AI实验室的竞争，不只看模型榜单，也要看最抢手的研究者往哪里走。人才护城河——靠声誉、团队、算力和薪酬持续吸引并留住高手的能力——往往更早反映一家实验室的后劲。Fortune援引英国数据公司Zeki Data的分析称，Google DeepMind在欧洲、中东和非洲的研究与高级工程人才招聘份额，从2022—23年的49%降至2025—26年的18.6%，是该公司记录中大型AI实验室最明显的地区性跌幅。
DeepMind目前在全球仍是招进的人多于离开的人，但优势明显收窄：每离开一人对应的新进人数，从2023年第二季度约12人降至2026年第三季度约2人。Fortune采访的现任及前员工把离职潮归因于竞争对手高薪挖角、内部士气，以及实验室更集中于改进和商业化Gemini后，开放式长期研究空间受到挤压。需要保留的是，这类流动统计依赖“顶尖人才”的定义、样本和公开职业档案；它更适合观察趋势，而非直接判定DeepMind的研究能力已经衰退。