Der Abgang zweier KI-Stars hat Googles Rennen um Gemini zu einem Test der Talentbindung gemacht.
Noam Shazeer, Co-Leiter von Gemini und Mitautor des Papers, das die Transformer-Architektur vorstellte, ist zu OpenAI gewechselt. John Jumper, ein Nobelpreisträger, der für seine Arbeit an AlphaFold bekannt ist, hat Google DeepMind verlassen und ist zu Anthropic gewechselt.
Die Wechsel werfen neue Fragen dazu auf, ob Google die Forscher hinter seinen KI-Ambitionen halten kann – selbst wenn die Nutzungs-, Infrastruktur- und Unternehmenskennzahlen von Gemini keine sichtbare Abschwächung zeigen.
Googles Talentrisiko trifft das Rennen um Gemini
Shazeers Wechsel zu OpenAI und Jupers Wechsel zu Anthropic haben Googles KI-Talentverluste in einem Markt ungewöhnlich sichtbar gemacht, in dem Spitzenforscher die Dynamik bei der Personalgewinnung und die Stimmung unter Anlegern beeinflussen können.
Der Abgang von Shazeer wiegt besonders schwer, weil Google zuvor mehr als 2 Milliarden US-Dollar ausgegeben hatte , um die Technologie von Character.AI zu lizenzieren und ihn und einen Teil seines Teams zurückzuholen . Andere Berichte bezifferten den Deal auf 2,7 Milliarden US-Dollar.
Bislang wirken die Abgänge eher wie ein Risiko für das Vertrauen in die Roadmap als wie eine messbare Abschwächung von Gemini. Google konkurriert mit OpenAI und Anthropic um einen kleinen Pool von Forschern, deren Ruf die Personalgewinnung und das Vertrauen des Marktes prägen kann.
Die Reaktion der Alphabet-Aktie zeigte, wie schnell Anleger die Abgänge mit Fragen zu Googles KI-Führung verknüpften: Die Aktien weiteten ihre Verluste am Dienstag aus , nachdem sie am Montag um 5 % gefallen waren.
Die Bewegung von Talenten allein ist kein Grund, Gemini-, Vertex-AI- oder Google-Cloud-Roadmaps aufzugeben. Für Unternehmen stellt sich eher die Frage, ob künftige Gemini-Versionen beim logischen Schlussfolgern, Programmieren und bei agentenbasierten Workflows Schritt halten – Bereichen, die die Anbieterauswahl und langfristige Plattformentscheidungen beeinflussen könnten.
Gemini-Kennzahlen deuten weiterhin auf eine starke Plattform hin
Gemini läuft bereits in Google-Produkten mit großen integrierten Nutzergruppen, darunter Search, Android und Workspace.
Auf Alphabets Gewinnmitteilung für das erste Quartal 2025 sagte CEO Sundar Pichai, die Zahl der aktiven Nutzer von AI Studio und der Gemini API sei seit Beginn des Jahres 2025 um mehr als 200 % gestiegen. Außerdem sagte er, AI Overviews habe monatlich mehr als 1,5 Milliarden Nutzer, und alle 15 Google-Produkte mit mindestens 500 Millionen Nutzern verwendeten Gemini-Modelle.
Anfragen im AI Mode waren im Durchschnitt doppelt so lang wie herkömmliche Search-Anfragen, während Workspace mehr als 2 Milliarden KI-Unterstützungen pro Monat bereitstellte. Diese Verteilungsstrategie zeigt sich bereits in Produktivitätstools, darunter Googles Einführung von KI-Zusammenfassungen in Gmail für mehr als 1 Milliarde Nutzer.
Auf Alphabets Gewinnmitteilung für das vierte Quartal 2024 sagte Pichai, Trillium, Googles TPU der sechsten Generation, habe die Trainingsleistung vervierfacht und den Inferenzdurchsatz gegenüber der vorherigen Generation verdreifacht. Die Nutzung von Vertex AI stieg im Jahr 2024 um das 20-Fache.
Google erklärte in seinem Beitrag zum Start von Gemini 2.0 , dass TPUs für das gesamte Training und die gesamte Inferenz von Gemini 2.0 eingesetzt wurden und Trillium im Dezember 2024 allgemein für Kunden verfügbar war. Der Prototyp Project Mariner erzielte im WebVoyager-Benchmark 83,5 %, doch diese Zahl stammt aus Googles eigener Bewertung und sollte als vom Anbieter gemeldet betrachtet werden.
Während Gemini immer stärker in die agentenbasierte KI vordringt, arbeitet Google DeepMind außerdem an Sicherheitskontrollen für KI-Agenten , die beeinflussen könnten, wie Unternehmen autonome Tools bewerten.
Googles Vorteil ist struktureller Natur, auch wenn der Abstand zum Wettbewerb nicht unabhängig gemessen ist: Googles KI-Stack umfasst Chips, Modelle, Cloud-Infrastruktur und Entwickler-Tools. Der nächste Test besteht darin, ob Gemini in den Systemen von Drittanbietern im Unternehmensbereich Fuß fasst und bei unabhängigen Benchmarks für logisches Schlussfolgern und agentenbasierte KI Schritt hält.
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