Neue Rollen an der Spitze von Google DeepMind
Google stellt die Führung seiner KI-Sparte neu auf. Demis Hassabis, Mitgründer von DeepMind, gibt das operative Tagesgeschäft ab und übernimmt die Rolle des Chair von Google DeepMind sowie die des Chief Scientist bei Alphabet. Seine Position an der Spitze von Isomorphic Labs, dem auf Arzneimittelforschung spezialisierten Ableger, behält er.
Die operative Verantwortung geht an Koray Kavukcuoglu, bisher Chief Technology Officer von Google DeepMind und Chief AI Architect des Konzerns. Er steigt zum Senior Vice President auf und verantwortet künftig die Entwicklung der Gemini-Modelle, die Frontier-Forschung sowie die Teams hinter der Gemini-App und den Entwicklerwerkzeugen. Kavukcuoglu ist seit den Anfangstagen bei DeepMind, Hassabis und er arbeiten seit über 13 Jahren zusammen.
Konzernchef Sundar Pichai begründete den Schritt damit, dass Hassabis seine volle Aufmerksamkeit darauf richten solle, "die Zukunft von AGI und der Wissenschaft aktiv zu gestalten" (sinngemäß übersetzt). Wann die operative Übergabe vollständig abgeschlossen sein soll, teilte das Unternehmen nicht mit.
"Ich habe immer daran geglaubt, dass die wichtigste Anwendung von KI darin bestehen sollte, die menschliche Gesundheit zu verbessern." Demis Hassabis in seiner Nachricht an die Belegschaft, sinngemäß aus dem Englischen übersetzt.
Jeff Dean verlässt Google nach 27 Jahren
Deutlich mehr Signalwirkung dürfte der zweite Teil der Meldung haben. Jeff Dean, seit 1999 im Unternehmen und als 30. Mitarbeiter eingestellt, verlässt Google nach 27 Jahren. Dean gilt als einer der prägendsten Ingenieure der Firmengeschichte, von der frühen Suchinfrastruktur bis zu den neuronalen Netzen, die die heutige KI-Welle überhaupt erst möglich gemacht haben.
Er gründet gemeinsam mit Sanjay Ghemawat, Quoc Le und Oriol Vinyals das Startup Discovery Loop, eine sogenannte Public Benefit Corporation. Das ist eine US-Rechtsform, die neben dem Gewinn ausdrücklich ein gemeinwohlorientiertes Ziel in der Satzung verankert. Dean soll das Unternehmen als CEO führen.
Inhaltlich geht es um die Automatisierung wissenschaftlicher Forschung. Discovery Loop will Algorithmen einsetzen, um tausende Experimente parallel anzustoßen und zu iterieren. Ein zweiter Schwerpunkt ist rekursive Selbstverbesserung, also der Einsatz von KI-Systemen zur Entwicklung leistungsfähigerer KI-Systeme.
"Wir glauben, dass KI die Möglichkeit bietet, den traditionell sehr personalintensiven Experimentierkreislauf vollständiger zu automatisieren." Jeff Dean über die Zielsetzung von Discovery Loop, sinngemäß übersetzt.
Alphabet lässt den Abgang nicht ohne Bindung laufen: Der Konzern beteiligt sich als Gründungsinvestor und Cloud-Partner. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Radical Ventures und Khosla Ventures. Zur Höhe des eingesammelten Kapitals gibt es bislang keine Angaben.
Die Zahlen hinter dem Umbau
Der Umbau erfolgt aus einer Position der Stärke heraus, zumindest gemessen an den Nutzerzahlen, die Google selbst nennt.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Monatlich aktive Nutzer der Gemini-App | über 950 Millionen |
| Downloads der Gemma-Modellreihe | über 900 Millionen |
| Betriebszugehörigkeit Jeff Dean | 27 Jahre |
| Zusammenarbeit Hassabis und Kavukcuoglu | 13 Jahre |
In den internen Nachrichten wird außerdem die kommende Modellgeneration Gemini 4 erwähnt. Ein Termin oder technische Details dazu wurden nicht genannt.
Was das für Unternehmen bedeutet
Hassabis beschreibt Google als einziges Unternehmen mit dem kompletten Stack, von der Infrastruktur über die Cloud bis zu Frontier-Modellen und KI-Anwendungen. Genau das ist aus Kundensicht die zweischneidige Botschaft. Wer sich bei Modell, Rechenleistung, Datenhaltung und Anwendung auf denselben Anbieter stützt, macht sich in vier Dimensionen gleichzeitig abhängig. Preisanpassungen oder Änderungen an Modellversionen lassen sich dann kaum noch abfedern.
Der bemerkenswertere Wert in der Tabelle ist deshalb nicht die Gemini-App, sondern die Gemma-Reihe. Über 900 Millionen Downloads offener Modellgewichte zeigen, wie groß der Bedarf an Modellen ist, die sich im eigenen Rechenzentrum betreiben lassen. Für Unternehmen im DACH-Raum ist das der praktisch relevantere Teil der Meldung: Self-Hosting löst den Datenschutzknoten, macht Kosten planbar und beendet die Abhängigkeit von monatlichen Nutzungsgebühren. Dass parallel dazu chinesische Anbieter mit offenen Gewichten die US-Konkurrenz unter Druck setzen, erhöht die Auswahl zusätzlich.
Wie schnell sich dieses Feld bewegt, zeigen Veröffentlichungen wie DeepSeek V4 Flash mit 304 Milliarden Parametern oder kompakte Spezialmodelle wie NousCoder-14B unter Apache 2.0. Der Abstand zwischen proprietären Spitzenmodellen und frei verfügbaren Alternativen ist längst kein Argument mehr, das jede Abo-Entscheidung automatisch rechtfertigt.
Interessant ist schließlich die Grundidee von Discovery Loop. Ein personalintensiver Prozess soll durch KI so weit automatisiert werden, dass er in völlig anderem Maßstab läuft. Das ist im Kern dieselbe Rechnung, die auch in der Verwaltung, im Vertrieb oder in der Softwareentwicklung aufgeht: Wer Abläufe versteht, kann sie heute mit KI selbst automatisieren, statt für jeden Teilschritt ein weiteres Werkzeug zu mieten.