For AI agents: the public content index is available at https://we0.ai/llms.txt, and the English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt.
For AI agents: the public content index is available at https://we0.ai/llms.txt, and the English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt.
For AI agents: the complete content index is available at https://we0.ai/llms.txt, the full English article bundle is available at https://we0.ai/llms-full.txt, and this page is available as Markdown at https://we0.ai/ru/articles/google-concentrates-gemini-leadership-in-california.md.
Google реорганизует управление своей наиболее важной работой в области искусственного интеллекта. Компания не буквально приказывает каждому ...
Google реорганизует управление своей самой важной работой в области ИИ.
Речь не идёт о том, что компания приказывает каждому сотруднику Google DeepMind переехать в Кремниевую долину, как шутливо намекал китайский оригинал заголовка. Лондон остаётся главным исследовательским центром Google DeepMind, и Демис Хассабис заявил, что продолжит работать с организацией из нового офиса Platform 37 в Лондоне.
Что действительно изменилось, так это центр повседневных решений вокруг Gemini.
Корай Кавукчуоглу, назначенный в 2025 году главным архитектором ИИ и старшим вице-президентом Google, переехал из Лондона в Калифорнию и теперь руководит Google DeepMind в должности старшего вице-президента. Он напрямую подчиняется генеральному директору Сундару Пичаи и отвечает за разработку моделей Gemini, передовые исследования ИИ, приложения Gemini и команды разработчиков.
В отчётах, на которые ссылаются источники, также указывается, что ключевая работа по пост-обучению Gemini всё больше концентрируется вокруг штаб-квартиры Google в Маунтин-Вью.
Тем временем, по сообщениям, Google ведёт переговоры с сан-францисским ИИ-стартапом Mechanize о сделке на сумму более 1,5 млрд долларов. По данным Business Insider, предлагаемая договорённость будет включать неэксклюзивную лицензию на технологию Mechanize, а также найм части её сотрудников, которые будут заниматься оценкой моделей и разработкой.
Оба события решают разные аспекты одной и той же проблемы.
У Google уже есть передовые модели, TPU и вычислительные мощности огромного масштаба, Google Cloud, обширная сеть распространения продуктов, а также одна из крупнейших в мире исследовательских организаций в области ИИ. Сложность заключается в том, чтобы превратить эти активы в более быстрые итерации моделей и более мощные ИИ-продукты — особенно в области кодирующих агентов, где конкуренция со стороны Anthropic, OpenAI и специализированных инструментов становится всё более жёсткой.
На протяжении более десяти лет ИИ-организация Google имела два мощных географических центра.
Один находится в штаб-квартире Google в Маунтин-Вью, Калифорния, где сосредоточены продуктовые, облачные, поисковые, Android, рекламные и бизнес-подразделения компании.
Другой — лондонский DeepMind, основанный в 2010 году и приобретённый Google в 2014-м.
Сама по себе такая структура не была проблемой. DeepMind мог сосредоточиться на долгосрочных исследованиях ИИ, а продуктовые подразделения Google — на глобальных потребительских и корпоративных продуктах.
После того как генеративный ИИ перешёл из исследовательской стадии в быстрый цикл потребительских продуктов, трудности этой структуры стали более очевидными.
В апреле 2023 года Google официально объединила команду Brain из исследовательского подразделения Google с DeepMind, создав Google DeepMind.
Google заявила, что её цель — ускорить прогресс в области ИИ, объединив две исследовательские группы, ответственные за множество технологий, включая
Transformer, AlphaGo, AlphaFold, WaveNet, TensorFlow, JAX, глубокое обучение с подкреплением и обучение последовательность-в-последовательность.
Gemini стала одной из первых серий больших моделей, выпущенных в рамках объединённой организации.
Слияние решило проблему формального организационного разделения, но не устранило географическую разобщённость.
Команды, работающие над Gemini, продолжали работать совместно из нескольких локаций и часовых поясов.
По данным источников BAAI, разработка Gemini задействует сотрудников в офисах, распределённых примерно по восьми часовым поясам.
Это создаёт вполне реальные проблемы координации.
Команде моделей может потребоваться быстро принимать решения по предобучению, пост-обучению, безопасности, оценке, интеграции в продукты, API для разработчиков, инфраструктуре обслуживания, интеграции в поиск и корпоративному развёртыванию.
Задача, которую можно было бы решить коротким совещанием, может занять значительно больше времени, если ответственные команды работают в разные смены.
Источники сообщают, что Хассабис иногда работал в Лондоне допоздна, чтобы получить время, пересекающееся с коллегами в Калифорнии.
Важно не точное количество поздних совещаний или ночных встреч, а основная проблема, которую они отражают: как только Gemini стала продуктом с быстрым циклом выпуска, физическое расстояние между исследовательским руководством и основными продуктовыми подразделениями превратилось в операционные издержки.
Согласно отчётам, обобщённым в исходном тексте, Google переводит всё больше сотрудников пост-обучения Gemini в Калифорнию.
Пост-обучение — это этап после завершения предобучения базовой модели, который может включать инструктивную настройку, обучение с подкреплением, оптимизацию предпочтений, настройку безопасности, оценку моделей, обучение использованию инструментов, поведение агентов и адаптацию под конкретные продукты.
Этот этап важен, потому что он сильно влияет на то, как итоговая модель работает в реальных продуктах.
Если пост-обучение и интеграция в продукт слабые, даже базовая модель с отличными внутренними способностями может показывать неудовлетворительные результаты в ассистенте, кодирующем агенте или поисковом продукте.
Размещение модельных команд, оценочных команд, продуктовых команд и руководства ближе друг к другу сокращает цикл обратной связи:
Поведение модели
↓
Оценка
↓
Тестирование продукта
↓
Обратная связь пользователей
↓
Корректировка пост-обучения
↓
Новое поведение модели
Цель состоит не в том, чтобы само географическое расположение стало технологическим прорывом, а в том, чтобы сократить время, необходимое для завершения этого цикла.
Тенденция к концентрации в Калифорнии началась не с объявления о кадровых изменениях в августе 2026 года.
В июне 2025 года Google назначила технического директора Google DeepMind Корая Кавукчуоглу своим первым главным архитектором ИИ с повышением до старшего вице-президента, подчиняющегося непосредственно Сундару Пичаи.
Reuters тогда сообщало, что Кавукчуоглу переедет из Лондона в Калифорнию.
Его обязанности были явно корпоративного уровня: Google хотела, чтобы старший технический руководитель помогал координировать, как модели ИИ превращаются в продукты.
Это назначение важно, потому что оно показывает: последняя реорганизация — не внезапное решение, принятое за одну ночь. Это продолжение изменений, которые развивались более года.
5 августа 2026 года Google официально оформила следующий шаг.
Сундар Пичаи объявил, что Кавукчуоглу станет старшим вице-президентом Google DeepMind, сохранив при этом должность главного архитектора ИИ Google.
Теперь в сферу его обязанностей входят:
Он напрямую подчиняется Пичаи.
Google заявила, что Кавукчуоглу проработал в DeepMind 13 лет и ранее участвовал в руководстве такими проектами, как WaveNet и DQN.
Это самое явное свидетельство того, что операционный центр Gemini стал ближе к основному продуктовому руководству Alphabet.
Источники добавляют в эту новую структуру власти второго человека, находящегося в Калифорнии: сооснователя Google Сергея Брина.
После появления ChatGPT Брин вернулся к более активной роли в работе Google над ИИ, и неоднократно сообщалось о его непосредственном участии в технических обсуждениях, связанных с Gemini.
Он не занимает формальной операционной должности, которую теперь имеет Кавукчуоглу.
В объявлении Google о кадровых изменениях от 5 августа Брин не указан ни как руководитель Google DeepMind, ни как начальник Кавукчуоглу.
Формальная иерархия выглядит так:
Сундар Пичаи
↓
Корай Кавукчуоглу
↓
Модели Gemini + Передовые исследования + Приложения Gemini + Команды разработчиков
Брина правильнее понимать как влиятельного сооснователя, который стал гораздо глубже вовлечён в ИИ-стратегию компании.
Это различие важно, поскольку юмористическая формулировка первоисточника может создать впечатление, будто Брин лично наблюдает за каждой командой за соседним столом. Факты подтверждают, что Брин играет более весомую роль, однако они не подтверждают получение им новой объявленной операционной должности.
Последняя часть кадровых перестановок касается Демиса Хассабиса.
Хассабис не покидает Google DeepMind. Он меняет свою роль.
Google объявил, что теперь он занимает следующие должности:
Хассабис заявил, что решил передать повседневные операционные обязанности, чтобы уделять больше времени долгосрочной стратегии AGI, научным прорывам, социальному влиянию передового ИИ и работе Isomorphic Labs.
Google также сообщил, что Хассабис продолжит тесное сотрудничество с Кавукчуоглу, а также с руководством модельного направления и исследований Google DeepMind.
Таким образом, описывать этот переход как исключение Хассабиса из исследований ИИ было бы неточно.
Более четкое разделение обязанностей выглядит так:
| Руководитель | Основной фокус работы после изменений |
|---|---|
| Корай Кавукчуоглу | Повседневные операции Google DeepMind, разработка Gemini, исполнение по продуктам и для разработчиков |
| Демис Хассабис | Долгосрочная AGI, научная стратегия, роль главного научного сотрудника Alphabet, Isomorphic Labs |
| Сундар Пичаи | Непосредственный надзор за Кораем на исполнительском уровне и координация общих приоритетов компании в области ИИ |
| Сергей Брин | Растущее стратегическое и техническое участие, но без объявления новой операционной должности |
Рамка «смещение центра власти в области ИИ обратно в Калифорнию», на которую ссылаются источники, отражает сдвиг в операционном руководстве, но это не следует воспринимать как отказ Google от Лондона.
Хассабис особо отметил, что продолжит консультировать Google DeepMind в новом лондонском офисе компании на Platform 37.
Google продолжает нанимать в Великобритании крупную исследовательскую команду.
Аналитики Reuters Breakingviews также отмечают, что Лондон остается важной экосистемой ИИ с большим объемом венчурных инвестиций, выпускниками DeepMind и продолжающимися инвестициями Google.
Таким образом, наиболее точным описанием этих изменений будет:
Больше оперативного управления Gemini сосредоточено в Калифорнии, тогда как Лондон остается важным исследовательским центром.
Это значимый сдвиг, но не полный географический уход.
Перевод людей в один часовой пояс решает проблему координации, но автоматически не закрывает каждый пробел в продуктах.
Источники указывают, что ИИ-программирование является одной из областей, которые Google хочет ускорить.
Business Insider сообщил 5 августа, что Google ведет углубленные переговоры со стартапом из Сан-Франциско Mechanize.
Предполагаемая стоимость сделки может превысить 1,5 млрд долларов.
По сообщениям, обсуждаемые структуры включают:
Google и Mechanize отказались от комментариев для Business Insider, а в отчете подчеркивается, что условия сделки могут измениться.
Таким образом, данную сделку не следует преподносить как завершенное поглощение.
В оригинальной китайской статье вскользь упоминалось, что Google «приобрел» эту команду.
Структура сделки по сообщениям более конкретна.
В настоящее время не сообщается, что Google напрямую приобретает Mechanize.
Вместо этого переговоры больше похожи на соглашение о лицензировании в сочетании с привлечением талантов.
Опишите идею одной фразой, и We0 AI создаст сайт-витрину, страницы и CMS, а после запуска поможет привлечь клиентов и трафик.
Одна полная генерация проекта для бесплатной регистрации
Лучше всего попробовать один полный поток генерации и быстро увидеть первый черновик проекта.
Такой тип сделки позволяет крупным технологическим компаниям получать доступ к технологиям, опытным исследователям, инфраструктуре оценки и отраслевой экспертизе, в то время как стартап может продолжить независимую работу.
Ключевой момент: переговоры с Mechanize все еще продолжаются и не подтверждены самой компанией.
Mechanize описывает себя как компанию, создающую среды обучения с подкреплением и системы оценки для передовых программирующих агентов.
Их среды предоставляют моделям реальные задачи программной инженерии, например:
Затем оценщики оценивают производительность модели.
Эти оценки могут использоваться для обучения с подкреплением, оценки моделей и измерения возможностей.
Основная идея Mechanize заключается в том, что моделям для программирования нужны не только статические бенчмарк-задачи; им нужны реальные среды, в которых агент может совершать последовательные действия и оцениваться по тому, действительно ли он выполнил программную задачу.
Помощник по коду может отлично справляться с изолированными задачами генерации кода, но при этом испытывать трудности при выполнении реальных инженерных задач.
Реальные задачи требуют от агента:
Среды обучения, воспроизводящие такие рабочие процессы, дают более качественный сигнал для обучения с подкреплением, чем простое использование коротких фрагментов кода.
Это делает Mechanize актуальным для любой лаборатории, пытающейся улучшить долгосрочных агентов программной инженерии.
Mechanize был основан в 2025 году:
Бесироглу ранее соучредил Epoch AI, известный исследованиями моделей ИИ, вычислительных мощностей, тенденций масштабирования и оценок.
По данным Business Insider, Mechanize привлек 9,1 млн долларов при оценке в 500 млн долларов в начале 2026 года.
Среди раскрытых инвесторов — Нат Фридман, Патрик Коллисон и Дваркеш Патель.
Собственные заявленные амбиции Mechanize простираются далеко за пределы программной инженерии.
Компания заявляет, что ее долгосрочная цель — полная автоматизация высокоценной экономической работы.
Текущий фокус на кодировании логичен, поскольку программная инженерия предоставляет относительно четкий механизм обратной связи. Работа модели обычно может быть проверена с помощью модульных тестов, интеграционных тестов, систем сборки, поведения во время выполнения и структурированных оценщиков.
Это делает кодирование практичной областью для обучения с подкреплением.
В материале утверждается, что Google отстает от Claude Code, Codex и Cursor в области ИИ-кодирования.
Это утверждение сложно свести к объективному рейтингу.
Различные продукты для кодирования конкурируют по разным параметрам, включая качество базовых моделей, понимание кодовой базы, длительность автономных задач, интеграцию с IDE, доступ к терминалу, использование инструментов, задержку, цену, корпоративный контроль и надежность.
У Google уже есть сильные продукты для разработчиков и модели для кодирования.
Причина, по которой Mechanize все еще может быть ценным, более конкретна: Mechanize фокусируется на инфраструктуре обучения и оценки, необходимой для улучшения возможностей кодирующих агентов.
Такая специализация может помочь Google улучшить:
Иными словами, Google
Это не просто покупка редактора кода, а получение технологий и специалистов, ориентированных на то, чтобы научить модели выполнять реальную программную инженерную работу.
На первый взгляд эти две новости — разные вещи.
Одна — организационная перестройка.
Другая — потенциальная сделка по технологиям и кадрам.
Но стратегическая логика здесь схожа.
У Google огромные ресурсы в области ИИ. Проблема в том, чтобы сократить дистанцию между:
Исследования
→
Обучение
→
Оценка
→
Интеграция в продукты
→
Обратная связь пользователей
→
Модель следующего поколения
Концентрация большего объёма руководства и этапов пост-обучения в Маунтин-Вью ускоряет внутренние решения.
Mechanize может привнести внешнюю экспертизу в обучение и оценку кодовых агентов.
В совокупности эти шаги показывают, что Google пытается сократить цикл от исследовательских возможностей до конкурентоспособных продуктов.
В конце материала внимание сосредоточено на напряжении между Хассабисом и Лондоном.
DeepMind всегда имел ярко выраженную идентичность исследовательской лаборатории.
Его история включает AlphaGo, AlphaZero, AlphaFold, WaveNet, а также проекты в области глубинного обучения с подкреплением.
Хассабис также публично заявлял, что хочет доказать: лучшие в мире исследования ИИ могут проводиться в Лондоне, а не требовать, чтобы все ведущие исследователи переезжали в Кремниевую долину.
Новая организационная структура проверяет, сможет ли эта исследовательская идентичность сосуществовать с более централизованной операционной моделью продукта.
В материале предлагаются три возможных интерпретации изменения должности Хассабиса:
Открытые данные поддерживают часть каждой из этих интерпретаций, но недостаточны для поддержки более драматичной версии о том, что его «выдавили за отказ переезжать в Калифорнию».
Google заявляет, что Хассабис и Пичаи обсуждали новую должность уже некоторое время.
Хассабис говорит, что хочет время и пространство, чтобы сосредоточиться на более масштабной повестке AGI.
Он также останется в Лондоне, а не переедет вместе с операционной организацией в Маунтин-Вью.
Разумная интерпретация: эта реструктуризация создала более чёткое разделение обязанностей:
Корай:
быстрее поставлять модели и продукты
Демис:
фокус на AGI, науке и долгосрочной стратегии
Сработает ли такое разделение, зависит от того, смогут ли обе стороны продолжать тесно сотрудничать.
| Дата | Событие |
|---|---|
| апрель 2023 | Google объединяет команду Brain и DeepMind в Google DeepMind |
| июнь 2025 | Корай Кавукчуоглу становится главным архитектором ИИ Google и старшим вице-президентом, подчиняясь Сундару Пичаи |
| 2025–2026 | С расширением общефирменных обязанностей в области ИИ Корай переезжает из Лондона в Калифорнию |
| 2026 | По сообщениям, больше этапов пост-обучения Gemini сосредотачиваются в Калифорнии |
| 5 августа 2026 | Google объявляет, что Демис Хассабис станет председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet |
| 5 августа 2026 | Корай назначен старшим вице-президентом Google DeepMind, ответственным за модели, передовые исследования, приложения Gemini и команды разработчиков |
| 5 августа 2026 | Business Insider сообщает, что Google ведёт переговоры о сделке по технологиям и кадрам Mechanize на сумму более 1,5 млрд долларов |
| 10 августа 2026 | Оригинальная статья QbitAI/BAAI связывает централизацию в Калифорнии и переговоры с Mechanize как часть ускорения исполнения в области ИИ в Google |
Нет. Google DeepMind остаётся глобальной организацией, и Лондон по-прежнему является важным исследовательским центром. Изменения касаются того, что больше операционного руководства, решений по Gemini и, по сообщениям, часть пост-обучения сосредоточены в Маунтин-Вью.
Корай Кавукчуоглу теперь руководит Google DeepMind в должности старшего вице-президента, одновременно оставаясь главным архитектором ИИ Google. Он напрямую подчиняется Сундару Пичаи и отвечает за разработку моделей Gemini, передовые исследования ИИ, приложения Gemini и команды разработчиков.
Нет. Хассабис стал председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet. Он продолжает участвовать в долгосрочной стратегии AGI и исследованиях, а также продолжает руководить Isomorphic Labs.
Да. Reuters в июне 2025 года сообщил, что он переедет в Калифорнию после назначения главным архитектором ИИ Google и старшим вице-президентом. Недавние сообщения показывают, что с расширением обязанностей он уже работает в штаб-квартире Google в Маунтин-Вью.
Судя по текущим сообщениям, нет. Business Insider сообщает, что Google обсуждает сделку стоимостью более 1,5 млрд долларов, которая включает неэксклюзивную лицензию на технологии и найм части сотрудников Mechanize; обе компании отказались от комментариев, условия сделки могут измениться.
Mechanize создаёт среды обучения с подкреплением и системы оценки для передовых кодовых агентов. Эти среды моделируют реальную программную инженерную работу и предоставляют скоринг-системы для оценки агентов в процессе обучения и оценки.
По сообщениям, эта сделка принесёт Google технологии и специалистов, сосредоточенных на обучении и оценке кодовых агентов. Это может помочь улучшить производительность в долгосрочной программной инженерии — области, которая становится всё более важной для передовых продуктов ИИ.
Возглавляет ли Сергей Брин официально Google DeepMind?
Брин не был объявлен на какой-либо новой официальной руководящей должности. Согласно публичным сообщениям, он становится всё более активным в AI-стратегии Google, тогда как официальная управленческая структура предполагает, что Koray Kavukcuoglu отвечает за повседневную операционную деятельность Google DeepMind под руководством Сундара Пичаи.
Реорганизация ИИ в Google
Речь идёт не столько о возвращении всех исследователей в штаб-квартиру, сколько о сокращении дистанции между разработкой моделей, пост-обучением, продуктовыми решениями и высшим руководством.
Перевод Корая Кавукчуоглу в Калифорнию и повышение до руководителя Google DeepMind официально закрепили этот сдвиг, начавшийся в 2025 году. Демис Хассабис остаётся ключевой научной фигурой, но отошёл от повседневного управления, сосредоточившись на AGI, науке и Isomorphic Labs.
По сообщениям, переговоры о сделке с Mechanize на сумму более 1,5 миллиарда долларов решают другую проблему исполнения: улучшение обучения и оценки кодирующих агентов. Если сделка будет завершена, Google получит специализированные технологии и таланты, а не просто очередной интерфейс для кодирования.
Общая ключевая линия — скорость: Google перестраивает кадры, процессы принятия решений и привлечение внешних талантов вокруг более короткого пути от передовых исследований до конкурентоспособных AI-продуктов.
Начните с одной фразы и получите полноценный сайт за считанные минуты.
