Il mercato dei talenti nell’intelligenza artificiale sembra sempre più un draft sportivo che un normale ciclo di assunzioni: stipendi paragonabili a quelli degli atleti professionisti, pacchetti azionari capaci di trasformare i primi dipendenti in miliardari, ricercatori che cambiano casacca a ritmi vertiginosi. In questo scenario, i talenti AI di DeepMind Google stanno prendendo una strada diversa da quella degli ultimi anni: secondo una nuova analisi di Zeki Data, società britannica di data intelligence, condivisa in esclusiva con Fortune, il laboratorio che per anni ha dominato il reclutamento in Europa sta cedendo terreno a rivali come OpenAI e Anthropic.
Summary
Punti chiave
- La quota di assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata di Google DeepMind in EMEA è scesa dal 49% nel 2022-23 al 18,6% nel 2025-26, il calo più netto registrato da Zeki per un grande laboratorio AI in una regione.
- Il rapporto tra arrivi e partenze di DeepMind è crollato da circa 12 a 1 nel secondo trimestre 2023 a circa 2 a 1 nel terzo trimestre 2026, mentre Anthropic ha chiuso il 2025 con un rapporto di 22 a 1.
- Solo questo mese Google DeepMind ha perso il chief scientist Jeff Dean, mentre il cofondatore Demis Hassabis ha lasciato il controllo operativo per diventare presidente e chief scientist di Alphabet.
- Tra chi ha lasciato DeepMind nell’ultimo anno, il 25% è andato ad Anthropic, il 21% a Meta e il 14% a OpenAI.
Il crollo della quota di talenti AI di DeepMind Google in EMEA
Il dato più eloquente riguarda proprio l’Europa, il Medio Oriente e l’Africa, dove DeepMind era stata per anni la destinazione preferita di ricercatori e ingegneri di punta. La quota del laboratorio sulle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in quest’area è passata dal 49% del 2022-23 al 18,6% del 2025-26, secondo i dati di Zeki. È il calo di quota più marcato che la società abbia registrato per un grande laboratorio di intelligenza artificiale in una singola regione.
«Avevano la corona in Europa da sempre, e poi ha iniziato a erodersi da una base molto alta», ha spiegato a Fortune Tom Hurd, fondatore di Zeki Data. «Realtà come Microsoft AI Superintelligence e Meta Superintelligence stanno mangiando la loro quota di mercato, e poi ci sono OpenAI e Anthropic dall’altro lato.»
Il quadro globale non è meno indicativo. DeepMind continua ad assumere più personale di ricerca e ingegneria avanzata di quanto ne perda, ma il suo rapporto arrivi-partenze è sceso da circa 12 a 1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2 a 1 nel terzo trimestre del 2026. Per fare un confronto, nel 2025 il rapporto di Meta era di 3 a 1, quello di OpenAI di 5,7 a 1 e quello di Anthropic di 22 a 1.
Cambio al vertice e ondata di uscite dai talenti AI di DeepMind Google
Perché conta questo dato? Perché la capacità di trattenere un piccolo gruppo di ricercatori con l’esperienza per addestrare e migliorare i modelli di frontiera determina la velocità con cui un laboratorio produce innovazione, la trasforma in prodotti e attrae la prossima generazione di talenti. E su questo fronte, DeepMind sta arretrando proprio mentre la concorrenza spinge sull’accelerazione.
Le partenze di punta
Solo nel mese in corso, Google DeepMind ha perso Jeff Dean, chief scientist e veterano dell’azienda da 27 anni, insieme al senior fellow Sanjay Ghemawat e ai ricercatori Oriol Vinyals e Quoc Le, entrambi passati alla startup Discovery Loop. Nello stesso pomeriggio, il cofondatore e CEO Demis Hassabis ha annunciato che avrebbe lasciato il controllo quotidiano del laboratorio per diventarne presidente e assumere il ruolo di chief scientist di Alphabet, passando la gestione operativa al CTO Koray Kavukcuoglu.
Ricercatori e startup nate dagli addii
La lista di uscite di alto profilo si allunga da mesi. David Silver, il pioniere del reinforcement learning dietro AlphaGo, AlphaZero e AlphaStar, ha lasciato DeepMind dopo quasi 13 anni per fondare Ineffable Intelligence, startup londinese oggi valutata 5,1 miliardi di dollari dopo un round seed da 1,1 miliardi. Altri veterani come Wojciech Czarnecki, oggi CTO di Fundamental, e Lasse Espeholt hanno seguito lo stesso percorso, mentre Misha Laskin e Ioannis Antonoglou — quest’ultimo coautore di AlphaGo insieme a Silver — hanno fondato Reflection AI nel 2024. Quest’estate è arrivata un’altra raffica di addii: nel giro di un giorno, John Jumper, premio Nobel per la Chimica 2024 per AlphaFold, è migrato ad Anthropic insieme ai colleghi Jonas Adler e Alexander Pritzel.
Pubblicazioni più rigide e la svolta verso il prodotto
Cosa sta cambiando davvero dentro DeepMind? Secondo interviste raccolte da Fortune con attuali ed ex dipendenti, l’identità del laboratorio si è modificata negli ultimi anni: mentre Google cercava di chiudere il divario con OpenAI e Anthropic, DeepMind si è organizzata sempre più attorno al miglioramento e alla commercializzazione di Gemini, uno spostamento che alcuni ricercatori vivono come una rinuncia alla scienza aperta e di lungo respiro che aveva reso il laboratorio così attraente per il mondo accademico. Tre attuali e due ex membri dello staff hanno descritto a Fortune un mix di fattori dietro le partenze recenti: offerte aggressive da parte di rivali come Meta e Microsoft, frustrazione crescente dentro Google sulla propria posizione nella corsa all’AI, morale in calo e il richiamo delle azioni pre-IPO di concorrenti come OpenAI e Anthropic.
L’embargo sulle pubblicazioni sensibili
Il deterioramento dei flussi di talenti è coinciso con un inasprimento delle regole di pubblicazione, ha osservato Hurd, un cambiamento che secondo i ricercatori di Zeki potrebbe aver eroso uno dei principali motivi di attrazione del laboratorio per il personale orientato alla ricerca. Il Financial Times aveva riportato per primo, nell’aprile del 2025, che DeepMind aveva introdotto un processo interno di revisione più severo e un embargo di sei mesi per alcuni studi di intelligenza artificiale generativa considerati strategicamente sensibili, nel tentativo di impedire ai concorrenti di trarre vantaggio dalla propria ricerca. Secondo il FT, il nuovo approccio ha reso più difficile pubblicare studi, in particolare lavori che potessero rivelare debolezze di prodotto o tecniche di valore commerciale. All’epoca DeepMind aveva dichiarato di restare impegnata nella pubblicazione scientifica, sottolineando che le politiche venivano aggiornate per preservare la capacità dei team di contribuire all’ecosistema di ricerca più ampio. Per un laboratorio che aveva costruito la propria reputazione su scoperte pubbliche come AlphaGo e AlphaFold, questo cambiamento ha creato attriti con ricercatori entrati per svolgere un lavoro relativamente libero da vincoli commerciali.
Dove vanno i talenti e chi guadagna terreno
Le destinazioni scelte da chi lascia DeepMind raccontano bene chi sta vincendo la corsa ai talenti in questa fase del settore.
Le destinazioni principali
Anthropic è diventata la meta principale per i ricercatori e ingegneri avanzati che abbandonano DeepMind: nell’ultimo anno il 25% di chi ha lasciato il laboratorio è passato ad Anthropic, il 21% a Meta e il 14% a OpenAI, secondo Zeki. Rappresentanti di Google DeepMind non hanno risposto alla richiesta di commento sui risultati dell’analisi. Il quadro competitivo si sta anche allargando geograficamente: l’assunzione di personale di ricerca e ingegneria è cresciuta a un tasso annuo composto del 23% dal 2022 in tutto il settore, ma la crescita va soprattutto ai laboratori più giovani. L’organico di ricerca e ingegneria di OpenAI è aumentato di circa il 97% all’anno e quello di Anthropic del 152%, contro il 27% di Google DeepMind — pur partendo entrambi da una base molto più piccola. In Europa, Medio Oriente e Africa, i principali beneficiari del calo di DeepMind sono stati Mistral AI e Anthropic, mentre nell’area Asia-Pacifico, dove DeepMind ha aperto un nuovo laboratorio a Singapore lo scorso novembre, attori locali come ByteDance, Sakana AI e Sarvam AI stanno costruendo quote in mercati storicamente sottoinvestiti dai grandi laboratori.
Punti di forza e di debolezza
Non tutte le aree soffrono nella stessa misura. Confrontando le competenze di chi ha lasciato DeepMind con quelle di chi si è unito negli ultimi 12 mesi, Zeki ha rilevato una perdita netta nei modelli linguistici di grandi dimensioni e nei sistemi multimodali: il 19,2% di chi se ne è andato era specializzato in queste aree, contro il 15,6% di chi è entrato. Il laboratorio ha perso terreno anche nella visione artificiale. Il team di AlphaFold ha subito perdite pesanti. Il Financial Times ha riportato a luglio che DeepMind aveva riassegnato la maggior parte degli autori originali del paper nell’anno precedente, spostando personale su progetti legati a Gemini, oltre che su design di enzimi, genomica, fusione nucleare e Isomorphic Labs, la filiale di Alphabet dedicata alla scoperta di farmaci. Al contrario, DeepMind sta guadagnando terreno in robotica, AI incarnata e machine learning applicato alla scienza — settori dove il laboratorio, in alcuni casi, si trova a competere per i talenti più con Nvidia che con i rivali diretti nell’AI.
DeepMind conserva ancora la potenza di calcolo di Google, la liquidità, la reputazione e la portata istituzionale necessarie per attrarre personale. Ma in un mercato dove i migliori ricercatori possono scegliere quasi ovunque e lavorare su quasi tutto, alcuni dei vecchi vantaggi del laboratorio sembrano sempre più difficili da difendere.
FAQ
Perché Google DeepMind sta perdendo talenti AI verso altri laboratori?
DeepMind sta perdendo personale a causa di offerte aggressive da parte dei rivali, che propongono compensi elevati e quote azionarie, di uno spostamento dalla ricerca aperta alla commercializzazione, di problemi di morale interno e di regole di pubblicazione più rigide.
Quali aziende sono le principali destinazioni dei talenti che lasciano DeepMind?
Chi lascia DeepMind si dirige soprattutto verso Anthropic (25%), Meta (21%) e OpenAI (14%).
In quali aree di ricerca AI DeepMind sta perdendo terreno?
DeepMind sta perdendo terreno soprattutto nei modelli linguistici di grandi dimensioni, nei sistemi multimodali e nella visione artificiale.
Quali punti di forza conserva DeepMind nonostante le perdite di personale?
DeepMind resta forte in robotica, intelligenza artificiale incarnata e machine learning applicato alla scienza.
Contenuto realizzato con l’assistenza dell’intelligenza artificiale e con revisione editoriale umana.
