स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के टीम द्वारा प्रिंटप्लेट प्लेटफॉर्म bioRxiv पर प्रकाशित एक पेपर के अनुसार, 1998 से 2025 तक के 317 AI यूनिकॉर्न कंपनियों के पेपर प्रकाशन का विश्लेषण किया गया। परिणाम दर्शाते हैं कि 50% से अधिक AI यूनिकॉर्न कंपनियों ने कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है, और वैज्ञानिक उत्पादन केवल कुछ कंपनियों में केंद्रित है। पहले 5% कंपनियों ने 90% से अधिक संदर्भ दिए हैं, जिसमें OpenAI अकेले लगभग 40% का योगदान देती है। 2025 में वैश्विक AI पेपर्स की संख्या 90 लाख से अधिक है, लेकिन इन स्टार्टअप्स से संबंधित पेपर्स केवल 0.1% हैं। ध्यान देने योग्य बात यह है कि लगभग दो-तिहाई चीनी AI यूनिकॉर्न कंपनियों ने पेपर प्रकाशित किए हैं, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका की आधी से अधिक कंपनियों ने कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है, और चीनी कंपनियाँ ओपन सोर्स मॉडल को अधिक सक्रियता से अपना रही हैं।

लेखक, स्रोत: एकेडमिक टीम

हाल ही में, साइंस पत्रिका में एक समाचार लेख प्रकाशित हुआ, जिसका शीर्षक है "AI के शीर्ष स्टार्टअप लगभग अपने शोध परिणाम नहीं प्रकाशित कर रहे हैं"।

यह लेख स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के टीम द्वारा प्रीप्रिंट साइट bioRxiv पर प्रकाशित एक शोध पत्र पर केंद्रित है। शोध टीम ने 1998-2025 के बीच 317 AI यूनिकॉर्न कंपनियों के पेपर प्रकाशन का आंकलन किया और एक अप्रत्याशित घटना की खोज की:

AI यूनिकॉर्न कंपनियों में से आधे से अधिक ने कोई खुला शोध प्रकाशन नहीं छोड़ा है, और वैज्ञानिक उत्पादन मुख्य रूप से कुछ ही AI यूनिकॉर्न कंपनियों पर केंद्रित है, और केवल कुछ ही मुख्य लेखक ही सामग्री उत्पादित कर रहे हैं।

पेपर का लिंक: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.15.738744v1

इसी समय, उच्चतर कंपनी मूल्यांकन का अर्थ यह नहीं है कि अधिक शोध पत्र लिखे जाएंगे। हालांकि इन 10 वर्षों के दौरान उनके द्वारा प्रकाशित शोध पत्रों की संख्या में वृद्धि हुई है, लेकिन कुल अनुपात अभी भी बहुत कम है। 2025 में प्रकाशित AI से संबंधित 1000 शोध पत्रों में से केवल एक ही इन AI कंपनियों से आया है।

विज्ञान लेख में यह भी लिखा गया है कि अमेरिका के अग्रणी अग्रिम प्रयोगशालाएँ अधिकतर "बंद स्रोत" मॉडल का उपयोग करती हैं, जबकि चीन की अग्रणी कंपनियाँ "खुले स्रोत" मॉडल को सक्रिय रूप से अपना रही हैं। चीन के लगभग दो-तिहाई AI यूनिकॉर्न कंपनियों ने पहले कभी पेपर प्रकाशित किए हैं, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका की आधे से अधिक कंपनियों ने कभी भी एक भी योग्य पेपर प्रकाशित नहीं किया है।

इस घटना के बारे में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के मेटासाइंटिस्ट जॉन इओअννिडिस, जो इस पेपर के संपर्क लेखक हैं, चिंता व्यक्त करते हैं। "विज्ञान को पुनर्गठित करने का दावा करने वाले और जिसे विशाल वैज्ञानिक क्षमता वाला माना जाने वाले क्षेत्र के लिए, लगभग कोई वैज्ञानिक साहित्य न होना एक बहुत ही अजीब परadox है।"

केवल कुछ ही AI कंपनियाँ उत्पादन कर रही हैं

लेख में बताया गया है कि अधिकांश AI यूनिकॉर्न कंपनियाँ वास्तव में कम ही पेपर प्रकाशित करती हैं। 317 कंपनियों में से आधे से अधिक के पास कोई भी योग्य वैज्ञानिक उत्पादन नहीं है। भले ही कुछ कंपनियों के प्रकाशन का रिकॉर्ड हो, लेकिन अधिकांश कंपनियाँ केवल अनियमित रूप से प्रकाशित करती हैं, और उच्च संदर्भित मानदंड को पूरा करने वाले परिणाम बहुत कम हैं, जो कुल नमूने का केवल 6.4% हैं।

AI यूनिकॉर्न कंपनियों का दृश्य प्रभाव भी मुख्य रूप से कुछ शीर्ष कंपनियों द्वारा नियंत्रित है। संदर्भ सूचकांकों के अनुसार, शीर्ष 5% कंपनियों ने 90% से अधिक संदर्भ दिए हैं। केवल OpenAI अकेले ने लगभग 40% संदर्भ दिए हैं, जिसके बाद Megvii और Hugging Face आते हैं। अधिक संदर्भित पेपर्स केवल कुछ कंपनियों में केंद्रित हैं, और केवल 7.6% कंपनियों ने ऐसे परिणाम प्राप्त किए हैं।

इसके अलावा, कंपनियाँ अपने प्रकाशन चैनलों का चयन भिन्न तरीके से करती हैं, विशेष रूप से प्रीप्रिंट के उपयोग के अनुपात में। Anthropic के लिए लगभग 90.6% संदर्भ प्रीप्रिंट से आते हैं; जबकि OpenAI, Megvii, Waymo, Momenta जैसी कंपनियाँ मुख्य रूप से समीक्षा किए गए पेपर्स पर निर्भर करती हैं।

चित्र | कंपनी स्तर पर वैज्ञानिक उत्पादन का वितरण और केंद्रीकरण।

केवल कुछ ही लोग उत्पादन कर रहे हैं

लेखन सामग्री का निरंतर उत्पादन करने वाले केवल कुछ मुख्य लेखक हैं। लगभग 2000 अनुसंधान संस्थानों से संबंधित लेखकों में से अधिकांश ने अपनी कंपनी के नाम से लेखन किया है; 38.0% लेखक एक साथ विश्वविद्यालय या अनुसंधान संस्थान के नाम से भी लेखन करते हैं।

पेपर मुख्य रूप से कुछ ही लेखकों द्वारा बार-बार तैयार किए जाते हैं। 132 अत्यधिक संदर्भित पेपर्स में, 27 उत्पादक लेखकों ने लगभग चौथाई प्रकाशनों का योगदान दिया, जबकि अधिकांश लेखकों ने केवल एक ही पेपर में योगदान दिया। विस्तार से देखें तो, MEGVII और OpenAI के पेपर लेखक टीमें दोनों सौ से अधिक हैं, लेकिन केवल 8 लेखक ही पांच से अधिक पेपर्स प्रकाशित कर चुके हैं। हजारों के कर्मचारी आकार की तुलना में, यह अनुपात अभी भी बहुत कम है।

High valuation didn't bring more papers

एआई कंपनियों का अधिक मूल्यांकन यह नहीं दर्शाता कि उनके पास अधिक शोध पत्र हैं या उनका प्रभाव अधिक है। डेटा के अनुसार, कंपनी के मूल्यांकन और कुल शोध पत्रों की संख्या या अधिक उल्लेखनीय शोध पत्रों की संख्या के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं है। हालांकि, अधिक फंडिंग प्राप्त करने वाली कंपनियाँ शोध पत्र प्रकाशित करने की संभावना अधिक होती है, लेकिन यह संबंध कमजोर है। उच्च प्रभाव वाले शोध अभी भी कुछ ही कंपनियों में केंद्रित हैं और कंपनियों के फंडिंग स्तर के साथ समानुपातिक रूप से नहीं बढ़ते हैं।

केवल 0.1% का हिस्सा

समय के साथ, AI यूनिकॉर्न द्वारा प्रकाशित पेपर्स की संख्या वास्तव में तेजी से बढ़ी है। 2016 में, स्टार्टअप द्वारा नियंत्रित पेपर्स की संख्या केवल 18 थी, जबकि 2025 तक यह बढ़कर 534 हो गई। सहयोगी पेपर्स में वृद्धि और भी अधिक स्पष्ट है, जो 2016 में 5 से बढ़कर 2025 में 416 हो गई।

लेकिन वैश्विक शोध पत्रों के संदर्भ में, ये संख्याएँ अभी भी नगण्य हैं। 2025 में, वैश्विक AI शोध पत्रों की कुल संख्या 9 लाख से अधिक हो चुकी है, जबकि इन स्टार्टअप्स से संबंधित केवल 950 पत्र हैं, जो केवल 0.1% का अनुपात हैं।

चीनी AI कंपनियाँ पेपर प्रकाशित करना पसंद करती हैं

क्षेत्रीय रूप से, चीन की एआई यूनिकॉर्न कंपनियाँ पेपर प्रकाशित करने में सबसे सक्रिय हैं, हालाँकि संख्या अभी भी कम है।

40 चीनी AI यूनिकॉर्न कंपनियों में से लगभग दो-तिहाई कंपनियों ने पेपर प्रकाशित किए हैं; इसके विपरीत, संयुक्त राज्य अमेरिका में 209 कंपनियों में से आधे से अधिक AI यूनिकॉर्न कंपनियों ने कभी कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है। Science लेख में कहा गया है कि संयुक्त राज्य अमेरिका के अग्रणी अग्रणी प्रयोगशालाएँ अधिकतर "बंद स्रोत" मॉडल का उपयोग करती हैं, जबकि चीन की अग्रणी कंपनियाँ "खुले स्रोत" मॉडल को सक्रिय रूप से अपना रही हैं।

चित्र: वैज्ञानिक गतिविधियों का आर्थिक आकार, समय के साथ परिवर्तन और भौगोलिक वितरण।

इसका प्रभाव केवल कंपनी तक ही सीमित नहीं है: जब तक शोध सार्वजनिक रूप से प्रकाशित नहीं होता, शोधकर्ता, नीति निर्माता और उद्योग पर्यवेक्षकों के पास चर्चा में भाग लेने के लिए सामग्री नहीं होती। यदि शोध केवल कंपनी के अंदर ही सीमित रहता है, तो AI के विकास की दिशा को समझने वाले केवल कुछ ही लोग होंगे।