OpenAI und Anthropic liefern sich einen erbitterten Wettbewerb – Google ist das größte Opfer

Im Juni auf dem Markt für KI-Talente hat Google sich erneut in die Schlagzeilen gesetzt. In der vergangenen Woche hat sich die Aktion rund um die Personalbewegungen hochrangiger Technologietalente bei Google DeepMind weiter entfaltet.

Google verliert binnen sieben Tagen vier Technologie-Veteranen

Laut Berichten von Medien wie Axios und Reuters hat Noam Shazeer, Mitverantwortlicher für Gemini, Google verlassen und sich bei OpenAI angemeldet. Ein weiterer hochrangiger Forscher von DeepMind und Mitschöpfer von AlphaFold, John Jumper, hat ebenfalls auf X (früher Twitter) bekannt gegeben, dass er sich bei Anthropic angemeldet hat.

Außerdem haben, wie Bloomberg berichtet, die Google-KI-Forscher Jonas Adler und Alexander Pritzel ihre Kündigung bekannt gegeben und sich ebenfalls bei Anthropic angemeldet.

Dies ist keine gewöhnliche Personalbewegung.

Die vier Personen repräsentieren jeweils einige der repräsentativsten Technologiestränge im Google-KI-System: Transformer, Vorhersage von großen Modellen, Gemini, AlphaFold, KI-Coding und Modelltrainingssysteme.

Deshalb hat diese Welle von Kündigungen schnell Diskussionen auf X ausgelöst.

Ein Nutzer auf X hat diese aufsehenerregenden Kündigungen direkt auf die KI-Situation von Google bezogen: "Gemini ist ein langweiliges und mittelmäßiges Produkt. Google hat seine frühere Produktmagie verloren."

"Noam Shazeer geht zu OpenAI, John Jumper, Jonas Adler und Alexander Pritzel gehen zu Anthropic." Einige sehen dies auch als Signal für den Druck, den Google im Kampf um KI-Talente erlebt.

Am meisten Aufmerksamkeit hat Noam Shazeer erregt.

Am 18. Juni hat Shazeer selbst auf X angegeben, dass er nach dem Verlassen von Google bei OpenAI angemeldet hat. Der Zeitpunkt seines Weggangs ist interessant, denn es ist noch nicht einmal zwei Jahre vergangen, seit Google ihn und einen Teil seines Teams durch einen Geschäftsvorgang mit Character.AI zurück in das Unternehmen geholt hat. Der Deal war damals auf rund 2,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und galt als wichtiger Schritt, um das Team an Forschern für große Modelle zu stärken.

Shazeers technologische Bedeutung bedarf keiner weiteren Erklärung.

Er ist einer der Mitautoren des Papers "Attention Is All You Need" aus dem Jahr 2017. Die in diesem Paper vorgeschlagene Transformer-Architektur hat sich später als eine der technologischen Grundlagen der Welle der großen Sprachmodelle erwiesen. Nach seiner Rückkehr bei Google hat Shazeer an der Leitung der Arbeit rund um Gemini teilgenommen und gilt als einer der wichtigsten Personen im Google-System für große Modelle.

Sein erneuter Weggang hat daher eine starke symbolische Bedeutung. Es zeigt, dass selbst ein Unternehmen wie Google es in der Konkurrenz um KI-Talente schwer hat, Spitzenforscher dauerhaft durch einen teuren "Rückkauf" an das Unternehmen zu binden. Vor allem solange OpenAI noch in einer Phase des schnellen Wachstums ist und sich im Mittelpunkt der Kapitalmarktnarrative befindet, ist die Attraktivität für Spitzenmodelle-Forscher immer noch sehr hoch.

Ein weiterer wichtiger Kündiger ist John Jumper.

Zwei Tage nachdem Shazeer seine Kündigung bekannt gegeben hatte, hat Jumper ebenfalls auf X geschrieben, dass er DeepMind verlassen und sich bei Anthropic angemeldet hat. Jumper ist einer der Kernpersonen von AlphaFold und hat zusammen mit DeepMind-Chef Demis Hassabis 2024 den Nobelpreis für Chemie für die Arbeit rund um die Vorhersage von Proteinstrukturen erhalten. Die Bedeutung von AlphaFold liegt nicht nur in technologischen Durchbrüchen, sondern auch darin, dass es der Außenwelt gezeigt hat, dass KI in den Kernprozess der wissenschaftlichen Forschung eindringen kann und nicht nur in Chat-, Such- oder Inhaltsgenerierungsszenarien bleibt.

Deshalb repräsentiert Jumpers Weggang einen anderen Typ von Verlust: DeepMind verliert nicht nur einen Forscher für große Modelle, sondern eine Figur, die die Richtung "KI für die Wissenschaft" repräsentiert.

Wenn Shazeers Wechsel die Attraktivität von OpenAI in der Grundlagenmodell- und Architekturforschung verstärkt, lässt Jumpers Wechsel bei Anthropic die Außenwelt beginnen, sich zu fragen, ob Anthropic systematischer seine Fähigkeiten in der Wissenschaftlichen KI, der Lebenswissenschaften und der Entwicklung von zuverlässigen Modellen stärkt.

Anthropic war bisher vor allem für Claude, KI-Sicherheit und Modellausrichtung bekannt. Mit der stetigen Erweiterung von Claude Code, Unternehmensszenarien und der Fähigkeit, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, braucht es nicht nur ein Produktentwicklungsteam, sondern auch stärkere Forschende in der Grundlagenforschung und der wissenschaftlichen Berechnung.

Außerdem haben, wie in Berichten erwähnt, die beiden Forscher Jonas Adler und Alexander Pritzel Google verlassen.

Laut Medienberichten, die auf Bloomberg zurückgreifen, werden Adler und Pritzel innerhalb von Google als wichtige KI-Forscher angesehen. Adler ist an der AI-Coding-Richtung von Google beteiligt, während Pritzel sich auf das Training von KI-Systemen konzentriert. Die Berichte sagen, dass beide wichtige Mitwirkende an der Entwicklung des Gemini-Modells sind und sich bei Anthropic anmelden möchten.

Die Bewegung dieser beiden Personen ist ebenfalls bemerkenswert. AI-Coding ist zu einem der heiß umkämpften Anwendungsbereiche geworden, in dem Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Google und Microsoft miteinander konkurrieren. Der Erfolg von Claude Code hat Anthropic in der Entwicklergemeinschaft stärker sichtbar gemacht. Wenn Anthropic nun noch Forscher aus dem Bereich von Google Gemini und AI-Coding aufnimmt, hat es offensichtlich nicht nur das Ziel, die Dialogfähigkeit von Claude aufrechtzuerhalten, sondern seine Wettbewerbsfähigkeit bei der Codierung, der Entwicklung von Agenten und der Ausführung komplexer Aufgaben zu stärken.

Hat Google wirklich keine Chance mehr?

Deshalb ist es für die Außenwelt schwierig, diese Welle von Kündigungen einfach als "Google hat keine Chance mehr" zu interpretieren.

Genauer gesagt, ist dies das Ergebnis einer Neubewertung des Wertes von KI-Talenten in der Branche.

Business Insider analysiert, dass die Attraktivität von OpenAI und Anthropic für Spitzen-KI-Talente teilweise auf die klareren Organisationsziele und teilweise auf das potenzielle Vor-IPO-Eigentum zurückzuführen ist. Im Vergleich zu einem etablierten börsennotierten Unternehmen wie Google befinden sich OpenAI und Anthropic noch in einer Phase rascher Veränderungen des Unternehmenswertes und in der Erwartung des Kapitalmarktes. Für Spitzenforscher bedeutet dies höhere Unsicherheit, aber auch ein größeres Potenzial für Kapitalzuwachs.

Zur gleichen Zeit wird die Rechenleistung zu einer versteckten Variablen hinter der Personalbewegung. Medienberichte sagen, dass kurz bevor Shazeer seine Anmeldung bei OpenAI bekannt gab, ein Teil der Rechenleistung seines Projekts an das Londoner Team von Google DeepMind umverteilt wurde, um die Zusammenarbeit und die einheitliche Vorhersagearbeit zu fördern. Die Berichte führen dies nicht direkt als Grund für Shazeers Kündigung an, aber in KI-Unternehmen ist die Rechenleistung nicht nur Infrastruktur, sondern auch ein Indikator für die Priorität eines Projekts, die technologische Richtung und die Machtposition innerhalb der Organisation.

Für Google liegt das Problem nicht darin, ob es immer noch eines der weltweit besten KI-Forschungsteams hat. Die Antwort ist eindeutig ja. DeepMind hat immer noch ein tiefes Talentreservoir, eine solide Rechenleistung, Produktzugänge und eine lange Forschungsgeschichte.

Aber es ist auch wichtig, dass OpenAI und Anthropic die Bezugsgröße für den Wettbewerb um Talente verändern.

In der Vergangenheit war Google einer der wichtigen Ursprünge der modernen KI. Viele Schlüsselentwicklungen, von Transformer bis AlphaFold, sind im Google-System entstanden. Aber heute ändert sich das Auswahlkriterium für Technologieforscher. Spitzenforscher betrachten nicht nur die Größe der Plattform, sondern auch die Modellrichtung, die Organisationseffizienz, die Verteilung der Rechenleistung, die Geschwindigkeit der Produktumsetzung und die Möglichkeit, in der nächsten Phase der Kapitalisierung von KI-Unternehmen größere Gewinne zu erzielen.

Das Besondere an dieser Welle von Kündigungen im Juni liegt nicht in der absoluten Anzahl der Kündigungen, sondern in den Namen der Kündiger. Dies deutet auf ein Signal hin: Die Kernressourcen im KI-Wettlauf sind nicht nur GPU, Rechenzentren und Modellparameter, sondern auch die wenigen Menschen, die wirklich verstehen, wie diese Ressourcen in Durchbrüche umgewandelt werden können.

Hassabis antwortet auf die Kritik an der Modellleistung und dem Talentschwund: Kein Wettlauf um den Augenblick

Es gibt auch Meldungen, dass neben dem häufigen Talentschwund auch die Fähigkeiten von Gemini in Frage gestellt werden.

Auf X hat jemand einen Beitrag geschrieben:

Mit der Veröffentlichung von Fable 5 und der bevorstehenden Ankündigung von GPT-5.6 wird die Stimmung innerhalb von Google DeepMind zunehmend von Frustration und allgemeiner Unzufriedenheit geprägt. Viele glauben, dass dieses Labor bereits auf den dritten, wenn nicht sogar vierten Platz zurückgefallen ist.

Ein gut informierter DeepMind-Mitarbeiter hat mir gesagt: "Ich kann Noam Shazeer nicht verurteilen, dass er geht. Er wird nicht der letzte wichtige Kündige sein."

Nachdem OpenAI und Anthropic nacheinander Kernpersonen aus dem Google-KI-Team abgeworben haben, hat DeepMind-Chef Demis Hassabis endlich in einem kürzlich ausgestrahlten Podcast-Interview auf die Frage geantwortet, die die Außenwelt am meisten interessiert: Hat DeepMind noch genug Talente, um den Wettlauf zur Kunstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) zu gewinnen?

Seine Antwort schränkt den Wettbewerbsdruck nicht aus, aber er akzeptiert auch nicht die Erzählung, dass Google seinen Vorteil bei den KI-Talenten verliert.

Im Interview hat der Moderator erwähnt, dass es nach der Übernahme von DeepMind durch Google fast so schien, als wären alle wichtigsten Talente in der KI-Branche unter einem Dach. Aber jetzt konkurrieren mindestens drei führende Labore wie OpenAI und Anthropic um Spitzenforscher. Angesichts dieser Veränderung hat der Moderator gefragt, ob DeepMind heute noch die Talente hat, um den Wettlauf zur AGI zu gewinnen?

Hassabis' Antwort war direkt: Es gibt tatsächlich eine starke Personalbewegung zwischen den Spitzenlabors, und DeepMind ist auch davon betroffen. Aber er betont, dass Google immer noch "einen erheblichen Teil" der Spitzenforscher gewinnen kann und dass DeepMind das "größte und umfassendste" Forschungsteam aller führenden Labore hat.

Anschließend hat Hassabis versucht, das Problem in einen längeren Zeitraum zu setzen.

Nach seiner Meinung war die heftige Konkurrenz um KI-Talente in der heutigen Branche fast nicht vorstellbar, als er 2010 DeepMind gründete. Damals hat sich in der Industrie fast niemand wirklich für KI interessiert; selbst in der Wissenschaft wurde KI einst als "Karriere-suizidale" Richtung angesehen. Neuronale Netze, Verstärkendes Lernen und Lernsysteme waren damals keine populären Forschungsgebiete, und DeepMind war eher eine kleine Gruppe von Menschen, die sich für eine nicht von der Mainstream-Community akzeptierte Richtung entschieden hat.

Aber mehr als zehn Jahre später hat die ganze Welt das Potenzial von KI erkannt. Hassabis sagt, dass heute fast jedes wichtige Unternehmen an der KI beteiligt ist, was natürlich zu einer der heftigsten Wettbewerbe um Talente in der Geschichte der Technologiebranche führt.

Deshalb leugnet er nicht die Attraktivität von Konkurrenten wie OpenAI und Anthropic, und er leugnet auch nicht, dass Personalbewegungen zwischen führenden KI-Unternehmen zur Norm geworden sind. Aber seine Entgegnung ist: Man kann nicht nur anhand der Wechsel einiger Starforscher oder anhand der momentanen Lautstärke in Textmodellen oder KI-Coding entscheiden, wer den Wettlauf zur AGI gewinnen wird.

Was Hassabis wirklich betont, ist die "Breite" von DeepMind.

Er hat erwähnt, dass viele der Schlüsselentwicklungen hinter der modernen KI-Industrie in den letzten zehn Jahren von Google Brain und DeepMind stammen. Von der Transformer-Architektur, die die großen Sprachmodelle unterstützt, bis zum Verstärkenden Lernen hinter AlphaGo und zur wissenschaftlichen Entdeckungskapazität, die AlphaFold repräsentiert, hat das Google-System lange Zeit die Rolle der Quelle für KI-Grundlagenentwicklungen gespielt.