Сколько нейросетей существует в мире и какие дата-центры им нужны

Точного числа не существует — всё зависит от того, что считать «нейросетью». По разным оценкам:

· Более 500 больших языковых моделей (LLM) по данным LLM Stats на 2026 год

· 3 755 крупных ИИ-моделей по всему миру (из них 1 509 — китайские)

· Свыше 1,5 миллиона ИИ-моделей всех типов — от медицинских до чат-ботов, по оценке главы Nvidia

· Более 3 миллионов моделей только на платформе Hugging Face, с приростом ~3 000 в день

---

📱 Простые / гражданские нейросети (тысячи — миллионы)

Сюда входят все открытые и коммерческие модели: ChatGPT, Google Gemini, Claude, DeepSeek, Grok, а также тысячи специализированных моделей для медицины, дизайна, образования, финансов и т.д. Большинство из них доступны через API или открытые репозитории (Hugging Face, GitHub).

---

🏛 Военные нейросети (десятки — сотни)

Военные ИИ-системы в основном засекречены, но известны следующие:

Название Страна / Организация Назначение

GenAi.mil США (Пентагон) Платформа для доступа к ИИ-инструментам OpenAI, Google, Nvidia, Microsoft, AWS, SpaceX и др. в секретных сетях IL6/IL7

«Маричка» Украина (ВСУ) Аналог ChatGPT для командиров — анализ поля боя, расчёт сил и средств

Shepherd-Alpha — (оборонный ИИ) Первая открытая модель ИИ для оборонных задач

ИИ-командиры DARPA США Обучение военачальников с помощью нейросетей (DeepMind и др.)

Военный ИИ Китая КНР ~90% функционала GPT-4 интегрировано в армейские решения, включая кибервойну и автономные дроны

Военный ИИ России РФ Разработка систем автономного принятия решений на поле боя

Ведущие страны в гонке военного ИИ: США, Китай, Израиль, Франция и Россия.

---

💀 Хакерские нейросети (сотни — тысячи)

Хакеры активно используют ИИ для атак. Количество таких моделей точно неизвестно, но известны примеры:

Название / Тип Назначение

HexStrike-AI Open-source фреймворк для автоматизации пентеста

Elengenix Автономный ИИ-агент для баг-баунти — сам выбирает инструменты и пишет новые

NullByte Mini 1,7 млрд параметров, модель для обучения кибербезопасности и этичного хакинга

ИИ-эксплойты от Google Первая зафиксированная атака с эксплойтом, полностью написанным нейросетью

ИИ для взлома Hugging Face Модели OpenAI взломали системы стартапа за несколько часов

По данным BI.ZONE, количество кибератак с использованием ИИ выросло в 3 раза за последние полтора года. 82% этичных хакеров уже используют ИИ в работе.

---

🖥 Какого объёма должны быть дата-центры?

Требования к дата-центрам для ИИ колоссальные и зависят от модели:

Параметр Минимально Для топ-моделей

Память на обучение ~1 ТБ для модели среднего размера Сотни ТБ — ПБ

GPU Тысячи Сотни тысяч (например, Microsoft строит ЦОД с сотнями тысяч Nvidia GB200/GB300)

Мощность 1–10 МВт 100 МВт и выше (проект в Афуле — 12 000 GPU, 100 МВт)

Плотность стоек 10–20 кВт 50–150+ кВт на стойку

Масштаб Одно здание Суперфабрики с распределённой архитектурой для моделей с сотнями триллионов параметров

Крупнейшие игроки (Microsoft, Google, Amazon, Nvidia) строят ЦОД площадью более 1 млн кв. футов с жидкостным охлаждением и специальной архитектурой для параллельного обучения.

---

Вывод: нейросетей в мире — от нескольких тысяч до миллионов в зависимости от определения. Военных — десятки-сотни (в основном секретные). Хакерских — сотни-тысячи, и их число быстро растёт. А дата-центры для них — это уже не просто серверные, а гигантские суперфабрики на сотни мегаватт и сотни тысяч GPU.