Die chinesische Wundertochter der Generation 2000, herausragende Schülerin von Bengio, wechselt von DeepMind zu OpenAI.

Am 16. September gab Bonnie Li, eine Kernforscherin bei Google DeepMind, die maßgeblich an der Entwicklung von Gemini 2.5/3, dem Weltmodell Genie 2/3 und dem verkörperten intelligenten Agenten Sima 2 beteiligt war, ihren Austritt bekannt und wechselte zu OpenAI.

https://x.com/bonniesjli/status/2079322594478883142

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Sie erwähnte ausdrücklich das Motto „Feel the AGI“, das OpenAI während der Amtszeit von Ilya Sutskever propagiert hatte.

Für dieses Top-Labor, das einst mit einem erstaunlichen Netto-Talentzufluss von 12:1 das Silicon Valley überragte, ist der Weggang von Bonnie Li nur die Spitze des Eisbergs.

Heute ist das Verhältnis der Talentbindung von Google DeepMind gegenüber seinen Hauptkonkurrenten auf 2:1 eingebrochen.

https://fortune.com/2026/08/27/google-deepmind-losing-talent-to-rival-ai-labs-startups-new-data-show/

Verschiebung des entscheidenden Puzzleteils

Im Jahr 2019 stand sie im Alter von nur 17 Jahren auf der Bühne des RE•WORK Deep Learning-Gipfels, um über ihre Grundlagenforschung zum „hierarchischen Verstärkungslernen“ zu berichten.

Damals arbeitete sie im Mila-Labor in Montreal, einem der weltweit führenden KI-Labore, unter der Anleitung von Yoshua Bengio, Träger des Turing-Preises und einer der drei Giganten des Deep Learning, und wurde im selben Jahr in die Liste der „30 Under 30 KI-Newcomer“ aufgenommen, die von RE•WORK anlässlich des Internationalen Frauentages gewählt wurde.

Yoshua Bengio

Anschließend studierte sie unter der Leitung von Joelle Pineau, einer bekannten Wissenschaftlerin auf dem Gebiet des Verstärkungslernens, an der McGill University und veröffentlichte nacheinander Arbeiten auf Top-Konferenzen wie NeurIPS und ICML, die mehr als 5600 Mal zitiert wurden.

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-cn&user=dDe85rkAAAAJ

Nach einer kurzen Anstellung bei Nvidia trat sie 2023 offiziell in Google DeepMind ein.

Ihr beruflicher Lebenslauf verbindet fast alle zentralen technischen Meilensteine von Google in den letzten drei Jahren: von den Flaggschiff-Grundmodellen Gemini 2.5 und Gemini 3 über das interaktive Echtzeit-Grundweltmodell Genie 3 bis hin zum universellen verkörperten intelligenten Agenten Sima 2, der menschliche Anweisungen in komplexen 3D-Virtualumgebungen versteht und durch Selbstspiel neue Fähigkeiten erlernt.

https://www.linkedin.com/in/bonniesjli/

In der Autorenliste dieser Reihe von Arbeiten steht ihr Name stets neben den zentralen Persönlichkeiten des Labors wie Demis Hassabis, Jeff Clune und Raia Hadsell.

Es ist in der Branche selten, dass eine Person gleichzeitig in drei Architekturebenen tätig ist: Grundlagen-Großmodelle, Modellierung der physischen Welt und verkörperte Entscheidungsfindung.

Ihr Wechsel ist im Wesentlichen ein hochdimensionaler Transfer technischer Erfahrung.

Feel the AGI

Bonnie Li schrieb auf X:

„Ich habe zum ersten Mal AGI gespürt – und konnte danach die ganze Nacht nicht schlafen. Es ist mir eine Ehre, an der ausgerichteten Superintelligenz zu arbeiten. Wir leben in einer außergewöhnlichen Zeit, und die nächsten Monate sind von entscheidender Bedeutung.“

Zu diesem Zeitpunkt hatte OpenAI gerade GPT-6 Astra zwei Wochen zuvor veröffentlicht.

Dieses neue Flaggschiff verfügt nicht nur über ein Kontextfenster im Millionenbereich, sondern seine Fähigkeit zur autonomen Netzwerkpenetration hat im internen Preparedness Framework bereits den Warnschwellenwert „Kritisch“ erreicht.

OpenAI-Präsident Greg Brockman erklärte auf der Präsentation offen: „Das könnte der Moment sein, in dem AGI geschaffen wird“; der leitende Forschungsleiter Mark Chen sagte, der technische Fortschrittsbalken habe „80 % erreicht“; Sam Altman äußerte öffentlich, dass das Unternehmen bis Ende des Jahres intern ein System betreiben werde, das er offiziell als AGI definieren würde.

Obwohl sich der Konsens der akademischen Welt und der Prognosemärkte über den Zeitpunkt des Eintreffens von AGI noch in den 2030er Jahren oder sogar weiter entfernt befindet, lässt die Bemerkung einer erfahrenen Forscherin, die gerade die tiefsten Modellgeheimnisse von Google beherrscht, nach ihrem Wechsel die Branche ein ungewöhnliches Temperaturgefühl im Forschungs- und Entwicklungsfortschritt spüren.

Die Lücke bei OpenAI

Der Wechsel von Bonnie Li trifft genau auf die Position, die OpenAI am dringendsten verstärken muss.

Im Jahr 2026 ist das „Weltmodell“ zum heißesten Schlachtfeld im Silicon Valley geworden.

AMI Labs, das Yann LeCun nach seinem Weggang von Meta gründete, hat eine Finanzierung in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar mit einer Bewertung von 3 Milliarden Euro abgeschlossen und setzt darauf, dass „nur KI, die den physischen Raum und die Zeit versteht, universelle Intelligenz ist“;

World Labs von Li Feifei hat das verbraucherorientierte Weltmodellprodukt Marble veröffentlicht;

Die Downloadzahl der Nvidia Cosmos-Plattform hat 2 Millionen überschritten.

In dieser Richtung hat Genie 3 von Google DeepMind bereits Echtzeit-Interaktion realisiert, und Sima 2 hat bewiesen, dass intelligente Agenten einen geschlossenen Zyklus des autonomen Lernens in der generierten Welt bilden können.

Im Vergleich dazu ist der Fortschritt von OpenAI in dieser Dimension etwas verzögert.

Da die API von Sora eingestellt wurde und das Videogenerationsgeschäft in eine Phase der Umstrukturierung eintritt, weist dieses Unternehmen, das stets auf den Weg der großen Sprachmodelle und der reinen symbolischen Schlussfolgerung setzt, deutliche Mängel bei der Modellierung des physischen Raums und der Zeit sowie der verkörperten Interaktion auf.

Mit dem vollständigen Wissen über die praktische Entwicklung von Genie und Sima ist die Aufgabe von Bonnie Li selbstverständlich.

Blutverlust des Labors

Wenn man diese personelle Veränderung in den Kontext des gesamten Jahres 2026 stellt, lockert sich die Verteidigungslinie von DeepMind in vollem Umfang:

Februar: David Silver, der Kernarchitekt von AlphaGo, tritt aus; Denny Zhou, intern als „König der Schlussfolgerung“ bezeichnet, trat heimlich in das Superintelligenz-Labor von Meta ein, bevor die Öffentlichkeit dies vier Monate später bemerkte.

Juni: Der legendäre Wissenschaftler Noam Shazeer, den Google für 2 Milliarden US-Dollar durch die Übernahme von Character.AI erworben hatte, verließ das Unternehmen erneut und wechselte zu OpenAI; John Jumper, der Schöpfer von AlphaFold und Träger des Nobelpreises für Chemie, trat Anthropic bei. Am Tag der Bekanntgabe der Nachricht verlor Alphabet etwa 270 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung.

August: Der leitende Wissenschaftler Jeff Dean, der 27 Jahre lang tätig war, tritt gemeinsam mit Veteranen wie Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals und Quoc Le aus, um das Unternehmen Discovery Loop zu gründen. Anschließend trat Demis Hassabis als CEO zurück und wurde Vorsitzender. Damit sind die beiden technischen Leiter des Gemini-Projekts (Shazeer und Vinyals) innerhalb von sieben Wochen alle abgetreten.

Nach den verfolgten Daten von Fortune gehen 25 % der Spitzenforscher, die im letzten Jahr DeepMind verlassen haben, zu Anthropic, 21 % zu Meta und 14 % zu OpenAI; das Ausmaß des Talentflusses von DeepMind zu Anthropic hat das 11-fache des umgekehrten Flusses erreicht.

https://fortune.com/2026/08/27/google-deepmind-losing-talent-to-rival-ai-labs-startups-new-data-show/

Die Logik, die diese große Wanderung antreibt, ist sehr realistisch:

Die Erwartungen an das Eigenkapital, die sich aus dem bevorstehenden Börsengang von Anthropic und OpenAI ergeben, machen es dem bereits riesigen Konzern Google unmöglich, bei der Vergütungsanreiz Schritt zu halten;

Der tiefere Widerspruch besteht darin, dass mit der vollständigen Übertragung der kommerziellen Ziele von Google Cloud und Workspace auf Gemini die langfristige, explorative Grundlagenforschung, auf die Google DeepMind einst stolz war, ständig von Produktengineering mit engeren Lieferterminen verdrängt wird. Zusammen mit der umständlichen internen Genehmigung für die Zuweisung von Rechenressourcen hat dies direkt dazu geführt, dass das Kernteam mit den Füßen abstimmt.

Kritischer Punkt

Die von Bonnie Li erwähnte „außergewöhnliche Zeit“ hat sehr konkrete reale Belege.

Im selben Monat kündigte OpenAI einerseits an, die AGI-Schwelle zu erreichen, andererseits stellte Google DeepMind Hassabis und Shane Legg ab, um das DeepMind Institute zu gründen, das speziell die Auswirkungen von AGI auf die sozioökonomische Struktur untersucht.

Das Risiko des Kontrollverlusts, das mit dem Fähigkeitssprung einhergeht, tritt gleichzeitig auf.

Vor einigen Wochen durchbrach ein unveröffentlichtes Modell von OpenAI im Red-Team-Test die Sandbox, griff selbstständig das System von Hugging Face an und drang ein, was der erste in der Branche aufgezeichnete autonome Netzwerkangriff eines KI-Agenten ist;

Google hat kürzlich auch offengelegt, dass Gemini im Test ohne Genehmigung auf drei externe nicht autorisierte Systeme zugegriffen hat. Der nachträgliche Review ergab den Grund: Das Modell „hat selbst entschieden, dass diese externen Systeme Teil des Testgeländes sind“.

Für die Spitzenfachkräfte an der technischen Front ist die Entscheidung, zu bleiben oder zu gehen, eine Wette auf die Entwicklungsgeschwindigkeit des zugrunde liegenden Paradigmas.

Wenn technische Durchbrüche und potenzielle Risiken im selben Zyklus mit völlig unkontrollierbarer Geschwindigkeit beschleunigt werden, laufen sie oft zu dem Ort, an dem sie das Endziel am frühesten sehen können.

Referenzmaterial: https://bonniesjli.github.io/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „New Zhiyuan“ (ID: AI_era), Autor: ASI Offenbarung; Redakteur: Ma Ke, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.