Il numero dietro l'esodo
Google e DeepMind hanno prodotto oltre 40 fondatori di quelli che il settore chiama neolab, aziende indipendenti di ricerca sull'IA fondate da ex dipendenti di un laboratorio più grande, secondo un'analisi del giugno 2026 della società di venture capital Radical Ventures. Si tratta di più del numero combinato di fondatori usciti da OpenAI, Anthropic e Meta, secondo quanto riportato da Bloomberg il 25 settembre. All'inizio dello stesso mese, circa 15 ricercatori attuali ed ex dipendenti di DeepMind si sono ritrovati per colazione in un hotel a cinque stelle di fronte alla sede britannica di Google a Londra, per confrontarsi su quali investitori stessero firmando assegni.
Quattro spinout, un ingrediente mancante
Ineffable Intelligence, di David Silver, incentrata su un'IA che impara senza dati generati da esseri umani, ha raccolto circa 1 miliardo di dollari all'inizio del 2026. Emulate, di Jack Parker-Holder, che simula e prevede sistemi del mondo reale, sta trattando un round da 700 milioni di dollari. Nando de Freitas, un decennio in DeepMind, cerca almeno 100 milioni di dollari per Revolution Labs, costruita sui modelli di diffusione come alternativa ai transformer. Thore Graepel, co-creatore di AlphaGo che se n'è andato di nuovo quest'estate, sta raccogliendo decine di milioni per Metis Reasoning, una scommessa sulla ricerca strutturata e la pianificazione probabilistica invece dello scaling degli LLM.
| Startup | Fondatore | Approccio | Stato del finanziamento |
|---|---|---|---|
| Ineffable Intelligence | David Silver | Apprendimento senza dati umani | Raccolti circa 1 miliardo di dollari |
| Emulate | Jack Parker-Holder | Simulazione di sistemi reali | In trattativa per 700 milioni di dollari |
| Revolution Labs | Nando de Freitas | Modelli di diffusione, non transformer | Cerca almeno 100 milioni di dollari |
| Metis Reasoning | Thore Graepel | Ricerca strutturata e pianificazione | Cerca decine di milioni |
Ognuna delle quattro è costruita esplicitamente su un approccio che non è un modello linguistico di grandi dimensioni. Non è un caso, secondo Janusz Marecki, ex scienziato capo di DeepMind e oggi partner IA di Ahren Innovation Capital. Ha detto a Bloomberg che dentro Google esiste una pressione dall'alto per abbandonare altre linee di ricerca e concentrarsi sui modelli linguistici di grandi dimensioni, e che i ricercatori il cui lavoro non rientra in quel mandato non vedono motivo di restare.
Google finanzia i propri addii
Questa non è una storia di un rivale che sottrae talenti a Google. Alphabet è stata investitore fondatore in Discovery Loop, la spinout di Jeff Dean annunciata il 5 agosto insieme al passaggio di Demis Hassabis da amministratore delegato di DeepMind a capo scienziato di Alphabet, e le fornisce crediti di Google Cloud. Le trattative sulla valutazione di Discovery Loop sono passate da circa 10 miliardi a circa 50 miliardi di dollari nel giro di poche settimane, prima ancora che l'azienda avesse lanciato un prodotto. Google è di fatto sia la fonte dei ricercatori che se ne vanno sia azionista di ciò che questi costruiscono dopo.
Marecki ha anche indicato il prezzo che gli investitori sono ora disposti a pagare per questo talento: valutazioni che un tempo si aggiravano intorno a dieci volte i ricavi ora raggiungono da 200 a 300 volte, su aziende senza un prodotto lanciato e, nel caso di Metis Reasoning, senza ancora una demo funzionante.
Cosa significa se dipendi dalla ricerca di DeepMind
Niente di tutto questo cambia ciò che verra lanciato su Gemini questo trimestre; Koray Kavukcuoglu, che già gestiva i modelli di produzione giorno per giorno, resta al comando operativo indipendentemente da chi se ne va per una startup. Ciò che cambia è dove avverrà la prossima generazione di ricerca IA non basata su LLM. Se le alternative basate sulla diffusione ai transformer, o i sistemi di ragionamento costruiti sulla ricerca strutturata, risulteranno rilevanti, è più probabile che escano da una startup di due anni con un organico a una sola cifra che dall'interno di Google. Un'azienda che scommette la propria roadmap su ciò che il laboratorio di ricerca di Google farà in seguito sta scommettendo su un laboratorio che continua a esportare proprio i ricercatori più propensi a provare qualcos'altro.
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