Google DeepMind durchläuft eine turbulente Phase, die von prominenten Führungspersonen-Abgängen, ins Stocken geratenen Produktveröffentlichungen und einer Abwanderung wichtiger Talente an konkurrierende KI-Labore geprägt ist.

In der vergangenen Woche kündigte Demis Hassabis, langjähriger CEO und Mitgründer von Google DeepMind, an, dass er vom Posten des Hauptverantwortlichen zurücktreten und eine neue Position als Vorsitzender übernehmen werde. Hassabis übergab die operative Tagesverantwortung an DeepMind-Technikvorstand Koray Kavukcuoglu, der nun direkt an Google-CEO Sundar Pichai berichtet, anstatt eine eigenständige DeepMind-Führungsrolle beizubehalten. Nur Minuten nach dieser Ankündigung wurde bekannt, dass auch Chefwissenschaftler Jeff Dean das Unternehmen verlässt.

Diese Führungsumstellungen bilden den Höhepunkt einer schwierigen Phase für die KI-Sparte. Gemini 3.5 Pro, das im Mai auf der Google I/O vorgestellt wurde, hat mittlerweile drei geplante Veröffentlichungstermine verpasst. Laut dem unabhängigen Benchmarking-Unternehmen Artificial Analysis liegt Googles bestes aktuell ausgeliefertes Modell, Gemini 3.6 Flash, bei der reinen Intelligenz hinter Anthropic, OpenAI, xAI, Meta und mindestens einem chinesischen Labor zurück – eine deutliche Umkehrung gegenüber dem Vorjahr, als Google kurzzeitig den Spitzenplatz in der KI-Bestenliste innehatte. Die Benchmark-Lücke geht über bloßen Prestige hinaus: Unternehmen wählen zunehmend Cloud- und Produktivitätsplattformen danach aus, welcher Anbieter die stärksten zugrundeliegenden Modelle bietet, was bedeutet, dass ein Nachlassen auf Modellebene sich auf die Einnahmen von Google Cloud und Workspace auswirken kann.

Mehrere Ingenieure teilten Fortune mit, dass die organisatorische Umstrukturierung eine allmähliche Verlagerung des Einflusses von London, wo DeepMind gegründet wurde, nach Mountain View, dem Hauptsitz von Google, beschleunigt. Sie äußerten die Befürchtung, dass Hassabis' Rücktritt vom CEO-Posten die Erosion der langjährigen Firewall zwischen DeepMind und seinem Mutterunternehmen signalisiert – einer Trennung, die kulturell bedeutsam war, weil DeepMind nach der Übernahme durch Google im Jahr 2014 ursprünglich als halbautonomes Forschungslabor mit eigenem Ethikrat und unabhängiger Forschungsagenda operierte. Ein Google-Sprecher wies diese Darstellung zurück und erklärte, dass London weiterhin zentral für den Betrieb bleibe und DeepMind unter der neuen Struktur seine Forschungsautonomie behalte.

Die Talentbindung ist ebenfalls zu einer drängenden Herausforderung geworden. In einer einzigen Woche im Juni verlor Google Gemini-Co-Leiter Noam Shazeer an OpenAI und AlphaFold-Miterfinder John Jumper an Anthropic. Zwei weitere AlphaFold-Veteranen, Jonas Adler und Alexander Pritzel, folgten Jumper und verließen ebenfalls das Unternehmen. Ingenieure führten die Abgänge auf aggressive Abwerbung durch gut finanzierte Wettbewerber, Frustration über nachlassende Leistungen bei Coding-Benchmarks und das Bestreben von Mitarbeitern zurück, sich vor-IPO-Beteiligungen bei Konkurrenzunternehmen zu sichern, bevor diese an die Börse gehen. Die Verluste spiegeln ein branchenweites Muster wider, bei dem Spitzenforscher im Bereich KI Berichten zufolge Jahresvergütungspakete im zweistelligen Millionenbereich erzielen, da mit Milliardenbudgets ausgestattete Labore um einen begrenzten Pool erfahrener Fachkräfte konkurrieren.

Trotz dieser Rückschläge verfügt Google weiterhin über erhebliche strukturelle Vorteile. Die proprietäre Chip-Infrastruktur des Unternehmens – seine Tensor Processing Units –, seine Cloud-Computing-Fähigkeiten und sein globales Vertriebsnetz bleiben von keinem KI-nativen Konkurrenten übertroffen – Vermögenswerte, die schwächere Leistungen auf der Modellebene ausgleichen könnten. Vier Jahre nach Googles erstem internem KI-„Code Red“ – ausgerufen als Reaktion auf den viralen Start von ChatGPT Ende 2022 – steht DeepMind jedoch erneut unter dem Druck zu beweisen, dass es schnell genug iterieren kann, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die kommenden Monate werden voraussichtlich daran gemessen, ob das nächste wichtige Gemini-Release termingerecht ausgeliefert wird und ob der Führungswechsel die Talentabwanderung stabilisiert oder beschleunigt. Diesmal muss DeepMind diese Bewährungsprobe ohne die beiden Personen – Hassabis und Dean – bestehen, die am engsten mit der wissenschaftlichen Identität der Organisation verbunden sind.

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.