Google DeepMind’in yapay zekâ yetenek kaybı neden büyüyor?

Haziran 2026, Google DeepMind’in yapay zekâ alanındaki en ciddi insan kaynağı sınavlarından birine sahne oldu. Kısa aralıklarla yaşanan üst düzey ayrılıklar, yalnızca Google’ın araştırma ekiplerini değil, Alphabet yatırımcılarının şirkete ve Gemini’nin geleceğine ilişkin güvenini de etkiledi.

Son dalga: Jonas Adler ve Alexander Pritzel

Bloomberg ve Los Angeles Times’ın 24 Haziran tarihli haberlerine göre Jonas Adler ve Alexander Pritzel, Google’dan ayrılarak Anthropic’e katılmayı planlıyor. Her iki isim de şirket içinde Google’ın ana yapay zekâ modeli Gemini’nin geliştirilmesine önemli katkı sağlayan araştırmacılar olarak değerlendiriliyordu .

Adler, Google’ın yapay zekâ destekli kodlama çalışmalarında liderlik yapan isimlerden biriydi. Pritzel’in ayrılması ise DeepMind’in temel model eğitimi konusundaki uzmanlığını zayıflatabilecek bir gelişme olarak görülüyor . Bilgiler, konuyla ilgili kaynaklara dayandırıldı; ancak ayrılıkların zamanlaması ve yeni görevlerin ayrıntıları kamuoyuna açıklanmış değil.

Nobel ödüllü John Jumper da Anthropic’e gidiyor

Google DeepMind başkan yardımcısı John Jumper, 19 Haziran’da şirketten ayrılıp Anthropic’e katılacağını açıkladı. Jumper, AlphaFold çalışmalarıyla 2024 Nobel Kimya Ödülü’nü kazanan ekipte yer almış ve Google DeepMind’de yaklaşık dokuz yıl görev yapmıştı .

AlphaFold, proteinlerin üç boyutlu yapılarını tahmin etmek için geliştirilen ve biyoloji araştırmalarında önemli bir atılım sağlayan yapay zekâ sistemi olarak biliniyor. Jumper’ın DeepMind’den ayrılmadan önce Google’ın yapay zekâ destekli kodlama çalışmalarında da önemli bir rol üstlendiği bildirildi . Araştırmacı, Anthropic’teki görevine başlamadan önce planlı bir ara verecek.

Gemini eş lideri Noam Shazeer’in tercihi Anthropic değil, OpenAI oldu

Google’ın yapay zekâ stratejisi açısından bir diğer kritik ayrılık Noam Shazeer oldu. Gemini modellerinin eş liderlerinden biri olan Shazeer, 18 Haziran’da Google’dan ayrılarak OpenAI’ye katılacağını duyurdu .

Shazeer, günümüz büyük dil modellerinin temelini oluşturan Transformer mimarisini tanıtan “Attention Is All You Need” başlıklı çalışmanın ortak yazarlarından biri. Bu nedenle ayrılığı, Google’ın yalnızca Anthropic’e değil, OpenAI’ye karşı da üst düzey yetenek rekabetinde zorlandığı şeklinde yorumlandı .

Bu, Shazeer’in Google’dan ikinci ayrılışı. Araştırmacı daha önce Character.AI’yi kurmak üzere şirketten ayrılmıştı. Google, onu ve ekibinin bir bölümünü yeniden bünyesine katmak için 2024’te yaklaşık 2,7 milyar dolar değerinde bir anlaşma yapmıştı . Shazeer’in iki yıl geçmeden OpenAI’ye geçmesi, yüksek profilli “acqui-hire” anlaşmalarının — yani şirket satın alımı ya da lisans anlaşması yoluyla kritik personeli kadroya katma stratejisinin — uzun vadeli çalışan bağlılığını garanti etmediğini de gösteriyor.

Yatırımcı tepkisi: Alphabet’in bir yıldan uzun sürenin en kötü işlem günü

Üst düzey ayrılıkların ardından Alphabet hisseleri 22 Haziran Pazartesi günü yaklaşık %5 düştü. Bu, şirketin bir yıldan uzun süredeki en sert günlük gerilemesi oldu ve Alphabet’in piyasa değerinden yaklaşık 225 milyar dolar silindi . Gün içindeki kayıp Bloomberg’e göre %7,2’ye kadar çıktı .

CNBC, düşüşün yapay zekâya yönelik artan endişeler ve iki önemli araştırmacının rakip şirketlere geçmesiyle bağlantılı olduğunu aktardı . Morningstar ise yatırımcıların Google’ın yapay zekâ yetenek savaşını kaybedebileceğinden endişe ettiğini bildirdi .

Bu tepki, piyasanın araştırmacı kaybını yalnızca bir insan kaynakları sorunu olarak görmediğini ortaya koyuyor. Yatırımcılar açısından asıl soru, Google’ın milyarlarca dolarlık yapay zekâ yatırımlarını sürdürebilmek için gereken bilimsel ve teknik liderliği elinde tutup tutamayacağı.

Anthropic’e geçişler neden tek yönlü görünüyor?

Haziran 2025 tarihli bir Fortune analizi, DeepMind mühendislerinin Anthropic’e geçme ihtimalinin ters yöndeki geçişlerin neredeyse 11 katı olduğunu ortaya koydu. OpenAI mühendisleri için de Anthropic’e geçiş oranı ters yöndeki hareketlerin yaklaşık 8 katıydı .

Google DeepMind’den Anthropic’e geçen dikkat çekici isimlerden biri de araştırmacı Nicholas Carlini oldu. Carlini, DeepMind’de yedi yıl geçirdikten sonra 2025’te Anthropic’e katılarak karşıt örneklerle makine öğrenmesi, güvenlik ve emniyet araştırmalarına odaklanacağını açıkladı .

Bu tablo, Anthropic’in yalnızca rakip modeller geliştiren bir girişim olmadığını; aynı zamanda Google ve OpenAI gibi daha büyük laboratuvarlardan deneyimli araştırmacıları çekebilen güçlü bir merkez hâline geldiğini gösteriyor.

Araştırmacılar neden ayrılıyor?

Kaynaklarda öne çıkan nedenler birkaç başlıkta toplanıyor:

• Bürokrasi ve yavaş karar alma: Büyük bir şirket yapısının, Anthropic gibi daha küçük ve çevik bir laboratuvara kıyasla karar süreçlerini yavaşlatabildiği belirtiliyor .
• Ücret ve hisse paketleri: Anthropic’in maaş ve hisse bazlı teşviklerde agresif teklifler sunduğu aktarılıyor .
• Model rekabetiyle ilgili kaygılar: Gemini’nin bazı önemli karşılaştırma tablolarında Anthropic’in Claude’u ve OpenAI’ın GPT modelleri karşısında geride kaldığına ilişkin endişeler, Google’ın yapay zekâ yönelimi hakkında soru işaretleri yaratıyor .
• Misyon uyumu: Bazı araştırmacılar, Anthropic’in yapay zekâ güvenliği ve emniyetine verdiği ağırlığı tercih nedeni olarak gösterdi .

Google için asıl risk ne?

Tek tek ayrılıklar, Google’ın sahip olduğu büyük araştırma altyapısını veya finansal gücünü ortadan kaldırmıyor. Ancak Gemini’nin geliştirilmesinde, temel model eğitiminde ve yapay zekâ destekli kodlama çalışmalarında rol alan isimlerin art arda ayrılması, bilginin ve kurumsal deneyimin rakip laboratuvarlara taşınması riskini artırıyor.

Üstelik son dalga yalnızca Anthropic’le sınırlı değil: Shazeer’in OpenAI’ye geçişi, Google’ın en değerli yapay zekâ çalışanları için aynı anda birden fazla cephede rekabet etmek zorunda olduğunu gösteriyor. Alphabet’in sert borsa düşüşü de piyasaların bu gelişmeleri geçici bir personel hareketi olarak değil, Google’ın yapay zekâ liderliği açısından stratejik bir uyarı olarak değerlendirdiğine işaret ediyor.

Google’ın önündeki temel mesele artık yalnızca daha büyük modeller üretmek değil. Şirketin, bu modelleri geliştiren araştırmacılara daha hızlı karar alma, daha güçlü teşvikler ve yaptıkları işin yönü üzerinde daha fazla söz hakkı sunup sunamayacağı belirleyici olacak.