ทำไมคนเก่ง AI ทยอยออกจาก Google ทั้งที่ Gemini ยังไม่ใช่ผู้แพ้

เงินระดับ 2.7 พันล้านดอลลาร์ยังซื้อความผูกพันระยะยาวไม่ได้

กรณีของ Noam Shazeer ชัดมาก คนนี้ไม่ใช่วิศวกร AI ทั่วไป แต่เป็นหนึ่งในผู้เขียนงานวิจัยปี 2017 ที่เสนอ Transformer สถาปัตยกรรมซึ่งกลายเป็นฐานสำคัญของโมเดลภาษายุคใหม่ หลังออกจาก Google ไปก่อตั้ง Character.AI เขากลับมา Google ในปี 2024 ผ่านดีลที่มีมูลค่ารายงานราว 2.7 พันล้านดอลลาร์ พร้อมรับบทสำคัญในการพัฒนา Gemini

แต่เดือนมิถุนายน 2026 Shazeer ประกาศย้ายไป OpenAI ทั้งที่กลับมา Google ได้ไม่ถึงสองปี Reuters ระบุว่าเขาเป็นรองประธานฝ่ายวิศวกรรมและหนึ่งในผู้นำทีม Gemini การย้ายครั้งนี้เลยสะเทือนกว่าการลาออกของพนักงานระดับสูงตามปกติ เพราะเป็นการเสียคนที่อยู่ใกล้แกนเทคนิคของโมเดลโดยตรง

คำถามที่น่าสนใจกว่าคำว่า “Google แพ้หรือยัง” คือ ทำไมบริษัทที่มีเงิน มีข้อมูล มีศูนย์ข้อมูล มีชิปของตัวเอง และมีผลิตภัณฑ์เข้าถึงคนทั่วโลก ถึงยังรักษาคนระดับนี้ไว้ยาก

ส่วนหนึ่งต้องมองธรรมชาติของวงการ AI ตอนนี้ก่อน นักวิจัยระดับหัวกะทิไม่ได้เลือกที่ทำงานจากเงินเดือนอย่างเดียวแล้ว สิ่งที่มีค่าพอๆ กันคืออิสระในการตัดสินใจ ความเร็วในการปล่อยงาน อำนาจกำหนดทิศทางโมเดล และโอกาสได้สร้างของใหม่โดยไม่ต้องผ่านโครงสร้างบริษัทขนาดมหึมา

Google มีข้อได้เปรียบมหาศาล แต่ข้อได้เปรียบนั่นเองก็สร้างแรงเสียดทาน บริษัทหนึ่งต้องคิดพร้อมกันทั้ง Search, โฆษณา, Android, Cloud, Workspace, ความปลอดภัย กฎหมาย ชื่อเสียง และผลกระทบต่อธุรกิจเดิม ทุกครั้งที่โมเดลใหม่กำลังจะปล่อยจึงไม่ใช่เรื่องของทีมวิจัยล้วนๆ

ฝั่งสตาร์ตอัป AI กลับมีโจทย์ตรงกว่า ถ้าโมเดลดีกว่าเดิมก็เร่งทำ เร่งทดสอบ เร่งปล่อย แล้วดูว่าผู้ใช้ตอบสนองแบบไหน สำหรับนักวิจัยบางคน สภาพแวดล้อมแบบนี้อาจน่าดึงดูดกว่าองค์กรที่ต้องประสานงานหลายชั้น แต่เหตุผลส่วนตัวของผู้ลาออกแต่ละคนไม่ได้ถูกเปิดเผยครบ จึงไม่ควรเหมารวมว่าทุกคนออกเพราะ “ทน Google ไม่ไหว”

ปัญหาคือมันไม่ได้มีแค่ Shazeer

ต้นเดือนสิงหาคม 2026 Google ปรับโครงสร้างผู้นำ AI ครั้งใหญ่ Demis Hassabis ขยับจากงานบริหารประจำวันไปเป็นประธาน Google DeepMind และ Chief Scientist ของ Alphabet ส่วน Koray Kavukcuoglu รับบทนำด้านปฏิบัติการ ขณะเดียวกัน Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals และ Quoc Le เตรียมออกไปตั้งบริษัทใหม่ชื่อ Discovery Loop

แค่เห็นรายชื่อก็พอเข้าใจว่าทำไมตลาดจับตา เพราะนี่คือกลุ่มคนที่มีประวัติสร้างเทคโนโลยีแกนกลางของ Google และ AI มานานหลายปี

จังหวะเดียวกัน Gemini 3.5 Pro ซึ่งเป็นโมเดลเรือธงก็ล่าช้ากว่าแผน Reuters รายงานในเดือนกรกฎาคมว่าตัวโมเดลยังไม่ถึงเป้าหมายภายในบางด้าน โดยเฉพาะความสามารถด้านการเขียนโค้ด พอโมเดลสำคัญเลื่อน พร้อมกับคนสำคัญย้ายออก ภาพจึงดูเหมือนปัญหาสองชั้นซ้อนกันทันที

ตรงนี้ต้องระวังเรื่องอันดับ benchmark ด้วย

คลิปต้นทางตั้งคำถามจากภาพที่ Gemini เคยขึ้นนำแล้วอันดับลดลง แต่ leaderboard ของ AI เปลี่ยนเร็วมาก ผลต่างกันตามชุดทดสอบ เวอร์ชันโมเดล วิธีให้คะแนน และประเภทงาน อันดับหนึ่งตารางจึงไม่ได้แปลว่าเป็น AI ที่ดีที่สุดทุกอย่าง เช่นเดียวกับอันดับตกไม่ได้แปลว่าผลิตภัณฑ์ใช้งานจริงพังทันที

สิ่งที่น่าห่วงกว่าตัวเลขอันดับคือ “วงจรคนเก่ง”

AI ระดับแนวหน้าไม่ได้สร้างจากการเพิ่ม GPU อย่างเดียว ความรู้จำนวนหนึ่งฝังอยู่กับทีมว่าเคยลองอะไรแล้ว วิธีไหนตัน ปัญหาบางชนิดเกิดตรงไหน และควรปรับการฝึกโมเดลแบบใด เมื่อคนระดับแกนกลางย้ายออก บริษัทไม่ได้เสียแค่จำนวนพนักงาน แต่เสียความต่อเนื่องของความรู้ด้วย ขณะเดียวกันบริษัทที่รับคนเหล่านี้เข้าไปก็ได้ประสบการณ์ที่สะสมมาหลายปีทันที

แต่มองว่า Google หมดทางก็เร็วเกินไปเหมือนกัน

Google ยังมีโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ ระบบคลาวด์ ผลิตภัณฑ์ที่มีผู้ใช้จำนวนมหาศาล และทีม DeepMind ที่ยังทำงานต่อ การขยับ Hassabis ไปโฟกัสงานวิทยาศาสตร์และ AGI มากขึ้นอาจเป็นการจัดตำแหน่งคนใหม่ ไม่ใช่การถอยหนีทั้งหมด ส่วน Kavukcuoglu ถูกดันขึ้นมารับบทที่เชื่อมงานวิจัยเข้ากับผลิตภัณฑ์โดยตรง

ศึกจริงเลยไม่ใช่ Gemini ปะทะ ChatGPT แบบดูคะแนนแล้วจบ แต่เป็นการแข่งขันว่าองค์กรไหนทำให้คนเก่งสร้างงานได้เร็วที่สุด รักษาทีมให้ต่อเนื่องที่สุด และเปลี่ยนงานวิจัยให้กลายเป็นของที่คนใช้จริงได้ทันเวลา

เงินซื้อชิปได้ ซื้อศูนย์ข้อมูลได้ ซื้อบริษัทได้ด้วย แต่คนที่รู้ว่าจะเอาของทั้งหมดมาประกอบกันยังเป็นทรัพยากรที่แพงและย้ายที่ได้ตลอดเวลา นี่ต่างหากคือจุดที่ข่าวการลาออกจาก Google ช่วงนี้น่าจับตา