Google DeepMind 如何失去歐洲頂尖 AI 人才市場的主導地位？

Google DeepMind 曾是歐洲頂尖 AI 研究人員幾乎無可爭議的首選僱主。如今，它仍是實力雄厚的研究機構，擁有龐大的算力、專用 TPU 系統與高密度研究人才；但在招聘主導權、人才留任能力，以及「可以自由探索長期研究」的實驗室形象上，已明顯不如過去。2

招聘份額大幅下滑

最直接的變化，反映在高階人才招聘市場的份額。

Zeki Data 估算，DeepMind 在歐洲、中東與非洲的研究及高階工程招聘份額，已從 2022–23 年的 49%，降至 2025–26 年的 18.6%。這是 Zeki 所記錄的主要 AI 實驗室中，單一地區最顯著的份額跌幅之一。212

DeepMind 並非完全停止吸納人才。全球而言，公司仍然招聘到比離職人數更多的研究及高階工程人員；然而，其入職與離職比例據報已從 2023 年第二季約 12 比 1，降至 2026 年第三季約 2 比 1。512 這代表人才仍在淨流入，但已不再是過去那種壓倒性的吸引力。

與此同時，Anthropic 和 OpenAI 在歐洲的招聘增長分別據報為 152% 和 97%，DeepMind 則為 27%。1 Meta 也能以高額薪酬和龐大的產品生態系統加入競逐，令 DeepMind 面對的已不只是單一對手。

流失的不只是人數，而是象徵性人物

2026 年夏季，多名在基礎模型與科學 AI 領域具有代表性的研究人員離開 DeepMind。Gemini 技術領導人之一 Noam Shazeer 轉投 OpenAI；AlphaFold 相關的重要研究人員 John Jumper 和 Jonas Adler 則前往 Anthropic。416

Alphabet 首席科學家 Jeff Dean，以及資深研究員 Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le，之後離開公司創辦 Discovery Loop。12

這些離職的影響不能只用人數衡量。相關人士曾參與基礎模型、運算基礎設施、蛋白質結構預測與科學人工智能等關鍵工作，並在研究方向、工程文化和人才招聘方面擁有廣泛影響力。因此，少數極資深人物的離開，可能比一般員工流動更能改變外界對實驗室前景的判斷。

薪酬只是原因之一

競爭對手提出極具吸引力的現金與股權待遇，無疑是人才流動的重要因素；但目前公開資料不足以證明，薪酬是所有離職的單一主因。14

DeepMind 過往的獨特吸引力，在於研究人員可以投入較長期、未必立即商業化的課題，並發表能夠影響整個領域的研究成果。隨著 Google 更集中資源推進及商業化 Gemini，DeepMind 的任務逐漸偏向產品交付與模型競爭，研究自主性亦據報受到更嚴格的發表規範限制。

AlphaFold 團隊的重組尤其具象徵意義。報道指，原有團隊成員多數在過去一年被調往 Gemini、酵素設計、核融合及基因組學等其他項目；整個研究組織則更明顯地轉向大型語言模型和一般科學自動化。2614

這不一定代表 Google 放棄科學 AI，但它向研究人員傳達的訊息已經改變：未來的優先事項，是把 Gemini 及相關 AI 代理能力推向更大規模的產品與商業應用。至於這項戰略轉向對每一次離職的具體影響，公開資料並未量化，因此不宜把人才流失歸因於任何單一政策。

Hassabis 角色轉變，意味著甚麼？

2026 年 8 月，DeepMind 聯合創辦人 Demis Hassabis 放下日常 CEO 管理職務，轉任 DeepMind 主席及 Alphabet 首席科學家。日常營運則由 CTO Koray Kavukcuoglu 接手，並直接向 Google CEO Sundar Pichai 匯報。12

這項安排讓 Hassabis 能以更宏觀的角色參與 Alphabet 的 AI 戰略，也可能加快 DeepMind 與 Google 其他業務的協調。但另一方面，DeepMind 的獨立性進一步減少，外界熟悉的科學領袖也不再直接掌管實驗室日常運作。

對 Google 而言，這或許有助於把 Gemini 的研究、產品和基礎設施整合起來；對人才市場而言，卻可能加深一種觀感：DeepMind 正從相對獨立的研究機構，變成 Google 產品組織的一部分。

DeepMind 仍然強大，但優勢已經轉變

DeepMind 的競爭力並沒有消失。它在科學 AI、強化學習、多模態系統、運算基礎設施和研究人才密度方面，仍然非常突出。AlphaFold 所留下的成果，也證明了 DeepMind 在生物學與科學發現領域具備少見的能力。6

但它在面向消費者的 AI 助手、快速產品迭代、程式編碼代理，以及已推出通用模型的「原始智能」觀感上，正承受更大壓力。一項被引用的獨立基準評估，將 Google 目前最好的已發布模型排在 Anthropic、OpenAI、xAI、Meta 和一家中國實驗室之後。6 這只是特定時間點的評估，不能視為固定排名，但足以反映 Gemini 在市場認知上面對的問題。

OpenAI 和 Anthropic 同時擁有強勢模型品牌、產品動能及吸引研究人員的故事；Meta 則有雄厚資金和超大型產品生態系統。Microsoft AI Superintelligence 也加入了這場以前沿能力為核心的競爭。12

Google 的算力、TPU 技術、全球產品分發能力及資本優勢仍然真實存在。然而，算力只有在公司能留住那些決定「訓練甚麼、推出甚麼、發表甚麼」的人時，才會轉化為決定性的競爭優勢。

DeepMind 下一步要證明甚麼？

DeepMind 面對的核心問題，不是它是否已經變弱，而是過去在歐洲對「聲望、研究自由與頂尖人才」的近乎壟斷已經瓦解。

要重新建立吸引力，Google 需要讓 Gemini 在商業市場取得成果，同時保留足夠的科學自主性。若 Gemini 的產品壓力持續壓縮長期研究空間，DeepMind 可能仍能維持強大的工程與基礎設施規模，卻難以繼續成為頂尖研究者心目中最想加入的地方。

這場人才競爭的關鍵，最終不只是誰能開出最高薪酬，而是哪一家實驗室能同時提供前沿資源、清晰方向，以及足夠的自由，讓最優秀的人相信自己能做出真正重要的工作。