DeepMind CEO 哈萨比斯回应「谷歌 AI 人才流失」：数据、硬件、算力仍是招聘王牌

一句话看懂：针对外界关于谷歌 AI 人才流失的质疑，DeepMind CEO 哈萨比斯在戛纳创意节上回应，强调谷歌在数据、自研硬件（TPU 集群）和大规模算力上的积累，仍是对顶级研究员的招聘核心优势。话题源于《Attention is All You Need》论文作者之一诺姆·沙泽尔等高知名度人才的出走。

事件核心：发生了什么

在 2026 年戛纳国际创意节上，谷歌 DeepMind 首席执行官戴密斯·哈萨比斯接受 Semafor 采访，正面回应了“谷歌 AI 人才流失”的报道。此前，多位在生成式 AI 领域有重要贡献的研究员选择离开谷歌，加入新公司或以创业方式获得更高回报。其中最具代表性的是诺姆·沙泽尔，他是 2017 年谷歌关键论文《Attention is All You Need》的署名作者之一，该论文奠定了包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini 在内的大语言模型基础。哈萨比斯承认人才流动是行业现实，但他指出，谷歌拥有其他公司难以匹敌的庞大自有数据生态、整合的硬件体系（尤其是大规模定制 TPU 集群），以及充足的云计算资源，这些条件对于训练下一代前沿模型的研究员来说仍然是行业中最具吸引力的科研平台。

为什么重要

这一回应折射出 AI 人才市场的剧烈分化：顶尖研究员凭借算法突破或架构改进带来的数十亿美元商业价值，拥有了像明星运动员一样的议价能力。DeepMind 与 Google Brain 于 2023 年完成整合，统一架构由哈萨比斯负责，显示了谷歌正试图通过组织集中化来对抗人才外流。然而，是否能依靠基础设施优势留住那些寻求更大财务自主权和研究自由度的关键人物，将直接影响谷歌在下一代大模型竞争中的技术壁垒建设。竞争对手如 OpenAI、新兴创业公司同样在用高额股权吸引同级别人才，这意味着谷歌需要在“资源+平台”与“弹性+激励”之间找到平衡。

对用户/开发者/创作者的影响

对普通用户和开发者而言，哈萨比斯的表态意味着谷歌将继续保持对 Gemini 等大模型的技术投入节奏，不会因个别人才流失而放缓模型迭代。谷歌 TPU 集群和整合的 AI 开发基础设施（如 Vertex AI）短期内仍将保持对用户和开发者的稳定支持。创作者和采用大模型 API 的企业可以预期，谷歌在数据处理、模型训练和推理效率上的优势会持续转化为更低的成本或更好的性能，但需要警惕人才外流可能在未来 1-2 年内削弱谷歌在新架构探索上的先发优势。

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值得关注的后续

1. 谷歌是否会在股权激励和研究自由权限上做出调整，以应对新兴公司的高薪“挖角”；2. 整合后的 DeepMind 与 Google Brain 是否能在 2026 年下半年推出显著领先于 GPT-5 或 Claude 4 的旗舰模型，以此证明平台优势的有效性；3. 诺姆·沙泽尔等出走的研究员是否会创立新公司或加入竞争对手，并带走关键架构思路，从而改变行业技术路线。

来源：Readhub · AI