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
| Плюсы | Минусы |
| Существенное ускорение генерации | Высокие энергозатраты на картинки |
| Простота математической модели | Необходимость дорогого оборудования |
| Возможность применения в разных сферах | Потенциальное усиление выбросов СО₂ |
Сравнение подходов
| Подход | Особенность |
| Традиционные генеративные модели | Извилистые траектории, высокая нагрузка |
| Оптимальное сопоставление потоков | Прямолинейные пути, меньше вычислений |
Советы шаг за шагом
-
Для текстовых задач использовать модели, оптимизированные под конкретные операции.
-
При работе с изображениями учитывать энергозатраты и планировать ресурсы.
-
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.
Подписывайтесь на Moneytimes.Ru
