Сколько нейросетей существует в мире в 2026 году: точные цифры и реальные оценки

Почему точное число нейросетей назвать невозможно

Вопрос «сколько нейросетей существует» звучит просто, но ответ на него зависит от того, что именно считать нейросетью. Если учитывать только коммерческие продукты вроде ChatGPT или YandexGPT, их десятки. Если добавить открытые модели, размещённые на платформах вроде Hugging Face, счёт пойдёт на миллионы. А если включить исследовательские прототипы и корпоративные разработки, которые не публикуются, точное число становится принципиально неизвестным.

Дело в том, что нейросеть — это не только готовый сервис с интерфейсом, но и математическая модель, обученная на данных. Одна и та же архитектура может порождать тысячи вариантов: разработчики меняют параметры, дообучают на своих данных, создают специализированные версии. Поэтому статистика всегда оперирует оценками, а не точными цифрами.

Основные оценки количества ИИ-моделей в 2026 году

Самые часто цитируемые цифры выглядят так:

• Более 500 больших языковых моделей (LLM) — по данным LLM Stats на 2026 год. Сюда входят как открытые модели, так и те, что доступны через посредников, например через умные чат-боты.
• 3 755 крупных ИИ-моделей по всему миру, из которых 1 509 — китайские. Эта оценка учитывает только значимые модели, способные решать широкий круг задач.
• Свыше 1,5 миллиона ИИ-моделей всех типов — от медицинских до чат-ботов. Такую цифру называл глава Nvidia, имея в виду все зарегистрированные и опубликованные модели.
• Более 3 миллионов моделей только на платформе Hugging Face, с приростом около 3 000 в день. Hugging Face — крупнейший открытый репозиторий, где разработчики выкладывают свои наработки.

Разница между 500 и 3 миллионами объясняется методологией. Первая цифра — только большие языковые модели, вторая — вообще все, включая крошечные экспериментальные сети. Для практического использования важнее не общее число, а понимание категорий.

Категории нейросетей: от гражданских до военных

Чтобы упорядочить огромное количество моделей, их делят на несколько категорий.

Гражданские (коммерческие и открытые) нейросети — это то, с чем сталкивается большинство пользователей: ChatGPT, Google Gemini, Claude, Midjourney, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat. Их тысячи, и большинство доступно через API или открытые репозитории.

Военные нейросети — отдельная закрытая категория. Их точное число неизвестно, но известно о существовании десятков или сотен таких систем. Например, Пентагон использует платформу GenAi.mil для доступа к ИИ-инструментам OpenAI, Google и других компаний в секретных сетях. Украинские военные применяют «Маричку» — аналог ChatGPT для анализа поля боя. Китай интегрировал около 90% функционала GPT-4 в армейские решения, включая кибервойну и автономные дроны.

Хакерские нейросети — ещё одна быстрорастущая категория. Их число оценивается в сотни или тысячи. Примеры включают HexStrike-AI для автоматизации пентеста, Elengenix для баг-баунти и NullByte Mini для обучения кибербезопасности. По данным BI.ZONE, количество кибератак с использованием ИИ выросло в три раза за последние полтора года, а 82% этичных хакеров уже используют ИИ в работе.

Самые популярные нейросети мира и их аудитория

Среди гражданских моделей выделяются несколько лидеров, которые собирают основную аудиторию.

ChatGPT от OpenAI — универсальное решение для работы с текстом, кодом и анализа данных. По данным на 2025–2026 годы, к нему ежемесячно обращаются около 810 миллионов пользователей. Годовая выручка OpenAI выросла на 70% и составила 12 миллиардов долларов, а к 2030 году компания рассчитывает достичь 2,8 триллиона долларов.

Google Gemini — главный конкурент ChatGPT, интегрированный в экосистему Google. Его аудитория — 750 миллионов пользователей в месяц. Gemini умеет не только работать с текстом, но и генерировать видео через Veo 3. Alphabet заработала на продуктах со встроенным ИИ на 400% больше, чем годом ранее.

Claude от Anthropic — специализируется на сложных рассуждениях, математике и программировании. В 2025 году аудитория достигла 30 миллионов активных пользователей в месяц, а выручка выросла с 1 миллиарда до 14 миллиардов долларов.

Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E 3 — лидеры в генерации изображений. По данным Microsoft, генеративными инструментами пользуются 16,3% населения мира, то есть около 1,3 миллиарда человек.

Grok от xAI — интегрирован в соцсеть X (бывший Twitter). Его выручка за 2025 год оценивается в 79–100 миллионов долларов.

Российские нейросети: что доступно и как они конкурируют

В России нет единого реестра нейросетей, но есть признанные лидеры. Крупнейшие — YandexGPT (включая Алису AI) и GigaChat от Сбера. Также работают независимые проекты, например Gerwin AI для генерации текста.

По данным ВЦИОМ, ChatGPT предпочитают 27% российских пользователей, YandexGPT — 23%, китайскую DeepSeek — 20%. Однако большинство россиян в 2025 году заявили, что предпочитают отечественные нейросети зарубежным.

Российские модели закрывают практически все основные потребности:

• YandexGPT и GigaChat — работа с текстами и аналитикой.
• Шедеврум и Kandinsky — генерация изображений и видео.
• Yandex SpeechKit и Silero TTS — распознавание и синтез речи.
• NtechLab FindFace Multi — компьютерное зрение, распознавание лиц и объектов.
• Сократик и SlidePoint — создание презентаций.
• Smart Engine — анализ документов и кода.

Рынок российских ИИ-решений на начало 2026 года оценивался в 200–300 миллионов рублей, при этом финансовый эффект от GigaChat Сбер оценивает в 30 миллиардов рублей.

Как получить доступ к мировым нейросетям из России

Несмотря на ограничения, российские пользователи могут легально пользоваться практически любой нейросетью. Для этого существуют сервисы-агрегаторы, которые за подписку предоставляют доступ к западным моделям без использования запрещённых средств обхода блокировок.

Среди таких сервисов — Нейрочат Билайн x Daisy, Study AI, GPTunnel и другие. Они дают доступ к ChatGPT, Google Gemini, Claude, Grok, Runway, Flux, Suno, Veo 3, Midjourney, Kling, Sora 2, Llama 3.3 и многим другим.

Популярность китайских моделей в России также высока. DeepSeek, Qwen и Kimi востребованы, причём Kimi часто называют аналогом Perplexity — он подходит для глубокого анализа информации и исследований.

Инфраструктура: какие дата-центры нужны нейросетям

Рост числа нейросетей напрямую влияет на требования к дата-центрам. Современные модели требуют колоссальных вычислительных ресурсов.

Для обучения модели среднего размера нужно около 1 ТБ памяти, для топ-моделей — сотни терабайт или даже петабайты. Количество GPU варьируется от тысяч до сотен тысяч. Например, Microsoft строит дата-центры с сотнями тысяч ускорителей Nvidia GB200/GB300.

Мощность дата-центра для ИИ начинается от 1–10 МВт, но для топ-моделей требуется 100 МВт и выше. Плотность стоек выросла с 10–20 кВт до 50–150 кВт. Крупнейшие игроки — Microsoft, Google, Amazon, Nvidia — строят суперфабрики площадью более 1 миллиона квадратных футов с жидкостным охлаждением.

Это объясняет, почему инвестиции в ИИ-инфраструктуру в 2026 году приближаются к 600 миллиардам долларов.

Тенденции и прогнозы: что дальше

Количество нейросетей продолжает расти экспоненциально. Только за зиму 2026 года было анонсировано или выпущено более двух десятков новых генеративных моделей. По данным Gartner, мировые расходы на ИИ к концу 2026 года могут превысить 2 триллиона долларов, включая серверы, чипы и корпоративное ПО.

Эксперты отмечают, что нейросети не заменят людей, но люди, использующие нейросети, заменят тех, кто их не использует. Это утверждение становится всё более актуальным: уже сейчас более 70% крупных компаний используют генеративный ИИ для создания визуального контента.

Российские модели постепенно приближаются к уровню мировых лидеров, а китайские разработки остаются доступными. Выбор подходящей нейросети — это всегда сравнение множества вариантов, и лучше всего изучать их в деле.

Вопросы и ответы