Внезапно, сокрушительный удар для Google: ведущий сопредседатель Gemini переходит в OpenAI

marsbitОпубликовано 2026-06-18Обновлено 2026-06-18

Введение

Внезапная новость: Ноам Шейзер, один из соавторов знаменитой статьи «Attention Is All You Need», в которой был представлен архитектурный подход Transformer, и сопредседатель проекта Gemini в Google DeepMind, перешел в OpenAI. Он займет должность руководителя исследований в области архитектуры (Lead for Architecture Research), где будет заниматься изучением архитектур следующего поколения для ИИ-моделей и развитием Transformer. Шейзер проработал в Google почти 18 лет и сыграл ключевую роль в создании многих фундаментальных технологий, включая смешанных экспертов (MoE). В 2021 году он покинул Google и стал соучредителем Character.AI. В 2024 году Google вернул его и часть команды в DeepMind в рамках сделки на сумму около 27 миллиардов долларов, где он стал одним из руководителей Gemini. Его переход в OpenAI рассматривается как серьезный удар для Google и значительное усиление для OpenAI, особенно на фоне жесткой конкуренции с Anthropic. Шейзеру предстоит исследовать возможные преемники архитектуры Transformer, которая почти десять лет лежит в основе современных больших языковых моделей. Это событие подчеркивает остроту битвы за ведущие таланты в сфере искусственного интеллекта.

Интеллектуальный мир, 19 июня. Сегодня стало известно, что исследователь Google DeepMind, сокрушительный сопредседатель проекта Gemini, Ноам Шазер официально присоединился к OpenAI, где займет должность руководителя исследований архитектуры (Lead for Architecture Research). Он будет отвечать за изучение архитектур нового поколения моделей искусственного интеллекта и продвижение дальнейшей эволюции архитектуры Transformer.

Сам Шазер также опубликовал сообщение в зарубежной социальной платформе X, официально объявив о своем переходе в OpenAI. Он написал: "Я рад присоединиться к OpenAI и с нетерпением жду возможности работать с выдающейся командой здесь".

Одновременно он выразил благодарность команде Google: "Решение об уходе было непростым. Я бесконечно горжусь командой Google и всем, чего мы достигли вместе. Было честью работать с вами". Представитель Google, в свою очередь, сообщил Reuters, что компания благодарна Шазеру за его важный вклад на протяжении многих лет и желает ему успехов в будущем.

Ноам Шазер — одна из легендарных фигур в области ИИ. Он является одним из ключевых авторов классической статьи 2017 года "Attention Is All You Need", в которой впервые была предложена архитектура Transformer, заложившая непосредственно техническую основу для современных больших моделей, таких как серия GPT, Gemini, Claude и другие.

"Attention Is All You Need"

До перехода в OpenAI Шазер покинул Google в 2021 году, чтобы основать Character.AI. Наиболее известен Шазер именно как соучредитель и генеральный директор Character.AI.

Эта компания сделала ставку на нишу "AI-компаньонов" еще до взрывного роста ChatGPT, позволяя пользователям вести долгосрочные диалоги с различными AI-персонажами, и в свое время стала одним из самых быстрорастущих потребительских AI-приложений в мире. В 2023 году оценка Character.AI превысила 10 миллиардов долларов (примерно 67,65 миллиардов юаней).

В 2024 году Google заключила с Character.AI соглашение о технологическом лицензировании стоимостью около 27 миллиардов долларов (примерно 182,66 миллиардов юаней), вернув Ноама Шазера и часть ключевой команды обратно в DeepMind и назначив Ноама Шазера сокрушительным сопредседателем Gemini, где он участвовал в разработке предварительного обучения нового поколения моделей Gemini.

Для OpenAI, которая яростно конкурирует с Anthropic, это рассматривается внешним миром как одно из самых важных привлечений топ-талантов за последние годы. После объявления новости высшее руководство OpenAI и многие известные исследователи немедленно оставили комментарии с приветствиями на платформе X.

Главный научный сотрудник OpenAI Марк Чен написал: "Очень рад приветствовать Ноама Шазера в OpenAI в качестве руководителя исследований архитектуры. Его работа в области Transformer, MoE и эффективного декодирования сформировала современный ИИ".

Затем многие исследователи ИИ также поздравили его в комментариях, включая исследователя Google DeepMind, члена команд Gemini Thinking и Coding китайского происхождения Юйчэня Чжуана, исследователя OpenAI, ключевого участника разработки серии o-моделей для рассуждений Ноама Брауна, а также бывшего вице-президента Microsoft по ИИ, ныне исследователя OpenAI Себастьена Бюбека и других.

Исследователь Google DeepMind китайского происхождения Юйчэнь Чжуан

Ключевой участник разработки серии o-моделей для рассуждений OpenAI Ноам Браун

Исследователь OpenAI Себастьен Бюбек

В то же время некоторые пользователи сети с сожалением отметили: "Потеря одного из авторов Transformer и сокрушительного сопредседателя Gemini, безусловно, является тяжелым ударом для Google".

01. Известный автор Transformer, проработавший в Google почти 18 лет

Если рассматривать историю развития генеративного ИИ, Ноам Шазер участвовал практически на каждом ключевом этапе. Он присоединился к Google в 2000 году, работал инженером-программистом и ведущим инженером-программистом, накопленный стаж работы превышает 18 лет.

Опыт работы и образование Ноама Шазера (Источник: LinkedIn)

В 2017 году он вместе с восемью другими исследователями Google, включая Ашиша Вашвани и Якоба Ушкорейта, опубликовал классическую статью "Attention Is All You Need", предложив архитектуру Transformer. По сравнению с преобладавшими ранее моделями RNN и LSTM, Transformer мог эффективнее обрабатывать длинные тексты и обладал большей масштабируемостью.

За последние несколько лет практически все модели, будь то серия GPT от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, или DeepSeek, Llama и другие, построены на основе архитектуры Transformer. Другими словами, нынешняя волна больших моделей, охватившая весь мир, во многом основана на техническом фундаменте, заложенном этой статьей.

Однако Transformer — лишь одно из многочисленных знаковых творений Ноама Шазера.

Во время работы в Google он также способствовал продвижению многих технологий больших моделей, оказавших深远影响 (глубокое влияние). В 2017 году он в качестве первого автора предложил архитектуру разреженных затворных смешанных экспертов (MoE), что предоставило важные технические идеи для последующих моделей, таких как GPT-4, Gemini, DeepSeek-V3 и других; в 2018 году он участвовал в разработке Mesh TensorFlow, предоставив базовый инструмент для обучения сверхмасштабных Transformer; впоследствии он также участвовал в исследованиях и разработках нескольких ключевых проектов, включая модель T5 и диалоговую модель Google LaMDA.

02. Уход из Google, основание стартапа и выкуп за 18,2 миллиарда

В 2021 году Шазер покинул Google и вместе с Даниэлем Де Фрейтасом основал Character.AI.

В то время большие языковые модели еще не пережили "момент ChatGPT", но Character.AI уже опередила всех, попытавшись вывести продукт в виде чат-бота на массовый рынок и быстро накопив большое количество пользователей.

В 2024 году Google в рамках сделки о сотрудничестве стоимостью около 27 миллиардов долларов (примерно 182,66 миллиардов юаней) вновь включила Шазера и его ключевую команду в систему DeepMind. Впоследствии он стал одним из важных руководителей проекта Gemini и участвовал в работе по предварительному обучению нового поколения моделей Gemini.

Возвращение Шазера произошло в момент, когда бизнес ИИ Google испытывал огромное давление. Тогда ChatGPT стал невероятно популярным, а Gemini все еще находилась на этапе догоняющего развития. Вернувшись в DeepMind, Шазер участвовал в разработке моделей и в итоге занял пост сокрушительного сопредседателя Gemini, став одним из лидеров в области технологий ИИ Google.

Впоследствии серия моделей Gemini 3 вышла в число лидеров отрасли по нескольким бенчмаркам, включая программирование и логическое рассуждение, став важным козырем в конкурентной борьбе Google с OpenAI и Anthropic.

От исследователя Google до предпринимателя, а затем до сокрушительного сопредседателя Gemini — Шазер стал свидетелем практически каждого важного поворотного момента в развитии ИИ Google за последнее десятилетие. Поэтому его нынешний уход из Google и переход в OpenAI также рассматривается многими отраслевыми экспертами как одно из самых значительных событий по оттоку талантов для Google за последние годы.

03. Борьба за таланты в OpenAI продолжает обостряться

Присоединение Шазера происходит на фоне все более острой конкуренции за таланты в индустрии ИИ.

В течение последнего года конкуренция между OpenAI и Anthropic продолжала накаляться. Стороны не только соревнуются в возможностях моделей, но и постоянно ведут борьбу за привлечение ведущих исследователей и ключевых инженеров.

Британская газета Financial Times сообщает, что в OpenAI присоединение Шазера рассматривается как важное усиление. В будущем он сосредоточится на изучении новых архитектурных направлений после Transformer, а также на том, как еще больше повысить возможности моделей.

Стоит отметить, что Transformer доминирует в области ИИ уже почти десять лет. С развитием моделей рассуждений, мультиагентных систем и мировых моделей все больше исследователей начинают задумываться: ждет ли Transformer следующее крупное архитектурное обновление?

И Шазер как раз один из тех, кто наиболее компетентен ответить на этот вопрос.

Для Google это означает потерю одного из авторов Transformer, сокрушительного сопредседателя Gemini, а также одного из самых опытных разработчиков архитектур ИИ. Для OpenAI же их лаборатория приобрела человека, который лично формировал современный технологический стек ИИ.

04. Заключение: Важное движение талантов в эпоху Transformer

По мере того как технологии постепенно приближаются к передовому краю, сами ведущие исследователи становятся одним из самых дефицитных ресурсов. Профессиональная траектория Ноама Шазера практически соединяет четыре важных узла: Transformer, Character.AI, Gemini и OpenAI.

Теперь, когда этот автор Transformer покидает Google и присоединяется к OpenAI, это является не только движением талантов, но и отражает все более острую конкурентную ситуацию между нынешними гигантами в области ИИ.

Особенно в тот момент, когда OpenAI и Anthropic ведут ожесточенную конкуренцию вокруг моделей следующего поколения, корпоративного рынка и привлечения ведущих исследовательских талантов, Google также продолжает догонять через Gemini. Потеря в это время одного из основоположников Transformer и сокрушительного сопредседателя Gemini, безусловно, является ощутимой потерей для Google.

Для всей отрасли последующий вопрос, заслуживающий внимания, возможно, таков: когда автор Transformer лично исследует "архитектуру после Transformer", куда пойдет следующее поколение моделей ИИ.

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat "Интеллектуальный мир" (ID: zhidxcom), автор: Цзян Юй, редактор: Ли Шуйцин

Связанные с этим вопросы

QКакое объявление сделал Ном Шазер, бывший руководитель проекта Gemini в Google, и какова его новая роль в OpenAI?

AНом Шазер объявил о своём переходе в OpenAI, где он займет должность руководителя исследований в области архитектуры (Lead for Architecture Research). Он будет отвечать за исследование архитектур следующего поколения моделей ИИ и дальнейшее развитие архитектуры Transformer.

QКакова роль Нома Шазера в истории развития искусственного интеллекта, особенно в отношении архитектуры Transformer?

AНом Шазер является одним из ключевых авторов знаменитой научной работы 2017 года «Attention Is All You Need», в которой была представлена архитектура Transformer. Эта архитектура легла в основу всех современных больших языковых моделей, таких как GPT, Gemini, Claude и других, что делает его одним из основателей текущей эры генеративного ИИ.

QКакова история карьеры Нома Шазера до его перехода в OpenAI, включая его деятельность в Google и за её пределами?

AКарьера Нома Шазера включает более 18 лет работы в Google, где он занимался ключевыми проектами, такими как Transformer, смешанные эксперты (MoE) и LaMDA. В 2021 году он покинул Google, чтобы основать Character.AI. В 2024 году Google, заключив сделку на сумму около 27 миллиардов долларов, вернул его и часть команды в DeepMind, где он стал соруководителем проекта Gemini, прежде чем перейти в OpenAI.

QКаково значение перехода Нома Шазера из Google в OpenAI в контексте конкуренции между технологическими гигантами в сфере ИИ?

AПереход Шазера рассматривается как серьёзная потеря для Google и значительное усиление для OpenAI. Как соавтор Transformer и бывший руководитель Gemini, он обладал уникальными знаниями и опытом. Его уход ослабляет команду Google в разгар острой конкуренции с OpenAI и Anthropic, в то время как OpenAI получает ведущего эксперта для разработки следующего поколения архитектур ИИ.

QКакова предполагаемая цель работы Нома Шазера в OpenAI, особенно в отношении будущего архитектуры Transformer?

AВ OpenAI Ном Шазер будет возглавлять исследования в области архитектуры, сосредоточившись на изучении новых архитектурных решений, которые могут прийти на смену или значительно улучшить текущую архитектуру Transformer. Его задача — продвигать эволюцию архитектур ИИ для создания более мощных и эффективных моделей следующего поколения.

Похожее

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

Результаты размещения акций Changxin Technology привлекли огромное внимание инвесторов. Всего в онлайн-подписке для частных инвесторов участвовало около 9,4288 миллиона человек, было подано 816,92 миллиарда заявок на акции, сгенерировано примерно 7,7 миллиона выигрышных лотерейных номеров, а итоговая ставка онлайн-подписки составила около 0,4714%, что является рекордно высоким показателем для новых акций на рынке STAR. Из-за высокого спроса компания активировала механизм обратного перевода, увеличив количество акций, размещаемых онлайн, до 3,851 миллиарда. Среди институциональных инвесторов 285 организаций, управляющих 10907 счетами, подали заявки на сумму около 12,38 триллиона акций, получив в итоге 2,173 миллиарда акций при коэффициенте распределения около 0,1756%. Taikang Asset Management стал институциональным инвестором, получившим наибольшее распределение. Среди публичных фондов лидерами по объему размещения стали E Fund, Southern Fund и ICBC Credit Suisse. Основатель ведущей китайской компании в области больших моделей DeepSeek, Лян Вэньфэн, через свои хедж-фонды Ningbo幻方量化 и Zhejiang九章资产 получил самое большое распределение среди частных фондов — акций на общую сумму примерно 1,75 миллиарда юаней. Ожидается, что Changxin Technology официально выйдет на биржу 27 июля. По оценкам рынка, её стоимость после IPO может превысить 1 триллион юаней, а некоторые аналитики дают прогноз до 2-3 триллионов юаней. Однако недавняя коррекция на глобальном технологическом рынке может оказать определенное влияние на цену акций компании после листинга.

marsbit14 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

marsbit14 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

Криптовалюта USCR, мемкоин, отслеживающий тему официальных крипторезервов США, пытается восстановиться после падения до двухмесячного минимума в $0.0022. В мае цена выросла на 65%, но в июне упала на 37%. Сейчас наблюдается потенциальный отскок, и если быкам удастся закрепиться выше ключевых скользящих средних, возможен рост до $0.0028 (уровень Фибоначчи) и далее до майского пика в $0.0036, что означает потенциал роста на 30-60%. Динамика USCR тесно связана с новостями о создании стратегического резерва биткойна в США. Майский рост совпал с увеличением вероятности этого события и внесением соответствующего законопроекта. Однако его рассмотрение застопорилось, а шансы на создание резерва к 2027 году, по данным Polymarket, упали до 18%, что давит на настроения. Несмотря на неопределённость, база держателей USCR остаётся значительной: 48 тысяч, сократившись лишь на 4 тысячи с начала 2026 года. Восстановление цены будет зависеть от позитивных новостей по законопроекту о биткойн-резерве.

ambcrypto33 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

ambcrypto33 мин. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

**Шокирующий разоблачение: Астролябка «благотворительности» с 300 000 подписчиков оказалась масштабной аферой на основе ИИ** Австралийская инфлюенсерша Лили Джей, имевшая почти 3 миллиона подписчиков в Instagram, создала тщательно продуманную мошенническую схему под прикрытием своего «Фонда Лили Джей». Используя искусственный интеллект, она и ее команда генерировали фальшивые изображения и видео, изображающие строительство мечетей, раздачу хлеба в Газе и даже открытие детского дома в Уганде для привлечения пожертвований от преимущественно мусульманской аудитории. Расследование ABC News Verify выявило многочисленные подделки: видео с «открытием» детского дома полностью сгенерировано ИИ (включая детей, саму Лили и фонды), «награда» за гуманитарную деятельность оказалась фальшивкой с цифровым водяным знаком ИИ, а заявленные благотворительные проекты в Уганде и Газе не существуют. Фонд не зарегистрирован как официальная благотворительная организация, что позволяло избегать финансовой отчетности. После запросов ABC сайт фонда стал скрывать кнопки для пожертвований и предупреждения о своем неблаготворительном статусе для посетителей из Австралии, но оставил их для иностранных пользователей. Эксперты предупреждают, что эта афера — тревожный прецедент, демонстрирующий, как ИИ может эксплуатировать человеческое доверие и желание творить добро, создавая убедительные, но полностью вымышленные нарративы.

marsbit52 мин. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

marsbit52 мин. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

«L2 перекалибровка»: когда L1 становится собственным роллапом, каков финал Ethereum? Первоначально, роллапы (L2) рассматривались как основной путь масштабирования Ethereum, обеспечивая дешёвое и быстрое исполнение транзакций. Однако, с развитием самого L1 (повышение лимита газа, внедрение безсостоятельности и zkEVM) и объединением задач масштабирования, традиционное разделение между L1 как безопасным, но медленным «слоем урегулирования» и L2 как дешёвым «слоем исполнения» меняется. Вопрос теперь не только в увеличении пространства блоков, а в перераспределении ролей в системе с множеством исполняющих сред. Будущая роль L2 смещается от простого предоставления дешёвого газа к обеспечению уникальных функций, таких как оптимизация для конкретных приложений, приватность и гибкие модели управления. Таким образом, L2 станет скорее спектром исполняющих сред с разной степенью наследования безопасности Ethereum, чем единым техническим классом. Ключевой задачей становится решение фрагментации. Разделённая ликвидность и состояние пользователя ухудшают опыт. Усилия концентрируются на улучшении взаимодействия (интероперабельности) через системы на основе намерений (intents) и нативные протоколы, такие как Ethereum Interoperability Layer (EIL), чтобы Ethereum вновь «ощущался как единая цепь». Сокращение времени до финальности транзакций L1 также имеет решающее значение для доверия между цепями. Ещё более радикальная идея — с появлением систем доказательств (zkEVM) внутри L1 сама Ethereum может стать своего рода «собственным роллапом», где высокопроизводительные узлы исполняют транзакции, а валидаторы проверяют криптографические доказательства. Это размывает классические границы между слоями и открывает путь к архитектуре, где множество исполняющих доменов (специализированных L2) сосуществуют, разделяя общую безопасность, ликвидность и систему урегулирования Ethereum. В итоге, будущее Ethereum видится не как победа L1 над L2 или наоборот, а как экосистема взаимосвязанных исполняющих сред, которые, будучи «разобранными» для масштабирования, вновь объединяются в единое, безопасное и удобное для пользователя целое.

marsbit55 мин. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

marsbit55 мин. назад

Grayscale подает первую заявку на спотовый ETF Worldcoin в SEC под тикером GWLD

Компания Grayscale Investments подала заявку в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) на запуск биржевого фонда (ETF), ориентированного на криптовалюту Worldcoin (WLD), под тикером GWLD. Заявка подана в момент, когда WLD торгуется на исторически низких уровнях, но новость вызвала рост его цены более чем на 8%. В документах подчеркиваются потенциальные риски для инвесторов, включая высокую концентрацию токенов (около 90% предложения в руках 100 крупнейших кошельков) и плановую разблокировку токенов командами проекта до 2028 года, что может оказывать давление на курс. Также отмечены регуляторные вопросы, связанные с биометрическим сбором данных через сканирование сетчатки глаза в проекте Worldcoin. Несмотря на то, что запуск ETF на бирже запланирован только на конец 2026 года, Grayscale активно расширяет линейку регулируемых криптовалютных продуктов, стремясь укрепить свои позиции на зарождающемся рынке ETF.

TheNewsCrypto1 ч. назад

Grayscale подает первую заявку на спотовый ETF Worldcoin в SEC под тикером GWLD

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片