Google DeepMind mất lợi thế tuyển dụng nhân tài AI tại châu Âu

Google DeepMind chưa trở thành một phòng thí nghiệm AI kém quan trọng. Đây vẫn là một trong những tổ chức nghiên cứu được đầu tư tốt nhất thế giới, với nguồn lực tính toán, đội ngũ kỹ thuật và năng lực nghiên cứu đáng nể.

Tuy nhiên, vị thế của DeepMind trên thị trường nhân tài đã thay đổi rõ rệt. Từ chỗ là lựa chọn gần như mặc định của các nhà nghiên cứu AI hàng đầu tại châu Âu, phòng thí nghiệm này giờ phải cạnh tranh trực tiếp với Anthropic, OpenAI và Meta.

Các con số cho thấy đà tuyển dụng đã suy yếu

Bằng chứng rõ nhất nằm ở tỷ trọng tuyển dụng nhân sự nghiên cứu và kỹ thuật cao cấp tại châu Âu, Trung Đông và châu Phi. Dữ liệu của Zeki cho thấy thị phần của DeepMind giảm từ 49% trong giai đoạn 2022–2023 xuống 18,6% trong giai đoạn 2025–2026. Đây là mức sụt giảm mạnh nhất mà Zeki ghi nhận đối với một phòng thí nghiệm AI lớn ở bất kỳ khu vực nào. 2

Điều này không có nghĩa DeepMind đã ngừng tuyển người. Theo dữ liệu được Fortune dẫn lại, phòng thí nghiệm vẫn tuyển thêm nhân sự nghiên cứu và kỹ thuật cao cấp trên toàn cầu. Vấn đề là lợi thế trước đây đã thu hẹp đáng kể.

Tỷ lệ người gia nhập so với người rời đi của DeepMind giảm từ khoảng 12:1 trong quý II/2023 xuống gần 2:1 trong quý III/2026. 2 Tỷ lệ 2:1 vẫn cho thấy số người vào nhiều hơn số người ra, nhưng không còn phản ánh sức hút áp đảo như trước.

Trong khi đó, các đối thủ đang mở rộng nhanh hơn. Một phân tích ước tính tốc độ tăng tuyển dụng của OpenAI và Anthropic lần lượt là 97% và 152%, so với 27% của DeepMind. 1 Những con số này phản ánh tốc độ tăng trưởng chứ không phải chất lượng tuyệt đối của đội ngũ, nhưng giúp lý giải vì sao thị phần tuyển dụng của DeepMind giảm dù quy mô phòng thí nghiệm vẫn lớn.

Các dữ liệu trên cũng chỉ đo lường hoạt động tuyển dụng và dịch chuyển nhân sự có thể quan sát được, không phải bản thống kê đầy đủ về toàn bộ chuyên gia AI. Chúng cho thấy vị thế tuyển dụng đang yếu đi, chứ chưa phải nền tảng nghiên cứu của DeepMind đã biến mất.

Những nhân sự chủ chốt đang rời DeepMind để đi đâu?

Điều gây chú ý không chỉ là số lượng người rời đi, mà còn là tầm ảnh hưởng của họ.

Trong tháng 6/2026, Noam Shazeer, đồng lãnh đạo Gemini, rời Google để gia nhập OpenAI. John Jumper, nhà nghiên cứu gắn liền với AlphaFold và từng đoạt giải Nobel, cũng tuyên bố chuyển sang Anthropic. 333540

Các nhân sự đóng góp cho Gemini là Jonas Adler và Alexander Pritzel cũng được đưa tin sẽ rời Google để đến Anthropic. 35 Sau đó, Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals và Quoc Le được cho là đã rời Google để thành lập một công ty mới. 1718

Những cuộc chia tay này có ý nghĩa lớn hơn tác động trực tiếp lên quân số. Các nhà nghiên cứu cấp cao mang theo kiến thức nội bộ, năng lực phán đoán kỹ thuật và uy tín tuyển dụng. Sự ra đi của họ có thể ảnh hưởng đến quá trình phát triển mô hình nền tảng, hạ tầng AI và cách những ứng viên tiềm năng nhìn nhận tổ chức.

Điểm đến của nhân sự rời DeepMind cũng cho thấy cán cân đang thay đổi. Theo dữ liệu Zeki được DiarioBitcoin dẫn lại, trong số những người rời DeepMind trong 12 tháng trước đó, 25% gia nhập Anthropic, 21% đến Meta và 14% chuyển sang OpenAI. 3 Một phân tích dựa trên dữ liệu SignalFire năm 2025 còn cho thấy nhân sự DeepMind chuyển sang Anthropic nhiều hơn chiều ngược lại gần 11 lần. 8

Mỗi bộ dữ liệu có giai đoạn thống kê và phương pháp khác nhau, nên không thể xem chúng là một cuộc điều tra đầy đủ về mọi dịch chuyển. Nhưng khi đặt cạnh nhau, các số liệu vẫn chỉ ra một xu hướng nhất quán: Anthropic, OpenAI và Meta đã trở thành những điểm đến đủ sức hấp dẫn với những người trước đây có thể xem DeepMind là lựa chọn tự nhiên.

Tiền lương là một phần nguyên nhân, nhưng chưa phải toàn bộ câu chuyện

Các phòng thí nghiệm AI tiên phong đang cạnh tranh trong một thị trường lao động đặc biệt khốc liệt, nơi tiền mặt, cổ phần và quyền tiếp cận năng lực tính toán khan hiếm có thể ảnh hưởng đáng kể đến quyết định nghề nghiệp. Nhiều báo cáo cho biết các đối thủ, đặc biệt là OpenAI và Anthropic, đang đưa ra những gói đãi ngộ rất cao khi mở rộng hoạt động tại châu Âu. 411

Dù vậy, chỉ riêng mức lương không đủ giải thích sự suy yếu của DeepMind. Sức hút truyền thống của phòng thí nghiệm đến từ sự kết hợp giữa danh tiếng, tài nguyên kỹ thuật và không gian theo đuổi các hướng nghiên cứu dài hạn.

Khi Gemini trở thành trung tâm trong chiến lược cạnh tranh và thương mại của Google, DeepMind chịu áp lực lớn hơn trong việc đưa mô hình và sản phẩm ra thị trường theo các mốc thời gian của tập đoàn. Điều này tạo ra một sự đánh đổi: tập trung nguồn lực vào Gemini, AI tác vụ và các sản phẩm liên quan có thể giúp tổ chức thực thi nhanh hơn, nhưng cũng khiến những nhà nghiên cứu ưa thích các câu hỏi mở cảm thấy ít không gian hơn cho việc khám phá.

Một số báo cáo còn đề cập đến các quy định xuất bản chặt chẽ hơn và cảm nhận về mức độ tự chủ suy giảm, dù dữ liệu công khai chưa thể định lượng chính xác mức đóng góp của từng yếu tố vào quyết định nghỉ việc. 7 Vì vậy, sẽ là quá sớm nếu quy toàn bộ làn sóng rời đi cho một chính sách hay một cá nhân lãnh đạo. Kết luận thận trọng hơn là đãi ngộ, áp lực thương mại, thay đổi tổ chức và sức hấp dẫn ngày càng tăng của các đối thủ đang củng cố lẫn nhau.

Việc tái cấu trúc AlphaFold phát đi tín hiệu mạnh

Sự thay đổi ưu tiên của DeepMind thể hiện rõ qua cách phòng thí nghiệm xử lý đội ngũ AlphaFold. Các báo cáo tháng 7/2026 cho biết nhóm đứng sau hệ thống dự đoán cấu trúc protein từng giành giải Nobel đã bị giải thể hoặc tái tổ chức khi DeepMind chuyển nguồn lực sang mô hình ngôn ngữ lớn, Gemini và tự động hóa khoa học trên quy mô rộng hơn. 4950

DeepMind cho biết các nhà nghiên cứu được chuyển sang những lĩnh vực như dự án Gemini, thiết kế enzyme, nhiệt hạch và hệ gene. 49 Vì vậy, không nên mô tả động thái này đơn giản là DeepMind từ bỏ AI khoa học. Chính xác hơn, đây là sự phân bổ lại hoạt động nghiên cứu quanh một chiến lược lấy Gemini làm trung tâm.

Tuy nhiên, tín hiệu tổ chức vẫn rất đáng chú ý. AlphaFold đại diện cho kiểu nghiên cứu chuyên ngành, dài hạn và ít phụ thuộc vào lợi ích thương mại trước mắt — chính là yếu tố giúp DeepMind khác biệt. Việc điều chuyển phần lớn hoạt động đó có thể giúp ban lãnh đạo chứng minh với nhà đầu tư và các nhóm sản phẩm rằng phòng thí nghiệm đang tập trung vào ưu tiên chiến lược trước mắt. Với giới nghiên cứu, nó lại đặt ra câu hỏi khác: những dự án có thời gian hoàn vốn dài hoặc chưa rõ giá trị thương mại còn được tự do đến đâu?

Vai trò mới của Demis Hassabis khiến DeepMind gắn chặt hơn với Alphabet

Trong tháng 8/2026, Demis Hassabis rời vị trí điều hành hằng ngày với tư cách CEO DeepMind để trở thành chủ tịch Google DeepMind và nhà khoa học trưởng của Alphabet, công ty mẹ của Google. Koray Kavukcuoglu, trước đây là giám đốc công nghệ của phòng thí nghiệm, tiếp quản hoạt động vận hành và báo cáo trực tiếp cho CEO Alphabet Sundar Pichai. 171822

Về chiến lược, thay đổi này có lý do rõ ràng. Hassabis có thể phối hợp trên toàn Alphabet về các ưu tiên AI và khoa học dài hạn, trong khi Kavukcuoglu tập trung vào phát triển Gemini, nghiên cứu AI tiên phong, ứng dụng Gemini và các nhóm sản phẩm dành cho nhà phát triển. 2253

Nhưng động thái này cũng làm thay đổi bản sắc thể chế của DeepMind. Cơ cấu báo cáo mới đưa quyền lực đến gần hơn với lãnh đạo trung tâm của Alphabet, thay vì duy trì hình ảnh một phòng thí nghiệm nghiên cứu tương đối độc lập đặt tại London. Reuters đưa tin Kavukcuoglu sẽ có tiếng nói quyết định cuối cùng đối với những vấn đề lớn của DeepMind. 18

Cách tổ chức này có thể cải thiện tốc độ phối hợp và triển khai. Mặt khác, nó cũng khiến DeepMind trông giống một bộ phận AI phục vụ sản phẩm và tập đoàn hơn là một viện nghiên cứu đặc biệt tự chủ — hình ảnh từng giúp phòng thí nghiệm thu hút các nhà khoa học hàng đầu. Việc điều đó có trở thành vấn đề tuyển dụng hay không sẽ phụ thuộc vào quyền nghiên cứu và xuất bản thực tế, chứ không chỉ là chức danh của lãnh đạo.

DeepMind vẫn còn những lợi thế khó thay thế

Sự sụt giảm thị phần tuyển dụng không đồng nghĩa năng lực kỹ thuật của DeepMind đã sụp đổ. Bản đồ nhân tài năm 2026 của Metix thống kê 2.837 người trong nhóm kỹ thuật có thể quan sát được của Google DeepMind, đứng sau Meta với 4.092 người và cao hơn Anthropic với 1.251 người trong cùng bộ dữ liệu. 6

DeepMind vẫn sở hữu một số lợi thế mà các đối thủ khó sao chép hoàn toàn:

• Năng lực tính toán và hạ tầng quy mô lớn nhờ nguồn lực của Alphabet cùng hệ sinh thái phần cứng tùy biến.
• Chuyên môn về AI khoa học, bao gồm di sản AlphaFold và các nghiên cứu liên quan đến sinh học, khám phá khoa học.
• Chiều sâu nghiên cứu trong học tăng cường, hệ thống đa phương thức, AI tác vụ và mô hình thế giới.
• Khả năng phân phối thông qua các sản phẩm tiêu dùng, đám mây và công cụ dành cho nhà phát triển của Google.
• Nguồn vốn và quy mô tổ chức đủ để tài trợ đồng thời cho mô hình tiên phong lẫn nghiên cứu dài hạn.

Danh mục nghiên cứu của DeepMind vẫn có những hệ thống như SIMA 2, Gemini Robotics và Genie 3, cho thấy phòng thí nghiệm tiếp tục theo đuổi AI tác vụ, robot và mô hình thế giới tương tác. 56

Những tài sản này bảo đảm DeepMind vẫn là một đối thủ đáng gờm. Câu hỏi then chốt là liệu phòng thí nghiệm có thể chuyển hóa các nguồn lực đó thành sản phẩm và kết quả nghiên cứu đủ nhanh hay không — và liệu họ có giữ được những người cần thiết để thực hiện quá trình ấy hay không.

DeepMind đang mất lợi thế ở đâu?

Các lĩnh vực dễ tổn thương nhất là nơi năng lực nghiên cứu, tốc độ cải tiến sản phẩm và mức độ chấp nhận của nhà phát triển bổ trợ cho nhau. Các đối thủ đã xây dựng bản sắc mạnh quanh trợ lý AI tiêu dùng, công cụ lập trình và mô hình tổng quát tiên phong.

OpenAI và Anthropic đặc biệt hấp dẫn với những nhà nghiên cứu muốn làm việc trên các sản phẩm có độ nhận diện cao, gắn trực tiếp với cuộc đua mô hình hiện nay. 53

Các bảng xếp hạng mô hình cũng góp phần tạo nên nhận thức rằng những mô hình Google đã phát hành đang đứng sau một số đối thủ, dù thứ hạng thay đổi theo mô hình, tác vụ và thời điểm. Fortune dẫn một số đánh giá trong đó mô hình tốt nhất đã phát hành của Google đứng sau các hệ thống từ Anthropic, OpenAI, xAI, Meta và một phòng thí nghiệm Trung Quốc. 6 Đây chỉ là ảnh chụp tại một thời điểm, không phải thứ hạng cố định. Nhưng nhận thức có vai trò quan trọng trong thị trường nhân tài: các nhà nghiên cứu thường muốn gia nhập nơi họ tin rằng đang dẫn đầu.

Meta tạo ra một thách thức khác: công ty có thể kết hợp mức đãi ngộ lớn với hệ sinh thái phân phối khổng lồ. Anthropic và OpenAI lại cung cấp sứ mệnh tập trung vào mô hình tiên phong cùng câu chuyện tuyển dụng rất rõ ràng. Lợi thế hạ tầng của Google là có thật, nhưng hạ tầng không tự tạo ra đột phá. Nó chỉ có giá trị khi DeepMind giữ được những nhà khoa học và kỹ sư quyết định sẽ huấn luyện gì, đánh giá ra sao và đưa sản phẩm nào ra thị trường.

Điều DeepMind thực sự đánh mất là vị thế độc quyền về danh tiếng

Kết luận mạnh nhất không phải DeepMind đã trở nên yếu kém. Đúng hơn, sự kết hợp từng gần như độc quyền giữa danh tiếng, quyền tự chủ và nguồn lực kỹ thuật không còn giúp phòng thí nghiệm này chiếm ưu thế tuyệt đối tại châu Âu.

Từ giai đoạn 2022–2023 đến 2025–2026, thị phần tuyển dụng AI tinh hoa của DeepMind trong khu vực giảm từ 49% xuống 18,6%, còn tỷ lệ người gia nhập so với người rời đi giảm từ khoảng 12:1 xuống 2:1. 2 Những cuộc ra đi của các nhân sự nổi tiếng khiến sự thay đổi trở nên dễ nhận thấy hơn, trong khi việc DeepMind gắn chặt với Alphabet làm gia tăng câu hỏi về bản sắc nghiên cứu của phòng thí nghiệm.

DeepMind vẫn có thể phục hồi. Con đường phía trước phụ thuộc vào khả năng triển khai Gemini và các sản phẩm liên quan mà không bóp nghẹt sự tự do khoa học từng biến tổ chức này thành thỏi nam châm thu hút nhân tài.

Giai đoạn tiếp theo của cuộc chiến nhân sự AI sẽ không chỉ là cuộc đua xem phòng thí nghiệm nào trả nhiều tiền hơn. Đó còn là cuộc cạnh tranh xem nơi nào mang lại cho nhà nghiên cứu sự kết hợp thuyết phục nhất giữa quyền tự chủ, tài nguyên, ảnh hưởng và bằng chứng rằng công việc của họ thực sự tạo ra khác biệt.