Alphabet за несколько недель потеряла около $269 млрд капитализации, и поводом стала не плохая отчетность и не штраф регулятора, а уход четырёх старших исследователей из Google DeepMind. В OpenAI перешел Ноам Шазир, один из соавторов трансформера (архитектуры, на которой стоят все современные большие языковые модели) и один из создателей линейки Gemini. В Anthropic ушли нобелевский лауреат Джон Джампер, автор системы предсказания структуры белков AlphaFold, а следом ещё двое специалистов по обучению и коду Gemini.
На этом фоне особенно странно выглядят цифры по «железу». По оценкам аналитиков, капитальные вложения Google в инфраструктуру для Искусственного интеллекта на 2026 год приближаются к $180–190 млрд: дата-центры, сети, чипы, всё, что нужно, чтобы обеспечить модели вычислениями. И вот рынок наблюдает картину: компания вкладывает деньги в инфраструктуру ИИ, а люди, которые превращают ее в реальную фронтирную модель, уходят к конкурентам. Инвесторы сделали вывод, что без этих специалистов дорогое оборудование рискует превратиться в устаревающий актив, а не в устойчивое преимущество.
Интересна история с Шазиром. В 2024-м Google заплатил миллиарды, чтобы вернуть его из стартапа Character.AI обратно к себе: медиа описывали это как одну из самых дорогих покупок компании ради мозгов, а не продукта. Меньше, чем через два года он снова ушел. Получается, лояльность исследователя такого уровня нельзя купить за деньги, если рабочая среда не дает ему делать то, ради чего он живет.
Дело не только в зарплатах. Известный бизнесмен Олег Тиньков неоднократно формулировал простую мысль: после достижения личного состояния в районе $100 млн человек закрывает все базовые потребности, и дальнейшие нули на счете практически не меняют качество его повседневной жизни. В какой-то момент на первое место выходит самореализация. Anthropic и OpenAI обещают ученым именно то, что для них дороже денег: доступ к огромным вычислительным ресурсам и свободу ставить свои эксперименты.
Год назад над Meta многие иронизировали: компания устроила охоту за ИИ-мозгами, собирая «команду мечты» для Superintelligence Labs и предлагая отдельным исследователям пакеты, сопоставимые с контрактами звезд NBA. Медиа писали о подписных бонусах и опционах в сотни миллионов долларов. Кто-то смеялся: «Цукерберг платит неприличные деньги за несколько имён в презентации», кто-то говорил, что это ломает всю внутреннюю зарплатную архитектуру Meta и порождает зависть старых сотрудников.
Теперь, когда Alphabet за пять недель теряет четверть триллиона капитализации из-за ухода всего четырёх человек, эта стратегия Meta начинает выглядеть уже не эксцентричным жестом, а попыткой застраховаться от самой дорогой рисковой переменной в ИИ-гонке: утраты ключевых мозгов. Мир, кажется, окончательно вступил в эпоху, когда один ученый «в поле воин№, и его присутствие или отсутствие в рядах сотрудников трансформируется не только в качество продукта, но и в стоимость самой компании.
При этом у Google по-прежнему сильнейшие фундаментальные позиции. Контрактный портфель облачных заказов достиг примерно $460 млрд, выручка растёт на 20–22% в год, а потребительские ИИ-продукты компании дотягиваются примерно до двух миллиардов человек в месяц. Глава DeepMind Демис Хассабис на публичных площадках подчёркивает, что у Google «самая большая и широкая исследовательская скамейка из всех лабораторий», а переходы между ведущими командами — обычное дело в научном мире. Четыре, пусть и громких, ухода не обрушат эту махину за квартал.
Но эксперты отмечают, что ситуация показательна и может стать примером для завтрашнего притока мозгов. Если самые лучшие исследователи начнут считать, что им лучше работать в Anthropic и OpenAI, за ними потянется и следующее поколение — то, которое сейчас выбирает, куда нести диплом и первые разработки. Потери текущей четверки можно залатать наймом, но репутацию места, «откуда уходят», деньгами не закрыть. Похоже, что сейчас разработка ИИ-моделей превращается не только в гонку параметров и чипов, но и в охоту за людьми, которые способны из этого железа собрать следующую фронтирную модель.
