Сколько сейчас нейросетей: полный обзор рынка ИИ в 2026 году

Общее количество нейросетей в мире: факты и цифры

По данным LLM Stats, в 2026 году в мире работает более 500 больших языковых ИИ-моделей. Это число включает как открытые модели, так и те, что доступны через посреднические сервисы — умные чат-боты и API-агрегаторы. Только за зиму 2025–2026 годов было анонсировано или выпущено более двух десятков новых генеративных нейросетей.

Однако точное количество всех нейросетей назвать сложно. Помимо крупных языковых моделей, существуют тысячи узкоспециализированных решений для бизнеса, науки, промышленности и творчества. Например, нейросети для компьютерного зрения, генерации видео, синтеза речи, анализа данных и автоматизации процессов. Рынок постоянно пополняется новыми разработками, и единого реестра всех ИИ-моделей в мире не существует.

Важно понимать, что под термином «нейросеть» часто подразумевают не только фундаментальные модели, но и готовые сервисы, которые их используют. Поэтому, когда спрашивают «сколько сейчас нейросетей», ответ зависит от того, считать ли каждую отдельную модель или каждый доступный пользователю сервис.

Мировые лидеры: самые популярные нейросети 2026 года

Среди сотен моделей выделяются несколько глобальных лидеров, которые определяют развитие всей индустрии. ChatGPT от OpenAI остаётся самым узнаваемым и массовым продуктом: ежемесячно к нему обращаются 810 миллионов пользователей. Годовая выручка OpenAI в 2025 году выросла на 70% и достигла $12 млрд.

Google Gemini — прямой конкурент ChatGPT, которым пользуются 750 миллионов человек в месяц. Gemini глубоко интегрирован в экосистему Google, включая возможность генерации 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. Его аудитория — 30 миллионов активных пользователей в месяц, а выручка компании в 2025 году составила $14 млрд. Оценка Anthropic достигла $380 млрд.

Midjourney, Stable Diffusion и DALL·E 3 остаются лидерами в генерации изображений. По данным Microsoft, инструментами генеративного ИИ пользуются 16,3% населения мира — примерно 1,3 млрд человек. Более 70% крупных компаний используют нейросети для создания визуального контента.

Grok от xAI Илона Маска, интегрированный в соцсеть X, принёс выручку от $79 до $100 млн в 2025 году.

Российские нейросети: отечественные разработки и их возможности

В России активно развиваются собственные ИИ-модели. Крупнейшие из них — YandexGPT (включая голосового помощника Алису) от Яндекса и GigaChat от Сбера. По данным ВЦИОМ, ChatGPT предпочитают 27% российских пользователей, YandexGPT — 23%, а китайская DeepSeek — 20%. При этом большинство россиян в 2025 году заявили, что предпочитают отечественные нейросети зарубежным.

YandexGPT и GigaChat работают с текстами, аналитикой и генерацией контента. Связанные с ними сервисы — Шедеврум и Kandinsky — позволяют создавать изображения и видео. Платформа Yandex Cloud предоставляет доступ к SpeechKit для перевода речи в текст и обратно.

Среди других российских разработок:

• Silero TTS — речевая модель для синтеза речи, часто используется локально.
• NtechLab FindFace Multi — нейросеть для компьютерного зрения, распознавания лиц, силуэтов, действий и номеров автомобилей.
• Сократик и SlidePoint — модели для создания презентаций.
• Smart Engine — для анализа документов и кода.
• VisionLabs LUNA Platform — для распознавания лиц и проверки качества изображений.

Рынок российских ИИ-решений на начало 2026 года оценивался в 200–300 млн рублей. Финансовый эффект от GigaChat Сбер оценивает в 30 млрд рублей, включая экономию и дополнительный доход. Выручка ИИ-сервисов Яндекса только во втором полугодии 2025 года составила около 1 млрд рублей.

Китайские нейросети: альтернатива для российских пользователей

Из-за ограничений доступа к западным сервисам китайские ИИ-модели стали особенно популярны в России. DeepSeek, Qwen и Kimi — наиболее востребованные. DeepSeek занимает третье место по популярности среди российских пользователей (20%).

Kimi — аналог Perplexity, подходит для глубокого анализа информации и исследований. Qwen — универсальная модель от Alibaba, способная работать с текстом, изображениями и кодом. Китайские разработки не закрыты для России, что делает их удобной альтернативой.

Китай активно инвестирует в ИИ: капитальные затраты технологических гигантов на ИИ-инфраструктуру в 2026 году приблизятся к $600 млрд. Это стимулирует появление новых моделей и улучшение существующих.

Агрегаторы нейросетей: доступ к мировым моделям без VPN

Для российских пользователей, которые хотят работать с западными нейросетями, существуют сервисы-агрегаторы. Они предоставляют легальный доступ к ChatGPT, Gemini, Claude, Midjourney, Runway, Suno и другим моделям без использования VPN.

Примеры таких сервисов:

• Study24 — экосистема, объединяющая ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, DALL·E 3, DeepSeek и генераторы видео. Поддерживает русский язык, не требует VPN.
• Kampus — универсальный помощник для текстов, задач и творчества.
• Syntx AI — Telegram-бот с более чем 70 нейросетями, включая GPT, Claude, Midjourney, Flux, Runway и Suno.
• RouterAI — платформа с единым API и веб-чатом для доступа к сотням моделей, оплата в рублях.
• Нейрочат Билайн x Daisy, Study AI, GPTunnel — агрегаторы с подпиской на мировые ИИ-модели.

Эти сервисы решают проблему блокировок и позволяют пользователям из России работать с лучшими мировыми нейросетями без технических сложностей.

Как выбрать нейросеть под свои задачи

Выбор нейросети зависит от конкретной задачи. Универсального «лучшего» инструмента не существует — важно определить, что именно нужно сделать.

Для работы с текстом:

• ChatGPT — универсальное решение для статей, постов, кода и анализа данных.
• Claude — лучше подходит для длинных документов и сложной аналитики.
• YandexGPT и GigaChat — оптимальны для русскоязычных текстов без потери стиля.
• RuGPT — специализированная русскоязычная модель для больших объёмов текста.

Для генерации изображений:

• Midjourney — лидер по качеству и художественному эффекту.
• Stable Diffusion — гибкая модель, которую можно запустить локально.
• DALL·E 3 — простой и понятный инструмент для новичков.
• Kandinsky — российский аналог для генерации изображений.

Для видео:

• Runway Gen-2 — популярный инструмент для создания и редактирования видео.
• Pika Labs — быстрое создание коротких роликов.
• Sora от OpenAI — новейшая модель с высоким качеством генерации.
• Veo 3 от Google — интегрирован с Gemini.

Для аудио и речи:

• DeepL — точный переводчик.
• Suno — генератор музыки.
• ElevenLabs — реалистичная озвучка голосами.
• Yandex SpeechKit и Silero TTS — российские решения для синтеза речи.

Если нужно всё в одном, стоит обратить внимание на агрегаторы — они дают доступ к разным моделям через единый интерфейс.

Тренды рынка нейросетей в 2026 году

Рынок ИИ продолжает стремительно расти. По данным Gartner, общие мировые расходы на ИИ, софт и сервисы к концу 2026 года могут превысить $2,02 трлн. Из них на ИИ-сервисы и генеративный искусственный интеллект придётся $324,7 млн и $25,8 млн соответственно. Потребительские затраты на подписки нейросетей составляют $269,7 млрд.

Основные тренды:

• Универсальные мультиплатформы. Сервисы, объединяющие текстовые, графические и видео-модели, становятся стандартом. Пример — Study24, RouterAI.
• Рост популярности китайских моделей. DeepSeek, Qwen и Kimi активно занимают нишу, особенно в странах с ограниченным доступом к западным сервисам.
• Развитие российских ИИ. YandexGPT и GigaChat совершенствуются, появляются новые специализированные решения.
• Интеграция ИИ в корпоративные процессы. Более 70% крупных компаний используют нейросети для создания контента, анализа данных и автоматизации.
• Увеличение инвестиций в инфраструктуру. Капитальные затраты технологических гигантов на ИИ-инфраструктуру в 2026 году приблизятся к $600 млрд.

Эти тренды указывают на то, что количество нейросетей будет только расти, а доступ к ним — упрощаться.

Ограничения и сложности при работе с нейросетями

Несмотря на прогресс, существуют ограничения, которые важно учитывать.

Доступность. Многие западные модели (ChatGPT, Gemini, Claude) официально недоступны в России. Решением становятся агрегаторы, но они могут иметь задержки или ограничения по функционалу.

Качество результатов. Нейросети могут выдавать неточные или устаревшие данные, особенно если модель не обновлялась. Важно проверять факты, особенно в аналитических и научных задачах.

Стоимость. Бесплатные версии часто имеют ограничения по количеству запросов или функционалу. Профессиональные подписки могут быть дорогими — например, ChatGPT Plus стоит около $20 в месяц.

Языковой барьер. Некоторые модели хуже работают с русским языком, что приводит к стилистическим ошибкам. Российские модели (YandexGPT, RuGPT) решают эту проблему, но могут уступать в других аспектах.

Конфиденциальность. Использование облачных сервисов подразумевает передачу данных третьим лицам. Для работы с чувствительной информацией стоит выбирать модели, которые можно развернуть локально (например, Stable Diffusion или Silero TTS).

Техническая сложность. Некоторые нейросети требуют навыков программирования для настройки и интеграции. Агрегаторы упрощают этот процесс, но не всегда дают полный контроль.

Практические примеры использования нейросетей

Нейросети применяются в самых разных сферах. Вот несколько примеров из реальной практики.

Образование. Студенты используют ChatGPT и Kampus для подготовки рефератов, решения задач и объяснения сложных тем. YandexGPT помогает писать курсовые на русском языке без потери научного стиля.

Бизнес и маркетинг. Компании применяют Midjourney для создания рекламных баннеров, а ChatGPT — для написания постов в соцсети и email-рассылок. RouterAI используется как центральный узел для ИИ-инфраструктуры, включая CRM-системы.

Творчество. Блогеры и дизайнеры генерируют изображения с помощью Midjourney и DALL·E, создают видео через Runway и Pika Labs, а музыку — через Suno.

Разработка. Программисты используют Claude и ChatGPT для написания кода, отладки и документирования. DeepSeek подходит для задач, требующих высокой скорости.

Наука и аналитика. Gemini и Perplexity (аналог — Kimi) применяются для анализа больших объёмов данных и исследований.

Эти примеры показывают, что нейросети стали рабочим инструментом, а не просто экспериментом.

Вопросы и ответы