作者｜冬梅

6 月的 AI 人才市場，谷歌再次站到了風口上。過去一周，圍繞谷歌 DeepMind 的多起高層技術人才流動持續發酵。

谷歌 7 天內損失四位技術元老

據 Axios 和路透社等媒體報道，Gemini 共同負責人 Noam Shazeer 離開谷歌加入了 OpenAI，另一位 DeepMind 高級研究科學家、AlphaFold 共同創造者 John Jumper 也在 X 上宣布自己加入 Anthropic。

此外，據彭博社道稱，谷歌 AI 研究員 Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 也官宣了離職，去向同樣是 Anthropic。

這不是普通的人才流動。

四個人分別對應了谷歌 AI 體系中極具代表性的幾條技術線：Transformer、大模型預訓練、Gemini、AlphaFold、AI coding 以及模型訓練系統。

也正因此，這波離職很快在 X 上引發討論。

x 上有用戶直接將這場轟動的離職指向谷歌的 AI 處境：“Gemini 是一款平庸乏味的產品。谷歌已經失去了以往的產品魔力。”

Noam Shazeer 去 OpenAI，John Jumper、Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 去 Anthropic?！币灿腥税堰@看作谷歌在 AI 人才戰中承壓的信號。

其中最受關注的是 Noam Shazeer。

6 月 18 日，Shazeer 自己在 x 上表示，離開谷歌后加入了 OpenAI。他離開的時間點很有意思，這距離谷歌通過 Character.AI 相關交易將他和部分團隊帶回公司，還不到兩年。當時這筆交易金額約為 27 億美元，一度被視為谷歌補強大模型人才的重要動作。

Shazeer 的技術分量無需贅述。

他是 2017 年《Attention Is All You Need》論文共同作者之一，這篇論文提出的 Transformer 架構，后來成為大語言模型浪潮的技術基礎之一。回到谷歌后，Shazeer 參與領導 Gemini 相關工作，被視為谷歌大模型體系中最重要的人物之一。

他的再次離開，因此帶有很強的象征意義。它說明，在 AI 人才爭奪中，即便是谷歌這樣的公司，也很難通過一次高價“回購”永久綁定頂尖研究者。尤其當 OpenAI 仍處于高速擴張和資本市場敘事中心時，對頂級模型人才的吸引力依然很強。

另一位重量級離職者是 John Jumper。

Shazeer 宣布離職兩天后，Jumper 也在 x 上發貼稱自己離開了 DeepMind，加入 Anthropic。Jumper 是 AlphaFold 的核心人物之一，曾與 DeepMind CEO Demis Hassabis 因蛋白質結構預測相關工作共同獲得 2024 年諾貝爾化學獎。AlphaFold 的意義不只在于技術突破，也在于它讓外界看到 AI 可以進入科學研究的核心流程，而不只是停留在聊天、搜索或內容生成場景。

因此，Jumper 的離開代表的是另一種層面的流失：DeepMind 失去的不只是一個大模型研究員，而是一個能代表“AI for Science”方向的招牌人物。

如果說 Shazeer 的去向強化了 OpenAI 在基礎模型和架構研究上的吸引力，那么 Jumper 加入 Anthropic，則讓外界開始關注 Anthropic 是否正在更系統地補強科學 AI、生命科學和高可靠模型能力。

Anthropic 過去最被外界熟知的是 Claude、AI 安全和模型對齊，但隨著 Claude Code、企業場景和多步任務能力不斷擴展，它需要的不只是產品工程團隊，也包括更強的底層研究和科學計算人才。

此外，在彭博社的報道中，另外兩位研究員 Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 也離開了谷歌。

據媒體轉引彭博社報道，Adler 和 Pritzel 都被谷歌內部視為重要 AI 研究人員。Adler 參與 谷歌的 AI Coding 方向，Pritzel 則專注于 AI 系統訓練。報道稱，兩人都是 Gemini 模型開發的重要貢獻者，并計劃加入 Anthropic。

這兩人的流動同樣值得關注。AI Coding 已經成為 OpenAI、Anthropic、Google、微軟等公司爭奪最激烈的應用入口之一。Claude Code 的走紅，讓 Anthropic 在開發者群體中獲得了更強存在感。此時如果繼續補入來自谷歌 Gemini 和 AI Coding 方向的研究人員，Anthropic 的目標顯然不只是維持 Claude 的對話能力，而是進一步增強其在編碼、智能體和復雜任務執行上的競爭力。

谷歌真不行了？

這也是為什么外界很難把這波離職簡單理解為“谷歌不行了”。

更準確地說，這是 AI 行業人才價值重新定價的結果。

Business Insider 分析稱，OpenAI 和 Anthropic 對頂級 AI 人才的吸引力，一部分來自組織目標更聚焦，另一部分來自潛在的 pre-IPO equity。相比谷歌這樣的成熟上市公司，OpenAI 和 Anthropic 仍處在估值高速變化和資本市場預期中。對頂級研究人員來說，這意味著更高的不確定性，也意味著更大的股權上行空間。

與此同時，算力也正在成為人才流動背后的隱性變量。媒體報道稱，在 Shazeer 宣布加入 OpenAI 前不久，他所負責項目的一部分算力被重新分配給 Google DeepMind 倫敦團隊，以推動協作和統一預訓練工作。報道并未將此直接歸因為 Shazeer 離職原因，但在大模型公司內部，算力從來不只是基礎設施，它還意味著項目優先級、技術路線和組織話語權。

對谷歌來說，問題不在于它是否仍然擁有全球最強的 AI 研究團隊之一。答案顯然是肯定的。DeepMind 仍然有深厚的人才儲備、算力基礎、產品入口和研究傳統。

但還有一個重要的信息不容忽視，OpenAI 和 Anthropic 正在改變人才競爭的參照系。

過去，谷歌是現代 AI 的重要發源地之一。從 Transformer 到 AlphaFold，很多關鍵突破都誕生在谷歌體系內。但今天，技術人才的選擇標準正在變化。頂級研究者不只看平臺規模，也看模型路線、組織效率、算力分配、產品落地速度，以及能否在下一輪 AI 公司資本化過程中獲得更大的收益。

6 月這波離職的刺眼之處，不在于人數絕對多，而在于名字太有代表性。這從指向了一個信號：AI 競賽的核心資源不只是 GPU、數據中心和模型參數，還有極少數真正懂得如何把這些資源轉化為突破的人。

哈薩比斯回應模型落后和

人才流失：不爭一時之高下

還有消息稱，除了人才頻繁流失外，Gemini 的能力也遭到了質疑。

在 X 上，有人發帖稱：

在 Fable 5 發布、GPT-5.6 即將到來之際，Google DeepMind 內部的氛圍正越來越多地被挫敗感和普遍不滿所籠罩。許多人認為，這家實驗室已經被遠遠甩到第三名，甚至第四名。 一位消息靈通的 DeepMind 員工告訴我：“我不能怪 Noam Shazeer 離開。他也不會是最后一個離開的重量級人物?！?/blockquote>

伴隨著 OpenAI 和 Anthropic 連續挖走谷歌 AI 核心人才，DeepMind CEO Demis Hassabis 終于在近期的一檔播客訪談欄目中正面回應了外界最關心的問題：DeepMind 是否仍有足夠的人才，去贏下通向 AGI 的競賽？

他的回答并沒有回避競爭壓力，但也沒有接受“谷歌正在失去 AI 人才優勢”的敘事。

在這場訪談中，主持人提到，當年 DeepMind 加入谷歌后，幾乎讓外界感覺“AI 領域最重要的人才都在同一個屋檐下”。但現在，OpenAI、Anthropic 等至少三家前沿實驗室都在爭奪頂級研究人員。面對這樣的變化，DeepMind 今天是否仍然有贏得 AGI 競賽所需的人才？

哈薩比斯的回應很直接：頂尖實驗室之間確實存在大量人才流動，DeepMind 也不可避免地身處其中。但他強調，谷歌仍然能夠贏得“相當一部分”頂級人才，而且 DeepMind 擁有所有前沿實驗室中“規模最大、覆蓋最廣”的研究團隊。

隨后，哈薩比斯試圖把這個問題放回更長的時間線中。

在他看來，今天 AI 行業激烈的人才競爭，是當年 DeepMind 成立時幾乎無法想象的局面。2010 年，他創辦 DeepMind 時，工業界幾乎沒有多少人真正投入 AI；即便在學術界，AI 也一度被視為“職業自殺”式方向。神經網絡、強化學習、學習系統在當時并不是顯學，DeepMind 更像是一小群人押注一個并不被主流看好的方向。

但十多年后，整個世界已經意識到 AI 的潛力。哈薩比斯說，現在幾乎每一家重要公司都會參與 AI，這自然會帶來科技行業有史以來最激烈的人才競爭之一。

因此，他不否認 OpenAI、Anthropic 等競爭對手的吸引力，也不否認人才流動已經成為前沿模型公司之間的常態。但他給出的反駁是：判斷誰能贏下 AGI 競賽，不能只看幾位明星研究員的去向，也不能只看短期內誰在文本模型或 AI coding 上聲量更高。

哈薩比斯真正強調的是 DeepMind 的“寬度”。

他提到，過去十多年，現代 AI 產業背后的許多關鍵突破都來自 Google Brain 和 DeepMind。從支撐大語言模型的 Transformer，到 AlphaGo 背后的強化學習，再到 AlphaFold 所代表的科學發現能力，谷歌體系長期承擔了 AI 基礎突破的源頭角色?，F在 Google Brain 和 DeepMind 已經合并為 Google DeepMind，這讓原本分散的研究力量被整合到同一組織之下。

這也是他反復強調“最大、最廣研究團隊”的原因。

在哈薩比斯看來，AGI 的道路不會只穿過文本模型，也不會只由代碼生成能力決定。

主持人問到，通向 AGI 的路徑是否會通過當下這些文本模型，尤其是可能自我改進的模型實現；哈薩比斯并未給出肯定答案，而是強調 DeepMind 一直押注多條路線。

這套路線包括 Gemini 這樣的多模態基礎模型，也包括代碼能力、視頻生成、圖像生成、音樂生成，以及面向科學研究的模型。

他認為，要構建真正完整的 AGI 系統，模型必須理解周圍世界，不只是處理文本和邏輯，還要理解物理世界、視覺世界和現實環境。這一點對于機器人、智能眼鏡助手、科學發現等方向尤其重要。

這實際上是在回應外界對 OpenAI 和 Anthropic 的另一層想象：如果今天的前沿競賽被理解成“文本大模型 + 編程智能體”的競爭，那么 Anthropic 和 OpenAI 的聲量確實很強。但如果終點是通用智能，哈薩比斯認為，比賽遠不止這一條賽道。

他把 DeepMind 早期做游戲 AI 的經歷也放進了這個邏輯中。AlphaGo、Atari 游戲、模擬環境并不是為了游戲本身，而是為了給 AI 系統提供可量化、可驗證、難度適中的中間目標。游戲只是通往真實世界問題的一層階梯。后來的 AlphaFold、藥物發現、天氣模型和科學模擬，才是這條路線真正想抵達的地方。

這也是哈薩比斯版本的“谷歌為什么仍然會贏”的邏輯：不是因為谷歌不會失去人才，而是因為他相信 AGI 最終需要的是跨學科、跨模態、跨場景的系統能力。誰能把語言、視覺、代碼、科學推理、世界模型、機器人和模擬能力整合起來，誰才更接近最終答案。

在談到 AI 風險時，哈薩比斯也延續了他一貫的謹慎態度。他認為，隨著行業接近 AGI，網絡安全只是一個“警告信號”。未來幾年，生物、核安全等更嚴重的風險也可能浮現。因此，他主張建立更系統的測試機制，甚至需要國際化的標準機構來評估前沿模型，確保模型足夠穩健，護欄足夠可靠。

這與 OpenAI、Anthropic 近期在模型能力上不斷加速形成了一種微妙對照。Anthropic 以安全和對齊起家，但正在快速強化 coding 和企業場景；OpenAI 則繼續圍繞通用模型、產品入口和基礎設施擴張。DeepMind 在哈薩比斯的表述中，則試圖把自己重新放回“長期 AGI 路線”的位置：不是只追一時的應用熱度，而是同時推進多模態、科學發現和世界模型。

當然，這并不能消除谷歌眼下面臨的壓力。

在 AI 人才戰進入白熱化之后，頂級研究員的離開不只是組織損失，也會影響資本市場和外界信心。Noam Shazeer 和 John Jumper 這樣的名字，本身就帶有極強的信號意義。外界關心的不是谷歌是否還有人才，而是這些最能代表谷歌 AI 黃金時代的人，為什么正在被 OpenAI 和 Anthropic 吸走。

哈薩比斯的回應，本質上是把問題從“誰走了”拉回到“誰擁有更完整的 AGI 路線”。他承認競爭異常激烈，但堅持認為，Google DeepMind 仍然有最深、最廣的人才儲備，仍然在輸出前沿工作，也仍然押注比文本模型更長期的多模態和科學智能路線。

哈薩比斯沒有把話說成一句簡單的“谷歌一定會贏”。但他的意思很明確：如果 AGI 不是單一文本模型的勝利，而是一次關于智能系統、世界理解和科學發現能力的長期競賽，那么谷歌 DeepMind 仍然認為，自己站在最有利的位置之一。

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=hb9JPW_DkpQ

https://www.axios.com/2026/06/18/noam-shazeer-google-openai-characterai

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ua75fz/deepmind_is_now_reportedly_struggling_to_compete/

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