過去幾年，AI 人才市場看起來更像職業體育選秀，而不是傳統招募週期。資金充裕的實驗室開出的薪酬，常常更接近職業運動員的待遇，外加可讓早期員工成為億萬富翁的股權方案。足以改變人生的高薪誘惑，讓頂尖研究人員以驚人的速度在競爭對手實驗室之間流動。

曾經是許多這類研究人員首選去處、尤其在歐洲更具吸引力的 Google DeepMind，如今根據 Fortune 獨家取得的一份工程人才流動概覽，正處於這場競爭的下風。來自英國數據情報公司 Zeki Data 的新分析顯示，在 OpenAI 與 Anthropic 持續在 AI 人才市場擴張之際，Google DeepMind，以及某種程度上的 Meta，則出現落後。

與多位現任與前任員工的訪談顯示，DeepMind 身份定位的變化削弱了其部分歷史吸引力。隨著 Google 努力縮小與 OpenAI 和 Anthropic 的差距，該實驗室已更緊密地圍繞著改進與商業化 Gemini 來組織；一些研究人員認為，這種轉向正在取代 DeepMind 過去那種開放式、長期性的科學研究，正是那種研究讓它曾成為學術界極具吸引力的目的地。

三名現任與兩名前任 DeepMind 員工告訴 Fortune，近期一連串離職反映了多重壓力同時出現：Meta 與 Microsoft 等競爭實驗室以高額現金方案積極挖角、Google 內部對自身在 AI 競賽中的位置日益不滿、士氣下滑，以及 OpenAI 和 Anthropic 等競爭者提供的上市前股票吸引力。

僅在本月，Google DeepMind 就失去了公司長期首席科學家、擁有 27 年資歷的 Jeff Dean，以及資深研究員 Sanjay Ghemawat 和研究員 Oriol Vinyals、Quoc Le，後兩者離職創辦名為 Discovery Loop 的新創公司。同一天下午，DeepMind 共同創辦人兼執行長 Demis Hassabis 表示，他將從實驗室的日常管理中退下，轉任董事長與 Alphabet 首席科學家，並將營運控制權交給技術長 Koray Kavukcuoglu。

Zeki 的新數據顯示，這些公開離職只是更廣泛逆轉的一部分。例如，DeepMind 在歐洲、中東與非洲的研究與高階工程招聘占比，已從 2022–23 年的 49% 降至 2025–26 年的 18.6%，是 Zeki 在任何地區的大型 AI 實驗室中記錄到的最劇烈市占下滑。

「他們在歐洲長期都握有冠軍地位，然後就開始從很高的基礎上逐漸流失，」Zeki Data 創辦人 Tom Hurd 告訴 Fortune。「Microsoft AI Superintelligence 和 Meta Superintelligence 正在侵蝕他們的市占，旁邊還有 OpenAI 和 Anthropic。」

在當前高度競爭的 AI 市場中，招募與留住頂尖人才的利害關係非常高。能訓練並改進推動 AI 熱潮前沿模型的人才相對有限。這些人的工作決定了一個實驗室改進模型的速度、能否把研究突破轉化為產品，以及能否有說服力地吸引下一波人才。即使是資金最充裕的公司，過去幾年也發現聘用與留住這些頂尖工程師並不容易。

從全球來看，DeepMind 仍在招募的研究與高階工程人員多於流失的人數。但根據 Zeki 的數據，其到職與離職比率——衡量招募與流失關係的指標——已大幅下滑，從 2023 年第二季約 12 比 1 降至 2026 年第三季約 2 比 1。這意味著如今每離開 1 人，約只補進 2 人，而不是原先的約 12 人。相比之下，報告顯示 Meta 在 2025 年的比率為 3 比 1，OpenAI 為 5.7 比 1，Anthropic 則為 22 比 1。

Anthropic 已成為離開 DeepMind 的研究人員與高階工程師的主要去向。根據 Zeki 的資料，在過去 12 個月離開 DeepMind 的人中，25% 去了 Anthropic，21% 去了 Meta，14% 去了 OpenAI。

Google DeepMind 的代表未回應針對 Zeki 研究結果的置評請求。

Hurd 表示，DeepMind 人才流動惡化與該實驗室收緊發表規則同時發生；Zeki 研究人員認為，這可能削弱了該實驗室對研究導向員工最重要的吸引力之一。The Financial Times 於 2025 年 4 月率先報導，DeepMind 已引入更嚴格的內部審查流程，並對部分具有策略敏感性的生成式 AI 論文設下為期六個月的禁發期，因為公司希望防止競爭對手從其研究中受益。

FT 報導稱，這種新做法讓研究人員更難發表研究，尤其是那些可能揭露產品弱點或顯示具商業價值技術的工作。DeepMind 當時表示，公司仍致力於研究發表，並正在更新政策，以維持團隊對更廣泛研究生態系統的貢獻能力。

對一個以 AlphaGo 和 AlphaFold 等公開突破建立聲譽的實驗室而言，這種轉變與原本加入、希望投入相對不受限制的前瞻性研究的人員產生了摩擦。

「大多數在 ChatGPT 時刻之前加入 DeepMind 的老員工，都是為了成為 AI 研究實驗室的一部分，」一名前 DeepMind 工程師告訴 Fortune。「2023 年以前加入的人，本來以為自己是在加入一個 AI 研究實驗室，結果突然被要求為 Google 做產品。」

一連串高調離職

Zeki 發現，自 2022 年以來，全行業研究與工程招聘以 23% 的複合年增長率擴張。不過，這些成長正不成比例地流向較新的前沿實驗室。OpenAI 的研究與工程員工數量每年約成長 97%，Anthropic 約成長 152%，而 Google DeepMind 則為 27%。OpenAI 與 Anthropic 的基數小得多，但這些數字顯示，與 DeepMind 相比，它們的擴張速度有多快。

DeepMind 在其長期主導的地區也面臨新的競爭。根據 Zeki，Mistral AI 與 Anthropic 是 DeepMind 在歐洲、中東與非洲市占下降的主要受益者。在亞太地區，DeepMind 去年 11 月於新加坡開設新的研究實驗室，而 ByteDance、Sakana AI 與 Sarvam AI 等本土業者正從歷來投入不足的市場中爭取更多份額。

這一轉變也反映在越來越多知名離職名單上。

AlphaGo、AlphaZero 與 AlphaStar 背後的強化學習先驅 David Silver，在 DeepMind 任職近 13 年後於今年稍早離開，創辦了 Ineffable Intelligence；這家倫敦新創在完成 11 億美元種子輪融資後，估值已達 51 億美元。其他離職的資深 DeepMind 員工還包括目前擔任 Fundamental 技術長的 Wojciech Czarnecki，以及 Lasse Espeholt。

Misha Laskin 與 Ioannis Antonoglou——後者曾直接與 Silver 在 AlphaGo 專案合作——也於 2024 年離開，創辦 Reflection AI。

今年夏天也出現另一波明顯離職。6 月，Google 失去 Gemini 共同負責人 Noam Shazeer，他轉投 OpenAI；同一天，與 Hassabis 共同獲得 2024 年諾貝爾化學獎的 John Jumper 也轉往 Anthropic。之後不久，AlphaFold 同事 Jonas Adler 與 Alexander Pritzel 也跟隨 Jumper 前往 Anthropic。

「越是研究導向的人，越會覺得自己想看看外面的機會，然後你就會看到比平常多得多的人出去創業，還帶著朋友一起，」Hurd 說。「久而久之，這就累積成了大量人員流失。」

語言模型與科學團隊失分

Zeki 的數據顯示，這些流失並非平均分布。將過去 12 個月離開 DeepMind 的人與加入者的專業背景相比，該公司發現大型語言模型與多模態系統出現淨流失：19.2% 的離職者專精於這些領域，相比之下，加入者中只有 15.6%。報告指出，公司在電腦視覺領域也失去了一些地位。

AlphaFold 團隊——指打造出 AlphaFold2 的團隊，該 AI 系統可根據蛋白質的基因序列預測其三維結構——也承受了重大流失。根據 Zeki，AlphaFold2 論文 29 位署名作者中，已有 13 人離開 DeepMind。The Financial Times 於 7 月報導，DeepMind 在前一年已重新分配原始論文的大多數作者，員工轉往與 Gemini 相關的專案，以及酶設計、基因組學、核融合與 Isomorphic Labs（Alphabet 的藥物發現子公司）。

不過，DeepMind 在機器人、具身 AI 與科學機器學習領域正逐漸取得進展。這些領域反映出公司正在擴張能力，而且在某些情況下，爭奪人才的對手不只是其他 AI 實驗室，還包括 Nvidia。

Zeki 的分析追蹤了 10 家公司的 20,900 名研究與高階工程職位人員，使用的是 2026 年 8 月彙整的公開資訊。該群體包括研究科學家、研究工程師、機器學習與深度學習工程師、應用科學家與技術人員；不包含經理、主管、實習生、面向客戶的職位與非技術人員。由於分析依賴公開資訊，這些職位的人數總量可能被低估。

DeepMind 仍擁有 Google 的運算能力、資金、聲譽與制度性影響力來吸引員工。但在一個最頂尖研究人員幾乎可任意選擇、並投入幾乎任何工作方向的市場中，它過去的一些優勢似乎更難維持。

本文最初刊登於 Fortune.com