Распространение открытого программного обеспечения для технологий искусственного интеллекта в России бьёт рекорды.
Российский рынок Open Source инструментов для искусственного интеллекта (ИИ) демонстрирует стремительный рост с самого начала 2025 года. Только за январь было опубликовано столько бесплатных библиотек, фреймворков и моделей ИИ, сколько за весь первый пандемийный 2020 год. При таких темпах 2025 год может стать рекордным по числу новых решений в этой сфере, считают аналитики ICT.Moscow.
Пандемия как катализатор
Исследование охватывает Open Source инструменты, выложенные российскими разработчиками в открытый доступ с 2020–го по январь 2025 года. В качестве точки отсчёта взят первый пандемийный год, который стал драйвером технологического роста: массовый переход на удалённую работу, цифровизация услуг и развитие IT–индустрии.
Период 2021–2022 годов отмечен рекордными темпами публикаций Open Source инструментов для ИИ — прирост составлял 80% ежегодно. Пик публикаций пришёлся на 2023 и 2024 годы, когда было представлено 68% от всех продуктов за 5 лет.
Наибольшее количество инструментов представлено библиотеками и фреймворками — они составляют 33% всех рассмотренных решений. Следом идут ИИ–модели (25%), а замыкают список бенчмарки (16%) и датасеты (12%).
33% инструментов разработаны в партнёрстве нескольких команд. Лидируют российские бигтех–компании ("Сбер", Т–Банк, "Яндекс", VK, МТС) — их доля составляет 58% с учётом как самостоятельных, так и совместных проектов. Второе место занимают научные, образовательные и некоммерческие организации (42%), среди них AIRI, "Сколтех", МФТИ, НИУ ВШЭ, ИТМО, МГУ, "Альянс в сфере ИИ" и РАНХиГС.
Остальные 12% инструментов созданы стартапами, IT–компаниями и энтузиастами.
Во имя прогресса
"Открытый код — это быстрый обмен идеями и технологиями. Разработчики по всему миру могут свободно изучать наработки друг друга, исправлять ошибки и повышать качество решений, что существенно ускоряет исследования и внедрение ИИ", — поясняет стремления IT–компаний генеральный директор интегратора искусственного интеллекта INTO Иван Павлович.
Руководитель ИИ–направления Softline Digital Максим Милков отмечает, что готовые наборы данных, библиотеки кода, предобученные модели помогают тысячам специалистов разрабатывать и внедрять ИИ–инструменты без необходимости строить всё с нуля. Благодаря Open Source доступ к передовым технологиям получают не только крупные корпорации, но и стартапы, независимые исследователи, даже студенты.
"Всё это способствует демократизации ИИ. Та прозрачность, которую даёт Open Source, важна для проверки и улучшения моделей. Опубликованный код и данные позволяют исследователям воспроизводить эксперименты и вносить улучшения в ИИ–инструменты. Без этого ИИ–исследования рискуют оставаться недостоверными и закрытыми", — добавляет он.
Рост публикаций Open Source для ИИ связан с прорывом нейросетей, говорит директор по инновациями "ДАР" Авенир Воронов. "В России есть развитое IT–сообщество, которое постоянно обменивается информацией. Например, аналогов сайта Habr практически нет на международном уровне. А в России там постоянно публикуются материалы, в которых инженеры обмениваются находками и решениями. Думаю, что прежде всего это связано с высоким уровнем инженерной культуры — отечественным специалистам всегда было интересно делиться практиками, постоянно развивать различные решения и внедрять их в реальные сектора экономики", — рассуждает эксперт.
Заместитель коммерческого директора AWG Никита Сусоев дополнительно объясняет это усилившейся конкуренцией среди компаний и исследовательских институтов, а также растущим спросом на локальные решения для бизнеса и госструктур, предоставлением грантов и государственной поддержки.
Вопрос открытости
Российские компании и исследовательские группы стремятся создать собственную экосистему ИИ, что особенно актуально в условиях санкций и ограниченного доступа к зарубежным технологиям, говорит руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын.
"Ориентация на создание суверенного программного обеспечения стимулирует разработчиков делиться своими наработками. Например, технология DeepSeek, которая благодаря хорошему пониманию русского языка (включая шутки и фразеологизмы) и удобным условиям лицензирования становится привлекательной альтернативой западным решениям", — подчёркивает он.
Дискуссии о важности открытого кода обострились на фоне того, что компания OpenAI (разработчик знаменитого ChatGPT), которая изначально позиционировала себя как НКО для открытых исследований в области ИИ, позднее превратилась в корпорацию с закрытой генеративной моделью. В то время как их новый конкурент — DeepSeek использует открытый исходный код.
"Опыт OpenAI показывает, что даже компании, стартовавшие с опенсорс–моделью, могут перейти к закрытым решениям, что вызывает критику и недовольство среди сообщества. В то же время активное тестирование и внедрение DeepSeek, например в ИТ–холдинге Т1, демонстрируют, что для российского рынка важнее создание независимой экосистемы, где инструменты не только доступны, но и адаптированы к локальным условиям. К тому же практика использования DeepSeek для генерации кода, анализа аудио и других задач показывает, что такие решения способны повысить качество, скорость и эффективность разработки, обеспечивая реальное конкурентное преимущество", — считает Сергей Голицын.
