Der erste KI-Bumerang-Jobwechsler: Ohne Doktortitel wird er von den Top-KI-Labors im Silicon Valley heiß umworben.

Wer gilt als der erste Pionier des „Bumerang-Wechsels“ in der KI-Branche?

Vor Ihnen steht Barret Zoph, ehemaliger leitender Forschungswissenschaftler bei Google Brain, ehemaliger Vizepräsident für Nachschulungsforschung bei OpenAI, Mitbegründer und CTO von Thinking Machines Lab, ehemaliger Leiter der Kommerzialisierung von OpenAI Codex und derzeitiger Vizepräsident für Forschung bei Google DeepMind.

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Wenn Sie sich noch nicht an ihn erinnern konnten, war er es, der auf der GPT-4o „Her“-Präsentation der Welt erstmals die Videoanruffunktion von ChatGPT vorführte.

Aufgrund von Netzwerklatenzproblemen wurde er von ChatGPT sogar als „ein hölzerner Tisch“ bezeichnet.

Vom Pionier der neuronalen Architektursuche zum Leiter der Nachschulung

Die Karriere von Barret Zoph verläuft wenig konventionell: Er hat nicht einmal einen Doktortitel, erreichte aber dennoch die Position des Vizepräsidenten für Forschung und CTO.

Nach seinem Bachelor-Abschluss an der University of Southern California im Jahr 2016 trat er dem Residency-Programm von Google Brain bei, veröffentlichte gemeinsam mit Quoc Le die Arbeit „Neural Architecture Search with Reinforcement Learning“ und kann damit als einer der Begründer des Bereichs der neuronalen Architektursuche (NAS) gelten.

Seine Arbeit endete nicht mit der Architektursuche.

Im Januar 2021 veröffentlichte er gemeinsam mit William Fedus und Noam Shazeer das Switch Transformer, das erste Modell, das ein stabiles Training im Bereich von Billionen von Parametern ermöglichte und später als Standardreferenz für das Design von spärlichen Transformern galt.

Nach seinem Wechsel von Google zu OpenAI im Jahr 2022 stieg er schnell zum Vizepräsidenten für Forschung auf, wobei sich sein Forschungsschwerpunkt auf das Nachschulungsverfahren durch verstärkendes Lernen richtete.

Das Nachschulungsverfahren umfasst die Modellausrichtung, die Einhaltung von Anweisungen, die Nutzung von Werkzeugen und die Optimierung von nutzerorientierten Fähigkeiten – es ist der entscheidende Schritt, um Grundmodelle zu nutzbaren Produkten zu machen.

Die USC führte ihn später in ihren offiziellen Veröffentlichungen als einen der Alumni, die den Weg für ChatGPT ebneten, neben den beiden Autoren des Transformer-Modells.

Im Oktober 2024 verließ Mira Murati, ehemalige technische Leiterin von OpenAI, das Unternehmen. Anfang 2025 gründete sie gemeinsam mit Zoph und vier weiteren Personen das Thinking Machines Lab.

Zoph übernahm die Rolle des Mitbegründers und CTO, aber weniger als ein Jahr später traten erste Risse auf.

Im Januar 2026 verließen Zoph, ein weiterer Mitbegründer Luke Metz sowie der frühe Mitarbeiter Sam Schoenholz gleichzeitig das Thinking Machines Lab und kehrten zu OpenAI zurück.

Nach einem Bericht des Wall Street Journal teilte Murati den Mitarbeitern anschließend mit, dass sie das Arbeitsverhältnis von Zoph beendet habe, mit der Begründung von „Leistungs-, Verhaltens- und Vertrauensproblemen“. Der Bericht enthüllte zudem, dass Zoph während seiner Tätigkeit eine nicht offengelegte Beziehung zu einer Mitarbeiterin unterhielt, woraufhin seine Zuständigkeiten eingeschränkt wurden.

Zoph selbst stellte die Sache anders dar:

Vor der Kündigung hatten Zoph, Metz und Schoenholz Murati persönlich vorgeschlagen, dass Zoph die vollständige Entscheidungskompetenz für technische Angelegenheiten übernehmen solle. Er behauptete, dass Murati die Kündigung erst bekannt gab, nachdem sie von seinem geplanten Weggang erfahren hatte, und die Einschränkung seiner Zuständigkeiten sei nur eine vorübergehende Maßnahme gewesen.

Nach seiner Rückkehr zu OpenAI änderte sich die Rolle von Zoph. Er war nicht mehr für die technische Forschung zuständig, sondern wurde damit beauftragt, Unternehmenskunden bei der Nutzung des Codex-Programmierprodukts zu unterstützen.

Einige Monate später verließ er OpenAI erneut, um zu Google zurückzukehren und erneut die Forschung im Bereich des verstärkenden Lernens und der Nachschulung zu leiten.

KI-Talente wechseln wie Spitzenfußballspieler zwischen Vereinen

Der Zeitpunkt von Zophs Rückkehr zu Google ist aufschlussreich.

Google DeepMind befindet sich in der heftigsten Personalunruhe der letzten drei Jahre.

Anfang August legte der Gründer Demis Hassabis seine täglichen Verwaltungsaufgaben nieder und wechselte zum Vorsitzenden von Google DeepMind und zum leitenden Wissenschaftler von Alphabet.

Am selben Tag kündigte Jeff Dean, der 27 Jahre lang bei Google tätig war, seinen Weggang, um gemeinsam mit seinen langjährigen Kollegen Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals sowie Quoc Le, der damals mit Zoph die NAS begründete, das KI-Forschungsunternehmen Discovery Loop zu gründen.

Bereits im Juni zuvor verließ Noam Shazeer, Mitverantwortlicher für Gemini und Autor des Transformer-Modells, Google, um zu OpenAI zu wechseln, während John Jumper, der für seine Arbeit an AlphaFold 2024 den Nobelpreis für Chemie erhielt, zu Anthropic ging.

Analysen des Dateninformationsunternehmens Zeki Data zeigen einen umfassenderen Trend:

Das Verhältnis von Zu- und Abfluss von Forschungs- und hochqualifizierten Ingenieurtalenten bei DeepMind ist von etwa 12:1 im zweiten Quartal 2023 auf etwa 2:1 im dritten Quartal 2026 gesunken – das bedeutet, dass auf jede zwei neu eingestellten Personen eine Person das Unternehmen verlässt.

Zum Vergleich: Im selben Zeitraum betrug dieses Verhältnis bei Anthropic 22:1 und bei OpenAI 5,7:1.

Etwa 25 % der Personen, die DeepMind verließen, gingen zu Anthropic, 21 % zu Meta und 14 % zu OpenAI.

Gleichzeitig wird die Organisationsstruktur angepasst. Auf einer Vollversammlung am 6. August wurde bekannt, dass einige Teams von DeepMind in das System von Google überführt werden, wobei Kavukcuoglu als Senior Vice President die tägliche Betriebsführung der Entwicklung des Gemini-Modells und der Spitzenforschung übernimmt.

Diese unkonventionellen Einstellungszyklen auf dem KI-Arbeitsmarkt, die „mehr wie Transfers im Profisport aussehen“, treten vor allem bei hochrangigen Forschungsleitern auf, die bereits die groß angelegte Ausbildung von Spitzenmodellen und die dazugehörigen Nachschulungsprozesse maßgeblich geleitet haben – ihre Anzahl ist äußerst begrenzt.

Die Faktoren, die diese Mobilität von Talenten antreiben, gehen weit über die Vergütung hinaus.

Laut Interviews von Fortune mit mehreren aktuellen und ehemaligen Mitarbeitern von DeepMind gehören zu den Gründen für den Weggang:

Abwerbungen durch Konkurrenten mit hohen Gehaltsangeboten, Unzufriedenheit mit der Position Googles im KI-Wettbewerb, niedrige interne Moral sowie die Attraktivität von Unternehmensanteilen vor dem Börsengang von OpenAI und Anthropic.

Da Google den Fokus von DeepMind zunehmend auf die Kommerzialisierung von Gemini richtet, sind einige Forscher der Meinung, dass die offene, langfristige reine wissenschaftliche Erforschung zunehmend eingeschränkt wird – genau das war aber das Kernstück, das DeepMind ursprünglich akademische Talente anzog.

Referenzlinks:

[1]https://x.com/barret_zoph/status/2092790775524516206

[2]https://viterbischool.usc.edu/news/2023/03/attention-is-all-you-need-usc-alumni-paved-path-for-chatgpt/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „QbitAI“, Autor: Meng Chen, wird von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.