Google verfolgt nicht mehr die Spitzeninnovationen, DeepMind steht möglicherweise vor massiven Entlassungen.
Letzte Woche herrschte eine starke Abschiedsatmosphäre am Hauptsitz von Google in Mountain View. Viele Mitarbeiter nutzten die Gelegenheit, um 1-on-1-Gespräche mit Jeff Dean, Quốc Lê und weiteren Personen zu vereinbaren, die das Unternehmen verlassen, um sich der Gründung eines eigenen Startups zu widmen.
Darunter waren viele Kollegen von DeepMind (GDM), die Treffen hatten eine leicht spürbare subtile Stimmung. Zahlreiche Mitarbeiter machen sich Sorgen um die Perspektiven ihrer Abteilung und die Sicherheit ihrer Arbeitsplätze.
Die neue Firma von Dean, Discovery Loop, verfolgt einen Tätigkeitsbereich, der sich vollständig mit dem von DeepMind überschneidet. Die drei weiteren bereits bekanntgegebenen Mitgründer sind alle hochrangige Mitarbeiter von Google. Angesichts der großen Unsicherheit bei GDM wurden diese Treffen auch zu einer Gelegenheit, um eine Art „Treueschwur“ abzugeben: Die Mitarbeiter könnten über die Vermittlung ihres ehemaligen Chefs in andere Teams wechseln oder vorrangig Bewerbungsgespräche bei Discovery Loop vereinbaren.
Von ifanr/APPSO exklusiv erfahren: Das Google DeepMind-Team wird die Entwicklung von Spitzenmodellen nicht weiter verfolgen, sondern sich auf die kosteneffizienteren Modelle der Flash-Klasse konzentrieren. Darüber hinaus könnte das Team im Zuge der Umstrukturierung von GDM mit massiven Entlassungen konfrontiert werden, deren Anteil bis zu 1/3 oder höher betragen könnte.
Personen mit Kenntnis der Angelegenheit teilten ifanr/APPSO mit, dass der Hauptzweck der Umstrukturierung darin besteht, verschiedene Arten von überflüssigen Personalbeständen zu reduzieren, beispielsweise Mitarbeiter, die für Stellen im Algorithmenbereich eingestellt wurden, aber keine Tätigkeiten im Algorithmenbereich ausüben.
Das GDM-Team umfasst etwa siebentausend bis achttausend Personen. Details dazu, ob und wann die Entlassungen letztendlich stattfinden, sind derzeit noch unklar. Üblicherweise können Mitarbeiter auch intern zu anderen Stellen wechseln, um einer Entlassung zu entgehen. Einige Teams wurden bereits in andere Teams eingegliedert, die von anderen Führungskräften bei Google verwaltet werden, wie später ausführlich erläutert wird.
Kurz vor der Veröffentlichung dieses Artikels hat Google Gemini 3.7 Flash offiziell der Öffentlichkeit vorgestellt, weniger als einen Monat nach der vorherigen Version 3.6 Flash. Zuvor hat APPSO bereits exklusiv darüber berichtet, dass die verspätete Auslieferung von Gemini 3.5 Pro zu internen Unzufriedenheiten geführt hat.
Wir haben erfahren, dass Google kurzfristig keine Pläne zur Aktualisierung des Pro-Modells hat, und mehr Ressourcen auf das Flash-Modell verlagert werden: Das KI-Geschäft von Google durchläuft derzeit eine große Richtungsänderung.
Aus den bekannten Informationen geht hervor, dass Google kurzfristig nicht mehr auf supergroße Spitzen-/Flaggschiffmodelle der Klasse Fable/Opus setzt, sondern sich auf leichtgewichtige Modelle konzentriert und die kostengünstigeren Flash-Modelle kontinuierlich optimiert.
ifanr/APPSO hat außerdem erfahren, dass das Kernteam von GDM Gemini nie wirklich als Hauptmodell für den täglichen Einsatz verwendet hat, obwohl Unternehmen im Silicon Valley die „Dogfood“-Kultur pflegen (eigene Produkte zu nutzen, um Probleme zu erkennen und zu beheben). Das nicht zum Kern gehörende Team ist nach wie vor verpflichtet, das Gemini-Modell zu verwenden.
Bis zur Veröffentlichung hat Google keine Antwort an ifanr/APPSO übermittelt.
Am 13. August meldete die Nachrichtenagentur Reuters, dass der Google-Mitgründer Sergey Brin das GDM-Team in den letzten Monaten mehrfach motiviert hat und zuletzt auf einer Vollversammlung im April den Wunsch geäußert hat, dass Gemini andere Spitzenmodelle einholt. Nach unseren Erkenntnissen ist diese Information bereits überholt.
Es ist nicht so, dass die Schulung von Pro-Modellen nicht möglich ist, sondern dass Flash eine bessere Kosteneffizienz bietet
Google verfolgt keine „Entakademisierung“ und ignoriert den Rückstand bei den Flaggschiffmodellen auch nicht vollständig.
Tatsächlich ist Google der Erfinder vieler Schlüsseltechnologien im Zusammenhang mit KI, beispielsweise im Bereich der Algorithmenarchitektur, des maschinellen Lernens und der Hardware für Rechenleistung. Technologien wie DistBelief/TensorFlow, Word2Vec, Transformer, BERT und sogar das Projekt Google Brain, einer der Vorgängerorganisationen von GDM, spielen eine entscheidende Rolle in der Entwicklung der KI. Google wird sich auch weiterhin für Durchbrüche bei Schlüsseltechnologien dieser Ebene einsetzen.
Diese Errungenschaften hängen von hervorragenden Fachkräften ab und profitieren auch von der seit langem bestehenden ausreichend toleranten Haltung von Google gegenüber innovativer Forschung und Nebenprojekten.
Auf dem Weg, OpenAI, Anthropic und eine Reihe chinesischer Hersteller von Open-Source-Modellen einzuholen, befindet sich Google derzeit in einem Zustand der Überforderung. Unbegrenzt auf Spitzenmodelle zu setzen, ist zumindest zum heutigen Zeitpunkt nicht mehr praktikabel.
Google hat sich jetzt „abgefunden“. Die kontinuierliche Weiterentwicklung des Flash-Modells ist kostengünstiger und führt schneller zu sichtbaren Ergebnissen. Es hilft nicht nur den bestehenden Kernprodukten von Google, mit geringeren Inferenzkosten eine „KI+“-Umsetzung zu erreichen, sondern reicht auch aus, um das Arbeitsvolumen des GDM-Teams zu decken.
In der vergangenen Zeit fiel es GDM schwer, die Ressourcen zu erhalten, die für das Training leistungsstarker Modelle erforderlich sind. Die Basismodell- und Modellproduktteams vieler großer Technologieunternehmen weltweit stehen vor einer ähnlichen Situation.
Nach Erkenntnissen von ifanr/APPSO betrug der gesamte OKR-Score von DeepMind im letzten Bewertungsjahr 0,5 (auf einer Skala von 1 bis 1) – jetzt ist es nicht mehr so, dass GDM größere und leistungsstärkere Modelle trainieren möchte, sondern dass ein Team mit einer so schlechten Leistung keine mehr Ressourcen als zuvor erhalten kann.
Kernprodukte wie Suche, Gmail, Android, YouTube und Karten bedienen täglich Milliarden von normalen Menschen – bei dieser Nutzergröße ist der KI-Rechenleistungsbedarf dieser Produkte nicht geringer als der von GDM.
Beispielsweise verwendet die Suche proprietäre Modelle, um die Absicht von Anfragen zu verstehen, die Semantik zu analysieren und Suchergebnisse bereitzustellen. Diese Modelle erfordern TPU-Cluster für hohe Parallelität und geringe Latenz. YouTube ist stark auf TPU angewiesen, um Videos zu empfehlen, Werbung abzugleichen und von Nutzern hochgeladene Inhalte zu prüfen. TPU-Cluster übernehmen auch Funktionen wie die Fotoerkennung, semantische Suche und Fotooptimierung bei Google Photos.
Es wäre natürlich gut, wenn GDM größere und leistungsstärkere Modelle trainieren könnte, aber für einen riesigen Konzern wie Google mit einer Multi-Bereich-Archiv ist der Nutzen dafür sehr begrenzt.
Wie bereits erwähnt, benötigen alle bestehenden Google-Produkte, die eine „KI+“-Umsetzung ermöglichen, niemals ein supergroßes Spitzen-Flaggschiffmodell. Was sie brauchen, ist ein schnelles Modell, das intelligent genug ist und dessen Inferenzkosten so gering sind, dass sie fast vernachlässigbar sind. Es ist nicht so, dass die Schulung von Pro-Modellen nicht möglich ist, sondern dass Flash eine bessere Kosteneffizienz bietet.
Auch ohne die Top-3-Platzierung kann man gewinnen
Wie wir zuvor berichtet haben, ist das Gemini 3.5 Pro-Modell, das nur intern getestet und nicht veröffentlicht wurde, bei den heutigen gängigen Benchmarks bereits hinter dem Konkurrenten Muse Spark 1.1 von Meta zurückgeblieben (die Version 1.2 verfolgt zudem eine Open-Source-Strategie).
Weltweit gesehen ist Gemini aus den Top 3 der nordamerikanischen Basismodelle ausgeschieden, und seine Dynamik ist sogar geringer als die von Grok. Es gibt Gerüchte, dass Google nicht mehr um die Top-3-Platzierung kämpft. In Kombination mit den oben genannten exklusiven Informationen entspricht dies der Realität.
Das ist kein großes Problem, die ökologische Basis von Google ist nach wie vor stabil.
Bei dem Thema KI ist Google/GDM nicht mehr ein „Spitzenmodell-Labor“, das direkt mit OpenAI, Anthropic und MSL konkurrieren muss. Stattdessen konzentriert sich das gesamte Unternehmen neu darauf, wie KI-Modelle und -Technologien die bestehenden Kernprodukte bedienen und ein besseres Erlebnis bieten. Zu diesen Produkten gehört natürlich auch die Suche, die in den Zuständigkeitsbereich von Jen Fitzpatrick, der Senior Vice President für Kernsysteme und Erlebnisse bei Google, fällt.
Darüber hinaus ist Google Cloud (GCP), das von Thomas Kurian verwaltet wird, auch der Cash Cow von Google. Zusammen tragen die Suche und andere Geschäftsbereiche sowie GCP 73 % der Einnahmen der gesamten Muttergesellschaft Alphabet bei. Jetzt werden sie nicht mehr von GDM behindert.
Demis Hassabis, der lange Zeit ein beliebter Mitarbeiter bei Google war, aber diese Rolle nicht mehr ausfüllen wollte, hat sich endlich aus der schwierigen Position des tatsächlichen Managers von GDM befreit und ist nun als Chefwissenschaftler von Alphabet und Vorsitzender von DeepMind tätig. Sein Nachfolger Koray Kavukcuoglu hat im Vergleich zu Hassabis weniger tatsächliche Befugnisse.
Derzeit ist nach dieser Umstrukturierung die oberste Ebene der Berichtswege für KI-bezogene Geschäfte bei Google bei Jen Fitzpatrick, deren tatsächliche Befugnisse gestiegen sind. Diese von ifanr/APPSO unabhängig ermittelte Situation stimmt mit den Berichten von Reuters überein. Reuters weist darauf hin, dass einige ehemalige GDM-Teams in andere Geschäftsbereiche des Unternehmens eingegliedert wurden und ihre Autonomie eingeschränkt wird.
Erwähnenswert ist Josh Woodward, der Vizepräsident von Google Labs, Gemini-Produkten und AI Studio und einer der Hauptredner der letzten Google I/O-Konferenzen.
Obwohl die Entwicklung des zugrundeliegenden Modells von Gemini viele Rückschläge erlitten hat, ist die Leistung der übergeordneten Gemini-App für die Führungsebene von Google nach wie vor zufriedenstellend. Der Google-CEO Sundar Pichai hat letzte Woche die Nachricht von Deans Ausscheiden und der Umstrukturierung von GDM bekanntgegeben. Sein erster Tweet danach war die offizielle Mitteilung, dass die monatlich aktiven Nutzer der Gemini-App die Marke von 1 Milliarde überschritten haben – davon 600 Millionen neue Nutzer seit Mai letzten Jahres.
Damit ist die Gemini-App das 14. unabhängige Produkt von Google mit mehr als 1 Milliarde monatlich aktiven Nutzern und gleichzeitig das mit der schnellsten Wachstumsrate. In seinem Tweet hat Pichai Woodward ausdrücklich gedankt:
Wenn Jen Fitzpatrick, Thomas Kurian und andere die „Hüter der Festung“ bei Google sind, dann ist Josh Woodward eher der Betreiber für die Durchbrüche neuer Geschäfte und der Vertreter der nächsten Generation von Kernführungskräften bei Google.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anpassungen, die derzeit bei Google stattfinden, auch die veränderte Denkweise der Konzerne im Silicon Valley widerspiegeln, nachdem sie in der KI-Ära allmählich in eine reife Phase eingetreten sind.
In den vergangenen Jahren war die gesamte Branche von der großen Erzählung der bevorstehenden Ankunft von AGI und dem Scaling Law besessen. Technologiekonzerne kauften eine große Menge an Rechenleistung, zahlten den jungen „Genie-Forschern“ noch nie dagewesene hohe Gehälter und führten einen monatlich stattfindenden Verzehrskrieg um die Veröffentlichung neuer Versionen bei Modell-Benchmark-Tests.
Aber die Begeisterung könnte abklingen. Selbst ein so mächtiges Unternehmen wie Google ist jetzt an dem Punkt angelangt, an dem man dem blinden Streben nach dem Spitzenmodell aus Egoismus ein Ende setzen muss.