Pergeseran Bakat AI 2026 Menandakan Perpindahan kepada Persaingan Kuasa Organisasi

Musim panas 2026 menyaksikan pergerakan besar bakat AI, yang menandakan persaingan industri telah beralih daripada "pertandingan keupayaan model" kepada "pertandingan kuasa organisasi dan pengagihan bakat".

Artikel penulis, sumber: 0x9999in1, ME News



• Dari Jun hingga 8 Ogos 2026, pergerakan bakat yang paling ketara dalam industri AI bukanlah sekadar pertukaran eksekutif biasa, tetapi pilihan semula platform oleh individu utama yang menguasai seni bina model, sains AI, infrastruktur kuasa pengiraan dan tadbir urus keselamatan.
• Google adalah sumber keluaran bakat yang paling ketara: Noam Shazeer beralih ke OpenAI, John Jumper, Jonas Adler dan Alexander Pritzel berpindah ke Anthropic; pada bulan Ogos, Jeff Dean dan penyelidik terkenal lain meninggalkan Google untuk membantu menubuhkan Discovery Loop.
• Anthropic menjadi destinasi utama untuk bakat penyelidikan; OpenAI, di satu pihak, menyerap bakat seni bina model, matematik, dan keselamatan, sementara di pihak lain, terus mengalami penyesuaian dalam pengurusan misi, keselamatan, dan komersialisasi.
• Pertarungan bakat kini telah meluas daripada penyelidikan model kepada perisian cip, pusat data, pelaksanaan perusahaan, dan tadbir urus organisasi. Faktor penentu destinasi bakat terkemuka bukan lagi sekadar gaji, tetapi kuasa pengagihan kapasiti pengiraan, autonomi penyelidikan, potensi peningkatan ekuiti, dan sama ada individu boleh menjadi pemimpin sebenar dalam satu jalan teknologi.
• Pandangan utama saya ialah: Pergerakan bakat AI musim panas 2026 menandakan persaingan industri telah beralih daripada "pertandingan keupayaan model" kepada "pertandingan kuasa organisasi dan pengagihan bakat".

Gelombang pergerakan ini tidak melibatkan pengurus profesional biasa tetapi individu berpengaruh tinggi yang mampu mengubah hala penyelidikan, struktur organisasi, atau kecekapan perbelanjaan modal.

Analisis SignalFire terhadap lebih daripada 650 juta individu bakat dan lebih daripada 80 juta institusi menunjukkan bahawa sejak pelancaran ChatGPT, jurutera AI dan pembelajaran mesin dalam industri teknologi telah meningkat sebanyak 39%, sementara jurutera penyelidikan meningkat sebanyak 28%. Pada masa yang sama, keseluruhan pengambilan pekerja oleh syarikat teknologi besar masih lebih rendah kira-kira 25% berbanding 2019, tetapi jurutera perisian kini menyumbang 55% daripada pengambilan baharu, lebih tinggi daripada 46% pada 2019.

Ini menunjukkan industri teknologi tidak sekadar mengurangkan pelaburan bakat tetapi secara aktif mengecilkan peranan peringkat rendah, peranan umum, dan lapisan penyelarasan, sambil menumpukan bajet kepada individu yang boleh secara langsung mendorong latihan model, pembangunan infrastruktur, dan pelancaran produk.

Keupayaan model boleh dikejar melalui latihan yang berterusan, kuasa pengiraan boleh diperoleh melalui kontrak jangka panjang, dan data boleh dibersihkan dan disusun semula, tetapi individu yang benar-benar memahami seni bina model, formula latihan, sistem penilaian, dan kerjasama kejuruteraan berskala besar tidak dapat digandakan dalam masa yang singkat.

Aset utama syarikat AI sedang berubah: Yang penting bukan lagi berapa banyak pekerja yang dimiliki tetapi sama ada mereka boleh memastikan puluhan penyelidik dan ketua jurutera yang paling kritikal terus kekal, serta memberikan mereka kuasa pengiraan, bajet, dan kuasa membuat keputusan yang mencukupi.

Perubahan paling simbolik pada bulan Jun datang daripada Google.

Pengarang bersama kertas Transformer dan ketua bersama Gemini, Noam Shazeer, mengumumkan penyertaannya dengan OpenAI. Google pada 2024 telah menggunakan transaksi pelesenan teknologi bernilai berbilion dolar bersama dengan perjanjian bakat untuk membawa Shazeer kembali dari Character.AI ke syarikat tersebut, tetapi dalam masa kurang dua tahun, Shazeer sekali lagi meninggalkan Google.

Bagi OpenAI, ini bukan sekadar tambahan seorang penyelidik terkenal tetapi mendapatkan bakat seni bina yang memahami Transformer, model pakar hibrid, produk perbualan, dan cara organisasi penyelidikan model terkemuka. Teknologi yang diciptakan oleh Shazeer telah menjadi asas kepada model-model besar moden, dan penilaiannya terhadap hala model dan kecekapan latihan mungkin lebih bernilai daripada satu pasukan penyelidik biasa.

Tidak lama kemudian, pencipta bersama AlphaFold dan pemenang Hadiah Nobel Kimia 2024, John Jumper, mengumumkan pemergiannya dari Google DeepMind setelah hampir sembilan tahun, untuk menyertai Anthropic. Selepas itu, penyelidik utama Gemini, Jonas Adler dan Alexander Pritzel, dilaporkan turut berpindah ke Anthropic.

Dalam masa yang singkat, Google kehilangan bakat model asas, AI untuk Sains, model kod, dan sistem latihan, menunjukkan bahawa masalahnya bukan hanya pesaing yang menawarkan gaji lebih tinggi.

Laporan umum menunjukkan bahawa sebahagian daripada sumber kuasa pengiraan yang dikendalikan oleh Shazeer telah diagihkan semula. Bagi penyelidik terkemuka, jumlah GPU yang dimiliki syarikat bukanlah faktor paling penting; yang benar-benar penting ialah berapa banyak kuasa pengiraan yang dapat mereka kendalikan sendiri, dan kedudukan projek mereka dalam keutamaan organisasi.

OpenAI dan Anthropic dapat menawarkan rantaian keputusan yang lebih pendek, jangkaan ekuiti yang lebih langsung, serta pengaruh peribadi yang lebih jelas. Di syarikat besar tradisional, penyelidik terkemuka mungkin hanya menjadi sebahagian daripada organisasi yang besar; di makmal terkemuka yang sedang berkembang pesat, mereka lebih berkemungkinan menjadi pemimpin sebenar dalam satu jalan teknologi.

Daya tarikan Anthropic terhadap bakat penyelidikan bukan muncul secara tiba-tiba. SignalFire sebelum ini telah mengira bahawa dalam kalangan pekerja yang telah bekerja selama dua tahun, kadar kekal untuk tahun kedua di Anthropic adalah kira-kira 80%, lebih tinggi daripada Google DeepMind (78%), OpenAI (67%), dan Meta (64%).

Perbezaan aliran bakat lebih ketara: kebarangkalian jurutera berpindah dari OpenAI ke Anthropic adalah kira-kira 8 kali berbanding aliran sebaliknya, manakala nisbah jurutera yang berpindah dari Google DeepMind ke Anthropic hampir mencapai 11:1.

Perubahan tenaga kerja yang berlaku pada bulan Jun hanya mengubah trend aliran masuk bersih jangka panjang ini menjadi isyarat industri yang lebih jelas: dalam pasaran bakat model terkemuka, Anthropic bukan lagi sekadar pesaing kepada OpenAI tetapi telah membentuk daya tarikan tersendiri dalam budaya penyelidikan, pengekalan bakat, dan naratif misi.

Julai: Persaingan Bakat Menyasar Organisasi, Kuasa Pengiraan dan Keselamatan OpenAI Menghadapi Gesekan Organisasi Selepas Penskalaan Besar-Besaran

Pada 7 Julai, Ketua Futurologis OpenAI yang telah berkhidmat selama hampir sembilan tahun, Joshua Achiam, mengumumkan peletakan jawatannya.

Achiam pernah bertanggungjawab terhadap kerja penjajaran misi OpenAI, serta secara aktif terlibat dalam perbincangan keselamatan dan strategi jangka panjang syarikat. Ketika meninggalkan syarikat, beliau tidak mengumumkan majikan baharunya, hanya menyatakan bahawa memajukan misi AI tidak semestinya memerlukan berada di dalam makmal barisan hadapan.

Dua hari kemudian, Fidji Simo, yang bertanggungjawab terhadap pelaksanaan AGI, melepaskan jawatan sepenuh masa atas alasan kesihatan jangka panjang, dan bertukar menjadi penasihat separuh masa, dengan tugasnya dibahagikan kepada pengurusan kanan lain.

Walaupun alasan peletakan jawatan kedua-dua individu ini berbeza, ia tidak boleh disimpulkan secara mudah sebagai "OpenAI hilang kawalan" atau "pasukan keselamatan sekali lagi keluar". Namun, apabila kedua-dua perkara ini dilihat bersama, ia mencerminkan isu struktur yang dihadapi OpenAI: ia telah berkembang daripada sebuah makmal penyelidikan kepada syarikat teknologi besar yang menguruskan produk pengguna, pendapatan perusahaan, infrastruktur, lobi dasar, tadbir urus keselamatan dan tekanan pasaran modal yang berpotensi.

Dengan pengembangan skala organisasi, sempadan jelas bagi peranan misi asal semakin sukar dikekalkan. Mereka yang bertanggungjawab terhadap keselamatan, risiko jangka panjang atau impak sosial perlu sentiasa berunding dengan kelajuan produk, pendapatan komersial dan tekanan persaingan.

Makmal barisan hadapan yang lebih berjaya, semakin ia menyerupai gergasi teknologi tradisional. Data dari SignalFire menunjukkan bahawa dalam komposisi bakat makmal AI barisan hadapan, peranan sumber manusia dan pengambilan pekerja merangkumi sekitar 9.2%, peranan kewangan 5.1%, dan peranan perundangan 2.3%.

Peratusan ini mencerminkan bahawa makmal barisan hadapan bukan lagi sekadar kumpulan saintis dan jurutera. Insentif ekuiti, perolehan kuasa pengiraan, pematuhan peraturan, litigasi bakat, dan persaingan lintas syarikat, semuanya meningkatkan kerumitan pengurusan organisasi.

Kadangkala, pemergian bakat bukan kerana syarikat menjadi tidak penting, tetapi kerana individu dalam organisasi yang berkembang pesat semakin kurang dapat membuat keputusan.

Ketua Infrastruktur Kini Setaraf dengan Saintis Model

Pada Julai, aliran bakat jelas menyasar asas pengiraan dan pelaksanaan komersial.

Dave Brown, Naib Presiden Kanan AWS untuk Komputasi dan Pembelajaran Mesin, meninggalkan Amazon selepas hampir 19 tahun berkhidmat dan menyertai Meta untuk terlibat dalam pengembangan pusat data; Robert Hundt, ketua perisian awal Google TPU, menyertai Amazon untuk mengetuai sistem perisian Neuron; Francis deSouza, Ketua Pegawai Operasi Google Cloud dan ketua produk keselamatan, dilantik sebagai CEO baharu Scale AI dan dijadualkan memulakan tugas pada 10 Ogos.

Perubahan ini menunjukkan bahawa persaingan AI kini telah beralih daripada "adakah terdapat model" kepada "bolehkah kuasa pengiraan, latihan, dan pelaksanaan model disediakan secara stabil, serta menukar demonstrasi teknologi menjadi sistem produksi."

Ketua penyelidikan menentukan had kemampuan model, ketua infrastruktur menentukan kelajuan penyelidikan dan kos unit, dan ketua operasi perusahaan menentukan sama ada model boleh ditukar menjadi pendapatan. Tiga kategori bakat ini, yang sebelum ini berada dalam pasaran pengambilan pekerja yang berbeza, kini sedang ditempatkan dalam carta bidaan yang sama.

Meta menarik masuk eksekutif yang bertanggungjawab terhadap perniagaan komputasi dari Amazon bukan untuk pengalaman pengkomputeran awan tradisional, tetapi untuk bagaimana mengurus pembinaan pusat data bernilai berbilion dolar, penyediaan pelayan, dan pelaksanaan cip. Amazon menyerap bakat perisian Google TPU juga untuk mengurangkan ambang penggunaan cip Neuron mereka sendiri dan mengurangkan kebergantungan perniagaan AI terhadap ekosistem NVIDIA.

Pada masa yang sama, pemenang Hadiah Fields 2026, Jacob Tsimerman, mengumumkan cuti dari University of Toronto untuk menyertai OpenAI dalam penyelidikan keselamatan AI.

Ini menunjukkan bahawa makmal terkemuka sedang memperluaskan sempadan bakat mereka dalam dua arah serentak: satu adalah pusat data, perisian cip, dan pelaksanaan perusahaan, dan satu lagi adalah matematik, sains teori, dan keselamatan jangka panjang. Pasaran bakat AI tidak lagi terhad kepada penyelidik pembelajaran mesin tradisional, tetapi kini menyerap hampir semua bakat tinggi yang mampu meningkatkan kemampuan model, kebolehpercayaan, dan kecekapan perindustrian.

Dalam tempoh yang sama, perubahan terbuka dalam pengurusan sumber manusia di syarikat AI China lebih dekat dengan penyusunan semula kuasa organisasi berbanding dengan fenomena perpindahan besar-besaran bintang bakat antara syarikat.

Pada Julai, Tencent menggabungkan jabatan model bahasa besar Hunyuan dengan jabatan model multimodal menjadi Jabatan Model Asas, yang kini dikendalikan oleh Ketua Saintis AI, Yao Shunyu. ByteDance pula mengintegrasikan pasukan produk Feishu dengan pasukan produk Doubao, yang dikendalikan oleh ketua Doubao, Zhao Qi; sistem GTM Feishu yang menghadap pasaran dan Volcano Engine terus digabungkan, dengan Tang Dai kini mengendalikan pasaran perusahaan, jualan, dan perkhidmatan pelanggan secara keseluruhan.

Dua penyusunan ini dan pergerakan bakat antarabangsa mengarah ke arah yang sama: model asas, produk AI, dan pasukan komersial tidak lagi dibenarkan beroperasi secara selari untuk jangka panjang, kuasa organisasi kini tertumpu kepada individu yang dapat menyelaraskan model, produk, kuasa pengiraan, dan pendapatan.

Sebelumnya, syarikat besar boleh mengekalkan beberapa pasukan penyelidikan, membolehkan jabatan yang berbeza meneroka arah yang serupa. Tetapi dengan peningkatan kos latihan, kemampuan model yang semakin serupa, dan pengurusan yang menuntut pelaburan AI segera menghasilkan pendapatan, toleransi terhadap pembangunan berulang semakin berkurangan.

Yao Shunyu, Zhao Qi, dan Tang Dai bukan sahaja memperoleh jawatan yang lebih tinggi, tetapi juga kuasa pengagihan sumber yang lebih komprehensif. Pada masa hadapan, kekayaan sebenar syarikat besar China tidak hanya pada saintis yang dapat menerbitkan makalah, tetapi pada pengurus teknologi yang mampu menyelaraskan merentas jabatan dan menukar kemampuan model menjadi skala pengguna, pendapatan awan, dan pelanggan perusahaan.

Ini sejajar dengan logik makmal barisan hadapan AS yang bersaing untuk arkitek dan ketua infrastruktur: syarikat tidak memerlukan lebih banyak pakar tunggal, tetapi individu yang dapat bertanggungjawab terhadap hasil yang lengkap.

Pada 5 Ogos, Google mengumumkan penyesuaian kepimpinan AI yang paling penting dalam beberapa tahun kebelakangan.

Demis Hassabis tidak lagi bertanggungjawab terhadap operasi harian Google DeepMind, sebaliknya dilantik sebagai Pengerusi Google DeepMind dan Ketua Saintis Alphabet, terus memberi tumpuan kepada kecerdasan buatan umum, penyelidikan saintifik, dan Isomorphic Labs.

Bekas Ketua Pegawai Teknologi Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu dinaikkan pangkat sebagai Naib Presiden Kanan, melapor terus kepada Ketua Pegawai Eksekutif Alphabet, Sundar Pichai, dan bertanggungjawab menyelaraskan pembangunan model Gemini, penyelidikan termaju, aplikasi Gemini, serta pasukan pembangun.

Penyesuaian ini pada dasarnya memisahkan arah sains dengan operasi harian: Hassabis terus memikul tanggungjawab penyelidikan jangka panjang dan visi saintifik, manakala Kavukcuoglu menjadi pengendali utama bagi model, produk, dan ekosistem pembangun.

Pada hari yang sama, Ketua Saintis Google, Jeff Dean, menamatkan perkhidmatannya selama 27 tahun di syarikat itu dan bersama Sanjay Ghemawat mengasaskan Discovery Loop. Oriol Vinyals dan Quoc Le, yang telah lama terlibat dalam Google Brain, model urutan, dan pembangunan Gemini, turut menyertai pasukan pengasas syarikat baru tersebut.

Matlamat Discovery Loop adalah untuk memanfaatkan AI dalam mengautomasi pembelajaran mesin, penemuan saintifik, dan kejuruteraan. Alphabet bertindak sebagai pelabur pengasas dan memberikan sokongan pengkomputeran awan, menunjukkan bahawa ini bukan perpecahan bermusuhan dalam erti kata tradisional, tetapi hubungan organisasi baru.

Syarikat teknologi besar tidak lagi berusaha mengunci semua bakat terbaik secara tetap di dalam, tetapi mengekalkan hubungan melalui pelaburan, perkhidmatan awan, dan kerjasama ekosistem. Bagi penyelidik, meninggalkan syarikat besar untuk mendirikan syarikat bebas menawarkan peluang untuk memperoleh ekuiti yang lebih tinggi dan kawalan penyelidikan yang lebih menyeluruh; bagi Google pula, membenarkan bakat utama memulakan usaha niaga luar adalah cara yang lebih mudah untuk mengekalkan hubungan strategik berbanding kehilangan mereka sepenuhnya kepada OpenAI, Anthropic, atau Meta.

Namun demikian, ini tetap merupakan kehilangan bakat besar bagi Google. Dean, Ghemawat, Vinyals, dan Le meliputi pelbagai bidang dari sistem teragih, Google Brain, model urutan, pembelajaran penguatan, hingga Gemini—mereka adalah individu yang mampu mempengaruhi haluan model dari infrastruktur asas.

Ditambah lagi dengan bakat utama yang berpindah ke OpenAI dan Anthropic pada bulan Jun, Google kini menghadapi situasi di mana komuniti penyelidikan asalnya berpecah kepada pesaing dan syarikat permulaan baru.

Google masih memiliki kuasa pengkomputeran, data, pintu masuk produk, dan simpanan penyelidikan yang besar, tetapi kelebihan sumber syarikat besar tidak akan secara automatik diterjemahkan kepada kesetiaan bakat. Apabila penyelidik percaya bahawa platform luaran dapat memberikan kuasa membuat keputusan yang lebih tinggi, pengiktirafan sumbangan peribadi yang lebih jelas, dan pulangan ekuiti yang lebih besar, reputasi sejarah hanya dapat melambatkan aliran keluar, tetapi tidak dapat menghentikannya.

Perubahan tenaga kerja pada musim panas 2026 ini menunjukkan bahawa bakat AI terkemuka sedang meninggalkan logik kerjaya tradisional “jenama syarikat besar, gaji tinggi, dan kenaikan pangkat dalaman”.

Mereka lebih mementingkan kuasa pengkomputeran yang boleh dikendalikan daripada jumlah kuasa pengkomputeran yang secara nominal dimiliki oleh syarikat; lebih mementingkan kuasa membuat keputusan terhadap haluan teknologi daripada kedudukan yang secara nominal lebih tinggi; ekuiti syarikat yang mendekati fasa pencairan modal, status sebagai pengasas syarikat baru, serta bidang penyelidikan seperti sains dan keselamatan AI yang lebih bermisi, kini menjadi aset teras selain gaji tunai.

Oleh itu, untuk menilai sama ada sebuah syarikat AI benar-benar kuat, ia tidak boleh hanya bergantung kepada senarai model, skala parameter, dan jumlah pembiayaan tetapi juga mesti dilihat dari tiga soalan berikut.

Pertama, adakah penyelidik utama terus kekal atau beralih ke pesaing dengan cepat selepas pelancaran model.

Kedua, adakah ketua infrastruktur mempunyai bajet dan kuasa membuat keputusan yang mencukupi, dan mampu mengatur cip, pusat data, serta tumpukan perisian dengan berkesan.

Ketiga, adakah kelajuan pengkomersialan mewujudkan sempadan tanggungjawab yang jelas sebelum mengorbankan misi penyelidikan.

Penilaian akhir saya ialah, musim panas 2026 bukanlah gangguan bakat yang singkat, tetapi titik perubahan industri AI daripada “persaingan model” kepada “persaingan keupayaan organisasi”.

Pemenang masa depan mungkin bukan syarikat dengan tawaran tertinggi tetapi organisasi yang dapat memberikan bakat terbaik gabungan kuasa pengkomputeran, autonomi, ekuiti, dan tanggungjawab sebenar.

Model boleh dikejar, data boleh dibeli, cip boleh diperoleh melalui giliran; tetapi satu pasukan teras yang bersedia untuk bekerja bersama dalam jangka panjang dan memiliki sempadan kuasa yang jelas kini menjadi aset paling sukar untuk ditiru dalam industri AI.

1. SignalFire: "State of Talent Report 2026,” 22 Jun 2026.
2. SignalFire: "State of Tech Talent Report 2025,” 2025.
3. Bloomberg, Los Angeles Times: "Google Hit by New AI Brain Drain as Anthropic Poaches Top Gemini Talent,” 29 Jun 2026.
4. WIRED: "OpenAI’s Chief Futurist Is Leaving the Company,” 7 Julai 2026.
5. Reuters: "OpenAI’s AGI Deployment Chief Fidji Simo to Step Down After Medical Leave,” 9 Julai 2026.
6. Global TMT, EETimes: "Global Tech Exec Moves July 2026,” 6 Ogos 2026.
7. Google: "The Next Chapter of Our AI Momentum," 5 Ogos 2026.
8. Reuters: "Google Shakes Up AI Leadership as DeepMind Chief Shifts Role,” 5 Ogos 2026.