AI人才「回旋镖」跳槽成常态：DeepMind陷离职潮
AI人才争夺白热化，DeepMind陷离职潮，Barret Zoph多次往返顶尖实验室成行业缩影。
前谷歌大脑高级研究科学家、前 OpenAI 研究副总裁 Barret Zoph 再次回到谷歌 DeepMind，成为 AI 行业「回旋镖式跳槽」的典型代表。与此同时，谷歌 DeepMind 正经历三年来最剧烈的人事动荡，多位核心研究员相继离职，AI 顶尖人才的争夺越来越像职业体育转会市场。
没有博士学位的顶尖研究者
Barret Zoph 的职业轨迹并不常规：他甚至没有博士学位，却坐上了研究副总裁和 CTO 的位置。2016 年从南加州大学本科毕业后，他加入谷歌大脑 Residency 项目，与 Quoc Le 合作发表「Neural Architecture Search with Reinforcement Learning」，参与开创了神经架构搜索（NAS）这一领域。2021 年，他又与 William Fedus、Noam Shazeer 合作发表 Switch Transformer——首个在万亿参数规模上实现稳定训练的模型，后来被视为稀疏 Transformer 设计的标准参考。
2022 年离开谷歌加入 OpenAI 后，Zoph 迅速升至研究副总裁，聚焦强化学习后训练，负责模型对齐、指令遵循、工具使用等关键环节。南加大后来把他列为「为 ChatGPT 铺路」的校友之一，与两位 Transformer 作者并列。
三进三出：Thinking Machines Lab、OpenAI、DeepMind
2024 年 10 月，前 OpenAI CTO Mira Murati 离职，2025 年初与 Zoph 等六人共同创办 Thinking Machines Lab，Zoph 担任联合创始人兼 CTO。然而不到一年，裂痕出现。
2026 年 1 月，Zoph 与联合创始人 Luke Metz、早期员工 Sam Schoenholz 三人同时离开 Thinking Machines Lab 回到 OpenAI。据《华尔街日报》报道，Murati 随后以「绩效、行为与信任问题」为由终止了 Zoph 的雇佣关系，并披露 Zoph 在职期间与一名员工存在未公开的关系，其职责曾被调整。Zoph 给出了不同说法，称他与 Metz、Schoenholz 曾当面向 Murati 提出由他掌管全部技术决策权，Murati 是获悉他计划离开后才宣布解雇的。
回到 OpenAI 后，Zoph 不再负责技术研究，而是被安排推动企业客户使用 Codex 编程产品。几个月后，他再次离开 OpenAI 加入谷歌 DeepMind，重新负责强化学习和后训练研究。
DeepMind 三年最剧烈人事动荡
Zoph 回归的时间节点颇为微妙，DeepMind 正经历多年来最剧烈的人事变动：
- 2025 年 8 月初，创始人 Demis Hassabis 卸任日常管理，转任 Google DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家
- 同日，在谷歌工作 27 年的 Jeff Dean 宣布离职，与 Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le 共同创办 AI 研究公司 Discovery Loop
- 6 月，Gemini 联合负责人、Transformer 作者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI
- 因 AlphaFold 获得 2024 年诺贝尔化学奖的 John Jumper 转投 Anthropic
数据情报公司 Zeki Data 的分析显示，DeepMind 的研究与高级工程人才流入流出比从 2023 年第二季度的约 12:1 下降到 2026 年第三季度的约 2:1——每招进来两个人就有一个人离开。同期，Anthropic 这一比率为 22:1，OpenAI 为 5.7:1。离开 DeepMind 的人中，约 25% 去了 Anthropic，21% 去了 Meta，14% 去了 OpenAI。
驱动因素：薪酬之外的竞争
据《财富》对多位 DeepMind 现任和前任员工的采访，推动离职的因素包括：
- 竞争对手以重金挖人
- 对谷歌在 AI 竞赛中位置的不满
- 内部士气低迷
- OpenAI 和 Anthropic 上市前股权的吸引力
8 月 6 日的全员会议披露，部分团队将从 DeepMind 转入 Google 公司体系，由 Kavukcuoglu 以高级副总裁身份接管 Gemini 模型开发和前沿研究的日常运营。随着谷歌将 DeepMind 重心越来越紧地围绕 Gemini 商业化，一些研究者认为那种开放式的、长周期的纯科学探索正在被被挤压，而这恰恰是 DeepMind 最初吸引学术人才的核心资产。
AI 顶尖人才市场这种「看起来更像职业体育转会」的非常规招聘周期，多见于真正主导过前沿模型大规模训练和后训练流程的高级研究领导者，数量极为有限。这一趋势表明，AI 行业的竞争已从模型和技术层面延伸到了最核心的人才储备层面。