Google DeepMind was jarenlang de onbetwiste magneet voor Europa’s topexperts in machine learning. Die greep verslapt nu snel. Nieuwe, exclusief met Fortune gedeelde data laat zien dat het aandeel van het lab in onderzoeks- en advanced-engineering-aanwervingen in Europa, het Midden-Oosten en Afrika is ingestort van 49% in 2022-23 naar slechts 18,6% in 2025-26, de scherpste daling in regionaal marktaandeel die voor een groot AI-lab is geregistreerd. De verschuiving in de stroom van Google DeepMind AI-talent is een van de duidelijkste signalen tot nu toe dat het bedrijf, ooit gezien als de onderzoeksmachtpatser van de sector, de strijd verliest om de mensen die daadwerkelijk frontiermodellen bouwen.
Summary
Belangrijkste punten
- Volgens gegevens van Zeki Data daalde DeepMinds aandeel in onderzoeks- en advanced-engineering-aanwervingen in EMEA van 49% in 2022-23 naar 18,6% in 2025-26.
- De verhouding tussen instroom en uitstroom bij DeepMind daalde van ongeveer 12-op-1 medio 2023 naar ongeveer 2-op-1 in het derde kwartaal van 2026, tegenover 22-op-1 bij Anthropic in 2025.
- Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals en Quoc Le vertrokken deze maand, terwijl medeoprichter Demis Hassabis een stap terug deed uit de dagelijkse leiding van het lab.
- Van het DeepMind-personeel dat in de afgelopen 12 maanden vertrok, ging 25% naar Anthropic, 21% naar Meta en 14% naar OpenAI.
- DeepMind verliest terrein op het gebied van grote taalmodellen, multimodale systemen en computervisie, maar loopt nog steeds voorop in robotica, embodied AI en wetenschappelijke machine learning.
DeepMinds krimpende aandeel in Europa’s AI-talentpool
De cijfers vertellen het verhaal van een lab dat ooit het veld voor zichzelf had en het nu moet delen met veel hongerigere rivalen. Zeki Data, een in het VK gevestigd data-intelligentiebedrijf, volgde onderzoeks- en advanced-engineeringfuncties bij bedrijven aan de hand van openbare gegevens. Een van de bevindingen: DeepMinds EMEA-aanwervingsaandeel daalde aanzienlijk in slechts drie jaar, terwijl OpenAI en Anthropic de leiding namen in de race om dezelfde pool van specialisten.
“Ze hadden voor altijd de kroon in Europa, en toen begon die vanaf een heel hoog niveau af te brokkelen,” vertelde Tom Hurd, oprichter van Zeki Data, aan Fortune. “Partijen als Microsoft AI Superintelligence en Meta Superintelligence knabbelen aan hun marktaandeel, en dan zijn er nog OpenAI en Anthropic erbij.”
Een groeiende kloof in behoud van personeel
Data over behoud van personeel schetst een nog scherper beeld. DeepMinds verhouding tussen instroom en uitstroom — een maatstaf voor hoeveel mensen het aanneemt voor elke medewerker die vertrekt — daalde van ongeveer 12-op-1 in het tweede kwartaal van 2023 naar ongeveer 2-op-1 in het derde kwartaal van 2026. Dat betekent dat het lab nu nog maar twee onderzoeks- en engineeringmedewerkers aanneemt voor elke vertrekker, vergeleken met twaalf drie jaar eerder.
Ter vergelijking: Anthropic noteerde in 2025 een verhouding van 22-op-1, terwijl Meta op 3-op-1 stond en OpenAI op 5,7-op-1, volgens Zeki’s rapport. De groei in aanwervingen vertelt een vergelijkbaar verhaal: het aantal onderzoekers en engineers bij DeepMind groeide sinds 2022 jaarlijks met ongeveer 27%, tegenover 97% bij OpenAI en 152% bij Anthropic — een kloof die weerspiegelt hoe veel sneller de nieuwere labs opschalen ten opzichte van hun kleinere uitgangsbasis.
Leiderschapswisselingen vergroten de druk
De uitstroom van talent beperkt zich niet tot onderzoekers op de werkvloer — ze heeft de top van DeepMinds leiding bereikt. Alleen al deze maand verloor het lab Jeff Dean, zijn lang dienende chief scientist en een veteraan met 27 dienstjaren bij het bedrijf, samen met senior fellow Sanjay Ghemawat en onderzoekers Oriol Vinyals en Quoc Le, die samen vertrokken om een startup genaamd Discovery Loop op te richten.
Op dezelfde middag kondigde medeoprichter en CEO Demis Hassabis aan dat hij een stap terug zou doen uit de dagelijkse leiding van het lab en voorzitter zou worden, terwijl hij ook de rol van chief scientist van Alphabet op zich neemt. De operationele leiding komt nu in handen van chief technology officer Koray Kavukcuoglu. De timing van deze vertrekken, samenkomend met de cijfers over marktaandeel en behoud, onderstreept waarom het bredere verhaal over het verlies van Google DeepMind AI-talent de aandacht in de sector trekt — het gaat niet alleen om junioronderzoekers die achter hogere salarissen aan gaan, maar om de mensen die de identiteit van het lab hebben gevormd en nu vertrekken.
Waarom onderzoekers vertrekken — en waar ze naartoe gaan
Gesprekken met huidige en voormalige medewerkers wijzen op een mix van factoren: agressieve ronselpogingen door rivalen met cash-rijke pakketten, frustratie binnen Google over zijn positie in de AI-race, dalend moreel en de aantrekkingskracht van pre-IPO-aandelen bij concurrenten. Drie huidige en twee voormalige DeepMind-medewerkers beschreven de exodus tegenover Fortune in vergelijkbare bewoordingen — een lab dat steeds meer wordt georganiseerd rond de commercialisering van Gemini in plaats van de open-einde-wetenschap die veel van zijn onderzoekers aanvankelijk aantrok.
Van de mensen die DeepMind in de afgelopen 12 maanden verlieten, ging 25% naar Anthropic, 21% naar Meta en 14% naar OpenAI, zo blijkt uit Zeki’s data. Anthropic is uitgegroeid tot de belangrijkste bestemming voor vertrekkend DeepMind-talent.
De lijst met prominente vertrekken blijft groeien. David Silver, de reinforcement-learningpionier achter AlphaGo, AlphaZero en AlphaStar, vertrok na bijna 13 jaar om Ineffable Intelligence op te richten, een Londense startup die nu wordt gewaardeerd op 5,1 miljard dollar na een seedronde van 1,1 miljard dollar. Andere veteranen die vertrokken zijn onder meer Wojciech Czarnecki, nu CTO bij Fundamental, en Lasse Espeholt.
Publicatieregels zorgen voor wrijving bij open onderzoek
DeepMinds terugtrekking uit open publicatie lijkt zijn talentprobleem te hebben verergerd. Het lab verscherpte zijn interne beoordelingsproces en voerde een embargo van zes maanden in voor sommige strategisch gevoelige generatieve-AI-publicaties, een wijziging die voor het eerst werd gemeld in april 2025, in een poging te voorkomen dat concurrenten zouden profiteren van zijn onderzoek. DeepMind zei destijds dat het zich bleef inzetten voor publicatie en zijn beleid slechts bijwerkte.
Voor een lab dat is gebouwd op publieke mijlpalen als AlphaGo en AlphaFold zorgde de verschuiving voor wrijving met onderzoekers die waren gekomen in de verwachting relatief ongebonden te kunnen werken. Zoals iemand die bekend is met de cultuur het verwoordde: “De meeste oudgedienden die zich bij DeepMind aansloten vóór het ChatGPT-moment, kwamen om deel uit te maken van een AI-onderzoekslab, en ineens werd hen gevraagd producten voor Google te bouwen.” Hurd zei dat de strengere publicatieregels samenvielen met — en mogelijk hebben bijgedragen aan — de verslechtering van de talentstromen.
Waar DeepMind nog steeds vooroploopt
De verliezen zijn niet gelijkmatig over onderzoeksgebieden verdeeld, en die ongelijkheid is belangrijk om te begrijpen waar de concurrentiedruk het grootst is. Zeki’s data laat een nettoverlies voor DeepMind zien bij grote taalmodellen en multimodale systemen: 19,2% van het vertrekkende personeel was gespecialiseerd in die velden, tegenover slechts 15,6% van de nieuwe aanwervingen. Het lab heeft ook terrein verloren op het gebied van computervisie.
DeepMind wint daarentegen terrein in robotica, embodied AI en machine learning voor de wetenschap — gebieden waar het steeds vaker om talent concurreert met Nvidia, net zo goed als met rivaliserende AI-labs. Het bedrijf krijgt ook nieuwe concurrentie buiten zijn traditionele bolwerken: Mistral AI en Anthropic zijn de belangrijkste begunstigden van zijn EMEA-terugval, terwijl in Azië-Pacific, waar DeepMind in november een onderzoeksfaciliteit in Singapore opende, lokale concurrenten zoals ByteDance, Sakana AI en Sarvam AI hun aanwezigheid uitbreiden in markten waarin de gevestigde labs ooit te weinig investeerden.
Google DeepMind heeft nog steeds de rekenkracht, het kapitaal en het institutionele bereik van Alphabet achter zich — middelen waar maar weinig concurrenten aan kunnen tippen. Maar in een markt waar toponderzoekers vrijwel elk lab kunnen kiezen en aan vrijwel elk probleem kunnen werken, garandeert dat bereik op zichzelf niet langer de loyaliteit zoals vroeger.
FAQ
Waarom verliest Google DeepMind AI-talent aan andere labs?
DeepMind verliest talent door agressieve ronselpogingen van rivalen die hoge salarissen en aandelenpakketten bieden, een verschuiving van open onderzoek naar commercialisering, problemen met het moreel en strengere publicatieregels voor onderzoek.
Naar welke bedrijven vertrekken de meeste DeepMind-medewerkers?
Vertrekkend DeepMind-talent gaat voornamelijk naar Anthropic (25%), Meta (21%) en OpenAI (14%), volgens Zeki Data.
Op welke gebieden van AI-onderzoek verliest DeepMind terrein?
DeepMind verliest vooral terrein bij grote taalmodellen, multimodale systemen en computervisie.
Welke sterke punten behoudt DeepMind ondanks het verlies van talent?
DeepMind blijft sterk in robotica, embodied AI en wetenschappelijke machine learning, gebieden waarin het zijn onderzoekscapaciteit nog steeds uitbreidt.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Waarom verliest Google DeepMind AI-talent aan andere labs?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”DeepMind verliest talent door agressieve ronselpogingen van rivalen die hoge salarissen en aandelenpakketten bieden, een verschuiving van open onderzoek naar commercialisering, problemen met het moreel en strengere publicatieregels voor onderzoek.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Naar welke bedrijven vertrekken de meeste DeepMind-medewerkers?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Vertrekkend DeepMind-talent gaat voornamelijk naar Anthropic (25%), Meta (21%) en OpenAI (14%), volgens Zeki Data.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Op welke gebieden van AI-onderzoek verliest DeepMind terrein?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”DeepMind verliest vooral terrein bij grote taalmodellen, multimodale systemen en computervisie.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Welke sterke punten behoudt DeepMind ondanks het verlies van talent?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”DeepMind blijft sterk in robotica, embodied AI en wetenschappelijke machine learning, gebieden waarin het zijn onderzoekscapaciteit nog steeds uitbreidt.”}}]}
Artikel geproduceerd met behulp van kunstmatige intelligentie en beoordeeld door de redactie.
