La marxa de Noam Shazeer cap a OpenAI i de John Jumper cap a Anthropic ha encès les alarmes a Alphabet: la cursa de la intel·ligència artificial ja no es decideix només amb xips, centres de dades i models, sinó amb la capacitat de retenir els científics capaços de definir la pròxima generació tecnològica.
Alphabet ha tornat a comprovar que, en la intel·ligència artificial, el talent pesa tant com la infraestructura. La sortida de dues figures de gran valor simbòlic i tècnic, Noam Shazeer cap a OpenAI i John Jumper cap a Anthropic, ha sacsejat els inversors i ha reobert una pregunta incòmoda per a Google: pot la companyia que va contribuir a crear bona part de la IA moderna continuar retenint els investigadors que marcaran la pròxima dècada? La preocupació no prové d’un producte fracassat ni d’una derrota tecnològica concreta, sinó d’una qüestió més profunda: la percepció que alguns dels cervells més brillants del sector consideren avui que les oportunitats més atractives es troben fora de Google.
La informació publicada per Investor’s Business Daily resumeix bé la dimensió financera del problema. Les accions d’Alphabet van reaccionar negativament després que transcendissin les sortides de Shazeer i Jumper, dos perfils que simbolitzen dues de les àrees més importants de la intel·ligència artificial contemporània: els grans models generatius i la IA aplicada a la recerca científica.
El cas de Noam Shazeer és especialment significatiu. Shazeer és un dels investigadors vinculats a l’arquitectura Transformer, la tecnologia que va establir les bases dels grans models de llenguatge actuals i que, en bona mesura, ha fet possible l’explosió de la IA generativa. Després de treballar durant anys a Google, va abandonar la companyia per fundar Character.AI, una de les startups més destacades en la primera onada de chatbots conversacionals. Google va acabar invertint milers de milions de dòlars per llicenciar la tecnologia de Character.AI i recuperar Shazeer i part del seu equip. El fet que ara marxi cap a OpenAI, després d’aquell costós retorn, posa de manifest fins a quin punt la batalla pel talent s’ha tornat més complexa i més cara.
La situació de John Jumper és diferent però igualment rellevant. Jumper és una de les figures clau darrere d’AlphaFold, el sistema desenvolupat per DeepMind que va revolucionar la predicció de l’estructura de les proteïnes i va transformar completament el camp de la biologia computacional. El seu treball va ser reconegut amb el Premi Nobel de Química del 2024, compartit amb Demis Hassabis i David Baker. La seva incorporació a Anthropic no representa simplement la pèrdua d’un investigador destacat. És també un senyal que els laboratoris d’IA ja no competeixen només pels experts en models de llenguatge, sinó pels científics capaços d’aplicar la intel·ligència artificial a disciplines com la biologia, la química, la medicina o la recerca fonamental.
La combinació d’aquestes dues marxes explica la preocupació dels mercats. Google no ha perdut dos empleats qualsevol. Ha vist marxar dos investigadors que simbolitzen bona part del seu prestigi en intel·ligència artificial. Shazeer representa la línia que connecta el Transformer amb Gemini. Jumper representa la capacitat de DeepMind per convertir la recerca avançada en descobriments científics amb impacte global. Que tots dos decideixin continuar les seves carreres en empreses rivals és interpretat per molts inversors com un indicador de les dificultats de Google per mantenir el seu lideratge intel·lectual en un sector que canvia a una velocitat extraordinària.
La paradoxa és que Google continua sent una de les organitzacions més poderoses del món en intel·ligència artificial. Disposa de Google DeepMind, d’una infraestructura computacional gegantina, de xips TPU propis, de milers d’investigadors, d’accés privilegiat a dades i d’una capacitat financera que pràcticament cap altra empresa pot igualar. A més, controla plataformes com Android, YouTube, Search, Workspace i Google Cloud, que li proporcionen una capacitat de distribució sense precedents. No obstant això, la cursa actual de la IA no es decideix únicament per la mida de les infraestructures. També es decideix per la capacitat d’atreure i retenir les persones capaces de generar les pròximes grans idees.
Aquesta és una de les grans transformacions del sector. Durant molts anys, Google era la destinació professional més desitjada per a investigadors i enginyers. Ofereix recursos, estabilitat, llibertat acadèmica i una capacitat d’impacte global difícil de trobar en qualsevol altra organització. Avui continua oferint tot això, però el centre emocional de la innovació en IA s’ha desplaçat parcialment cap a laboratoris més petits i més agressius. OpenAI representa la promesa de construir sistemes cada vegada més pròxims a la intel·ligència artificial general. Anthropic s’ha consolidat com un dels principals competidors en seguretat, rendiment i adopció empresarial. Per a molts investigadors, aquestes organitzacions ofereixen una sensació d’impacte directe i de velocitat que pot resultar més atractiva que la d’una gran corporació.
Aquest fenomen explica per què la batalla pel talent s’ha convertit en un dels principals fronts de la guerra de la IA. OpenAI i Anthropic no només competeixen per clients, infraestructura o capacitat computacional. També competeixen per captar les persones capaces de definir els pròxims avenços. Les startups i laboratoris independents poden oferir salaris extraordinaris, però sobretot poden oferir participacions en empreses amb valoracions que podrien multiplicar-se en els pròxims anys. Per a molts investigadors, aquesta combinació de risc i potencial recompensa resulta difícil d’igualar per part d’una empresa consolidada com Alphabet.
Els inversors observen aquesta situació amb especial atenció perquè la innovació futura depèn, en gran mesura, del talent disponible avui. Quan una companyia perd investigadors d’elit, el problema no és únicament el coneixement que marxa. També és la possibilitat que les idees, els projectes i les innovacions que aquests investigadors podrien haver desenvolupat acabin beneficiant competidors directes. En un sector on una única innovació pot generar avantatges de milers de milions de dòlars, aquest risc és especialment significatiu.
Google ja ha intentat reaccionar davant aquesta situació. La fusió entre Google Brain i DeepMind el 2023 va ser un intent de concentrar recursos, reduir duplicacions i accelerar la presa de decisions. La creació de Google DeepMind responia precisament a la necessitat de competir de manera més efectiva amb OpenAI. Tot i això, integrar dues cultures de recerca diferents i coordinar objectius entre equips tan diversos no és una tasca senzilla. Les grans organitzacions solen guanyar en recursos, però poden perdre en agilitat.
Aquest és un dels grans reptes que afronta avui Alphabet. Els investigadors de primer nivell no busquen només salaris elevats. També busquen autonomia, capacitat d’influència, accés als millors recursos i la sensació que poden transformar una indústria. Si perceben que les estructures corporatives limiten aquesta capacitat, és més probable que busquin oportunitats en entorns més flexibles.
La marxa de Shazeer i Jumper també té una dimensió narrativa. Durant anys, Google va ser percebut com el lloc on es produïen els grans avenços en IA. AlphaGo, AlphaFold, TensorFlow, LaMDA, PaLM i moltes altres innovacions van consolidar aquesta imatge. Però l’arribada de ChatGPT va canviar el relat. OpenAI va aconseguir convertir una tecnologia que feia anys que s’estava investigant en un producte de consum massiu que va redefinir la percepció pública de la IA. Des d’aleshores, Google ha hagut de competir no només en tecnologia, sinó també en influència, narrativa i capacitat de marcar l’agenda.
La incorporació de figures destacades a OpenAI i Anthropic reforça precisament aquesta narrativa. Cada fitxatge és interpretat com un vot de confiança cap al futur d’aquests laboratoris. I en una indústria on la percepció juga un paper tan important com la tecnologia, això té conseqüències reals.
També és significatiu que la marxa de Jumper indiqui una ampliació del camp de batalla. Durant els primers anys de la IA generativa, tota l’atenció es concentrava en els chatbots i els models de llenguatge. Ara la competició s’estén cap a la ciència, la medicina, la biologia computacional i la recerca avançada. Anthropic no només vol competir amb Claude. També aspira a tenir un paper rellevant en l’aplicació de la IA a problemes científics de gran impacte.
Això incrementa encara més la pressió sobre Google DeepMind. AlphaFold havia situat DeepMind en una posició privilegiada dins de la recerca científica global. La marxa de figures associades a aquest èxit obliga la companyia a demostrar que continua sent capaç d’atraure els millors científics i de generar nous avenços comparables.
No obstant això, seria exagerat interpretar aquestes sortides com un senyal de decadència irreversible. Google continua disposant d’alguns dels equips de recerca més potents del món i manté una capacitat d’inversió que cap startup pot igualar. Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Jeff Dean i molts altres investigadors continuen liderant projectes de primer nivell. La qüestió no és si Google ha deixat de ser rellevant, sinó si podrà continuar sent el lloc on els millors investigadors vulguin desenvolupar la seva carrera.
La resposta determinarà una part important del futur de la companyia. En l’era de la intel·ligència artificial, els centres de dades, els xips i els models són essencials. Però el recurs més escàs continua sent el talent humà. Els investigadors capaços de descobrir noves arquitectures, resoldre problemes fonamentals i imaginar noves aplicacions continuen sent extraordinariament difícils de substituir.
La història d’Alphabet en intel·ligència artificial està lluny d’haver acabat. La companyia continua tenint recursos, capacitats i talent per mantenir-se entre els líders del sector. Però la marxa de Shazeer i Jumper és un recordatori que haver contribuït a inventar una tecnologia no garanteix dominar-ne el futur. La pròxima fase de la IA es decidirà tant en laboratoris i centres de dades com en la capacitat d’atraure les persones capaces d’imaginar el que encara no existeix.
