Відтік мізків із DeepMind: Shazeer і Jumper пішли за 48 годин

Уявіть оркестр із довгою історією, де першою скрипкою і головним віолончелістом одночасно подали у відставку того самого четверга. Диригент ще тримає паличку, ноти ще стоять на пюпітрі, але кожен музикант у ямі вже думає: а чи не тріщить тихенько фундамент будівлі? Саме так минув тиждень у Google DeepMind.

Два відходи за 48 годин — і падіння акцій Alphabet на 5% до понеділка. Метафора з оркестром тут не випадкова, бо йдуть не просто штатні одиниці, а інституційна пам'ять і здатність грати злагоджено.

Що сталося

У четвер Ноам Шезір оголосив, що залишає Google DeepMind заради OpenAI. Через два дні Джон Джампер — лауреат Нобелівської премії з хімії 2024 року разом із CEO DeepMind Деміс Хассабісом за AlphaFold — повідомив, що переходить до Anthropic. Як повідомляє Fortune, ці новини обвалили акції Google більш ніж на 5% у понеділок.

Історія Шезіра з Google схожа на серіал, написаний комітетом із компенсацій. Він допомагав будувати LaMDA у 2021 році — найранішу LLM-орієнтовану чат-систему Google. Першого разу він пішов через незадоволення темпами комерціалізації. Широко вважається, що саме він є автором анонімного внутрішнього меморандуму, що витік у пресу, у якому Google назвали бюрократичною, повільною й схильною до уникання ризиків. Потім він разом із колегою-дослідником LaMDA Деніелом де Фрейтасом заснував Character.ai. У 2024 році Google ліцензував технологію Character у рамках угоди, що оцінюється у $2,7 млрд, і повернув обох засновників. За чутками, особисто Шезір заробив на цьому сотні мільйонів. Тепер він знову пішов.

Відхід Джампера мав би турбувати Хассабіса більше. Після Нобелівської премії Джампер продовжував працювати над AI-моделями для передбачення властивостей зв'язування білків і докінгу низькомолекулярних фармацевтичних препаратів. Він переходить до Anthropic, чий CEO Даріо Амодеі нещодавно заявив Bloomberg's Emily Chang, що лабораторія планує активніше розвивати біологічний напрям. Якщо читати ці два речення разом, стає зрозуміло: це найм не випадковий, це стратегія.

І це не ізольовані випадки. Девід Сілвер — один із найперших співробітників DeepMind і один із провідних фахівців із навчання з підкріпленням у світі — нещодавно пішов, щоб заснувати стартап Ineffable Intelligence.

Технічна анатомія

Цікаво тут не те, що люди звільняються — це відбувається всюди. Цікаво те, що кожен відхід забирає із собою, адже фронтирні AI-дослідження нагадують не класичну розробку ПЗ, а цехову майстерність. Рецепт зберігається в головах тих, хто його створив.

Цінність Шезіра — не корпус коду, а ментальна модель проєктування чат-систем трансформерного масштабу, які реально виходять у продакшн. Він на власні очі бачив прірву між LaMDA і продуктом у 2021 році й, напевно, засвоїв усі причини, чому це не спрацювало. OpenAI купує цей набутий досвід розчарувань не менше, ніж технічну компетентність. Суть проста: якщо ти вже бачив, як бюрократія вбиває продукт, ти відчуваєш її запах із протилежного кінця кампусу.

Експертиза Джампера ще більш спеціалізована. AlphaFold вирішив 50-річну велику задачу біохімії, відобразивши форму білка з послідовності ДНК. Подальша робота — зв'язування білок-білок, докінг малих молекул — це там, де біологія зустрічається з відкриттям ліків, і саме тут навчання з підкріпленням, геометричне глибоке навчання та біофізичні пріори стикаються в одній точці. На Землі немає й сотні людей, здатних очолити таку роботу. Їх, мабуть, лічені одиниці. Anthropic щойно найняла одного з них і вже дала сигнал, що рухається в бік біології. Claude API вже підтримує паттерни використання інструментів, що добре лягають на наукових агентів; у поєднанні з моделями Джампера це формує серйозну конкуренцію для Isomorphic Labs — спін-офу DeepMind у сфері розробки ліків, яким також керує Хассабіс.

Ось нудний факт, про який ніхто у лідербордах не говорить: поточні топові моделі Google DeepMind — Gemini 3.5 Flash і Gemini 3.1 Pro — часто не потрапляють навіть до п'ятірки на публічних бенчмарках. Це дуже далеко від компанії, яка свого часу вивела AlphaGo на карту світу. Кожен, хто спостерігав, як дослідницька організація скочується з позиції «ми задаємо порядок денний» до «ми випускаємо наздоганяючі рішення», знає цю динаміку: найкращі люди починають обідати з рекрутерами.

Хто постраждає

Акціонери Alphabet уже отримали перший удар у понеділок, але збитки другого порядку цікавіші. За повідомленнями, Google надав провідним дослідникам DeepMind спеціальний клас опціонів на акції з прискореним вестингом. Переклад: бонус за утримання вичерпано до максимуму. Коли цього недостатньо, залишається один важіль — місія, а саме місію, за словами меморандуму Шезіра, Google вже не може продавати переконливо.

Від обох компаній — Anthropic та OpenAI — очікується IPO найближчими місяцями. Це не другорядна деталь, а весь сюжет цілком. Приєднатися до лабораторії перед IPO як ключовий фахівець — це зовсім інша фінансова подія, ніж отримувати прискорені RSU у конгломераті з капіталізацією $2 трлн. Для дослідника у розквіті кар'єри вибір між «бути одним із п'ятдесяти старших людей у Google DeepMind» і «бути іменним наймом, навколо якого будується біологічний напрям Anthropic» — не важкий.

Корпоративні покупці AI у фінтеху, iGaming та ad-tech також мають читати цей сигнал. Якщо ви стандартизуєте на Gemini для виробничих навантажень, питання не в тому, чи працюють поточні моделі — вони працюють. Питання в тому, чи наздожену темпи наступні два покоління моделей, і чи ті, хто мав би їх будувати, зараз будують для конкурента. Команди із закупівель, що уклали одновендорні AI-угоди у 2024–2025 роках, починають виглядати вразливо.

Постраждає й науковоорієнтована спільнота. DeepMind побудував систему «AI-вченого» на базі Gemini для підтримки дослідників у різних галузях — це справді корисна робота. Але сприйняття (правильне чи ні) таке: фундаментальна наука тепер має нижчий пріоритет, ніж комерційна гонка. Відхід Джампера закріплює це сприйняття незалежно від того, чи відповідає воно дійсності.

Посібник для AI-розробки

Якщо ви CTO або керівник платформи з реальними грошима, що залежать від AI-інфраструктури, цей тиждень — привід зробити три речі.

По-перше, проведіть аудит залежності від моделі. Якщо ваш стек припускає, що Gemini залишиться в топі за якістю та затримкою, продумайте сценарій, де цього не станеться. Це означає рівні абстракції, модель-агностичне управління промптами та регулярні евалюації за розкладом. Специфікація Model Context Protocol заслуговує на серйозну увагу, бо дозволяє міняти провайдерів без переписування агентної «сантехніки».

По-друге, стежте за вертикалями біології та науки. Найм Джампера Anthropic — це прямий удар по прикладному AI у науках про життя. Для засновників у healthtech, фармацевтичному інструментарії або будь-якій вертикалі, суміжній із молекулярною роботою, варто очікувати нових можливостей на базі Claude протягом наступних 12 місяців, які змінять математику «будувати чи купувати».

По-третє, серйозно поставтеся до власного утримання кадрів. Патерн, через який проходить Google, — повільна комерціалізація, внутрішні меморандуми про уникання ризиків, відхід топ-дослідників — не унікальний для мегакорпорацій. Будь-яка AI-команда понад 30 осіб знаходиться на відстані одного розчарованого провідного інженера від тієї самої динаміки. Ясність місії перемагає поновлення акцій щоразу, і меморандум Шезіра (вже вдруге) — підручниковий приклад цього.

Повертаємося до оркестру. Симфонія не розвалюється в день відходу першої скрипки — вона розвалюється через шість місяців, коли другі скрипки розуміють, що ніхто не задає темп. У Google ще є Хассабіс за пультом і глибока лава. Але люди, які задавали темп у DeepMind, тепер задають його в Anthropic та OpenAI — і аудиторія, тобто ринок, вже почула фальшиву ноту у понеділок.

Ключові висновки

• Двоє ключових дослідників DeepMind — Ноам Шезір і нобелівський лауреат Джон Джампер — пішли до OpenAI та Anthropic протягом 48 годин, що коштувало Google понад 5% капіталізації.
• Повторний відхід Шезіра — після того, як угода з ліцензування Character.ai на $2,7 млрд повернула його у 2024 році — знову підтверджує його стару критику: Google надто повільно випускає продукти.
• Перехід Джампера до Anthropic збігається з проголошеним курсом Даріо Амодеі на біологію, що створює тиск на спін-офф DeepMind — Isomorphic Labs.
• Gemini 3.5 Flash і Gemini 3.1 Pro часто не потрапляють до топ-5 на публічних бенчмарках — це тихий контекст за відтоком талантів.
• Корпоративним покупцям, що стандартизувалися на одному AI-вендорі, варто цього кварталу додати рівні абстракції та серйозні евалюації для зміни моделі до своєї дорожньої карти.