Гиганты вроде Google и Microsoft уже в деле: список сервисов для создания картинок обновился, но лидера вы точно не ожидали

Российские исследователи из МФТИ, Иннополиса и Сколково создали метод, способный радикально ускорить работу генеративного ИИ. Их алгоритм "оптимальное сопоставление потоков" позволяет формировать изображения и тексты в несколько раз быстрее традиционных нейросетевых подходов. О нём стало известно в сентябре 2025 года, а впервые результаты были представлены на международной конференции NeurIPS 2024.

Как работает новая технология

Суть метода — в прямолинейных траекториях преобразования данных. Ранее алгоритмы строили сложные маршруты, что требовало колоссальных ресурсов. Теперь же информация движется подобно воде в виртуальной реке: от одного состояния к другому без лишних отклонений. Для этого используются специальные векторные поля, задающие оптимальное направление.

Цена создания одного изображения

По данным Hugging Face и Университета Карнеги — Меллона, генерация картинки ИИ требует столько энергии, сколько зарядка смартфона. А создание тысячи изображений мощной моделью вроде Stable Diffusion XL приводит к выбросам CO₂, сопоставимым с поездкой почти на 7 километров на автомобиле. Текстовые запросы куда проще: их обработка тратит всего 16% от энергии одной зарядки телефона.

Плюсы и минусы

Сравнение подходов

Советы шаг за шагом

1. Для текстовых задач использовать модели, оптимизированные под конкретные операции.

2. При работе с изображениями учитывать энергозатраты и планировать ресурсы.

3. Применять новые методы, когда важна скорость генерации и стабильность результата.

Мифы и правда

• Миф: генерация картинок не влияет на экологию.
Правда: тысячи изображений создают заметный углеродный след.

• Миф: только зарубежные компании делают прорывы.
Правда: российские исследователи уже представили алгоритм мирового уровня.

• Миф: все генеративные модели работают одинаково.
Правда: оптимизация под конкретные задачи снижает энергопотребление и ускоряет работу.

FAQ

Какие задачи ИИ самые энергоёмкие? Генерация изображений и видео.

Сколько энергии уходит на текстовый запрос? Примерно 16% от одной зарядки смартфона за тысячу запросов.

Где применяют такие технологии? В играх, кино, маркетинге, образовании, архитектуре и промышленности.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: использовать универсальные нейросети для любых задач.
Последствие: рост затрат и замедление работы.
Альтернатива: выбирать специализированные алгоритмы, учитывающие контекст задачи.

А что если…

А что если в будущем каждая картинка, созданная ИИ, будет требовать минимум энергии? Тогда искусственный интеллект сможет стать не только быстрым и удобным, но и экологически безопасным инструментом для всех сфер жизни.