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。
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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。
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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。
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4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。
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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。
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6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。
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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。
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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。
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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。