לפי דוח מדד ה-AI של אוניברסיטת סטנפורד, מהדורת 2025, מספר הפרסומים המדעיים בתחום הבינה המלאכותית — במדעי המחשב ובדיסציפלינות מדעיות אחרות — גדל מכ-102 אלף ב-2013 ליותר מ-242 אלף ב-2023. זו כמעט שילוש בעשור.
מספר מוחלט לבדו אינו מספר את הסיפור, כי גם היקף הפרסום המדעי הכולל גדל באותן שנים. הנתון המעניין יותר הוא החלק היחסי: הבינה המלאכותית עלתה מ-21.6 אחוזים מכלל הפרסומים במדעי המחשב ב-2013 ל-41.8 אחוזים ב-2023. במילים אחרות, כארבעה מכל עשרה מאמרים במדעי המחשב עוסקים היום בתחום אחד.
לצד הכמות השתנתה גם זהות המפרסמים. לפי אותו דוח, כמעט 90 אחוזים מהמודלים הבולטים שיצאו ב-2024 הגיעו מהתעשייה ולא מהאקדמיה — לעומת כ-60 אחוזים ב-2023. האקדמיה עדיין מובילה במאמרים הזוכים למספר הציטוטים הגבוה ביותר, אבל בניית המודלים עצמם עברה כמעט כולה לידיים מסחריות, בעיקר משום שעלות האימון גדולה מדי עבור מעבדה אוניברסיטאית.
היקף הפרסום גם אינו מנבא היטב מי מוביל. באותו דוח נמצא שהפער בביצועים בין מודלים אמריקאיים לסיניים במבחנים כמו MMLU ו-HumanEval הצטמצם מדו-ספרתי ב-2023 לכמעט שוויון ב-2024 — אף שארצות-הברית הוציאה באותה שנה 40 מודלים בולטים לעומת 15 בסין. כמות המחקר וכמות המודלים אינן מתורגמות ישירות ליתרון טכנולוגי.
הסתייגות מקובלת על החוקרים עצמם: ספירת מאמרים מודדת פעילות, לא איכות ולא התקדמות. עלייה בהיקף הפרסום יכולה לשקף פריצות דרך אמיתיות, אבל גם תמריצים אקדמיים לפרסם הרבה, וגם פשוט התרחבות של ההגדרה מה נחשב "מאמר AI" — סיווג שנקבע בידי מי שסופר. מספר בודד מהשנה האחרונה שביר יותר מהמגמה הרב-שנתית, שכיוונה ברור. הנתונים כאן מתייחסים לשנת 2023 ולשנת 2024, כפי שנמדדו בדוח שפורסם ב-2025.