一项新的分析用数据证实了我们许多人长期以来的感受：AI 领域最引人注目的实验室基本上已经停止发表他们的研究成果。

斯坦福“元科学”（metascientist）研究者 John Ioannidis 把 317 家 AI 独角兽的发表记录翻了一遍。结论一句话就能说完：超过一半的公司，从来没有在任何一篇学术论文里担任过第一作者或通讯作者。

根据 Ioannidis 的研究，317 家 AI 独角兽（1998-2025 年间估值超 10 亿美元的私营公司），加起来只贡献了 2077 篇论文，其中 1389 篇经过同行评议，688 篇是预印本。这个数字意味着 AI 独角兽公司在 2025 年所有 AI 论文中的占比大约是千分之一。而前 5% 的公司拿走了超过 90% 的引用量。

OpenAI 一家就占了近 40% 的引用。第二名是旷视，第三名是 Hugging Face。

Ioannidis 就是 2015 年第一个指出 Theranos 没有同行评议论文的那个人。Theranos是一家血液检测初创公司，后来被证实建立在虚假数据之上，而当时的破绽同样在于缺乏同行评审的研究。

他管现在这个局面叫「非常诡异的悖论」——一个号称在重塑科学的行业，大部分参与者不写科学论文。他说，没有公开的科学文献记录，外界无从判断这些公司的技术声称是否「真实、经过验证、可复现」。能源消耗、安全性、社会影响，同样没法评估。

但这不是简单的「不写论文=不行」。

AI 行业的节奏和学术界不一样。从写完到被接收动辄几个月，而大模型公司两三个月就要发一个新版本。技术细节更多是通过博客文章和技术报告披露，而不是投稿给期刊——有人管这叫 AI 研究的「博客化」。这篇研究本身也没有统计博客和报告的产出。

另一个问题是专利机制。制药公司发论文是因为可以申请专利保护；AI 公司没有这个动力。Google 2017 年发了 Transformer 论文，拿到专利，但没有人为此付钱给 Google。

公司的性质也值得区分。中国 AI 公司的论文产出稳定高于美国同行，部分原因是国内公司更拥抱开源模型；美国头部实验室则在越来越多地把模型细节捂在手里。论文少不代表内部没有研究——也可能是商业秘密。

但也有一些极端案例。Ilya Sutskever 创办的 Safe Superintelligence Inc.，估值 320 亿美元，大约 50 个员工，没有产品，也从未发表过任何研究。全靠投资人对创始团队的信任撑着。

这篇论文预印本没有按国家或年份拆解数据，也没有区分「不写」和「写了但不以第一作者/通讯作者身份发表」。但方向是对的——当一个行业的估值越来越脱离公开可验证的研究产出，Theranos 的故事至少值得再看一遍。

参考来源：

• AI's top startups are barely publishing their research — Science
• AI Unicorns Rarely Publish; 5% of Firms Own 90% of Citations — AI Weekly