Що представила Ant Group на конференції в Шанхаї?

13 вересня на форумі AI Open Source Insights конференції Inclusion 2025 на Бунді компанія Ant Group разом з Inclusion AI опублікувала версію 2.0 звіту «Глобальна екосистема відкритої розробки великих моделей», який охоплює 114 проєктів у 22 технологічних галузях.

Які основні висновки дослідження?

62% проєктів екосистеми великих моделей з’явилися після жовтня 2022 року («GPT моменту»), середній вік проєктів — лише 30 місяців, що свідчить про швидку ітерацію AI-екосистеми.

Хто домінує в розробці відкритого AI?

Американські розробники становлять 24%, китайські — 18% від загальної кількості 360 тисяч учасників глобальної спільноти, при цьому китайські компанії частіше обирають відкриту модель розвитку.

Який найпопулярніший напрямок розвитку?

AI-інструменти для програмування зростають вибухово — нові інструменти 2025 року отримують в середньому понад 30 тисяч зірок, а Gemini CLI від Google набрав 60 тисяч зірок на GitHub за три місяці.

Чому китайські та американські розробники обрали різні стратегії?

Китайські та американські компанії обрали протилежні стратегії розвитку AI. Китайські розробники викладають у відкритий доступ повний код своїх моделей — будь-хто може завантажити, вивчити та модифікувати їхні AI-системи. Натомість американські технологічні гіганти тримають свої розробки в секреті, дозволяючи використовувати їх лише через платні сервіси.

Ван Сюй, віцеголова технічного комітету відкритого коду Ant Group, порівнює ці проєкти з цифровим конструктором:

«Розробники можуть вільно комбінувати ці блоки, створюючи нові застосунки. Готовність Китаю ділитися своїми “деталями” робить глобальну екосистему живішою та динамічнішою».

Дослідники проаналізували всі проєкти на GitHub через алгоритм OpenRank, який визначає вплив кожної ініціативи на спільноту. Результати вражають: над цими проєктами працюють 360 тисяч розробників по всьому світу. Американці лідирують з 24%, китайці займають друге місце з 18%. Далі йдуть Індія (8%), Німеччина (6%) та Велика Британія (5%).

Ключовий висновок: США та Китай разом формують понад 40% всіх інновацій у відкритому AI, фактично визначаючи напрямок розвитку технології для решти світу.

Як AI-кодинг революціонізує розробку програмного забезпечення?

AI-інструменти для програмування стали головною сенсацією 2025 року. Вони пишуть код замість програміста, виправляють помилки та переробляють існуючі програми — і роблять це за секунди замість годин.

Команда Ван Сюя виявила цікаву закономірність у підходах компаній. Творці AI-моделей (як Google чи OpenAI) випускають прості інструменти для терміналу — чорного вікна з командним рядком, де програмісти вводять текстові команди. Натомість стартапи, орієнтовані на зручність, вбудовують AI прямо в популярні редактори коду, щоб асистент працював поруч із програмістом у звичному середовищі.

Цифри підтверджують вибуховий інтерес: нові AI-інструменти 2025 року отримують в середньому 30 тисяч “зірок” на GitHub — це щось на кшталт “лайків” від програмістів. Для порівняння: популярному проєкту зазвичай потрібні роки, щоб набрати таку кількість.

Два типи інструментів домінують на ринку:

• Термінальні програми (як Gemini CLI від Google) — швидкі, потужні, для досвідчених розробників
• Плагіни до редакторів коду (як Cline) — інтегруються в звичні програми, працюють як співавтор

Рекордсменом став Gemini CLI від Google: за три місяці він зібрав 60 тисяч зірок — це як якби новий фільм за три місяці переглянули більше людей, ніж “Аватар” за рік. Такий успіх показує: програмісти по всьому світу масово переходять на роботу в парі з AI.

Як зміниться робота програмістів у найближчому майбутньому?

Звіт прогнозує фундаментальну трансформацію професії програміста. З підвищенням можливостей великих моделей, розробники передаватимуть рутинні завдання AI-інструментам, концентруючись на креативному дизайні та вирішенні складних проблем. Ця тенденція переформатує розподіл праці в індустрії розробки програмного забезпечення.

За даними звіту, AI-асистенти вже зараз беруть на себе:

• Генерацію шаблонного коду
• Автоматичне виправлення помилок
• Рефакторинг існуючого коду
• Написання документації
• Створення тестів

Це звільняє програмістів для роботи над архітектурними рішеннями, інноваційними функціями та складними алгоритмами, які потребують глибокого розуміння бізнес-логіки.

Які три технологічні напрямки домінують у розвитку?

Звіт Ant Group розділяє 114 проєктів екосистеми на дві великі категорії — AI Agent (застосунки) та AI Infra (інфраструктура), визначаючи три ключові технологічні траєкторії:

1. Фреймворки для навчання моделей

PyTorch займає перше місце за впливовістю серед усіх проєктів у екосистемі згідно з алгоритмом OpenRank. Ця платформа стала де-факто стандартом для розробки та навчання нейронних мереж.

2. Двигуни ефективного висновування

vLLM та SGlang демонструють найвищі темпи зростання за рік — vLLM посідає перше місце, SGlang — третє за річним приростом активності OpenRank. Вони вирішують критичну проблему швидкості та ефективності роботи великих мовних моделей у продакшн-середовищі.

3. Low-code платформи розробки

Dify та RAGFlow — дві платформи з китайської спільноти розробників — переживають стрімке зростання, поєднуючи візуальні інструменти розробки з технологіями RAG (Retrieval-Augmented Generation) для управління знаннями.

Що змінилося в підходах до розробки AI-агентів?

Традиційні фреймворки розробки, такі як LangChain та LlamaIndex, поступаються місцем новим low-code платформам. Dify став найпопулярнішою платформою для створення AI-застосунків завдяки точному розумінню потреб корпоративних користувачів — можливості швидко розгортати рішення без глибоких технічних знань.

Статистика підтверджує цей тренд: платформи з візуальними інтерфейсами та готовими шаблонами зростають набагато швидше за традиційні бібліотеки програмування. Це демократизує доступ до AI-технологій для компаній без спеціалізованих команд розробників.

Коли з’явилися ці проєкти і як швидко вони розвиваються?

62% проєктів екосистеми великих моделей були створені після жовтня 2022 року, коли ChatGPT змінив уявлення про можливості AI. Середній вік проєкту — всього 30 місяців, що свідчить про безпрецедентну швидкість інновацій. Версія 2.0 звіту включає аналіз змін за останні сто днів з моменту першої публікації в травні 2025 року.

Звіт, який спочатку був внутрішнім інструментом технологічного прогнозування Ant Group, тепер став публічним орієнтиром для всієї індустрії. Дані повністю базуються на відкритих джерелах з GitHub, забезпечуючи об’єктивність та прозорість аналізу.

Найновіші проєкти демонструють вражаючу динаміку розвитку спільноти: за останні місяці відкриті проєкти отримали тисячі внесків від розробників по всьому світу, перетворюючи розробку AI на глобальний публічний хакатон у реальному часі.

Що показує часова шкала розвитку моделей 2025 року?

Ant Group також представила «Часову шкалу розвитку великих моделей 2025», яка відстежує випуски моделей провідних світових компаній від січня до вересня 2025 року. Документ включає як відкриті моделі з доступними параметрами, так і закриті комерційні системи, з позначенням параметрів моделей та їх модальностей.

П’ять ключових тенденцій розвитку моделей у 2025 році:

• Розділення шляхів: чітка диференціація між відкритим підходом (переважно Китай) та закритим (переважно США)
• Масштабування через MoE: параметри моделей зростають завдяки архітектурі Mixture of Experts
• Покращення міркування: використання reinforcement learning для підвищення здатності моделей до логічних висновків (Reasoning)
• Мультимодальність як стандарт: більшість нових моделей підтримують кілька типів даних одночасно
• Дуальна оцінка: розвиток двох паралельних систем — суб’єктивної (голосування користувачів) та об’єктивної (технічні бенчмарки)

Часті питання

Чи можуть українські розробники долучитися до цих проєктів?

Так, усі 114 проєктів з екосистеми є відкритими на GitHub. Українські розробники можуть вносити код, повідомляти про помилки та пропонувати покращення.

Скільки коштує використання AI-інструментів для кодування?

Багато інструментів пропонують щедрі безкоштовні квоти — наприклад, Google надає 1000 запитів на день для Gemini CLI. Професійні версії коштують від $20 на місяць.

Яка різниця між відкритими та закритими моделями?

Відкриті моделі дозволяють завантажити та модифікувати код і параметри, закриті — доступні лише через API без можливості побачити внутрішню архітектуру.

Чому це важливо знати

Звіт Ant Group розкриває фундаментальні зміни в глобальній AI-індустрії, які безпосередньо впливатимуть на технологічний розвиток України. Ван Сюй підкреслює:

«Ми використовуємо data-driven підхід для об’єктивного представлення реального стану глобальної AI-екосистеми. Це не лише надає орієнтири для індустрії, але й демонструє важливу роль Китаю в сфері відкритого AI».

Для українських розробників та компаній ці тренди означають нові можливості:

• Доступ до 114 відкритих проєктів світового рівня на GitHub
• Можливість використовувати безкоштовні AI-інструменти для прискорення розробки
• Шанс долучитися до глобальної спільноти з 360 тисячами розробників

Особливо важливим є тренд на демократизацію AI через low-code платформи — це дозволяє навіть невеликим українським стартапам створювати складні AI-рішення без значних інвестицій. Водночас розуміння розбіжності між китайською відкритістю та американською закритістю допоможе українським компаніям обрати оптимальну стратегію розвитку та позиціонувати себе як важливого гравця в європейському сегменті AI-екосистеми.