การมาถึงของเครื่องมือการสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนโดย AI เช่น Veo 3 (ซึ่งถูกคาดการณ์ว่าเป็นเวอร์ชันที่พัฒนาขึ้นของ Veo ของ Google) และ Sora ของ OpenAI ได้ดึงดูดความสนใจของโลกด้วยความสามารถที่ดูเหมือนเวทมนตร์ในการสร้างวิดีโอที่มีความสมจริงทางภาพและจินตนาการจากข้อความธรรมดา อย่างไรก็ตาม มีคำถามสำคัญที่ค้างคาอยู่ในใจของผู้ใช้และนักพัฒนาจำนวนมาก: ระบบที่มีพลังเหล่านี้สามารถทำงานได้อย่างอิสระ โดยไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา และทำงานทั้งหมดบนฮาร์ดแวร์ในท้องถิ่นได้หรือไม่? คำตอบน่าเสียดายคือซับซ้อนและละเอียดอ่อน ซึ่งได้รับอิทธิพลอย่างมากจากการออกแบบทางสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนของโมเดล AI เหล่านี้ ความต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นในการทำงานของพวกเขา และข้อตกลงการอนุญาตที่ผู้สร้างของพวกเขาตั้งขึ้น ความท้าทายหลักเกิดจากขนาดและความซับซ้อนของโมเดลเหล่านี้ที่ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาลซึ่งเกินกว่าที่ฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคมักจะมีให้ ลองนึกภาพการพยายามใส่ห้องสมุดของรัฐทั้งหมดลงในชั้นวางหนังสือขนาดเล็ก – การเปรียบเทียบนี้ใช้ได้จริงสำหรับการใส่โครงข่ายประสาทที่ซับซ้อนเหล่านี้ลงในคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลหรือแล็ปท็อป
Anakin AI
การเข้าใจสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Veo 3 และ Sora เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้เข้าใจถึงการพึ่งพาการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของพวกเขา โมเดลเหล่านี้มักถูกสร้างขึ้นบนกรอบการเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้โครงข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่มีขนาดมหาศาล ขั้นตอนการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียวนั้นต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่มหาศาล โดยมักจะเกี่ยวข้องกับคลัสเตอร์ของเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงที่เชื่อมต่อกันผ่านเครือข่ายความเร็วสูง การฝึกอบรมนี้มักจะเกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมของคลาวด์ เช่น สภาพแวดล้อมที่เสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) หรือ Amazon Web Services (AWS) เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถขยายตัวได้และทรัพยากรที่พร้อมใช้งาน โมเดลที่ได้จะถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อการทำนาย ซึ่งเป็นกระบวนการสร้างวิดีโอตามคำสั่งของผู้ใช้ ถึงแม้จะมีการปรับแต่งแล้ว กระบวนการการทำนายยังคงต้องการการประมวลผลที่ต้องใช้พลังงานมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับฉากที่ซับซ้อนและการส่งออกที่มีความละเอียดสูง นอกจากนี้ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของโมเดลเหล่านี้ผ่านการเรียนรู้และการอัปเดตจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้การเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์ที่โมเดลหลักตั้งอยู่มีความจำเป็น การเลือกทางด้านการออกแบบสถาปัตยกรรม จึงได้เลือกวิธีการที่ให้ความสำคัญกับการใช้คลาวด์เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถในการขยายตัว ความเชื่อถือได้ และพลังการประมวลผลที่แพลตฟอร์มคลาวด์มี ซึ่งสร้างอุปสรรคสำคัญต่อการดำเนินการในท้องถิ่น
ข้อกำหนดด้านการคำนวณสำหรับการทำงานของ Veo 3 และ Sora เป็นอุปสรรคหลักต่อการทำงานในท้องถิ่น โมเดลเหล่านี้ต้องการหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่มีพลังและมีหน่วยความจำ (VRAM) ที่มากพอในการจัดการกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างวิดีโอ GPU ของผู้บริโภค虽然สามารถจัดการกับการทำงานทางด้านเกมและสร้างสรรค์มากมาย แต่บ่อยครั้งไม่สามารถให้พลังและหน่วยความจำในการดำเนินการโมเดล AI ที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น การสร้างวิดีโอคลิปความละเอียดสูงเพียงหนึ่งตัวด้วย Sora อาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือแม้แต่หลายวันบน GPU ของผู้บริโภคที่มีประสิทธิภาพสูง ทำให้กระบวนการนี้ไม่เหมาะสมสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ นอกจาก GPU แล้ว หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ยังมีบทบาทสำคัญในการประมวลผลคำสั่ง การจัดการหน่วยความจำ และการประสานงานกระบวนการสร้างวิดีโอโดยรวม CPU ที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อจัดการปัญหาคอขวดและทำให้การดำเนินงานเป็นไปอย่างราบรื่น หน่วยความจำระบบทั้งหมด (RAM) ยังมีความสำคัญ เนื่องจากมันช่วยให้โมเดลสามารถโหลดและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากระหว่างกระบวนการสร้างได้ RAM ที่ไม่เพียงพออาจนำไปสู่การชะลอตัวของประสิทธิภาพ การหยุดทำงาน และแม้กระทั่งการไม่สามารถเรียกใช้โมเดลได้เลย ความต้องการฮาร์ดแวร์เหล่านี้ร่วมกันทำให้ภาพลักษณ์ของระบบที่เกินความสามารถของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและแล็ปท็อปส่วนใหญ่ในปัจจุบัน
แม้ว่าตอนนี้ Veo 3 และ Sora จะมีการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์อย่างอัดแน่น แต่การวิจัยและพัฒนาที่ดำเนินอยู่กำลังมุ่งเน้นไปที่เทคนิคการบีบอัดและการปรับแต่งโมเดลที่อาจเรียกได้ว่าเป็นทางออกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานในท้องถิ่น เทคนิคการบีบอัดโมเดลมีเป้าหมายเพื่อลดขนาดของโมเดลโดยไม่ลดประสิทธิภาพลงอย่างมีนัยสำคัญ เทคนิคเหล่านี้รวมถึงการระบุตัวเลขซึ่งลดความแม่นยำของค่าตัวเลขที่ใช้ในโมเดล การตัดแต่งซึ่งกำจัดการเชื่อมต่อที่ไม่จำเป็นในโครงข่ายประสาท และการสกัดความรู้ซึ่งฝึกฝนโมเดล "นักเรียน" ขนาดเล็กให้ลอกเลียนพฤติกรรมของโมเดล "ครู" ขนาดใหญ่ การปรับแต่งเหล่านี้สามารถลดขนาดการใช้งานหน่วยความจำและความต้องการการคำนวณได้อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ เทคนิคการปรับแต่งซอฟต์แวร์ เช่น CUDA kernels ที่ได้รับการปรับแต่งสำหรับสถาปัตยกรรม GPU ที่เฉพาะเจาะจง ยังสามารถเร่งกระบวนการสร้างวิดีโอได้มากขึ้นอีกด้วย แม้ว่าเทคนิคการปรับแต่งเหล่านี้จะมีความหวัง แต่สิ่งสำคัญคือต้องยอมรับว่ามีข้อจำกัดในสิ่งที่โมเดลเหล่านี้สามารถย่อขนาดและปรับแต่งโดยไม่เสียสละคุณภาพทางภาพและความสามารถในการสร้างสรรค์ การเปลี่ยนแปลงระหว่างขนาดโมเดลและคุณภาพวิดีโอยังคงเป็นความท้าทายหลัก
การตัดสินใจในการรัน Veo 3 และ Sora บน Cloud เทียบกับการทำงานในท้องถิ่นมีข้อดีและข้อเสียที่ชัดเจน การดำเนินการแบบคลาวด์เสนอความสามารถในการขยายตัว ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณที่ไม่มีขีดจำกัดตามต้องการ โดยไม่ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์ที่มีราคาแพง สิ่งนี้ช่วยให้การสร้างวิดีโอและการทดลองอย่างรวดเร็วสามารถทำได้ โดยไม่คำนึงถึงพลังการคำนวณในท้องถิ่นของผู้ใช้ คลาวด์ยังมีการเข้าถึงการอัปเดตและการปรับปรุงล่าสุดของโมเดล ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงความสามารถที่ทันสมัยที่สุดได้เสมอ อย่างไรก็ตาม การดำเนินการแบบคลาวด์มาพร้อมกับข้อเสียเป็นชุด แบ่งเป็น ส่วนใหญ่แล้วจะต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่มั่นคงและมีความเร็วสูง ซึ่งอาจไม่สามารถใช้งานได้ในทุกสถานที่ นอกจากนี้บริการคลาวด์มักจะมีค่าบริการแบบสมัครสมาชิกหรือค่าบริการตามการใช้งาน ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นในระยะเวลายาว นอกจากนี้ ปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวก็เป็นปัจจัยหนึ่ง เนื่องจากข้อมูลและคำสั่งของผู้ใช้จะถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล
การทำงานในท้องถิ่นเป็นทางเลือกที่เสนอการควบคุมที่มากขึ้นเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและขจัดความจำเป็นในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา ผู้ใช้สามารถรัน Veo 3 และ Sora ได้อย่างอิสระ โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการภายนอกหรือมีค่าใช้จ่ายที่ต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การทำงานในท้องถิ่นต้องการการลงทุนที่สำคัญล่วงหน้าในฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง และต้องการให้ผู้ใช้ต้องบริหารจัดการการติดตั้งซอฟต์แวร์ การกำหนดค่า และการบำรุงรักษาเอง นอกจากนี้การทำงานในท้องถิ่นอาจจำกัดการเข้าถึงการอัปเดตและฟีเจอร์ล่าสุดของโมเดล เนื่องจากผู้ใช้จำเป็นต้องดาวน์โหลดและติดตั้งด้วยตนเอง
ในอนาคตอาจมีแนวทางการใช้ที่มีการผสมผสานที่รวมคุณประโยชน์ของการทำงานแบบคลาวด์และในท้องถิ่นเข้าด้วยกัน ซึ่งอาจเป็นทางออกที่มีศักยภาพที่สุดสำหรับการสร้างวิดีโอ AI ในรูปแบบนี้ โมเดลหลักอาจตั้งอยู่บนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ในขณะที่บางงานการประมวลผลก่อนและหลังสามารถดำเนินการได้ในท้องถิ่นบนอุปกรณ์ของผู้ใช้ สิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้พลังการคำนวณของคลาวด์สำหรับงานที่ต้องใช้พลังการประมวลผลสูง ในขณะเดียวกันยังสามารถรักษาการควบคุมและความเป็นส่วนตัวบางส่วนในระดับท้องถิ่นได้ อีกทางเลือกหนึ่งคือการพัฒนาโมเดลที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานในท้องถิ่นโดยเฉพาะ โมเดลเหล่านี้แม้ว่าอาจไม่ได้แข็งแกร่งเท่าสมาชิกคลาวด์ แต่ก็ยังสามารถเสนอประสบการณ์การสร้างวิดีโอที่น่าสนใจในฮาร์ดแวร์ของผู้บริโภค
ความเป็นไปได้ในการทำงานในท้องถิ่นยังขึ้นอยู่กับข้อตกลงการอนุญาตและการแจกจ่ายที่ผู้สร้าง Veo 3 และ Sora ตั้งขึ้น OpenAI และนักพัฒนา AI อื่นอาจเลือกที่จะจำกัดการเข้าถึงในท้องถิ่นต่อโมเดลของพวกเขาด้วยเหตุผลต่างๆ รวมถึงการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา การควบคุมการใช้งานโมเดล และการป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจอนุญาตให้เข้าถึงโมเดลของตนผ่าน API ที่ใช้บนคลาวด์เท่านั้น หรือกำหนดให้ผู้ต้องตกลงทำตามข้อกำหนดการบริการที่เข้มงวดซึ่งห้ามการแจกจ่ายหรือการแก้ไขในท้องถิ่น โครงการที่เป็นแหล่งเปิด เช่น การพัฒนาโมเดลและกรอบการสร้างวิดีโอแบบเปิดอาจให้แนวทางทางเลือกสำหรับการทำงานในท้องถิ่น แพลตฟอร์มเหล่านี้จะอนุญาตให้ผู้ใช้ดาวน์โหลด แก้ไข และแจกจ่ายโมเดลได้อย่างอิสระสนับสนุนการสร้างสรรค์และการเข้าถึง อย่างไรก็ตาม โมเดลที่เป็นแหล่งเปิดอาจไม่ค่อยทันสมัยหรือได้รับการสนับสนุนที่ดีกว่าโมเดลที่มีลิขสิทธิ์
แม้ว่าการรันโมเดล Veo 3 หรือ Sora อย่างเต็มรูปแบบในท้องถิ่นอาจยังไม่สามารถทำได้สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ในตอนนี้ การสำรวจทางเลือกอื่นสามารถเปิดทางไปยังการสร้างวิดีโอ AI ในท้องถิ่นได้ โครงการที่เป็นแหล่งเปิดกำลังพัฒนาโมเดลขนาดเล็กที่ต้องการทรัพยากรน้อยกว่า โมเดลเหล่านี้ แม้ว่าอาจจะไม่ตรงตามความซับซ้อนและความสมจริงของโมเดลที่ใหญ่กว่า แต่ก็เสนอทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสบการณ์การสร้างวิดีโอในท้องถิ่น นอกจากนี้ การมุ่งเน้นไปที่งานเฉพาะเช่นการถ่ายโอนสไตล์หรือการสร้างแอนิเมชันจากฟุตเทจที่มีอยู่ แทนที่จะสร้างฉากใหม่ทั้งหมด จะช่วยลดภาระการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญและทำให้การทำงานในท้องถิ่นมีความเป็นไปได้มากขึ้น การพัฒนาฮาร์ดแวร์เฉพาะเช่นตัวเร่ง AI ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลวิดีโอโดยเฉพาะก็อาจมีบทบาทสำคัญในการเปิดทางไปยังการสร้างวิดีโอ AI ในท้องถิ่นในอนาคต ตัวเร่งเหล่านี้จะช่วยเพิ่มความเร็วในการทำงานของการดำเนินการโครงข่ายประสาท ทำให้ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและลดการใช้พลังงาน
สรุปได้ว่าแม้ว่าการรัน Veo 3 และ Sora อย่างเต็มรูปแบบในท้องถิ่นโดยไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญเนื่องจากขนาดที่มหาศาล ความต้องการด้านการประมวลผล และข้อจำกัดทางกฎหมาย แต่สถานการณ์กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การบีบอัดโมเดล ความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์ และทางเลือกที่เป็นแหล่งเปิดกำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้อยู่เสมอ แนวทางผสมผสานที่ใช้ประโยชน์จากคุณประโยชน์ของทั้งการทำงานแบบคลาวด์และในท้องถิ่นอาจเป็นทางออกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ อนาคตของการสร้างวิดีโอ AI อาจเป็นการผสมผสานระหว่างพลังจากคลาวด์และการเข้าถึงในท้องถิ่น โดยทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่น่าตื่นตาตื่นใจนี้ได้ ขณะที่ฮาร์ดแวร์ยังคงมีพลังมากขึ้นและเข้าถึงได้มากขึ้น และเทคนิคการปรับแต่งโมเดลยังคงพัฒนา ความฝันที่จะมีกระบวนการสร้างวิดีโอ AI ที่เข้าถึงได้ในท้องถิ่นกำลังชัดเจนยิ่งขึ้น ทางเดินอาจไม่ตรงไปตรงมา แต่วิธีการนั้นชัดเจน: ไปสู่อนาคตที่ทุกคนสามารถปลดปล่อยความสามารถสร้างสรรค์ของการสร้างวิดีโอ AI จากเครื่องมือของตนเองได้
