В июне Google DeepMind потеряла сразу двух исследователей мирового уровня. Ноам Шазир — один из восьми соавторов статьи 2017 года «Attention Is All You Need», введшей архитектуру трансформеров и давшей букву «T» самому названию ChatGPT — покинул Google ради OpenAI. Практически одновременно Джон Джампер, лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года за создание AlphaFold (системы предсказания структуры белков), перешёл в Anthropic. Для отрасли это символично вдвойне: Джампер — редкий пример учёного, чья работа над ИИ была признана самой престижной научной наградой в мире, а не только техническим сообществом.
Параллельно разворачивается менее публичный, но не менее показательный процесс внутри Meta. Компания вложила миллиарды долларов, чтобы собрать звёздную команду в лаборатории суперинтеллекта Meta Superintelligence Labs под руководством Александра Вана (экс-CEO Scale AI). Но часть уже переманенных исследователей, по данным Axios, быстро покинула и эту структуру — некоторые вернулись в OpenAI спустя считаные месяцы после перехода.
Ключевая причина обострения — растущая уверенность части сообщества в том, что AGI (общий искусственный интеллект человеческого уровня) достижим в обозримом горизонте, а не через десятилетия. Когда ставки воспринимаются как «кто первым построит AGI», а не «кто выпустит следующий чат-бот», компании готовы предлагать компенсации, немыслимые ещё три года назад — вплоть до персональных пакетов на десятки и сотни миллионов долларов, включая опционы, которые могут резко вырасти в цене при потенциальном IPO Anthropic или OpenAI.
При этом деньги — не единственный фактор. Часть исследователей, судя по описанным в Axios мотивам, выбирает лабораторию исходя из миссии и доступа к вычислительным мощностям, а не только из размера пакета компенсации: это объясняет, почему даже щедрые офферы Meta не удерживают учёных, если внутри компании нет ощущения, что именно здесь будет построен следующий прорыв.
Уход Шазира и Джампера — не изолированный эпизод, а часть более широкой тенденции: за последние месяцы DeepMind лишилась сразу нескольких исследователей мирового уровня в области кодовых моделей и фундаментальных архитектур, которые перешли к прямым конкурентам. Для лаборатории, которая исторически считалась научным ядром Google в области ИИ, это создаёт репутационный риск — если утечка кадров продолжится, под вопросом окажется способность DeepMind удерживать лидерство в темпе релизов моделей относительно OpenAI и Anthropic, у которых оба переманенных исследователя оказались.
Одновременно это подсвечивает структурную проблему больших технологических компаний в гонке ИИ: даже колоссальные бюджеты на удержание кадров не гарантируют лояльности, если исследователи воспринимают конкурента как более близкого к историческому научному прорыву.
Прямого влияния на российские компании кадровая война между Google, OpenAI, Anthropic и Meta не оказывает — эти лаборатории и так недоступны для сотрудничества с российским бизнесом из-за санкционных ограничений. Но косвенный урок актуален: Сбер и Яндекс, ведущие собственную разработку GigaChat и YandexGPT, конкурируют за тот же дефицитный пул исследователей уровня world-class на глобальном рынке — с поправкой на то, что переезд в Кремниевую долину для многих российских специалистов после 2022 года стал практически недоступен, а значит конкуренция идёт в первую очередь за специалистов, готовых работать удалённо или оставаться в России.
Для отечественных компаний это дополнительный аргумент в пользу собственных программ подготовки кадров — таких, как курсы при ИТМО, ВШЭ и МФТИ — вместо ставки на переманивание готовых звёзд, рынок которых для России фактически закрыт.
Для инвесторов и аналитиков сама интенсивность перебежек — не менее ценный сигнал, чем формальные бенчмарки моделей: рынок труда голосует деньгами и репутацией за то, какая лаборатория, по мнению самих исследователей, реально ближе к следующему прорыву, а не только за ту, что громче об этом заявляет в пресс-релизах.