SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Alphabet drängt DeepMind stärker in die Unternehmenslogik und verlagert Teams teils Richtung „corporate Google“. Sergey Brin soll in den vergangenen Monaten den Fokus seines eigenen KI-Engagements auf das Gemini-Modell intensiviert haben. Zur gleichen Zeit verschiebt Google die Verantwortung für große DeepMind-Entscheidungen hin zu Koray Kavukcuoglu. Die Umstrukturierung kommt kurz nachdem Google die nächste Gemini-Flaggschiff-Version intern verzögert hat und damit erneut hinter Wettbewerber geriet.
Der Umbau bei Alphabet trifft nicht nur Organigramme, sondern auch die Frage, wie schnell und in welche Richtung ein KI-Labor seine Forschung in marktnahe Modelliterationen übersetzt. Im Zentrum steht die Google-Entscheidung, Teile von DeepMind stärker dem „corporate Google“-Rahmen zuzuordnen, nachdem das Unternehmen bereits 2014 das Londoner Labor übernommen hatte und seitdem schrittweise Autonomie abbauen ließ. Für die Mitarbeiter bedeutet das weniger Spielraum für unabhängige Nebenprojekte und mehr Steuerung über Teamgrenzen hinweg, obwohl DeepMind historisch gerade dafür bekannt war, dass Forschungsarbeit nicht unmittelbar an Produktrollen gekoppelt sein musste.
Die personelle Neuausrichtung begann mit einer breiten Führungskorrektur: Demis Hassabis, bislang Chef von Google DeepMind, trat als Führung zurück, während sein Stellvertreter Koray Kavukcuoglu in eine dominierende Rolle für zentrale Entscheidungen hineinrückte. Hassabis übernimmt dabei die Position als Chair, die laut Beschreibung mit weniger operativer Managementlast verbunden sein soll. Parallel verließen die beiden ursprünglichen technischen Co-Leads von Gemini das Team, um gemeinsam ein Startup zu gründen. Der operative Takt wirkt damit wie eine Mischung aus „Entlasten“ und „Zentralisieren“: weniger Managementpflichten im Labor, dafür klarere Verantwortungspfade für Gemini-Entwicklung und deren Prioritäten.
Technisch und organisatorisch fügt sich das in ein Muster ein, das die jüngste Wettbewerbsdynamik sichtbar macht. Gemini hatte zuletzt im November kurzfristig die Nase vorn, doch danach setzten neue Updates von Konkurrenten Google erneut unter Zugzwang. Intern verzögerte Google zudem eine neue Flaggschiff-Version von Gemini um zwei Monate, nachdem Tests zeigten, dass die Leistung in Bereichen wie Coding weiterhin hinter dem zurückliegt, was andere Modelle erreichen. Vier Quellen beschreiben als wiederkehrende Bremsfaktoren vor allem Kapazitätsgrenzen beim Rechnen sowie Uneinigkeiten zwischen verschiedenen Projektleitungen, wodurch ressourcenintensive Themen wie das Programmieren weniger schnell priorisiert und umgesetzt wurden. Auch die eher bürokratische Freigabekadenz habe laut den Darstellungen dazu beigetragen, dass Modelle langsamer in die nächsten Iterationen übergingen.
Ein weiterer Hebel ist die Vermarktung und die Einbettung der Modelle in Produkte. Kavukcuoglu wurde 2025 von Google CEO Sundar Pichai bereits zusätzlich zum Senior-Posten als „chief AI architect“ berufen, mit dem Ziel, Gemini unternehmensweit zu verankern. Mehrere informierte Personen ordnen ihm in der Folge zunehmende Wirkung zu: Einfluss von Führungskräften bei DeepMind sei reduziert worden, während Kavukcuoglu zur zentralen Figur für die Ausrichtung von Gemini geworden sei. Dass diese Verschiebung auch in der Cloud-Organisation ankommt, ist plausibel, denn dort gilt die AI-Infrastruktur als ein Kernhebel für Einnahmen. Entsprechend erwarten einige interne Kreise, dass die Personalentscheidung Spannungen im Zusammenspiel zwischen DeepMind und den Cloud-Teams reduziert, insbesondere wenn es um die knappen AI-Chips geht, die in Google-Umgebungen als Tensor Processing Units (TPUs) bekannt sind.
Sergey Brin spielt dabei in der Darstellung eine Rolle, die eher auf Ressourcenlenkung als auf formale Titel abzielt. Obwohl er laut Beschreibung kein aktuelles Exekutivamt innehat, soll er in den Monaten zuvor Schlüsselmitarbeitende dazu gedrängt haben, „all in“ bei Gemini zu gehen. Bei einer Town-Hall im April, an der viele Beschäftigte teilgenommen hätten, richtete sich der Appell laut den Angaben auf ein schnelleres Tempo für das DeepMind-Labor. Interessant ist dabei die Spezifizierung: Als Trainings- und Prioritätsimpuls wird auch ein Konzept genannt, das man als „recursive self-improvement“ einordnen kann, also Systeme, die sich potenziell ohne direkte menschliche Eingriffe weiterentwickeln. Genau solche Langzeit-Orientierungen konkurrieren häufig mit der kurzfristigen Aufgabe, messbar in Produktbenchmarks zu liefern.
Gleichzeitig versucht Google, die Belegschaft zu beruhigen, während die Struktur umgebaut wird. Bei einem unitweiten All-Hands-Termin adressierten Hassabis und Kavukcuoglu laut mehreren Quellen vor allem die Sorge, dass die Autonomie von DeepMind weiter „subsumiert“ wird. Die Botschaft: Die tägliche Arbeit im Labor soll sich nicht grundlegend ändern, und Kavukcuoglu bleibe zuständig für Gemini; zudem werde seine Aufsicht auf Modellentwicklung bereits länger vorbereitet. Inhaltlich habe Hassabis den Blick auf langfristige Aspekte von KI gerichtet, also auf Wissenschaftsfortschritt und gesellschaftliche Wirkung, was jedoch nicht alle Fragen löste: Offenbar kamen neue Befürchtungen auf, dass mehrere nichttechnische Teams aus DeepMind herausgelöst und in die Berichtslinien von corporate Google überführt werden.
Am Markt war die Richtung der Veränderung am selben Tag zumindest indirekt sichtbar: Der Google-Kurs fiel um 4% am Veröffentlichungstag der Führungssanierung. Für Unternehmen und Entwickler ist das mehr als ein PR-Ereignis, denn die Governance eines KI-Teams beeinflusst, wie schnell Modelle in APIs, Produktfeatures und Enterprise-Workflows gelangen. Besonders relevant wird das, wenn Kapazitäten knapp sind: Dann entscheidet nicht nur das Modell-Training über Tempo, sondern die Priorisierung in den Teams, die Freigabeprozesse und die Abstimmung zwischen Forschung, Produkt und Infrastruktur. Die jetzige Konsolidierung hin zu Kavukcuoglu kann daher als Versuch gelesen werden, Verzögerungen durch Organisationsreibung zu reduzieren und gleichzeitig die Kommerzialisierung stärker mit der Modell-Roadmap zu koppeln.
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