรดกจาก AlphaFold และงานด้านชีววิทยาและการค้นพบทางวิทยาศาสตร์
- ความลึกของงานวิจัย ในด้าน reinforcement learning ระบบหลายโมดัล เอเจนต์ และ world models หรือโมเดลที่เรียนรู้และจำลองการทำงานของโลก
- ช่องทางการกระจายผลิตภัณฑ์ ผ่านบริการสำหรับผู้บริโภค ระบบคลาวด์ และผลิตภัณฑ์สำหรับนักพัฒนาของ Google
- เงินทุนและขอบเขตการดำเนินงาน ที่รองรับทั้งการพัฒนาโมเดลแนวหน้าและงานวิจัยระยะยาว
พอร์ตโฟลิโอของ DeepMind ยังคงมีงานอย่าง SIMA 2, Gemini Robotics และ Genie 3 ซึ่งสะท้อนการวิจัยต่อเนื่องด้านเอเจนต์ หุ่นยนต์ และ world models แบบโต้ตอบ 56
ทรัพยากรเหล่านี้ทำให้ DeepMind ยังคงเป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขาม ประเด็นสำคัญคือองค์กรจะเปลี่ยนทรัพยากรเหล่านี้ให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์และผลงานวิจัยได้เร็วเพียงใด และจะรักษาคนที่จำเป็นต่อการเปลี่ยนแปลงนั้นไว้ได้หรือไม่
พื้นที่ที่ DeepMind ดูเหมือนกำลังเสียเปรียบ
จุดที่ห้องแล็บเปราะบางที่สุดคือพื้นที่ที่ความเป็นผู้นำด้านการวิจัย การพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว และการยอมรับจากนักพัฒนาหนุนเสริมกันเอง คู่แข่งสร้างภาพจำที่แข็งแรงขึ้นจากผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค เครื่องมือเขียนโค้ด และโมเดลอเนกประสงค์แนวหน้า
โดยเฉพาะ OpenAI และ Anthropic กลายเป็นจุดหมายที่ดึงดูดนักวิจัยซึ่งต้องการทำงานกับผลิตภัณฑ์ที่คนจำนวนมากมองเห็น และเชื่อมโยงโดยตรงกับการแข่งขันด้านโมเดลในปัจจุบัน 53
การเปรียบเทียบจากเกณฑ์วัดร่วมสมัยก็มีส่วนสร้างภาพว่าโมเดลที่ Google เปิดให้ใช้งานจริงยังตามหลังคู่แข่งบางราย แม้อันดับจะแตกต่างกันตามโมเดล งานทดสอบ และช่วงเวลา Fortune อ้างการประเมินที่จัดให้โมเดลชั้นนำของ Google ตามหลังระบบจาก Anthropic, OpenAI, xAI, Meta และห้องแล็บจากจีน 6 นี่เป็นเพียงภาพ ณ ช่วงเวลาหนึ่ง ไม่ใช่อันดับถาวร แต่การรับรู้มีความสำคัญในตลาดแรงงาน เพราะนักวิจัยจำนวนมากต้องการเข้าร่วมองค์กรที่พวกเขาเชื่อว่ากำลังเป็นผู้นำ
Meta เป็นความท้าทายในอีกรูปแบบหนึ่ง เพราะสามารถผสานค่าตอบแทนสูงเข้ากับระบบผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่ ขณะที่ Anthropic และ OpenAI เสนอภารกิจด้านโมเดลแนวหน้าที่ชัดเจนและเรื่องเล่าการสรรหาที่ทรงพลัง ความได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐานของ Google มีอยู่จริง แต่โครงสร้างพื้นฐานไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้ด้วยตัวเอง หาก DeepMind รักษานักวิทยาศาสตร์และวิศวกรที่ตัดสินใจว่าจะฝึกโมเดลอย่างไร ประเมินผลแบบใด และนำผลิตภัณฑ์ใดออกสู่ตลาดไม่ได้ ความได้เปรียบนั้นก็จะลดความสำคัญลง
การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงคือ DeepMind ไม่ได้ผูกขาดชื่อเสียงอีกต่อไป
ข้อสรุปที่หนักแน่นที่สุดไม่ใช่ DeepMind อ่อนแอลงจนหมดบทบาท แต่คือส่วนผสมเดิมระหว่างชื่อเสียง ความเป็นอิสระ และทรัพยากรทางเทคนิค ไม่ได้ทำให้องค์กรมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งในยุโรปแบบไร้คู่แข่งอีกต่อไป
ตั้งแต่ปี 2022–23 ถึง 2025–26 ส่วนแบ่งการจ้างงาน AI ระดับสูงในภูมิภาคของ DeepMind ลดจาก 49% เหลือ 18.6% ขณะที่อัตราพนักงานเข้าใหม่ต่อผู้ลาออกลดจากประมาณ 12 ต่อ 1 เหลือ 2 ต่อ 1 2 การลาออกของบุคลากรชื่อดังทำให้การเปลี่ยนแปลงนี้มองเห็นได้ชัด และการเชื่อมโยง DeepMind เข้ากับ Alphabet ที่แน่นแฟ้นขึ้นก็ยิ่งทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับอัตลักษณ์ด้านงานวิจัยขององค์กร
DeepMind ยังมีโอกาสฟื้นสถานะเดิมได้ เส้นทางข้างหน้าจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการทำให้ Gemini และผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องประสบความสำเร็จทางธุรกิจ โดยไม่ลดทอนอิสระทางวิทยาศาสตร์ซึ่งเคยทำให้ห้องแล็บแห่งนี้เป็นแม่เหล็กดึงดูดบุคลากรชั้นนำ
การแข่งขันแย่งชิงคนเก่งในระยะต่อไปจึงไม่ได้วัดกันแค่ว่าใครจ่ายได้มากที่สุด แต่ยังวัดว่าองค์กรใดมอบส่วนผสมที่ดีที่สุดระหว่างอิสระ ทรัพยากร อิทธิพล และหลักฐานที่ชัดเจนว่างานของนักวิจัยจะสร้างความเปลี่ยนแปลงได้จริง
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Google DeepMind เสียความได้เปรียบด้านบุคลากร AI ในยุโรป" คืออะไร
ส่วนแบ่งการจ้างนักวิจัยและวิศวกรขั้นสูงของ Google DeepMind ในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา ลดจาก 49% ในปี 2022–23 เหลือ 18.6% ในปี 2025–26
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
ส่วนแบ่งการจ้างนักวิจัยและวิศวกรขั้นสูงของ Google DeepMind ในยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา ลดจาก 49% ในปี 2022–23 เหลือ 18.6% ในปี 2025–26 อัตราพนักงานเข้าใหม่ต่อพนักงานที่ลาออกลดลงจากประมาณ 12 ต่อ 1 เหลือราว 2 ต่อ 1 สะท้อนว่าแรงดึงดูดขององค์กรไม่ได้ทิ้งห่างคู่แข่งเหมือนเดิม
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
ปัจจัยกดดันไม่ได้มีแค่ค่าตอบแทน แต่ยังรวมถึงแรงกดดันให้เร่งเชิงพาณิชย์ Gemini การปรับลดความเป็นอิสระด้านงานวิจัย และการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นจาก Anthropic, OpenAI และ Meta