Google DeepMind verliert vier Spitzenforscher in sechs Tagen: Gemini 3.5 Pro verfehlt das Startdatum

18. Juni: Noam Shazeer gibt bekannt, zu OpenAI zu wechseln. 20. Juni: John Jumper bestätigt seinen Wechsel zu Anthropic. 24. Juni: Jonas Adler und Alexander Pritzel folgen Jumper ebenfalls zu Anthropic. Vier Forscher, sechs Tage, alle weg von Google DeepMind. Und heute, am 30. Juni, bestätigt Google, dass Gemini 3.5 Pro den versprochenen Juni-Starttermin nicht einhalten wird.

Shazeer ist Mitautor von „Attention Is All You Need” (2017), dem Paper, das die Transformer-Architektur einführte und praktisch alle modernen Large Language Models ermöglicht hat. Jumper erhielt den Nobelpreis für Chemie 2024 für AlphaFold. Adler und Pritzel waren zentrale Entwickler der Gemini-Modellarchitektur. Selten hat Google in einer einzigen Woche so viel Glaubwürdigkeit verloren.

Meine These: Das ist ein Vergütungsstrukturproblem, kein Kompetenzproblem. Pre-IPO-Eigenkapital bei Anthropic und OpenAI schlägt Googles Gehalts- und RSU-Pakete beim erwarteten Wert. Ob das stimmt, lässt sich in sechs Monaten prüfen. Wenn Google nach den IPOs von Anthropic und OpenAI weiterhin Spitzenforscher verliert, wäre meine These widerlegt. Deine Einschätzung ist willkommen, besonders wenn du aus dem Bereich Vergütung oder Talentmanagement kommst.

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Was in sechs Tagen passierte

Shazeer hat Google schon einmal verlassen. 2021 verliess er das Unternehmen mit der Begründung, es sei „zu bürokratisch, zu langsam und übermässig risikoscheu”, und gründete Character.AI. Google erwarb später eine Technologielizenz für 2,5 Milliarden Dollar und holte Shazeer zurück. Jetzt wechselt er zu OpenAI.

Jumpers Weg ist anders. Seine Arbeit bei DeepMind war wissenschaftliche KI: AlphaFold löste das Protein-Faltungs-Problem, das die Biologie seit Jahrzehnten beschäftigt hatte. Dass er Anthropic und nicht OpenAI wählt, ist ein Signal. Anthropic baut sein Portfolio in wissenschaftlicher KI und biosicherheitsrelevanter Forschung erkennbar aus.

Adler und Pritzel betreffen Gemini unmittelbar. Beide waren zentral für das Trainings-Setup und die Systemarchitektur von Gemini. Ihre gemeinsame Ankündigung am 24. Juni erschien mitten in der ersten Berichterstattungswelle über Shazeer und Jumper.

TechCrunch berichtete, dass die Abgänge von DeepMind sich schon das gesamte Jahr 2026 häufen, darunter Reinforcement-Learning-Pionier David Silver mit seinem Start-up Ineffable Intelligence. Diese Woche hat das Muster nur in einem einzigen Nachrichtenzyklus verdichtet.

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Die Zahlen hinter den Schlagzeilen

Ein Tagesverlust von 5,7% bei Alphabets rund 2 Billionen Dollar Marktkapitalisierung entspricht etwa 114 Milliarden Dollar vernichtetem Marktwert. Vier Personen. Ein Handelstag.

Der Markt bewertet hier nicht die vier Individuen, sondern die Wahrscheinlichkeit, dass Googles Unternehmenskultur strukturell nicht mehr in der Lage ist, Frontier-Research-Talente zu halten. Das ist ein anderes und langlebigeres Problem.

Zum Modellranking: Die LMSYS Chatbot Arena platziert sowohl Gemini 3.5 Flash als auch Gemini 3.1 Pro derzeit ausserhalb der Top 5. Diese Rangliste basiert auf Community-Votes in offenen Gesprächsszenarien und bildet nicht alle spezialisierten Benchmarks ab. Sie misst aber genau den Kontext, in dem der grösste Teil des kommerziellen Werts entsteht.

Die Verzögerung bei Gemini 3.5 Pro hat einen konkreten technischen Grund: Der Token-Verbrauch bei erweiterten agentischen Aufgaben übersteigt akzeptable Grenzen. Das ist lösbar, Anpassungen beim Context-Windowing oder Kostenlimits könnten das in wenigen Wochen schliessen. Das Problem ist der Zeitpunkt: Die verpasste Deadline fiel in dieselbe Woche wie die Forscherexits.

Zum Grössenvergleich: Alphabet schloss im Juni eine Eigenkapitalfinanzierung von 84,75 Milliarden Dollar ab, die grösste KI-Infrastrukturfinanzierung in der Unternehmensgeschichte, darunter 10 Milliarden Dollar von Berkshire Hathaway. Rechenkapazität fehlt Google nicht. Die entscheidende Frage lautet: Reicht Compute allein, oder bestimmt Forschungsrichtung genug, dass der Verlust der Menschen, die diese Richtung setzen, eine echte Fähigkeitslücke hinterlässt?

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Drei Indikatoren, die es zu beobachten lohnt

Gemini 3.5 Pro Arena-Ranking beim Launch. Das ist das klarste kurzfristige Signal. Landet Pro nach dem Erscheinen in den Arena-Top-3, wirken die Forscherabgänge wie kurzfristiges Rauschen. Landet es ausserhalb der Top 5, gewinnt die These von strukturellen Organisationsproblemen öffentliche Bestätigung.

Anthropics nächster Schritt in wissenschaftlicher KI. Jumper bringt AlphaFolds vollständige Methodik in Anthropic: Problemrahmung, Trainingsdesign, Evaluierung. In drei bis sechs Monaten lohnt es sich zu beobachten, ob Anthropic etwas in Biologie, Chemie oder Materialwissenschaft veröffentlicht. Das wäre der Effekt zweiter Ordnung dieses Wechsels.

Googles Reaktionsgeschwindigkeit auf Organisationsebene. Shazeers Memo von 2021 nannte Bürokratie und Risikoaversion beim Namen. Wenn Googles sichtbare Reaktion auf diese Woche aus Schweigen oder langsamen internen Umstrukturierungen besteht, bleiben die Bedingungen, die diese Abgänge ausgelöst haben, bestehen. Der messbare Indikator: Gibt es vor den Q3-Earnings eine öffentliche Ankündigung zu Vergütung oder Organisationsstruktur von DeepMind-Führungskräften?

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