Google DeepMind’ın Avrupa’daki yapay zekâ yeteneği avantajı eriyor

Google DeepMind önemsizleşmiş bir yapay zekâ laboratuvarı değil. Hâlâ sektörün en büyük ve en iyi kaynaklara sahip araştırma kuruluşlarından biri. Ancak yetenek piyasasındaki konumu belirgin biçimde değişti: DeepMind, Avrupa’daki seçkin yapay zekâ araştırmacıları için tartışmasız ilk tercih olmaktan çıkıp güçlü rakiplerden biri hâline geldi.

Bu dönüşümün en net göstergesi, Avrupa, Orta Doğu ve Afrika’daki yeni araştırma ve ileri mühendislik işe alımlarındaki payının küçülmesi. Zeki Data’ya göre DeepMind’ın payı 2022–23 döneminde yüzde 49 iken 2025–26 döneminde yüzde 18,6’ya geriledi. Bu, Zeki’nin büyük yapay zekâ laboratuvarları için kaydettiği en sert bölgesel düşüş oldu. 2

Rakamlar işe alım ivmesindeki kaybı gösteriyor

Sorun yalnızca DeepMind’ın işe aldığından daha fazla çalışan kaybetmesi değil. Laboratuvarın genel olarak araştırmacı ve ileri mühendislik personeli almaya devam ettiği bildiriliyor. Asıl değişen, piyasadaki çekim gücünün eskisi kadar ezici olmaması.

Fortune’un aktardığı Zeki verilerine göre DeepMind’ın işe yeni başlayanların ayrılanlara oranı, 2023’ün ikinci çeyreğinde yaklaşık 12’e 1 iken 2026’nın üçüncü çeyreğinde yaklaşık 2’ye 1 seviyesine indi. 2 İkiye bir oranı hâlâ net personel artışına işaret ediyor; ancak artık pazarda karşı konulamaz bir üstünlüğü anlatmıyor.

Hızla büyüyen rakiplerle karşılaştırma da tabloyu açıklıyor. Bir analiz, OpenAI’ın işe alımında yüzde 97, Anthropic’te yüzde 152, DeepMind’da ise yüzde 27 büyüme bildirildiğini aktardı. 1 Bu rakamlar yetenek kalitesini değil büyüme hızını ölçüyor. Yine de DeepMind hâlâ büyük bir kuruluşken bölgesel işe alım payının neden gerilediğini anlamaya yardımcı oluyor.

Mevcut veriler, yapay zekâ uzmanlığının eksiksiz bir sayımını değil, görünür işe alım ve çalışan hareketlerini ölçüyor. Dolayısıyla ortaya çıkan tablo, DeepMind’ın araştırma tabanının ortadan kalktığını değil, işe alım konumunun zayıfladığını gösteriyor.

Ayrılan araştırmacılar nereye gidiyor?

En dikkat çekici uyarı işareti, bazı ayrılıkların kıdemi ve stratejik öneminde görülüyor. Haziran 2026’da Gemini eş lideri Noam Shazeer Google’dan ayrılarak OpenAI’a geçti. AlphaFold araştırmacısı John Jumper ise Anthropic’e katılacağını açıkladı. 333540

Gemini’ye katkı sağlayan Jonas Adler ve Alexander Pritzel’in de Anthropic’e geçtiği bildirildi. 35 Daha sonra Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals ve Quoc Le’nin Google’dan ayrılarak yeni bir şirket kurduğu aktarıldı. 1718

Bu ayrılıkların önemi yalnızca çalışan sayısındaki azalmadan ibaret değil. Kıdemli araştırmacılar kurumsal bilgi birikimini, teknik muhakemeyi ve işe alım güvenilirliğini beraberlerinde taşır. Ayrılıkları, temel modellerin ve yapay zekâ altyapısının geliştirilmesini doğrudan etkileyebileceği gibi, potansiyel çalışanların kuruma bakışını da değiştirebilir.

Ayrılanların yöneldiği adresler de önemli. DiarioBitcoin’in aktardığı Zeki verilerine göre son bir yıl içinde DeepMind’dan ayrılanların yüzde 25’i Anthropic’e, yüzde 21’i Meta’ya, yüzde 14’ü ise OpenAI’a geçti. 3 SignalFire verilerine dayanan 2025 tarihli ayrı bir haberde de DeepMind çalışanlarının Anthropic’e geçme olasılığının ters yöndeki akıştan neredeyse 11 kat fazla olduğu belirtildi. 8

Hiçbir veri seti tüm çalışan hareketlerini kapsamadığı gibi bu rakamlar farklı dönem ve yöntemlere dayanıyor. Yine de birlikte değerlendirildiğinde ortak bir eğilime işaret ediyorlar: Anthropic, OpenAI ve Meta, bir zamanlar DeepMind’ı doğal tercih olarak görebilecek araştırmacılar için artık inandırıcı alternatifler.

Maaşlar önemli, ancak tek açıklama değil

Öncü yapay zekâ laboratuvarları; nakit ücret, hisse ve sınırlı sayıdaki bilgi işlem kaynağı için rekabetin kariyer kararlarını ciddi biçimde etkileyebildiği bir iş gücü piyasasında faaliyet gösteriyor. Özellikle OpenAI ve Anthropic’in Avrupa operasyonlarını genişletirken agresif ücret paketleri sunduğu bildirildi. 411

Ancak DeepMind’ın zayıflayan konumunu yalnızca ücretlerle açıklamak mümkün değil. Laboratuvarın ilk dönemlerdeki cazibesi; prestij, teknik kaynaklar ve uzun vadeli araştırmalara zaman ayırma özgürlüğünün birleşiminden oluşuyordu. Gemini, Google’ın rekabet ve ticari stratejisinin merkezine yerleştikçe DeepMind da kurumsal takvimlere bağlı ürün ve model sonuçları üretme baskısıyla karşı karşıya kaldı.

Bu durum bir tercih ortaya çıkarıyor. Bir araştırma kuruluşu kaynaklarını Gemini, yapay zekâ ajanları ve ilgili ürünlere yoğunlaştırarak odağını ve uygulama hızını artırabilir. Ancak açık uçlu araştırmayı önemseyen bilim insanları, keşif niteliğindeki çalışmalara daha az alan kaldığını düşünebilir.

Raporlar, yayın kısıtlamalarının sıkılaştığına ve araştırmacıların özerklik duygusunun azaldığına da işaret ediyor. Bununla birlikte kamuya açık veriler, bu unsurların bireysel ayrılıklara ne ölçüde katkıda bulunduğunu ölçmüyor. 7 Bu nedenle ayrılıkları tek bir politikaya ya da tek bir yönetici kararına bağlamak aşırı iddialı olur. Daha savunulabilir sonuç şu: yüksek ücretler, ticarileştirme baskısı, kurumsal değişim ve rakip laboratuvarların artan cazibesi birbirini güçlendiriyor.

AlphaFold yeniden yapılanması güçlü bir mesaj verdi

DeepMind’ın öncelik değişimi, AlphaFold’a yaklaşımında özellikle görünür hâle geldi. Temmuz 2026 tarihli haberlerde, Nobel Ödülü kazanan protein yapısı tahmin sistemi AlphaFold’un arkasındaki ekibin dağıtıldığı ya da yeniden yapılandırıldığı; laboratuvarın kaynaklarını büyük dil modellerine, Gemini’ye ve daha geniş kapsamlı bilimsel otomasyona yönelttiği aktarıldı. 4950

DeepMind ise araştırmacıların Gemini projeleri, enzim tasarımı, nükleer füzyon ve genom bilimi gibi alanlara geçtiğini açıkladı. 49 Bu nedenle gelişme, bilimsel yapay zekânın tamamen terk edilmesi olarak tanımlanmamalı. Daha doğru yorum, araştırmanın daha geniş ve Gemini merkezli bir strateji etrafında yeniden dağıtıldığı yönünde.

Buna rağmen kurumsal mesaj güçlü. AlphaFold, DeepMind’ı farklılaştıran uzun vadeli ve belirli bilimsel alanlara odaklanan araştırma anlayışını temsil ediyordu. Bu çalışmaların önemli bölümünü başka ekiplere aktarmak, yatırımcılara ve ürün ekiplerine laboratuvarın yakın vadeli stratejik önceliklere odaklandığını gösterebilir. Araştırmacılar açısından ise daha temel bir soru doğuyor: Ticari getirisi belirsiz veya uzak olan projeler için ne kadar bağımsızlık kaldı?

Hassabis’in yeni görevi Alphabet’le uyumu artırıyor

Ağustos 2026’da Demis Hassabis, DeepMind’ın günlük yönetiminden çekilerek Google DeepMind başkanı ve Alphabet’in baş bilim insanı oldu. Laboratuvarın daha önce teknoloji direktörü olan Koray Kavukcuoğlu operasyonel kontrolü devraldı ve doğrudan Alphabet CEO’su Sundar Pichai’ye bağlandı. 171822

Bu değişikliğin stratejik bir mantığı var. Hassabis, Alphabet genelinde uzun vadeli yapay zekâ ve bilimsel öncelikler üzerinde çalışabilirken Kavukcuoğlu Gemini geliştirmesine, öncü araştırmalara ve Gemini uygulamasıyla geliştirici ekiplerine odaklanabilir. 2253

Ancak değişiklik DeepMind’ın kurumsal kimliğini de etkiliyor. Yeni yapı, yetkinin görece bağımsız Londra merkezli bir araştırma laboratuvarından ziyade Alphabet’in merkezî yönetimine daha doğrudan bağlandığını gösteriyor. Reuters, büyük DeepMind kararlarında son sözün Kavukcuoğlu’nda olacağını bildirdi. 18

Bu düzen daha iyi koordinasyon ve daha hızlı uygulama sağlayabilir. Öte yandan laboratuvarı, seçkin bilim insanlarını başlangıçta cezbeden sıra dışı özerk araştırma kurumundan çok Google’ın kurumsal yapay zekâ ve ürün birimine benzetebilir. Bu algının işe alım sorununa dönüşüp dönüşmeyeceği, yalnızca yöneticilerin unvanlarına değil, araştırmacıların gerçekte ne üzerinde çalışıp ne yayımlayabildiğine bağlı olacak.

DeepMind hâlâ önemli güçlüklere sahip

İşe alım payındaki gerileme, teknik kapasitenin çöktüğü anlamına gelmiyor. Metix’in 2026 yetenek haritasında Google DeepMind’ın görünür teknik havuzu 2.837 kişi olarak ölçüldü. Aynı veri setinde Meta 4.092 kişiyle önde, Anthropic ise 1.251 kişiyle DeepMind’ın gerisindeydi. 6

DeepMind’ın rakiplerinin kolayca taklit edemeyeceği avantajları sürüyor:

• Büyük ölçekli bilgi işlem ve altyapı: Alphabet’in kaynakları ve özel donanım ekosistemi.
• Bilimsel yapay zekâ uzmanlığı: AlphaFold mirası ile biyoloji ve bilimsel keşifle bağlantılı çalışmalar.
• Araştırma derinliği: Pekiştirmeli öğrenme, çok modlu sistemler, yapay zekâ ajanları ve dünya modelleri.
• Dağıtım gücü: Google’ın tüketici, bulut ve geliştirici ürünleri.
• Sermaye ve kurumsal erişim: Hem öncü model geliştirmeyi hem de uzun vadeli araştırmayı finanse edebilecek ölçek.

DeepMind’ın araştırma portföyünde SIMA 2, Gemini Robotics ve Genie 3 gibi sistemler yer almaya devam ediyor. Bu çalışmalar yapay zekâ ajanları, robotik ve etkileşimli dünya modellerine odaklanıldığını gösteriyor. 56

Bu varlıklar DeepMind’ı hâlâ güçlü bir rakip yapıyor. Asıl mesele, bu kaynakların yeterince hızlı ürün ve araştırma sonuçlarına dönüştürülüp dönüştürülemeyeceği ve bunu sağlayacak insanların kurumda tutulup tutulamayacağı.

DeepMind hangi alanlarda geride kalıyor?

Laboratuvarın en fazla zorlandığı alanlar, araştırma liderliği, ürün geliştirme hızı ve geliştirici benimsemesinin birbirini güçlendirdiği alanlar. Rakipler tüketici asistanları, kodlama araçları ve genel amaçlı öncü modeller etrafında güçlü kimlikler oluşturdu. Özellikle OpenAI ve Anthropic, doğrudan güncel model yarışına bağlanan ve görünürlüğü yüksek ürünler üzerinde çalışmak isteyen araştırmacılar için cazip hâle geldi. 53

Güncel kıyaslama sonuçları da Google’ın piyasaya sunduğu önde gelen modellerin bazı rakiplerin gerisinde kaldığı algısını güçlendirdi. Ancak sıralamalar modele, göreve ve tarihe göre değişiyor. Fortune, Google’ın piyasadaki en güçlü modelinin Anthropic, OpenAI, xAI, Meta ve Çin merkezli bir laboratuvarın sistemlerinin arkasında konumlandırıldığı değerlendirmelere yer verdi. 6 Bu, kalıcı bir sıralama değil; ancak yetenek piyasasında algı önem taşıyor. Araştırmacılar çoğu zaman tempoyu belirlediğine inandıkları kuruma katılmak istiyor.

Meta farklı bir tehdit oluşturuyor. Şirket, yüksek ücretleri geniş bir ürün ve dağıtım ekosistemiyle birleştirebiliyor. Anthropic ve OpenAI ise odaklanmış öncü model misyonları ve güçlü işe alım anlatıları sunuyor. Google’ın altyapı avantajı gerçek; fakat altyapı kendi başına sonuç üretmez. Ne eğitileceğine, nasıl değerlendirileceğine ve hangi ürünlerin piyasaya sürüleceğine karar veren bilim insanları ve mühendisler kurumda tutulamadığında bu avantajın etkisi sınırlı kalır.

Asıl değişim: Prestij tekelinin sona ermesi

En güçlü sonuç, DeepMind’ın zayıf bir laboratuvara dönüştüğü değil. Eski prestij, özerklik ve teknik kaynak kombinasyonunun Avrupa’da artık rakipsiz bir avantaj sağlamadığı.

2022–23 ile 2025–26 arasında DeepMind’ın bölgesel seçkin yapay zekâ işe alımlarındaki payı yüzde 49’dan yüzde 18,6’ya geriledi. Aynı dönemde işe yeni başlayanların ayrılanlara oranı yaklaşık 12’ye 1’den 2’ye 1’e düştü. 2 Üst düzey ayrılıkları bu değişimi görünür kılarken, laboratuvarın Alphabet’e daha sıkı bağlanması da araştırma kimliği hakkındaki soru işaretlerini artırdı.

DeepMind’ın toparlanması hâlâ mümkün. Bunun yolu, Gemini ve bağlantılı ürünlerde ticari başarı elde ederken laboratuvarı başlangıçta bir yetenek mıknatısına dönüştüren bilimsel özgürlüğü ortadan kaldırmamaktan geçiyor. Yapay zekâ yetenek savaşının bir sonraki aşaması yalnızca en yüksek ücreti kimin verdiğini değil; araştırmacılara özerklik, kaynak, etki ve yaptıkları işin gerçekten önem taşıdığına dair en güçlü bileşimi hangi laboratuvarın sunabildiğini test edecek.