Google DeepMind war jahrelang der unangefochtene Magnet für Europas führende Machine-Learning-Expertinnen und -Experten. Dieser Griff löst sich nun schnell. Neue, exklusiv mit Fortune geteilte Daten zeigen, dass der Anteil des Labors an Forschungs- und Advanced-Engineering-Einstellungen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika von 49 % in den Jahren 2022–23 auf nur noch 18,6 % in den Jahren 2025–26 eingebrochen ist – der stärkste regionale Marktanteilsrückgang, der für ein großes KI-Labor verzeichnet wurde. Die Verschiebung der Ströme von Google-DeepMind-KI-Talenten ist eines der deutlichsten Anzeichen dafür, dass das Unternehmen, das einst als Forschungskraftwerk der Branche galt, den Krieg um die Menschen verliert, die tatsächlich die Frontmodelle bauen.
Summary
Wichtigste Erkenntnisse
- DeepMinds Anteil an Forschungs- und Advanced-Engineering-Einstellungen in EMEA fiel laut Daten von Zeki Data von 49 % in den Jahren 2022–23 auf 18,6 % in den Jahren 2025–26.
- Das Verhältnis von Zugängen zu Abgängen bei DeepMind sank von etwa 12:1 Mitte 2023 auf ungefähr 2:1 im dritten Quartal 2026, verglichen mit 22:1 bei Anthropic im Jahr 2025.
- Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals und Quoc Le sind in diesem Monat ausgeschieden, während Mitgründer Demis Hassabis sich aus der täglichen Kontrolle des Labors zurückgezogen hat.
- Von den DeepMind-Mitarbeitenden, die in den vergangenen 12 Monaten gegangen sind, wechselten 25 % zu Anthropic, 21 % zu Meta und 14 % zu OpenAI.
- DeepMind verliert Boden bei großen Sprachmodellen, multimodalen Systemen und Computer Vision, führt aber weiterhin in Robotik, Embodied AI und wissenschaftlichem Machine Learning.
DeepMinds schrumpfender Anteil am europäischen KI-Talentpool
Die Zahlen erzählen die Geschichte eines Labors, das einst das Feld für sich allein hatte und es nun mit deutlich hungrigeren Rivalen teilt. Zeki Data, ein britisches Data-Intelligence-Unternehmen, verfolgte Forschungs- und Advanced-Engineering-Rollen in Unternehmen anhand öffentlicher Aufzeichnungen. Zu den Ergebnissen gehört: DeepMinds EMEA-Einstellungsanteil ist in nur drei Jahren deutlich gesunken, während OpenAI und Anthropic im Rennen um denselben Pool an Spezialistinnen und Spezialisten die Führung übernommen haben.
„Sie hatten in Europa ewig die Krone, und dann begann sie sich von einem sehr hohen Niveau aus abzunutzen“, sagte Tom Hurd, Gründer von Zeki Data, gegenüber Fortune. „Akteure wie Microsoft AI Superintelligence und Meta Superintelligence fressen sich in ihren Marktanteil hinein, und dann sind da noch OpenAI und Anthropic an der Seite.“
Eine wachsende Lücke bei der Bindung von Mitarbeitenden
Bindungsdaten zeichnen ein noch deutlicheres Bild. DeepMinds Verhältnis von Zugängen zu Abgängen – ein Maß dafür, wie viele Personen eingestellt werden, auf jede, die geht – fiel vom zweiten Quartal 2023, als es bei etwa 12:1 lag, auf rund 2:1 im dritten Quartal 2026. Das bedeutet, dass das Labor nun nur noch zwei Forschungs- und Engineering-Einstellungen auf jeden Abgang verzeichnet, verglichen mit zwölf vor nur drei Jahren.
Im Gegensatz dazu verzeichnete Anthropic im Jahr 2025 ein Verhältnis von 22:1, während Meta bei 3:1 und OpenAI bei 5,7:1 lag, so der Bericht von Zeki. Das Wachstum bei den Einstellungen erzählt eine ähnliche Geschichte: Die Zahl der Forschungs- und Engineering-Mitarbeitenden bei DeepMind ist seit 2022 jährlich um etwa 27 % gewachsen, verglichen mit 97 % bei OpenAI und 152 % bei Anthropic – eine Lücke, die widerspiegelt, wie viel schneller die neueren Labore im Verhältnis zu ihrer kleineren Ausgangsbasis skalieren.
Umbrüche in der Führung verstärken den Druck
Der Talentabfluss beschränkt sich nicht auf die Mitarbeitenden an der Basis – er hat die oberste Führungsebene von DeepMind erreicht. Allein in diesem Monat verlor das Labor Jeff Dean, seinen langjährigen Chief Scientist und einen 27-jährigen Veteranen des Unternehmens, zusammen mit Senior Fellow Sanjay Ghemawat und den Forschern Oriol Vinyals und Quoc Le, die gemeinsam ein Startup namens Discovery Loop gründeten.
Am selben Nachmittag kündigte Mitgründer und CEO Demis Hassabis an, dass er sich aus der täglichen Kontrolle des Labors zurückziehen und Vorsitzender werden werde, während er gleichzeitig die Rolle des Chief Scientist von Alphabet übernimmt. Die operative Kontrolle liegt nun bei Chief Technology Officer Koray Kavukcuoglu. Das Timing dieser Abgänge, die zusammen mit den Marktanteils- und Bindungszahlen eintreffen, unterstreicht, warum die breitere Geschichte über Verluste von Google-DeepMind-KI-Talenten branchenweit Aufmerksamkeit erregt – es handelt sich nicht nur um Nachwuchsforschende, die höheren Gehältern hinterherlaufen, sondern um die Menschen, die die Identität des Labors geprägt haben und nun zurücktreten.
Warum Forschende gehen – und wohin sie wechseln
Interviews mit aktuellen und ehemaligen Mitarbeitenden verweisen auf eine Mischung von Faktoren: aggressives Abwerben durch Rivalen mit stark cash-orientierten Paketen, Frustration innerhalb von Google über seine Position im KI-Rennen, sinkende Moral und der Sog von Pre-IPO-Equity bei Wettbewerbern. Drei aktuelle und zwei ehemalige DeepMind-Mitarbeitende beschrieben den Exodus gegenüber Fortune in ähnlichen Worten – ein Labor, das zunehmend darauf ausgerichtet ist, Gemini zu kommerzialisieren, statt die offene Wissenschaft zu verfolgen, die viele seiner Forschenden ursprünglich angezogen hat.
Von den Personen, die DeepMind in den vergangenen 12 Monaten verlassen haben, gingen 25 % zu Anthropic, 21 % zu Meta und 14 % zu OpenAI, wie die Daten von Zeki zeigen. Anthropic ist zum führenden Ziel für abwandernde DeepMind-Talente geworden.
Die Liste der prominenten Abgänge wächst weiter. David Silver, der Pionier des Reinforcement Learning hinter AlphaGo, AlphaZero und AlphaStar, ging nach fast 13 Jahren, um Ineffable Intelligence zu gründen, ein Londoner Startup, das nach einer Seed-Runde über 1,1 Milliarden US-Dollar nun mit 5,1 Milliarden US-Dollar bewertet wird. Weitere Veteranen, die gegangen sind, sind unter anderem Wojciech Czarnecki, heute CTO bei Fundamental, und Lasse Espeholt.
Publikationsregeln erschweren offene Forschung
DeepMinds Rückzug aus der offenen Veröffentlichung scheint sein Talentproblem verschärft zu haben. Das Labor verschärfte seinen internen Prüfprozess und führte eine sechsmonatige Sperrfrist für einige strategisch sensible generative-KI-Papers ein – eine Änderung, die erstmals im April 2025 berichtet wurde –, um zu verhindern, dass Wettbewerber von seiner Forschung profitieren. DeepMind erklärte damals, man bleibe der Veröffentlichung verpflichtet und aktualisiere lediglich seine Richtlinien.
Für ein Labor, das auf öffentlichen Meilensteinen wie AlphaGo und AlphaFold aufgebaut ist, schuf dieser Wandel Reibung mit Forschenden, die mit der Erwartung relativ uneingeschränkter Arbeit eingestiegen waren. Wie eine mit der Kultur vertraute Person es ausdrückte: „Die meisten alten Hasen, die DeepMind vor dem ChatGPT-Moment beigetreten sind, kamen, um Teil eines KI-Forschungslabors zu sein, und plötzlich wurden sie gebeten, Produkte für Google zu bauen.“ Hurd sagte, die strengeren Publikationsregeln fielen zeitlich mit der Verschlechterung der Talentströme zusammen – und könnten dazu beigetragen haben.
Wo DeepMind weiterhin führt
Die Verluste verteilen sich nicht gleichmäßig über alle Forschungsbereiche, und diese Ungleichverteilung ist wichtig, um zu verstehen, wo die Wettbewerbssituation am schärfsten ist. Zekis Daten zeigen einen Nettoverlust für DeepMind bei großen Sprachmodellen und multimodalen Systemen: 19,2 % der abwandernden Mitarbeitenden waren auf diese Felder spezialisiert, verglichen mit nur 15,6 % der Neueinstellungen. Das Labor hat auch bei Computer Vision an Boden verloren.
DeepMind gewinnt jedoch an Boden in den Bereichen Robotik, Embodied AI und Machine Learning für die Wissenschaft – Bereiche, in denen es zunehmend ebenso mit Nvidia wie mit rivalisierenden KI-Laboren um Talente konkurriert. Das Unternehmen sieht sich auch außerhalb seiner traditionellen Hochburgen neuer Konkurrenz gegenüber: Mistral AI und Anthropic waren die Hauptnutznießer seines Rückgangs in EMEA, während im asiatisch-pazifischen Raum, wo DeepMind im November eine Forschungseinrichtung in Singapur eröffnet hat, lokale Wettbewerber wie ByteDance, Sakana AI und Sarvam AI ihre Präsenz in Märkten ausbauen, in die die etablierten Labore einst zu wenig investiert haben.
Google DeepMind hat weiterhin die Rechenressourcen, das Kapital und die institutionelle Reichweite von Alphabet im Rücken – Ressourcen, mit denen nur wenige Wettbewerber mithalten können. Doch in einem Markt, in dem Top-Forschende sich nahezu jedes Labor aussuchen und an nahezu jedem Problem arbeiten können, garantiert diese Reichweite allein nicht mehr die Loyalität wie einst.
FAQ
Warum verliert Google DeepMind KI-Talente an andere Labore?
DeepMind verliert Talente aufgrund aggressiven Abwerbens durch Rivalen mit hoher Bezahlung und Equity, einer Verschiebung von offener Forschung hin zur Kommerzialisierung, Problemen mit der Moral und strengeren Richtlinien für Forschungspublikationen.
Welche Unternehmen sind die wichtigsten Ziele für ausscheidende DeepMind-Mitarbeitende?
Ausscheidende DeepMind-Talente wechseln laut Zeki Data vor allem zu Anthropic (25 %), Meta (21 %) und OpenAI (14 %).
In welchen Bereichen der KI-Forschung verliert DeepMind an Boden?
DeepMind verliert insbesondere bei großen Sprachmodellen, multimodalen Systemen und Computer Vision an Boden.
Welche Stärken behält DeepMind trotz Talentverlusten?
DeepMind bleibt stark in Robotik, Embodied AI und wissenschaftlichem Machine Learning – Bereichen, in denen das Unternehmen seine Forschungskapazitäten weiterhin ausbaut.
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