AnswersPublished19 sources
Google DeepMind більше не домінує на ринку елітних AI-фахівців
Частка Google DeepMind у наймі дослідників і фахівців з передової інженерії в Європі, на Близькому Сході та в Африці скоротилася з 49% у 2022–2023 роках до 18,6% у 2025–2026 роках. Співвідношення нових працівників до тих, хто залишає DeepMind, зменшилося приблизно з 12:1 у II кварталі 2023 року до 2:1 у III кварталі...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Частка Google DeepMind у наймі дослідників і фахівців з передової інженерії в Європі, на Близькому Сході та в Африці скоротилася з 49% у 2022–2023 роках до 18,6% у 2025–2026 роках.
- Співвідношення нових працівників до тих, хто залишає DeepMind, зменшилося приблизно з 12:1 у II кварталі 2023 року до 2:1 у III кварталі 2026 року, тоді як темпи найму OpenAI та Anthropic були значно вищими.
- Серед помітних відходів — співтворець AlphaFold Джон Джампер до Anthropic, керівник інженерної команди Gemini Ноам Шазір до OpenAI, а також Джефф Дін, Санджай Гемават, Куок Ле та Оріол Вінялс, які заснували Discovery...
AI Prompt
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 залучати провідних фахівців зі штучного інтелекту, однак її перевага помітно скоротилася. За оцінкою Zeki Data, частка лабораторії в наймі дослідників і фахівців з передової інженерії у Європі, на Близькому Сході та в Африці впала з 49% у 2022–2023 роках до 18,6% у 2025–2026 роках. Це зниження на 30,4 відсоткового пункта стало найрізкішим регіональним падінням серед великих AI-лабораторій у дослідженні Zeki. 2
Для ринку це означає зміну розстановки сил. DeepMind залишається одним із найвпливовіших дослідницьких центрів, але дедалі більшу частину зростання та уваги у сфері передових AI-моделей перехоплюють Anthropic і OpenAI.
DeepMind усе ще наймає, але втрачає темп
Регіональна частка найму — лише один із показників. У глобальному масштабі DeepMind і далі залучає більше дослідників та інженерів, ніж втрачає. Водночас співвідношення нових працівників до тих, хто залишає компанію, зменшилося приблизно з 12:1 у II кварталі 2023 року до близько 2:1 у III кварталі 2026 року. 2
3
Темпи зростання лабораторії також поступалися найбільш динамічним конкурентам. За даними, пов’язаними з аналізом Zeki, зростання найму DeepMind становило близько 27%, тоді як в OpenAI — 97%, а в Anthropic — 152%. 1
Ці цифри не свідчать про стрімкий занепад DeepMind. Вони показують радше велику компанію, чия відносна перевага тане, поки конкуренти розширюються набагато швидше.
Утримання кадрів — не головна проблема DeepMind
Окреме порівняння утримання працівників за дворічний період дає більш нюансовану картину. Anthropic посіла перше місце з показником 80%, а DeepMind майже не відстала — 78%. В OpenAI цей показник становив 67%, у Meta — 64%. 14
Отже, DeepMind не має критично гіршого утримання кадрів, ніж Anthropic. Серйозніший виклик — поєднання повільнішого найму, різкого звуження розриву між прибуттям і відходами та несприятливого руху працівників до конкурентів.
За аналізом Zeki, інженери були майже в 11 разів частіше схильні переходити з DeepMind до Anthropic, ніж у протилежному напрямку. 14 Серед дослідників і фахівців з передової інженерії, які залишили DeepMind за останній рік, 25% перейшли до Anthropic, 21% — до Meta, а 14% — до OpenAI.
4
12
Хто з відомих фахівців пішов?
Кілька гучних переходів зробили загальну тенденцію складною для ігнорування:
- Джон Джампер, провідний дослідник DeepMind і співтворець AlphaFold, оголосив про перехід до Anthropic після майже дев’яти років у Google DeepMind. У 2024 році Джампер разом із Демісом Хассабісом отримав Нобелівську премію з хімії за роботу, пов’язану з AlphaFold.
- Ноам Шазір, керівник інженерного напряму Gemini та співавтор впливової статті про трансформери 2017 року, залишив Google і перейшов до OpenAI.
- Джефф Дін, багаторічний головний науковець Google, пішов разом із Санджаєм Гемаватом, Куоком Ле та Оріолом Вінялсом. Вони заснували Discovery Loop — незалежну AI-компанію у формі суспільно корисної корпорації, що зосередиться на застосуванні штучного інтелекту до наукових та інженерних досліджень.
17
19
Важливі не лише самі імена. Ці відходи охоплюють науковий напрям DeepMind, інфраструктуру та роботу над Gemini.
Чому дослідники переходять до конкурентів?
Найпереконливіше пояснення, яке випливає з доступних даних, — дедалі агресивніша боротьба за AI-таланти. Конкуруючі лабораторії пропонують великі компенсаційні пакети, зокрема цінні частки, подібні до стартапних опціонів. Anthropic став особливо важливим напрямком для працівників, які залишають як DeepMind, так і OpenAI. 14
15
Публікації також пов’язують відходи з ширшим організаційним питанням: скільки автономії має зберегти DeepMind, поки Google робить ставку на продукти Gemini, розгортання моделей і комерційні результати? Реструктуризація Google об’єднала дослідження, передові моделі, застосунок Gemini та команди для розробників у тісніше скоординовану структуру. 17
Це може допомогти Google швидше випускати та монетизувати AI-продукти. Однак наявні джерела не доводять, що обмеження на публікації, тиск, пов’язаний із Gemini, або корпоративна інтеграція стали причиною відходу конкретних людей. Їх варто розглядати як організаційний контекст, а не як кількісно підтверджені пояснення всіх звільнень.
Хассабіс відійшов від щоденного управління
У серпні 2026 року Деміс Хассабіс залишив основну щоденну управлінську роль у DeepMind. Він став головою Google DeepMind і головним науковцем Alphabet, тоді як Корай Кавукчуоглу взяв на себе операційне керівництво AI-підрозділом. Кавукчуоглу напряму підпорядковується генеральному директору Google Сундару Пічаї та відповідає за розвиток Gemini, передові дослідження, застосунок Gemini й команди для розробників. 17
19
Ця зміна формалізує тісніший зв’язок між дослідницьким порядком денним DeepMind і ширшою продуктовою організацією Google. Водночас вона дає Хассабісу більше простору для довгострокових наукових та AI-цілей, зокрема для роботи з Isomorphic Labs. 19
У чому DeepMind досі попереду — і де відстає
Науковий доробок залишається головною перевагою DeepMind. Робота AlphaFold із прогнозування структури білків — один із найпомітніших внесків лабораторії. Саме тому перехід Джампера до Anthropic має особливу вагу: він стосується одного з центральних напрямів наукового лідерства DeepMind.
Менш упевнено лабораторія виглядає у сфері широко доступних передових моделей і програмування. Оцінка, на яку посилалося видання Fortune, поставила найкращу випущену модель Google позаду провідних рішень Anthropic, OpenAI, xAI, Meta та щонайменше однієї китайської лабораторії. Це мінливе порівняння, а не остаточний рейтинг, але воно пояснює, чому реалізація стратегії Gemini стала центральною для конкурентних позицій Google DeepMind.
Що це означає для перегонів у сфері AI
Найточніший висновок полягає не в тому, що DeepMind розвалюється. Елітні AI-фахівці стали мобільними, і DeepMind більше не контролює ринок так, як раніше — особливо в регіоні EMEA.
Google і далі має значні переваги: обчислювальну інфраструктуру, глобальне поширення продуктів і глибоку наукову базу. Але тепер вони конкурують із високими показниками утримання та рекрутинговим імпульсом Anthropic, швидким розширенням OpenAI й привабливістю менших лабораторій, що працюють над передовими моделями. 1
14
Наступний виклик для DeepMind має не лише технічний, а й культурний характер: довести, що тісніша інтеграція з Google робить дослідників ефективнішими, а не позбавляє їх автономії та наукової ідентичності — саме тих якостей, які свого часу зробили лабораторію привабливою.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Google DeepMind більше не домінує на ринку елітних AI-фахівців"?
Частка Google DeepMind у наймі дослідників і фахівців з передової інженерії в Європі, на Близькому Сході та в Африці скоротилася з 49% у 2022–2023 роках до 18,6% у 2025–2026 роках.
What are the key points to validate first?
Частка Google DeepMind у наймі дослідників і фахівців з передової інженерії в Європі, на Близькому Сході та в Африці скоротилася з 49% у 2022–2023 роках до 18,6% у 2025–2026 роках. Співвідношення нових працівників до тих, хто залишає DeepMind, зменшилося приблизно з 12:1 у II кварталі 2023 року до 2:1 у III кварталі 2026 року, тоді як темпи найму OpenAI та Anthropic були значно вищими.
What should I do next in practice?
Серед помітних відходів — співтворець AlphaFold Джон Джампер до Anthropic, керівник інженерної команди Gemini Ноам Шазір до OpenAI, а також Джефф Дін, Санджай Гемават, Куок Ле та Оріол Вінялс, які заснували Discovery...