Распространение открытого программного обеспечения (Open Source) для технологий искусственного интеллекта в России достигло рекордных показателей, демонстрируя стремительный рост с начала 2025 года.
В январе текущего года было опубликовано такое количество бесплатных библиотек, фреймворков и моделей ИИ, как за весь 2020 год, что может сделать 2025 рекордным по числу новых решений в этой области, согласно аналитикам ICT.Moscow.
Исследование охватывает инструменты Open Source, разработанные российскими специалистами с 2020 года по январь 2025 года, с отправной точкой в 2020, когда началась пандемия, инициировавшая цифровизацию и переход на удалённую работу.
Период с 2021 по 2022 годы продемонстрировал рекордные темпы - прирост публикаций составил 80% ежегодно.
Пик активности пришёлся на 2023 и 2024 годы, когда было представлено 68% всех инструментов за последние пять лет.
33% решений составляют библиотеки и фреймворки, 25% занимают ИИ-модели, 16% – бенчмарки, и 12% – датасеты.
Интересно, что 33% инструментов были разработаны в партнерстве нескольких команд.
Лидируют крупные российские технологии, такие как «Сбер», «Т-Банк», «Яндекс», VK и МТС, которые охватывают 58% всех проектов, включая совместные.
На втором месте находятся научные и образовательные учреждения, такие как AIRI, «Сколтех», МФТИ, НИУ ВШЭ и другие, обладающие 42% доли.
Открытый код способствует обмену идеями и технологиями среди разработчиков по всему миру, позволяя им изучать, исправлять и улучшать оглашаемые наработки. Это ускоряет исследования и внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Генеральный директор интегратора ИИ INTO, Иван Павлович, подчеркивает, что Open Source предоставляет возможность тысячам специалистов разрабатывать ИИ-инструменты, используя готовые наборы данных и предобученные модели, что экономит время и ресурсы.
Эта доступность технологий расширяет круг участников, включая стартапы и независимых исследователей. Максим Милков из Softline Digital акцентирует внимание на важности прозрачности, которую предоставляет Open Source, позволяя исследователям воспроизводить эксперименты и вносить улучшения в модели.
Без открытых данных ИИ-исследования могут стать недостоверными и изолированными.
Никита Сусоев, заместитель коммерческого директора AWG, отмечает, что растущая конкуренция среди компаний и исследовательских институтов, а также увеличение спроса на локальные решения для бизнеса и госструктур, усиливают развитие российской экосистемы в области искусственного интеллекта (ИИ). В условиях санкций и ограниченного доступа к иностранным технологиям, возникла необходимость в создании суверенного программного обеспечения.
Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ, подчеркивает, что это побуждает разработчиков обмениваться своими наработками. Например, технология «DeepSeek», с её высоким уровнем понимания русского языка и удобным лицензированием, становится привлекательной альтернативой западным продуктам.
Дискуссии об открытом коде усилились после изменения курса компании «OpenAI», которая изначально была некоммерческой организацией, а затем стала закрытой корпорацией с генеративной моделью. В отличие от неё «DeepSeek» активно использует открытую архитектуру. Голицын указывает на негативные последствия перехода компаний с опенсорс-модели на закрытые решения, вызывающие недовольство в сообществе.
При этом применение «DeepSeek», например, в ИТ-холдинге Т1, помогает продемонстрировать, что для российского рынка более значимо создание независимой экосистемы, где инструменты адаптированы к местным условиям. Использование этой технологии для генерации кода и анализа аудио подтверждает, что она способствует улучшению качества и скорости разработки, давая реальное конкурентное преимущество.
