رحيل جيف دين من جوجل بعد 27 عامًا وسط موجة استقالات

أعلن جيف دين، كبير علماء جوجل، مغادرته الشركة في 6 أغسطس 2026 بعد 27 عامًا من العمل، ضمن إعادة هيكلة قيادة قسم الذكاء الاصطناعي. يغادر دين مع سانجاي غيماوات وأوريول فينيلز وكوك لي لتأسيس شركة "ديسكفري لوب"، وهي شركة منفعة عامة مدعومة من جوجل، بهدف أتمتة التعلم الآلي والاكتشاف العلمي.

تأتي هذه المغادرات بعد رحيل باحثين بارزين، منهم نوام شازير الذي انتقل إلى أوبن إيه آي في يونيو 2026، والحائز على نوبل جون جامبر الذي انضم إلى أنثروبيك. وقد غادر جميع المؤلفين الثمانية للورقة البحثية التاريخية "الانتباه هو كل ما تحتاجه" (2017) جوجل الآن.

تنحى ديميس هاسابيس عن منصب الرئيس التنفيذي لجوجل ديب مايند ليصبح رئيسًا للقسم ويتولى منصبًا جديدًا ككبير علماء ألفابت، مع التركيز على الأبحاث طويلة المدى وانعكاسات الذكاء العام الاصطناعي. وسيتولى كوراي كافوكشوغلو، رئيس التكنولوجيا في ديب مايند، الإدارة اليومية ويقود تطوير نموذج جيميناي القادم.

أعلنت جوجل نمو إيرادات قسم السحابة بنسبة 82%، مما يسلط الضوء على التوتر بين النجاح التجاري والطموحات البحثية. وفي مكالمة أرباح يوليو 2026، قال سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لألفابت، إن 90% من شركات فورتشن 100 تستخدم جيميناي إنتربرايز، مما يؤكد الطلب المؤسسي القوي.

أشار توماس تونغوز، مؤسس ثيري فنتشرز، إلى أن النماذج فائقة الجودة قد لا تكون ضرورية لمعظم احتياجات المؤسسات، قائلاً: "العديد من النماذج المعقولة جيدة بما فيه الكفاية".

أفاد بعض الباحثين أنهم يشعرون بالإحباط بسبب محدودية الوصول إلى القدرة الحاسوبية، خاصة مع بيع جوجل كلاود لوحدات معالجة TPU لعملاء خارجيين مثل أنثروبيك، وفقًا لمصادر مطلعة. وتتصاعد التوترات عندما تعلن جوجل عن التزامات بنية تحتية كبيرة لمختبرات منافسة.

في مكالمة يوليو 2026، كرر بيتشاي أن احتياجات ديب مايند الحاسوبية تظل "أولوية قصوى" للمنافسة في حدود تطوير الذكاء العام الاصطناعي، حتى مع نمو الطلب على السحابة.

قال جيل لوريا، المحلل في دي إيه ديفيدسون، إن الباحثين المغادرين "غير مهتمين بتسويق الذكاء الاصطناعي" بل بأن يكونوا جزءًا من التاريخ في الشركات الناشئة. وأشار دان نايلز، مؤسس نايلز لإدارة الاستثمارات، إلى أن النماذج الأقوى غير ضرورية للعديد من التطبيقات التجارية، لكن بالنسبة للعلماء الذين يسعون إلى تحقيق الاختراق التالي، فإن كون النموذج جيدًا بما فيه الكفاية ليس كافيًا دائمًا.