日前，《science》杂志刊发了一篇题为“ai 领域头部初创企业极少公开研究成果”（ai’s top startups are barely publishing their research）的深度报道。

该报道聚焦于斯坦福大学研究团队发布在预印本平台 bioRxiv 上的一项分析。团队系统梳理了1998至2025年间317家AI独角兽企业的学术发表记录，揭示了一个出人意料的事实：

超半数AI独角兽企业未产出任何可查证的公开论文，且科研成果高度集中于极少数企业，内容创作亦主要依赖一小批核心研究人员。

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论文链接：https://www.php.cn/link/08d39bec2cc7cbc66688a732a2654c60

值得注意的是，企业估值与论文产出之间并不存在正向关联。尽管过去十年间这些公司发表的论文总量有所上升，但其在整个AI学术生态中的占比依然微乎其微——2025年全球每1000篇AI相关论文中，仅1篇出自此类企业。

《Science》进一步指出，美国顶尖AI实验室普遍倾向“闭源”研发路径，而中国头部AI企业则更主动推进“开源”实践。数据显示，约2/3的中国AI独角兽曾发表过符合标准的学术论文，而超过一半的美国同类企业从未发布过一篇达标论文。

该研究通讯作者、斯坦福大学元科学专家John Ioannidis对此现象表示深切忧虑：“在一个宣称正在重塑科学范式、并被寄予重大科学变革期望的领域里，却几乎不见系统性学术输出，这本身就是一个令人费解的悖论。”

科研产出高度集中

文中强调，绝大多数AI独角兽并未实质性参与学术发表。在统计的317家企业中，逾50%无任何合规科研产出；即便有发表行为，也多属零星尝试，真正达到高被引门槛的成果极为稀缺，仅占全部样本的6.4%。

行业影响力亦呈现显著马太效应。从引用数据看，排名前5%的企业贡献了全样本超90%的引用量。其中OpenAI一家即占据近40%，紧随其后的是旷视科技（MEGVII）与Hugging Face。高被引论文集中度极高，仅有7.6%的企业产出过此类成果。

此外，各公司在传播渠道选择上差异明显，尤其体现在预印本使用率方面：Anthropic高达90.6%的引用源自预印本；而OpenAI、旷视、Waymo、Momenta等则更倚重经同行评议的正式出版物。

图｜企业层级科研产出分布及集中度可视化。

作者群体同样高度集中

持续产出高质量论文的，仅为一支规模有限的核心作者队伍。在近2000名与初创企业有关联的作者中，超半数以所属公司为第一署名单位；另有38.0%的作者同时挂靠高校或科研院所。

重复高产者占比极低。在132篇高被引论文中，27位高频作者贡献了近四成署名，其余多数人仅参与1篇。具体来看，MEGVII与OpenAI虽各自拥有上百人规模的论文作者群，但发表5篇以上论文者分别仅有8人。相较动辄上千人的员工基数，这一比例仍显单薄。

高估值≠高产研

企业估值攀升，并未同步带动论文数量或影响力的提升。统计显示，估值水平与论文总数、高被引论文数均无显著相关性。尽管融资额更高的企业更有可能发表论文，但这种关联性较弱。真正的高影响力科研成果，依然牢牢掌握在极少数企业手中，难以随资本规模线性扩展。

占比不足0.1%

从时间维度看，AI独角兽参与学术发表的速度确有加快。2016年，由初创企业主导的论文仅18篇，至2025年已达534篇；合作型论文增长尤为迅猛，由2016年的5篇跃升至2025年的416篇。

然而置于全球尺度下，这一数字仍不值一提。2025年全球AI领域论文总量已突破90万篇，而涉及上述初创企业的相关成果仅为950篇，占比不足0.1%。

中国AI企业发文意愿更强

按地域划分，中国AI独角兽在学术发表方面表现最为活跃，尽管绝对数量仍有限。

在40家中国AI独角兽中，近2/3曾发表过合规论文；相比之下，在209家美国同类企业中，超半数从未发布过任何达标成果。《Science》指出，美国前沿实验室多采用“闭源”策略，而中国领先企业正积极践行“开源”模型。

图｜科研活动的经济规模、历时演变与地理分布。

这一趋势的影响远不止于企业内部：唯有研究成果公之于众，学者、政策制定者与产业观察者才能基于实证展开讨论。若关键进展始终囿于企业内网，那么真正理解AI演进脉络的，将只是极少数人。

本文来源微信公众号“学术头条”（ID：SciTouTiao），作者：学术头条，经36氪授权转载。