W centrum tego exodusu talentów znajduje się Noam Shazier, nazywany ojcem architektury „Transformer”. Shazier kierował projektem Google Gemini i odegrał kluczową rolę w radykalnej poprawie wydajności modeli AI, a wiadomość o przejściu na OpenAI była ogromnym szokiem dla branży. Shazier posiada niezastąpione umiejętności w zakresie rysowania planu nowoczesnego modelu języka na dużą skalę (LLM) do tego stopnia, że ​​dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, wybrał go na członka „zespołu marzeń”, który chciał zrekrutować od początku jego powstania. W szczególności fakt, że Google ostatecznie pozwolił mu przejść do Open AI, mimo że w celu sprowadzenia go z powrotem podjął inicjatywę nabycia Character AI za 2,7 miliarda dolarów, sugeruje poważne pęknięcie w strategii Google dotyczącej sztucznej inteligencji. Shazier będzie teraz nadzorować badania nad architekturą modeli w OpenAI i skoncentruje się na projektowaniu technologii przedtreningowych nowej generacji w celu głębszego i bardziej stabilnego rozwoju inteligencji.

Na tym straty Google się nie kończą. John Jumper, zdobywca Nagrody Nobla w dziedzinie chemii w 2024 r., również wstrząsnął branżą, opuszczając Google DeepMind i dołączając do Anthropic. Zmiana pracy, która zmieniła paradygmat nauk przyrodniczych i opracowywania nowych leków poprzez AlphaFold, ujawniła wolę Anthropic zajęcia wyjątkowej pozycji w dziedzinie „ogólnej sztucznej inteligencji (AGI)”, która wykracza poza proste modele generowania tekstu i rozwiązuje wyzwania naukowe. Choć Google ma ogromny model biznesowy przychodów z wyszukiwarek i reklam, zwraca się uwagę, że przegrywa z takimi firmami jak OpenAI i Anthropic, które prezentują elastyczną kulturę organizacyjną, mogącą skupić się wyłącznie na badaniach nad sztuczną inteligencją i jasną wizję wdrażania superinteligencji. Zjawisko przechodzenia kluczowych badaczy jeden po drugim do konkurentów nie jest jedynie kwestią leczenia, ale także dowodzi, że różnice w autonomii badań i wizji technologicznej determinują wybory utalentowanych osób.

Z technicznego punktu widzenia rekrutacja Noama Shaziera jest kluczową zagadką umożliwiającą ukończenie strategii „rozwoju inteligencji” OpenAI. Niestabilność wartości logitowych czy wąskie gardła pamięci występujące w procesie uczenia dużego modelu to problemy inżynieryjne wysokiego poziomu, których nie da się rozwiązać poprzez zwykłe zwiększenie parametrów. Shazier wykazał wyjątkową zdolność maksymalizacji wyrazistości modeli i maksymalnego wykorzystania zasobów sprzętowych dzięki najnowocześniejszym technologiom architektonicznym, takim jak funkcja aktywacji SwiGLU i RMSNorm. W ten sposób OpenAI realizuje „innowacje przedtreningowe”, które wykraczają poza zwykłe wprowadzanie dużej ilości danych, stabilizację obszaru matematycznego w modelu i radykalne zwiększenie efektywności uczenia się. Ma to również wpływ na wysłanie silnego sygnału dla inwestorów, że OpenAI w dalszym ciągu umacnia swoją fosę technologiczną przed nadchodzącą ofertą publiczną.

Wraz z przepływem talentów, działania polityczne każdej firmy stają się coraz bardziej intensywne. Oprócz rekrutacji talentów technicznych, takich jak Shazier, OpenAI koncentruje się również na zarządzaniu ryzykiem politycznym i reagowaniu na długoterminowe wpływy społeczne, np. rekrutując Deana Balla, który był doradcą ds. sztucznej inteligencji w administracji Trumpa, w celu utworzenia zespołu „strategicznej przyszłości”. Jest to strategia proaktywnego zarządzania wpływem, jaki superinteligencja AI będzie miała na rynek pracy i relacje rządowe. Tymczasem Google stara się zachować swoją technologiczną dumę, stale wypuszczając nowe produkty, takie jak Gemini 3.5 Flash, pomimo bolesnej rzeczywistości utraty talentów. Jednak uwaga na całym świecie skupia się na tym, czy Google, które straciło mózg, będzie w stanie odzyskać utracone przywództwo w zakresie sztucznej inteligencji, czy też nowy porządek kierowany przez Open AI i Anthropic zreorganizuje rynek.