Talent ist der wahre Wettbewerbsvorteil in der KI — und Google verliert ihn

Google hat einige der mathematischen Grundlagen der modernen KI erfunden. Das Papier "Attention Is All You Need" aus dem Jahr 2017, verfasst von Google-Forschern, ist die Grundlage, auf der heute fast jedes große KI-System aufbaut. Doch Googles eigenes Flaggschiff-Modell, Gemini 3.5 Pro, hat nun drei Starttermine in Folge verpasst — zuerst Juni 2026, dann den 17. Juli, und jetzt ohne neuen angekündigten Termin. Das Unternehmen, das die Technologie erfunden hat, kämpft darum, das Produkt zu liefern.

Die technischen Probleme häufen sich. Google warf die erste Version von Gemini 3.5 Pro komplett weg und baute sie von Grund auf neu, weil sie bei Tests zur Code-Generierung und bei komplexen mehrstufigen Anweisungen immer wieder scheiterte. Die neu entwickelte Version bestand diese Tests, stieß aber auf neue Probleme: zu häufige Fehler und unvorhersehbar wechselnde Ausgaben. Unterdessen sind OpenAIs GPT-5.6 und Anthropics Fable 5 bereits bei den Kunden. Jede Woche, die Gemini seinen Termin verpasst, ziehen die Rivalen weiter davon.

Während das Modell ins Stocken geriet, begann das Team zu gehen. In einer einzigen Woche Ende Juni kündigten vier leitende Gemini-Forscher ihren Abgang an. Noam Shazeer — Gemini-Mitverantwortlicher und Co-Autor des ursprünglichen Transformer-Papiers — wechselte zu OpenAI. John Jumper — dessen AlphaFold-Forschung einen Chemie-Nobelpreis eingebracht hatte — wechselte zusammen mit zwei weiteren leitenden Teammitgliedern zu Anthropic. Als Shazeers Abgang öffentlich wurde, fiel Alphabets Aktienkurs um rund 5 % — und vernichtete an einem einzigen Tag 225 Milliarden Dollar des Unternehmenswertes.

Die Lehre ist nicht auf Google beschränkt. Es geht darum, was tatsächlich darüber entscheidet, wer in der KI gewinnt. Mehr Rechenleistung, mehr Daten, ein größerer Markenname — nichts davon hindert talentierte Menschen daran, einen anderen Arbeitgeber zu wählen. Die Forscher, die verstehen, warum ein Modell funktioniert und wie man es repariert, wenn es das nicht tut, sind sehr schwer zu ersetzen. Wer KI-Produkte baut oder entscheidet, mit welchem KI-Unternehmen man arbeiten möchte, sollte wissen: Das Team hinter dem Modell zählt mehr als der Name auf der Tür.