OpenAI, Anthropic, Mistral, xAI, Perplexity, Scale AI, Databricks — компании с оценкой в миллиарды долларов, которые из года в год обещают перевернуть разработку софта, поиск лекарств и саму науку. Новый препринт, размещённый 16 июля на bioRxiv, проверил, сколько из таких компаний вообще участвует в научной публикации — и результат не в пользу громких обещаний.
Автор идеи — Джон Иоаннидис, профессор Стэнфорда, один из самых известных в мире критиков слабой научной методологии. Его команда взяла все AI-компании с оценкой выше $1 млрд («единороги») и посчитала, у скольких из них есть хоть одна статья, где компания выступила основным автором.
Больше половины единорогов не написали ни одной научной статьи
Ключевая цифра исследования: больше половины AI-единорогов никогда не были ведущим автором ни одной научной статьи или препринта. На всех AI-единорогов вместе взятых в 2025 году пришлась примерно одна из тысячи опубликованных в мире AI-статей.
Это не стартапы без денег на исследования. Это компании, которые собрали миллиарды именно под обещание научного прорыва.
90% цитирований принадлежит 5% компаний, почти половина — одному OpenAI
Там, где публикации всё же есть, картина не менее показательная. Топ-5% компаний в выборке дают больше 90% всех цитирований. Один OpenAI набрал почти 40% всех цитирований — больше, чем все остальные компании вместе, кроме двух: китайской Megvii (компьютерное зрение) и платформы Hugging Face.
Восемь человек написали почти всю науку OpenAI
Даже там, где публикации есть, их пишет очень узкий круг людей. У OpenAI около 4500 сотрудников. При этом статей, которые засчитываются как научные (пять и больше на автора), за рассматриваемый период написали всего восемь человек.
Восемь людей — на компанию, чья публичная позиция строится на том, что ИИ меняет саму природу научного открытия.
Почему так происходит: публикация — это раскрытие метода
У бизнеса на это есть рациональные причины, не только желание что-то скрыть.
В фармацевтике открытие защищено патентом на годы — можно опубликовать статью и не бояться, что конкурент завтра всё повторит. У AI-разработки такой защиты почти нет: опубликовал архитектуру или подход — конкурент воспроизведёт его за пару недель. Отсюда сдвиг к формату, который в статье называют «блогификацией»: вместо статьи с рецензированием — пост в блоге или технический отчёт. Это быстрее и не требует месяцев проверки, но и не даёт той же защиты идей, что патент, а заодно позволяет не раскрывать детали, которые пришлось бы показать при полноценном рецензировании.
Плюс банальная скорость: пока статья проходит рецензирование, продукт в стартапе успевает обновиться два-три раза.
Казахстан: пока виден только один пример — KazLLM
Прямого замера по такой же методологии для казахстанских AI-проектов никто не делал. Из компаний и проектов, которые обычно называют в контексте казахстанского AI, подтверждённую научную публикацию удалось найти только у одного.
ISSAI при Назарбаев Университете, разработчик KazLLM, здесь скорее исключение из общей мировой картины: институт встроен в академическую среду, и его модель фигурирует в независимых научных работах — например, в статье KazMMLU на arXiv (июль 2025). Логика понятна: KazLLM — университетская разработка, а не венчурный стартап, и публикация работает на репутацию института, а не против конкурентного преимущества.
По другим казахстанским AI-проектам в открытом доступе научных статей или препринтов найти не удалось — это не значит, что их точно нет, но по имеющимся данным на сегодня подтверждён только один случай.
Материал открыт к дополнению: если у казахстанских AI-компаний есть публикации, которые сюда не попали, — пишите в редакцию.
Источник: John Ioannidis et al., препринт bioRxiv, 16 июля 2026; Science.org, «AI’s top startups are barely publishing their research».
