Google bündelt Gemini-Führung in Kalifornien und verhandelt über 1,5-Milliarden-Dollar-Übernahme von Mechanize

Einleitung

Google reorganisiert die Führung seiner wichtigsten KI-Arbeit.

Das Unternehmen befiehlt nicht, wie der scherzhafte chinesische Originaltitel andeutet, jedem Google-DeepMind-Mitarbeiter den Umzug ins Silicon Valley. London bleibt das wichtigste Forschungszentrum von Google DeepMind, und Demis Hassabis hat erklärt, dass er weiterhin von Googles neuem Platform-37-Büro in London aus mit der Organisation zusammenarbeiten wird.

Was sich tatsächlich ändert, ist das operative Entscheidungszentrum rund um Gemini.

Koray Kavukcuoglu, der 2025 zum Chief AI Architect und Senior Vice President bei Google ernannt wurde, ist von London nach Kalifornien gezogen und leitet nun Google DeepMind als Senior Vice President. Er berichtet direkt an CEO Sundar Pichai und ist verantwortlich für die Gemini-Modellentwicklung, die KI-Spitzenforschung, die Gemini-Anwendung sowie die Entwicklerteams.

Den Quellen zufolge wird auch die kritische Post-Training-Phase von Gemini zunehmend rund um Googles Hauptsitz in Mountain View konzentriert.

Gleichzeitig verhandelt Google Berichten zufolge mit dem KI-Startup Mechanize aus San Francisco über einen separaten Deal im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar. Laut Business Insider umfasst die geplante Vereinbarung eine nicht-exklusive Lizenz für die Technologie von Mechanize sowie die Einstellung einiger seiner Mitarbeiter, die an der Modellbewertung und -entwicklung arbeiten sollen.

Beide Entwicklungen adressieren unterschiedliche Aspekte desselben Problems.

Google verfügt bereits über Spitzenmodelle, TPUs und massive Rechenkapazitäten, Google Cloud, ein riesiges Produktvertriebsnetzwerk sowie eine der größten KI-Forschungsorganisationen der Welt. Die Herausforderung besteht darin, diese Vermögenswerte in schnellere Modelliterationen und leistungsfähigere KI-Produkte umzuwandeln – insbesondere im Bereich Coding-Agenten, wo Anthropic, OpenAI und spezialisierte Tools zunehmend konkurrieren.

Google verlagert mehr Gemini-Entscheidungen nach Kalifornien

Seit über einem Jahrzehnt verfügt Googles KI-Organisation über zwei starke geografische Zentren.

Das eine befindet sich am Google-Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, wo die Produkt-, Cloud-, Such-, Android-, Werbe- und Geschäftsorganisationen des Unternehmens angesiedelt sind.

Das andere ist das 2010 gegründete und 2014 von Google übernommene DeepMind in London.

Diese Struktur an sich war nicht das Problem. DeepMind konnte sich auf langfristige KI-Forschung konzentrieren, während Googles Produktorganisation sich auf globale Konsumenten- und Unternehmensprodukte fokussierte.

Nachdem generative KI von der Forschungsphase in schnelle Konsumproduktzyklen übergegangen war, wurden die Schwierigkeiten dieser Struktur deutlicher sichtbar.

Google Brain und DeepMind fusionieren 2023

Im April 2023 führte Google das Brain-Team der Google Research offiziell mit DeepMind zusammen und schuf Google DeepMind.

Google erklärte, dass das Ziel darin bestehe, den KI-Fortschritt zu beschleunigen, indem zwei Forschungsteams zusammengeführt würden, die für mehrere Technologien verantwortlich waren, darunter

Transformer, AlphaGo, AlphaFold, WaveNet, TensorFlow, JAX, Deep Reinforcement Learning und Sequence-to-Sequence Learning.

Gemini wurde zu einer der ersten großen Modellfamilien, die unter der vereinheitlichten Organisation eingeführt wurden.

Die Fusion löste die formale organisatorische Spaltung, beseitigte jedoch nicht die geografische Trennung.

Die an Gemini beteiligten Teams arbeiteten weiterhin über mehrere Standorte und Zeitzonen hinweg zusammen.

Acht Zeitzonen erschweren schnelle Produktiterationen

Quellen zufolge umfasst die Gemini-Entwicklung Mitarbeiter in Büros, die über etwa acht Zeitzonen verteilt sind.

Dies schafft sehr reale Koordinationsprobleme.

Ein Modellteam muss möglicherweise schnelle Entscheidungen in Bereichen wie Vortraining, Post-Training, Sicherheit, Evaluierung, Produktintegration, Entwickler-APIs, Service-Infrastruktur, Suchintegration und Unternehmensbereitstellung treffen.

Ein Problem, das durch ein kurzes Meeting gelöst werden könnte, kann erheblich mehr Zeit in Anspruch nehmen, wenn die verschiedenen verantwortlichen Teams unterschiedliche Arbeitszeiten haben.

Den zitierten Berichten zufolge arbeitet Hassabis manchmal bis spät in die Nacht in London, um mit den Kollegen in Kalifornien überlappende Zeiten zu haben.

Wichtig ist nicht die genaue Anzahl von Chats oder späten Meetings, sondern das darin widergespiegelte Kernproblem: Sobald Gemini zu einem Produkt mit schnellen Veröffentlichungszyklen wurde, wurde die physische Distanz zwischen Forschungsführung und der wichtigsten Produktorganisation zu einem operativen Kostenfaktor.

Post-Training ist eines der Teams, die zum Hauptsitz verlagert werden

Den in den Originalquellen zusammengefassten Berichten zufolge hat Google mehr Post-Training-Organisationseinheiten von Gemini in Kalifornien konzentriert.

Post-Training ist die Phase nach dem Vortraining eines Basismodells und kann Anweisungsoptimierung, Reinforcement Learning, Präferenzoptimierung, Sicherheitsoptimierung, Modellevaluierung, Werkzeugnutzungstraining, Agentenverhalten sowie produktspezifische Anpassungen umfassen.

Diese Phase ist wichtig, da sie stark beeinflusst, wie sich das endgültige Modell in realen Produkten verhält.

Wenn Post-Training und Produktintegration schwach sind, kann ein Basismodell trotz hervorragender zugrunde liegender Fähigkeiten in Assistenten-, Coding-Agenten- oder Suchprodukten schlecht abschneiden.

Wenn Modellteams, Evaluierungsteams, Produktteams und Führungsteams näher beieinander arbeiten, kann der Feedback-Zyklus verkürzt werden:

Modellverhalten
      ↓
Evaluierung
      ↓
Produkttests
      ↓
Nutzerfeedback
      ↓
Post-Training-Anpassungen
      ↓
Neues Modellverhalten

Das Ziel ist nicht, den Standort selbst zu einem technologischen Durchbruch zu machen, sondern die Zeit zu verkürzen, die für die Durchführung dieses Zyklus benötigt wird.

Koray Kavukcuoglus Versetzung begann bereits 2025

Der Trend zur Konzentration in Kalifornien begann nicht mit der Führungsankündigung vom August 2026.

Im Juni 2025 ernannte Google den CTO von Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, zum ersten Chief AI Architect und beförderte ihn zum Senior Vice President, der direkt an Sundar Pichai berichtet.

Reuters berichtete damals, dass Kavukcuoglu von London nach Kalifornien ziehen würde.

Seine Aufgabe war ausdrücklich unternehmensübergreifend: Google wollte einen hochrangigen technischen Leiter, der dabei helfen sollte, zu koordinieren, wie KI-Modelle in Produkte umgesetzt werden.

Diese Ernennung ist wichtig, weil sie zeigt, dass die jüngste Reorganisation keine über Nacht entstandene

Entscheidung ist. Sie ist die Fortsetzung eines Wandels, der sich seit über einem Jahr entwickelt.

Koray Kavukcuoglu leitet Google DeepMind nun im Tagesgeschäft

Am 5. August 2026 machte Google den nächsten Schritt offiziell.

Sundar Pichai kündigte an, dass Kavukcuoglu Senior Vice President von Google DeepMind wird und gleichzeitig Chief AI Architect von Google bleibt.

Sein Verantwortungsbereich umfasst nun:

• Gemini-Modellentwicklung
• KI-Spitzenforschung
• Gemini-Anwendungsteams
• Entwicklerteams

Er berichtet direkt an Pichai.

Google erklärte, dass Kavukcuoglu seit 13 Jahren bei DeepMind arbeitet und zuvor an Projekten wie WaveNet und DQN mitgewirkt hat.

Dies ist der deutlichste Beweis dafür, dass das operative Zentrum von Gemini näher an die Produktführung von Alphabet gerückt ist.

Sergey Brin ist in Googles KI-Arbeit ebenfalls aktiver

Die Quellen fügen dieser neuen Machtarchitektur eine zweite in Kalifornien ansässige Person hinzu: Googles Mitbegründer Sergey Brin.

Nach dem Aufkommen von ChatGPT hat Brin wieder eine aktivere Rolle in Googles KI-Arbeit übernommen und wurde mehrfach direkt an technischen Diskussionen rund um Gemini beteiligt.

Er hat jedoch keine formale operative Position inne, wie sie Kavukcuoglu jetzt einnimmt.

Die Führungsankündigung vom 5. August nennt Brin weder als Leiter von Google DeepMind noch als Vorgesetzten von Kavukcuoglu.

Die formale Hierarchie lautet:

Sundar Pichai
      ↓
Koray Kavukcuoglu
      ↓
Gemini-Modelle + Spitzenforschung + Gemini-Anwendung + Entwicklerteams

Brin ist besser als ein einflussreicher Mitbegründer zu verstehen, der sich wieder stärker in die KI-Strategie des Unternehmens eingebracht hat.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn die humorvolle Formulierung in der ursprünglichen Quelle könnte den Eindruck erwecken, als würde Brin persönlich jedes Team am Nebentisch beaufsichtigen. Die Belege stützen die Aussage, dass Brin eine stärkere Rolle spielt, stützen jedoch nicht die Behauptung, dass er einen neu bekannt gegebenen operativen Führungstitel erhalten habe.

Demis Hassabis zieht sich aus dem Tagesgeschäft zurück

Der letzte Teil der Führungswechsel betrifft Demis Hassabis.

Hassabis verlässt Google DeepMind nicht. Er wechselt seine Rolle.

Google gab bekannt, dass er nun folgende Positionen innehat:

• Vorsitzender von Google DeepMind
• Chief Scientist bei Alphabet
• Leitet weiterhin Isomorphic Labs

Hassabis erklärte, er habe sich dafür entschieden, die täglichen operativen Aufgaben abzugeben, um mehr Zeit für die langfristige AGI-Strategie, wissenschaftliche Durchbrüche, die gesellschaftlichen Auswirkungen fortschrittlicher KI und Isomorphic Labs aufzuwenden.

Google gab zudem bekannt, dass Hassabis weiterhin eng mit Kavukcuoglu sowie der Modell- und Forschungsführung von Google DeepMind zusammenarbeiten werde.

Daher ist es nicht zutreffend, diesen Wechsel als Ausschluss von Hassabis aus der KI-Forschung zu beschreiben.

Eine klarere Aufgabenteilung sieht wie folgt aus:

Führungskraft	Hauptaufgabenschwerpunkt nach dem Wechsel
Koray Kavukcuoglu	Tagesgeschäft von Google DeepMind, Gemini-Entwicklung, Produkt- und Entwicklerumsetzung
Demis Hassabis	Langfristige AGI, Wissenschaftsstrategie, Chief Scientist bei Alphabet

Rolle, Isomorphic Labs |
| Sundar Pichai | Direkte Führungsaufsicht über Koray und Koordination der unternehmensweiten KI-Prioritäten |
| Sergey Brin | Zunehmend strategisches und technisches Engagement, jedoch keine neu bekannt gegebene operative Position |

London bleibt ein wichtiges Zentrum von Google DeepMind

Der von den Quellen genannte Rahmen einer „Verlagerung des KI-Machtzentrums zurück nach Kalifornien" erfasst den Wandel in der operativen Führung, sollte aber nicht so interpretiert werden, dass Google London aufgibt.

Hassabis erklärte ausdrücklich, dass er Google DeepMind weiterhin am neuen Standort Platform 37 in London beratend zur Seite stehen werde.

Google beschäftigt weiterhin große Forschungsteams im Vereinigten Königreich.

Auch Reuters Breakingviews wies darauf hin, dass London weiterhin ein bedeutendes KI-Ökosystem mit erheblichem Risikokapital, DeepMind-Alumni und fortlaufenden Investitionen von Google bleibt.

Die treffendste Beschreibung dieser Veränderung ist daher:

Mehr operative Kontrolle über Gemini konzentriert sich in Kalifornien, während London ein bedeutendes Forschungszentrum bleibt.

Dies ist ein bedeutsamer Wandel, bedeutet jedoch keinen vollständigen geografischen Rückzug.

Google verhandelt außerdem über einen Deal mit Mechanize im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar

Die Zusammenführung von Mitarbeitern in derselben Zeitzone löst Koordinationsprobleme, behebt aber nicht automatisch jede Produktlücke.

Die Quellen weisen darauf hin, dass KI-Programmierung einer der Bereiche ist, die Google beschleunigen möchte.

Business Insider berichtete am 5. August, dass Google in fortgeschrittenen Verhandlungen mit dem in San Francisco ansässigen Startup Mechanize stehe.

Der Wert des vorgeschlagenen Deals könnte 1,5 Milliarden US-Dollar übersteigen.

Berichten zufolge werden folgende Strukturen diskutiert:

1. Nicht-exklusive Lizenzierung der Mechanize-Technologie
2. Übernahme eines Teils der Mechanize-Mitarbeiter durch Google
3. Diese Mitarbeiter arbeiten an Modellevaluierung und -entwicklung

Google und Mechanize lehnten beide eine Stellungnahme gegenüber Business Insider ab, und der Bericht betont, dass sich die Bedingungen noch ändern können.

Daher sollte dieser Deal nicht als abgeschlossene Übernahme dargestellt werden.

Dies ist keine vollständige Übernahme, wie berichtet wird

Der ursprüngliche chinesische Artikel bezeichnete Googles Vorgehen beiläufig als „Übernahme" des Teams.

Die Berichterstattung ist jedoch deutlich spezifischer.

Google wird derzeit nicht als direkter Käufer von Mechanize gemeldet.

Vielmehr ähneln diese Verhandlungen eher einer Lizenzierungs-Plus-Talent-Vereinbarung.

Diese Art von Deal ermöglicht es großen Technologieunternehmen, Technologie, erfahrene Forscher, Evaluierungsinfrastruktur und Fachwissen zu erwerben, während das Startup möglicherweise unabhängig weiterarbeiten kann.

Der entscheidende Punkt ist, dass die Verhandlungen mit Mechanize noch laufen und von den Unternehmen selbst noch nicht bestätigt wurden.

Was Mechanize tatsächlich baut

Mechanize bezeichnet sich selbst als ein Unternehmen, das Verstärkungslernumgebungen und Evaluierungssysteme für hochmoderne Programmieragenten entwickelt.

Die Umgebungen bieten Modellen reale Softwareentwicklungsaufgaben, wie zum Beispiel:

• Entwickeln einer Funktion
• Bereitstellen einer Anwendung
• Debuggen unbekannter Codebasen
• Abschließen realer Entwicklungsabläufe

Anschließend bewertet ein Bewertungssystem die Leistung des Modells.

Diese Bewertungen können für Verstärkungslernen, Modellevaluierung und Leistungsmessung verwendet werden.

Der Kernansatz von Mechanize besteht darin, dass Programmiermodelle mehr benötigen als nur statische Benchmark-Aufgaben – sie benötigen

reale Umgebungen, in denen Agenten kontinuierlich handeln und daran gemessen werden können, ob sie eine Softwareaufgabe tatsächlich abschließen.

Warum dies für Coding-Agenten wichtig ist

Ein Coding-Assistent kann bei isolierten Codegenerierungsproblemen glänzen, aber dennoch Schwierigkeiten haben, wenn es darum geht, reale technische Aufgaben abzuschließen.

Reale Aufgaben erfordern, dass der Agent:

1. Eine unbekannte Codebasis versteht.
2. Erkennt, welche Dateien entscheidend sind.
3. Entwicklungswerkzeuge verwendet.
4. Tests ausführt.
5. Fehlerursachen interpretiert.
6. Mehrere koordinierte Änderungen vornimmt.
7. Vermeidet, nicht zusammenhängende Funktionen zu beschädigen.
8. Das Endergebnis validiert.

Trainingsumgebungen, die solche Arbeitsabläufe nachbilden, liefern bessere Verstärkungslernsignale als die alleinige Verwendung kurzer Codefragmente.

Dies macht Mechanize für jedes Labor relevant, das langfristige Softwareentwicklungsagenten verbessern möchte.

Mechanize wurde von Forschern mit Evaluierungshintergrund gegründet

Mechanize wurde 2025 von folgenden Personen gegründet:

• Tamay Besiroglu
• Matthew Barnett
• Ege Erdil

Besiroglu hat zuvor Epoch AI mitbegründet, eine Organisation, die für ihre Forschung zu KI-Modellen, Rechenleistung, Skalierungstrends und Evaluierungen bekannt ist.

Laut Business Insider sammelte Mechanize Anfang 2026 9,1 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 500 Millionen US-Dollar ein.

Zu den offengelegten Investoren zählen Nat Friedman, Patrick Collison und Dwarkesh Patel.

Mechanize selbst gibt an, wesentlich ambitioniertere Ziele zu verfolgen als nur Softwareentwicklung.

Das Unternehmen erklärt, sein langfristiges Ziel sei die vollständige Automatisierung hochwertiger wirtschaftlicher Arbeit.

Der derzeitige Fokus auf Programmierung ist sinnvoll, da Softwareentwicklung einen relativ klaren Feedbackmechanismus bietet. Die Arbeit eines Modells kann in der Regel durch Unit-Tests, Integrationstests, Build-Systeme, Laufzeitverhalten und strukturierte Bewertungssysteme überprüft werden.

Dies macht Programmierung zu einem praktischen Bereich für Verstärkungslernen.

Warum Google Mechanize wollen könnte

Das Material behauptet, dass Google bei KI-Programmierung hinter Claude Code, Codex und Cursor zurückliegt.

Diese Behauptung lässt sich nur schwer auf ein objektives Ranking reduzieren.

Verschiedene Codierungsprodukte konkurrieren auf unterschiedlichen Dimensionen, darunter Qualität der Basismodelle, Verständnis von Codebasen, Länge autonomer Aufgaben, IDE-Integration, Terminalzugriff, Werkzeugnutzung, Latenz, Preis, Unternehmenskontrolle und Zuverlässigkeit.

Google verfügt bereits über starke Entwicklerprodukte und Codierungsmodelle.

Der Grund, warum Mechanize dennoch wertvoll sein könnte, ist spezifischer: Mechanize konzentriert sich auf die Trainings- und Evaluierungsinfrastruktur, die zur Verbesserung von Coding-Agenten erforderlich ist.

Diese Fachkompetenz kann Google dabei helfen, Folgendes zu verbessern:

• Agententraining
• Langfristige Codierungsaufgaben
• Modellevaluierung
• Verstärkungslernumgebungen
• Softwareentwicklungs-Benchmarks
• Produktreife Zuverlässigkeit beim Programmieren

Mit anderen Worten: Google

Es geht nicht nur darum, einen Code-Editor zu kaufen, sondern darum, Talente und Technologie zu gewinnen, die sich darauf konzentrieren, Modellen beizubringen, echte Softwarearbeit zu erledigen.

Der Umzug nach Kalifornien und die Mechanize-Verhandlungen lösen dasselbe Ausführungsproblem

Diese beiden Nachrichten wirken auf den ersten Blick wie zwei verschiedene Dinge.

Das eine ist eine organisatorische Umstrukturierung.

Das andere ist ein potenzieller Technologie- und Talentdeal.

Doch die strategische Logik dahinter ist ähnlich.

Google verfügt über enorme KI-Ressourcen. Das Problem besteht darin, den Abstand zwischen folgenden Punkten zu verkürzen:

Forschung
→
Training
→

Bewertung
→
Produktintegration
→
Nutzerfeedback
→
Nächste Modellgeneration

Wenn mehr Führungs- und Post-Training-Arbeit am Standort Mountain View gebündelt wird, können interne Entscheidungen schneller getroffen werden.

Mechanize kann externes Fachwissen für das Training und die Bewertung von Code-Agenten einbringen.

Zusammengenommen zeigen diese Maßnahmen, dass Google versucht, den Zyklus von Forschungskapazität zu wettbewerbsfähigen Produkten zu verkürzen.

Eine weitere Sache: Was die Rollenanpassung von Hassabis für DeepMind bedeutet

Der ursprüngliche Artikel endet mit dem Fokus auf der Spannung zwischen Hassabis und London.

DeepMind hatte schon immer eine ausgeprägte Identität als Forschungslabor.

Seine Geschichte umfasst Projekte wie AlphaGo, AlphaZero, AlphaFold, WaveNet und Deep Reinforcement Learning.

Hassabis hat auch öffentlich erklärt, dass er beweisen möchte, dass weltweit führende KI-Forschung in London stattfinden kann, ohne dass alle Top-Forscher ins Silicon Valley ziehen müssen.

Die neue Organisationsstruktur stellt auf die Probe, ob diese Forschungsidentität mit einem stärker zentralisierten Produktbetriebsmodell koexistieren kann.

Warum Hassabis die neue Rolle bevorzugen könnte

Der ursprügliche Artikel nennt drei mögliche Interpretationen für die Rollenanpassung von Hassabis:

1. Er hat Macht abgegeben.
2. Er wurde in eine breitere wissenschaftliche Position befördert.
3. Er hat bewusst eine Arbeit gewählt, die näher an seinen Forschungsinteressen liegt.

Die öffentlichen Belege stützen Teile aller drei Interpretationen, reichen jedoch nicht aus, um die dramatischere Darstellung zu untermauern, dass er „zum Rücktritt gezwungen wurde, weil er sich weigerte, nach Kalifornien zu ziehen“.

Google gibt an, dass Hassabis und Pichai die neue Rolle bereits seit einiger Zeit besprochen haben.

Hassabis hat erklärt, dass er Zeit und Raum für den Fokus auf die größere AGI-Roadmap haben möchte.

Er wird auch weiterhin in London bleiben, anstatt mit der Betriebsorganisation nach Mountain View zu ziehen.

Eine plausible Lesart ist, dass diese Umstrukturierung eine klarere Aufgabenteilung schafft:

Koray:
Schnellere Lieferung von Modellen und Produkten

Demis:
Fokus auf AGI, Wissenschaft und langfristige Strategie

Ob diese Trennung funktioniert, hängt davon ab, ob beide Seiten weiterhin eng zusammenarbeiten können.

Zeitleiste der organisatorischen Veränderungen bei Google AI

Datum	Ereignis
April 2023	Google führt das Brain-Team und DeepMind zu Google DeepMind zusammen
Juni 2025	Koray Kavukcuoglu wird Chief AI Architect und Senior Vice President bei Google und berichtet direkt an Sundar Pichai
2025–2026	Mit wachsender unternehmensweiter KI-Verantwortung zieht Koray von London nach Kalifornien
2026	Berichte deuten darauf hin, dass mehr Gemini-Post-Training-Arbeit in Kalifornien konzentriert wird
5. August 2026	Google kündigt an, dass Demis Hassabis Vorsitzender von Google DeepMind und Chief Scientist von Alphabet wird
5. August 2026	Koray wird zum Senior Vice President von Google DeepMind ernannt, verantwortlich für Modelle, Spitzenforschung, Gemini-Anwendungen und Entwicklerteams
5. August 2026	Business Insider berichtet, dass Google über eine Übernahme von Mechanize-Technologie und -Talenten im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar verhandelt
10. August 2026	Der ursprüngliche QbitAI/BAAI-Artikel verbindet die Zentralisierung in Kalifornien mit den Mechanize-Verhandlungen als Teil von Googles Beschleunigung der KI-Umsetzung

Was bestätigt ist und was nur berichtet wurde

Von Google bestätigt

• Google Brain und DeepMind wurden 2023 zu Google DeepMind zusammengeführt.
• Demis Hassabis ist jetzt Vorsitzender von Google DeepMind und Chief Scientist von Alphabet.
• Koray Kavukcuoglu leitet jetzt Google DeepMind als

SVP.

• Koray berichtet direkt an Sundar Pichai.
• Koray ist verantwortlich für die Entwicklung der Gemini-Modelle, Spitzen-KI-Forschung, Gemini-Anwendungsteams und Entwicklerteams.
• Hassabis bleibt in die Modell- und Forschungsstrategie eingebunden.
• Hassabis wird weiterhin im Google-Büro in London arbeiten.
• Google erklärt, das Tempo seiner Arbeit im KI-Bereich beschleunigen zu wollen.

Von Mechanize bestätigt

• Mechanize baut Reinforcement-Learning-Umgebungen und Bewertungssysteme für moderne Coding-Agenten.
• Die aktuelle Arbeit konzentriert sich auf reale Software-Engineering-Aufgaben.
• Das langfristige Ziel ist die breitere Automatisierung wertvoller Arbeit.

Laut Reuters, Bloomberg, Business Insider und anderen Medien

• Korays Aufgaben im Jahr 2025 umfassten den Umzug von London nach Kalifornien.
• Mehr Gemini-Post-Training-Arbeit wurde in Kalifornien konzentriert.
• Sergey Brin ist in Googles KI-Arbeit wieder aktiver geworden.
• Google verhandelt mit Mechanize über einen Deal im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar.
• Ein möglicher Deal umfasst eine nicht-exklusive Technologielizenz sowie die Einstellung einiger Mechanize-Mitarbeiter.
• Die Vertragsbedingungen können sich noch ändern.

Nicht bestätigte Behauptungen

• Google zwingt alle Kern-KI-Mitarbeiter, nach Kalifornien zu ziehen.
• Google gibt London als KI-Forschungszentrum auf.
• Hassabis hat seine Führungsrolle nur wegen der Weigerung umzuziehen aufgegeben.
• Der Mechanize-Deal ist abgeschlossen.
• Google übernimmt alle Anteile von Mechanize.
• Googles Coding-Produkte sind bei allen Arbeitslasten objektiv schlechter als die aller namentlich genannten Wettbewerber.

Häufige Fragen

Verlegt Google alle Google-DeepMind-Mitarbeiter nach Kalifornien?

Nein. Google DeepMind bleibt eine globale Organisation, und London bleibt ein wichtiges Forschungszentrum. Die Veränderung besteht darin, dass mehr Betriebsführung, Gemini-Entscheidungen und – laut Berichten – Teile der Post-Training-Arbeit in Mountain View zentralisiert werden.

Wer leitet jetzt Google DeepMind?

Koray Kavukcuoglu leitet Google DeepMind jetzt als Senior Vice President und bleibt zugleich Chief AI Architect von Google. Er berichtet direkt an Sundar Pichai und ist verantwortlich für die Entwicklung der Gemini-Modelle, Spitzen-KI-Forschung, Gemini-Anwendungen und Entwicklerteams.

Verlässt Demis Hassabis Google DeepMind?

Nein. Hassabis wird Vorsitzender von Google DeepMind und Chief Scientist von Alphabet. Er bleibt in die langfristige AGI-Strategie und Forschung eingebunden und leitet weiterhin Isomorphic Labs.

Ist Koray Kavukcuoglu von London nach Kalifornien gezogen?

Ja. Reuters berichtete im Juni 2025, dass er nach seiner Ernennung zum Chief AI Architect und Senior Vice President nach Kalifornien ziehen werde. Neuere Berichte deuten darauf hin, dass er angesichts der wachsenden Verantwortung bereits im Google-Hauptquartier in Mountain View arbeitet.

Übernimmt Google Mechanize für 1,5 Milliarden US-Dollar?

Nach aktuellen Berichten nicht. Business Insider berichtet, dass Google einen Deal im Wert von über 1,5 Milliarden US-Dollar bespricht, der eine nicht-exklusive Technologielizenz und die Einstellung einiger Mechanize-Mitarbeiter umfasst; beide Unternehmen lehnten eine Stellungnahme ab, und die Bedingungen können sich ändern.

Was baut Mechanize?

Mechanize baut Reinforcement-Learning-Umgebungen und Bewertungssysteme für moderne Coding-Agenten. Diese Umgebungen simulieren reale Software-Engineering-Arbeit und bieten Bewertungsfunktionen, um Agenten beim Training und bei der

Bewertung zu messen.

Warum interessiert sich Google für Mechanize?

Laut Berichten würde der Deal Google Technologie und Talente bringen, die sich auf das Training und die Bewertung von Coding-Agenten spezialisieren. Das könnte helfen, die Leistung bei langfristigen Software-Engineering-Aufgaben zu verbessern – ein immer wichtigerer Bereich für Spitzen-KI-Produkte.

Leitet Sergey Brin offiziell Google DeepMind?

Brin wurde nicht für eine neue offizielle Führungsposition angekündigt. Öffentliche Berichte deuten darauf hin, dass er zunehmend aktiv in der KI-Strategie von Google ist, während die offizielle Managementstruktur vorsieht, dass Koray Kavukcuoglu unter der Leitung von Sundar Pichai den täglichen Betrieb von Google DeepMind verantwortet.

Verwandte Tools

• Gemini: Googles wichtigster KI-Assistent für Verbraucher und eines der Schlüsselprodukte, die durch die beschleunigte Entwicklung von Gemini beeinflusst werden.
• Google AI Studio: Googles offizielle Umgebung zum Testen von Gemini-Modellen und zur Entwicklung von Anwendungen mit der Gemini-API.
• Vertex AI: Die Enterprise-KI-Plattform von Google Cloud zum Erstellen und Bereitstellen generativer KI-Anwendungen.
• Mechanize: Dieses KI-Startup entwickelt Reinforcement-Learning-Umgebungen und Bewertungssysteme für hochmoderne Codierungsagenten.
• Epoch AI: Eine KI-Forschungsorganisation, die zuvor von Tamay Besiroglu, dem CEO von Mechanize, mitgegründet wurde.
• Google DeepMind: Googles führende KI-Forschungseinrichtung, verantwortlich für Gemini und bedeutende wissenschaftliche KI-Projekte.

Verwandte Links

• Google: Ein neues Kapitel unseres KI-Impulses: Googles offizielle Ankündigung vom August 2026, die die neuen Rollen von Demis Hassabis und Koray Kavukcuoglu detailliert beschreibt.
• Google DeepMind: Zwei Weltklasse-KI-Teams kommen zusammen: Googles offizielle Ankündigung zur Zusammenführung von Google Brain und DeepMind im Jahr 2023.
• Reuters: Google ernennt Koray Kavukcuoglu zum Chief AI Architect: Bericht über Kavukcuoglus Ernennung im Jahr 2025, seine direkte Berichtslinie an Sundar Pichai und die geplante Verlegung von London nach Kalifornien.
• Business Insider: Googles Verhandlungen mit Mechanize über 1,5 Milliarden US-Dollar: Erster Bericht über die geplante nicht-exklusive Technologielizenz- und Talenttransaktion.
• Offizielle Website von Mechanize: Mechanizes Beschreibung seiner Reinforcement-Learning-Umgebungen, Bewertung von Codierungsagenten und seines Kerngeschäfts.
• Mechanize: Wie man Softwareentwicklung vollständig automatisiert: Die Erklärung des Startups, warum echte Reinforcement-Learning-Umgebungen für Softwareentwicklungsagenten entscheidend sind.
• Bloomberg: Google verlagert KI-Macht nach Kalifornien: Der im Originaltext zitierte Bericht über die geografische Konzentration von Googles KI-Führung.

Zusammenfassung

Googles KI-Umstrukturierung

Es geht weniger darum, alle Forscher in die Zentrale zurückzuholen, sondern vielmehr darum, die Distanz zwischen Modellentwicklung, Post-Training, Produktentscheidungen und Führungsebene zu verkürzen.

Koray Kavukcuoglus Versetzung nach Kalifornien und seine Beförderung zum Leiter von Google DeepMind festigen diesen Wandel, der 2025 begann, offiziell. Demis Hassabis bleibt die zentrale wissenschaftliche Figur, hat sich jedoch aus dem Tagesgeschäft zurückgezogen und konzentriert sich auf AGI, Wissenschaft und Isomorphic Labs.

Der Bericht über die Verhandlungen mit Mechanize über mehr als 1,5 Milliarden US-Dollar adressiert ein weiteres Umsetzungsproblem: die Verbesserung von Training und Bewertung von Codierungsagenten. Wenn der Deal zustande kommt, erhält Google Fachwissen und Talente – nicht nur eine weitere Akquisition einer Codierungsoberfläche.

Der gemeinsame rote Faden ist Geschwindigkeit: Google reorganisiert Personal, Entscheidungsprozesse und externes Talent entlang eines kürzeren Weges von der Spitzenforschung zu wettbewerbsfähigen KI-Produkten.