ऐसा लगता है कि आईपीओ-बाउंड ओपनएआई ने अपनी प्रतिभा सूची में एक और बड़ा नाम सुरक्षित कर लिया है। नोम शज़ीर, जो Google में इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष और जेमिनी मॉडल्स के सह-प्रमुख थे, सैम ऑल्टमैन के नेतृत्व वाली AI कंपनी में शामिल होंगे। चैटजीपीटी-निर्माता द्वारा शाज़ीर की भर्ती ऐसे समय में हुई है जब बड़ी तकनीकें सर्वोत्तम प्रतिभा प्राप्त करने और सबसे उन्नत मॉडल पेश करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं।
एआई शोधकर्ता ने एक्स पर एक पोस्ट के माध्यम से अपने बाहर निकलने की घोषणा की। उन्होंने लिखा, “मैं यह साझा करते हुए उत्साहित हूं कि मैं ओपनएआई में शामिल होऊंगा और वहां असाधारण टीम के साथ काम करने के लिए उत्सुक हूं।”
शाज़ीर कथित तौर पर दो साल से भी कम समय में कंपनी छोड़ रहे हैं क्योंकि Google ने उन्हें अपने साथ लाने के लिए लगभग 2.7 बिलियन डॉलर का भुगतान किया है। इससे पहले वह स्टार्टअप – कैरेक्टर.एआई के प्रमुख के रूप में कार्यरत थे, और अपने शोधकर्ताओं की एक टीम को Google में लाए थे।
अपने पोस्ट में अपने कदम के बारे में बात करते हुए, शज़ीर ने कहा कि आगे बढ़ना एक कठिन निर्णय था और उन्होंने कहा कि उन्हें Google की अद्भुत टीम और उनके द्वारा मिलकर बनाई गई हर चीज़ पर अविश्वसनीय रूप से गर्व है। उन्होंने लिखा, “आप सभी के साथ काम करना सम्मान और खुशी की बात है।”
मुझे यह बताते हुए खुशी हो रही है कि मैं ओपनएआई में शामिल होऊंगा और वहां असाधारण टीम के साथ काम करने के लिए उत्सुक हूं।
आगे बढ़ना एक कठिन निर्णय था। मुझे Google की अद्भुत टीम और हमने मिलकर जो कुछ भी बनाया है, उस पर अविश्वसनीय रूप से गर्व है। यह एक सम्मान और खुशी की बात है…
– नोम शाज़ीर (@NoamShazeer) 18 जून 2026
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उनके बाहर निकलने के बाद, एक बयान में रॉयटर्ससर्च दिग्गज ने व्यक्त किया कि कंपनी वर्षों से Google में नोआम के सार्थक योगदान के लिए आभारी है।
OpenAI ने Google DeepMind के कुछ सबसे सम्मानित शोधकर्ताओं को लगातार भर्ती किया है। 2024 के अंत में, लुकास बेयर, अलेक्जेंडर कोलेनिकोव और ज़ियाओहुआ झाई ने ओपनएआई में शामिल होने के लिए Google डीपमाइंड को छोड़ दिया, और कंप्यूटर विज़न, मल्टीमॉडल एआई और बड़े पैमाने पर फाउंडेशन मॉडल में विशेषज्ञता हासिल की।
इन Google डीपमाइंड पूर्व छात्रों ने विज़न ट्रांसफॉर्मर्स (ViT) और अन्य अत्याधुनिक AI सिस्टम को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई जो आधुनिक छवि और मल्टीमॉडल मॉडल को शक्ति प्रदान करते हैं। दिसंबर 2025 में, OpenAI ने एक अनुभवी Google कार्यकारी अल्बर्ट ली को भी काम पर रखा, जिन्होंने Google क्लाउड और डीपमाइंड में कॉर्पोरेट विकास प्रयासों को आगे बढ़ाया।
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हाल के दिनों में, शायद OpenAI का सबसे बड़ा प्रतिभा अधिग्रहण संभवतः शाज़ीर है. वह ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर 2017 शोध पत्र के मूल लेखकों में से एक हैं – आपको केवल ध्यान की आवश्यकता हैGoogle में जेमिनी का नेतृत्व करने में मदद की, कैरेक्टर.एआई की स्थापना की, और ओपनएआई में जाने से पहले Google द्वारा उन्हें फिर से काम पर रखा गया।
ओपनएआई, गूगल डीपमाइंड, एंथ्रोपिक और मेटा केवल मॉडल या गणना कौशल के बजाय प्रतिभा पर प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। रॉयटर्स बताया गया है कि शीर्ष एआई शोधकर्ता अब सालाना लाखों डॉलर के मुआवजे पैकेज का आदेश दे रहे हैं, Google और OpenAI आक्रामक रूप से इन विशिष्ट शोधकर्ताओं को भर्ती करने और बनाए रखने की कोशिश कर रहे हैं।
प्रतिभा-आन्दोलन क्यों हो रहा है?
एआई उद्योग वर्तमान में शीर्ष स्तर की प्रतिभा के महत्वपूर्ण आंदोलन की प्रवृत्ति का अनुभव कर रहा है, मुख्य रूप से क्योंकि कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे तक पहुंच प्राप्त करने और मालिकाना मॉडल की नींव रखने के लिए विशिष्ट शोधकर्ताओं को आवश्यक माना जाता है।
2024 में, Google, Microsoft और Amazon ने कैरेक्टर सहित AI स्टार्टअप के साथ सौदे किए। एआई, इन्फ्लेक्शन और एडेप्ट, उन्हें कंपनियों का पूरी तरह से अधिग्रहण किए बिना अपने शीर्ष शोधकर्ताओं और अधिकारियों को अपने साथ लाने की अनुमति देता है। फ्रंटियर एआई सिस्टम में सक्षम शोधकर्ताओं का पूल अपेक्षाकृत छोटा है, जो इन कंपनियों के लिए प्रतिभा को सबसे महत्वपूर्ण संपत्तियों में से एक बनाता है।
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ऐसे कई कारक हो सकते हैं जो एआई कंपनियों के बीच प्रतिभाओं के हाई-प्रोफाइल आंदोलन को बढ़ावा दे रहे हैं। बड़ी प्रौद्योगिकी फर्मों और एआई प्रयोगशालाओं के पास विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों, मालिकाना डेटा, बड़े पैमाने पर फंडिंग और इंजीनियरिंग प्रतिभा तक पहुंच है, ऐसे क्षेत्र जहां स्टार्टअप कम पड़ जाते हैं। साथ ही, उन्नत एआई मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती की बढ़ती लागत ने छोटी कंपनियों पर साझेदारी के लिए बड़ी कंपनियों तक पहुंचने या बड़े खिलाड़ियों के साथ खुद को जोड़ने का दबाव डाला है।
दूसरी ओर, शोधकर्ताओं के लिए, अग्रणी एआई कंपनियों के बीच जाने से मेगा परियोजनाओं पर काम करने, बड़े पैमाने के बुनियादी ढांचे तक पहुंच प्राप्त करने और संभावित रूप से एआई सिस्टम की अगली पीढ़ी को प्रभावित करने का अवसर मिल सकता है।