从欧洲首选到激烈竞争者：Google DeepMind的顶尖AI人才优势正在减弱

Google DeepMind并没有突然变成一家实力平庸的AI公司。但它在欧洲曾经近乎“垄断”的顶尖人才吸引力，正在明显消退：从一个兼具声望、研究自由和资源优势的首选实验室，变成OpenAI、Anthropic、Meta等公司争夺人才市场中的重要竞争者。2

招聘份额：从接近半数降至不足两成

最直观的变化来自人才市场份额。Zeki Data估算，在欧洲、中东和非洲（通常合称EMEA）研究与高级工程人才的招聘中，DeepMind所占比例已从2022—23年的49%，降至2025—26年的18.6%。这是Zeki记录的主要AI实验室在任何地区最明显的份额跌幅。2

这并不意味着DeepMind已经停止吸纳研究人员。数据显示，它在全球范围内仍然招入的研究和高级工程人才多于离开者；但招聘与离职的比例已从2023年第二季度约12∶1，降至2026年第三季度约2∶1。5换言之，人才仍在流入，只是过去那种“几乎每失去一人就能吸引十几人加入”的强大牵引力已经不复存在。

与此同时，竞争对手正在快速扩大招聘规模。据报道，OpenAI和Anthropic的招聘增长率分别为97%和152%，而DeepMind为27%。1这使得DeepMind面对的已不是单纯的人员流失问题，而是整个欧洲顶尖AI人才市场的竞争格局发生了改变。

离开的不只是员工，而是实验室的技术坐标

2026年6月，Gemini项目贡献者Jonas Adler和Alexander Pritzel转投Anthropic；Transformer论文共同作者、前Character.AI负责人Noam Shazeer则加入OpenAI。24随后，Alphabet首席科学家Jeff Dean、资深研究员Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals和Quoc Le离开公司，共同创办Discovery Loop。1

这些人员变动的影响，不能只用离职人数衡量。相关人员在基础模型、计算基础设施和科学AI领域拥有极高资历，也曾参与塑造DeepMind及Google整体的技术方向。对于研究机构而言，失去少数关键人物，可能比失去更多普通岗位员工更能改变外界对其未来的判断。

钱是原因之一，但不是全部答案

竞争对手提供的高额现金和股权待遇，是人才流动的重要因素之一。14不过，如果把这轮离职完全归因于薪酬，仍然过于简单。

DeepMind长期以来最具吸引力的地方，是允许研究人员从事周期较长、结果不确定但潜在影响巨大的工作，并以相对开放的方式发表具有影响力的研究。如今，实验室的核心任务越来越集中于推动Gemini交付和商业化，同时外界认为其研究发表受到更严格的控制。

AlphaFold团队的重组也释放出清晰信号。这个曾代表DeepMind科学AI特色的方向被重新安排，实验室整体战略则更多转向大型语言模型（LLM）和通用科学自动化。26这并不等于科学研究被放弃：相关人员据报道被调往Gemini项目、酶设计、核聚变和基因组学等方向。6但在组织层面，它确实显示出DeepMind的优先级正在从相对开放的长期探索，转向更集中地服务于Gemini及其产品目标。

目前没有公开数据能够准确量化薪酬、管理方式、研究自主权和项目成败各自对离职的影响。因此，将人才外流归因于某一项政策并不严谨。更准确的说法是：多种因素叠加，改变了DeepMind对顶尖研究人员的吸引力。

Hassabis转任：更大的公司影响力，更弱的实验室独立性？

2026年8月，DeepMind联合创始人Demis Hassabis放弃日常CEO职责，转任DeepMind董事长，并担任Alphabet首席科学家；首席技术官Koray Kavukcuoglu接管运营，并直接向Google CEO Sundar Pichai汇报。12

这一安排可能带来更快的决策和更紧密的公司协同。Hassabis也将拥有覆盖Alphabet更广泛AI事务的职责。但从实验室文化角度看，变化同样具有象征意义：DeepMind最具代表性的科学领袖不再负责日常管理，而实验室的核心决策进一步纳入Google整体AI体系。

这可能强化一种外界观感——DeepMind正从相对独立的研究机构，变成Google产品和商业战略的重要执行部门。对于希望保有长期研究自由的科学家而言，这种身份变化本身就可能影响他们对加入或留下的判断。

DeepMind仍然强在哪里，又让出了什么空间？

DeepMind的基本盘依然十分强大。它在科学AI、强化学习、多模态系统、计算基础设施和高密度研究人才方面拥有长期积累。AlphaFold及其对生物学和科学发现的影响，仍然证明了该实验室具备少数竞争者难以复制的能力。6

但它更容易受到质疑的领域，也正是当前AI竞争最容易被公众感知的部分：面向消费者的前沿助手、快速产品迭代、编程智能体，以及已经推出的通用模型所展现的“原始智能”水平。一项被引用的独立基准评估认为，Google目前最强的已发布模型落后于Anthropic、OpenAI、xAI、Meta和一家中国实验室。6这只是一个时间切片，并非最终排名，却反映了Gemini在市场认知上面临的压力。

真正的战略风险：算力优势不再自动等于人才优势

OpenAI和Anthropic同时拥有强势模型品牌、产品势头和有吸引力的人才叙事；Meta则能够提供激进的薪酬，并把模型部署到庞大的产品生态中。Microsoft AI Superintelligence也加入了竞争，明确瞄准前沿能力。

DeepMind背靠Alphabet，拥有充足的计算资源、定制TPU技术栈、广泛分发渠道和雄厚资本，这些优势都是真实存在的。但算力只有在拥有能够决定“训练什么、发布什么、研究什么”的人才时，才能转化为持续竞争力。领导层重组与人才外流，正因此可能让原本领先的基础设施优势变得不那么具有决定性。12

结论：DeepMind要重建的，是人才信任

DeepMind最大的变化，不是从强者变成弱者，而是它在欧洲对“声望、自由与资源”的近乎垄断已经结束。如今，顶尖AI研究人员有了更多选择，而竞争对手也在用更高薪酬、更快产品周期和更清晰的创业叙事争夺他们。

DeepMind接下来的关键任务，是在让Gemini实现商业成功的同时，保留那些曾经使实验室成为人才磁场的科学自主性。如果产品目标吞噬了长期研究文化，Alphabet拥有的算力和资本就未必足以恢复它过去的吸引力；如果两者能够重新取得平衡，DeepMind仍可能从这轮人才竞争中重新建立优势。