АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Список крупнейших библиотек мира

В список крупнейших библиотек мира включены библиотеки с объёмом фондов, превышающим 14 млн единиц хранения. Список пронумерован по убыванию объёма фондов. Пхеньянский Народный дворец учёбы в список не включён из-за отсутствия авторитетных источников о размере его фондов.

     Цветом выделены национальные библиотеки.

№ Название Расположение Фонды[~ 1], единиц
хранения 		Посетителей[~ 2]
в год 		Бюджет[~ 3] Штат, человек
1. Библиотека Конгресса  США, Вашингтон _0178200000178,2 млн[1]
[~ 4] 		_00017000001,9 млн[1] _18986593988669,9 млн $[1] (18 987 млн р.) _033123096[1]
2. Британская библиотека  Великобритания, Лондон _0170000000170 млн[2]
 _00022862562,29 млн[3] _06840748300141 млн £[3] (6 841 млн р.) _016361636[3]
3. Библиотека и Архив Канады  Канада, Оттава _005400000054 млн[4]
[~ 5] 		_04398320206162,63 млн C$[5] (4 398 млн р.) _011131113[5]
4. Нью-Йоркская публичная библиотека  США, Нью-Йорк _005300000053—55 млн[6]
[~ 6] 		_001800000018 млн[6] _07546275000250 млн $[6] (7 546 млн р.) _029372937[6]
5. Национальная парламентская библиотека  Япония, Токио, Киото _004810000048,1 млн[8]
[~ 7] 		_0000624282624 тыс[8]. _0712892700021,8 млрд ¥[9] (7 129 млн р.) _00890890[8]
6. Российская государственная библиотека  Россия, Москва _004810000048,1 млн[10]
[~ 8] 		_01830498,0 тыс[10]. _018302 721 млн р[10] _018301613[10]
7. Национальная библиотека Китая  Китай, Пекин _004520000045,2 млн[11].
[~ 9] 		_00052000005,2 млн[12] _013651365[12]
8. Немецкая национальная библиотека  Германия, Лейпциг, Франкфурт-на-Майне _002470000043,7 млн[13]
[~ 10] 		_0000904000904 тыс[13]. _0183403310057,6 млн €[13](3 639 млн р.) _00622639
9. Российская национальная библиотека  Россия, Санкт-Петербург _003694600038,4 млн[14]
[~ 11] 		_0000852000852 тыс. _012150000001 089 млн р.[16] _012150000001265[16]
10. Королевская библиотека Дании  Дания, Копенгаген _003330947133,3 млн
[~ 12] 		_00011643151,16 млн _02287788889392,4 млн кр. (2 288 млн р.) _00429429 (всего 611)
11. Национальная библиотека Франции  Франция, Париж _003100000031 млн[17]
[~ 13] 		_00013000001,3 млн[19] _11038967000254 млн €[20] (11 039 млн р.) _026682668[21]
12. Библиотека Российской академии наук  Россия, Санкт-Петербург _002650000026,5 млн[22]
[~ 14]
13. Национальная библиотека Испании  Испания, Мадрид _002500000025 млн[23][24]
[~ 15] 		_0229906045052,9 млн €[24] (2 299 млн р.) _010901090[24]
14. Библиотека Иллинойского университета в Урбане-Шампейне  США, Урбана и Шампейн _002400000024 млн[25]
[~ 16]
15. Берлинская государственная библиотека  Германия, Берлин _002340000023,4 млн[26]
[~ 17] 		_00014000001,4 млн[26]
16. Бостонская публичная библиотека  США, Бостон 23,4 млн[28] 3,6 млн[28] _0117420039038,9 млн $[29] (1 174 млн р.)
17. Библиотека штата Нью-Йорк  США, Олбани _002000000020 млн[30]
18. Национальная библиотека Швеции  Швеция, Стокгольм _001800000018 млн[31] _00400400[32]
19. Библиотека Гарвардского университета  США, Кембридж _001660000016,6 млн _05040911700167 млн $ (5 041 млн р.) _011001100
20. Национальная библиотека Украины имени В. И. Вернадского  Украина, Киев _001500000015,8 млн _0000500000500 тыс. _0018860991050,3 млн ₴ (189 млн р.) _00900900
21. Библиотека Йельского университета  США, Нью-Хейвен _001500000015,2 млн[33] _03137075077104,1 млн $[33] (3 137 млн р.) _00598598[33]
22. Государственная публичная научно-техническая библиотека СО РАН  Россия, Новосибирск _001400000014 млн[34] _0000365000365 тыс[34]. _00431431[34]

Тенденции развития

Крупнейшие библиотеки мира активно внедряют искусственный интеллект для поиска в исторических документах и их транскрипции. Библиотека Конгресса США использует проект «Newspaper Navigator» для визуального поиска по массиву газет 1789—1963 годов[35], Британская библиотека применяет машинное обучение для транскрипции устных историй[36], а Национальная библиотека Франции развивает ИИ-индексацию изображений и предоставляет данные для обучения моделей[37].

Для обработки рукописей широко применяются технологии распознавания текста (HTR) и обработки естественного языка[38]. На фоне роста цифровых коллекций (например, фонд Gallica к 2026 году достиг 11 млн документов[39]) ключевым вызовом становится кибербезопасность.

Примечания

Источники