Sự xuất hiện của các công cụ tạo video bằng AI như Veo 3 (được cho là phiên bản giả định nâng cao của Veo từ Google) và Sora của OpenAI đã thu hút sự chú ý toàn cầu với khả năng có vẻ kỳ diệu trong việc tạo ra các video chân thực và sáng tạo từ những câu lệnh văn bản đơn giản. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng đang đè nặng trong tâm trí của nhiều người dùng và nhà phát triển: Liệu những hệ thống mạnh mẽ này có thể hoạt động độc lập, không cần kết nối Internet liên tục, hoàn toàn chạy trên phần cứng cục bộ? Câu trả lời, thật không may, lại phức tạp và có nhiều sắc thái, bị ảnh hưởng nặng nề bởi thiết kế kiến trúc vốn có của các mô hình AI tinh vi như vậy, tài nguyên tính toán cần thiết để chạy chúng và các thỏa thuận cấp phép do các nhà sáng tạo thiết lập. Thách thức chính đến từ kích thước và độ phức tạp của những mô hình này, đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ thường vượt quá những gì có sẵn trên phần cứng tiêu dùng. Hãy tưởng tượng việc cố gắng nhồi nhét toàn bộ Thư viện Quốc hội vào một kệ sách nhỏ – phép ẩn dụ này vẫn đúng khi nói về việc cố gắng triển khai những mạng nơ-ron phức tạp này lên một máy tính cá nhân hoặc laptop.
Anakin AI
Hiểu kiến trúc nền tảng của Veo 3 và Sora là điều tối quan trọng để nắm bắt sự phụ thuộc của chúng vào kết nối Internet. Những mô hình này thường được xây dựng trên các khung học sâu, sử dụng các mạng nơ-ron khổng lồ được đào tạo trên các tập dữ liệu với quy mô chưa từng có. Giai đoạn đào tạo một mình đã yêu cầu tài nguyên tính toán khổng lồ, thường bao gồm các cụm máy chủ hiệu năng cao được kết nối qua các mạng băng thông cao. Việc đào tạo này thường được thực hiện trong các môi trường đám mây, chẳng hạn như Google Cloud Platform (GCP) hoặc Amazon Web Services (AWS), nhờ cơ sở hạ tầng mở rộng và tài nguyên sẵn có. Các mô hình sau đó sẽ được tối ưu hóa cho việc suy diễn, đó là quá trình tạo video dựa trên các câu lệnh của người dùng. Ngay cả khi đã được tối ưu hóa, quá trình suy diễn vẫn có thể đòi hỏi tính toán cao, đặc biệt là đối với các cảnh phức tạp và đầu ra độ phân giải cao. Hơn nữa, việc liên tục hoàn thiện những mô hình này qua việc học và cập nhật từ các tập dữ liệu khổng lồ đòi hỏi một kết nối liên tục với cơ sở hạ tầng đám mây nơi mô hình chính tồn tại. Do đó, lựa chọn thiết kế kiến trúc chủ yếu ủng hộ cách tiếp cận dựa trên đám mây để tận dụng khả năng mở rộng, độ tin cậy và sức mạnh xử lý mà các nền tảng đám mây cung cấp, tạo ra một rào cản đáng kể cho việc thực thi cục bộ.
Các yêu cầu tính toán để chạy Veo 3 và Sora là một chướng ngại lớn cho việc thực thi cục bộ. Những mô hình này cần các Đơn vị Xử lý Đồ họa (GPU) mạnh mẽ với bộ nhớ đáng kể (VRAM) để xử lý các phép toán toán học phức tạp liên quan đến việc tạo video. GPU của người tiêu dùng, mặc dù có khả năng xử lý nhiều tác vụ chơi game và sáng tạo, thường thiếu sức mạnh thô và bộ nhớ cần thiết để chạy các mô hình AI nâng cao này một cách hiệu quả. Ví dụ, việc tạo ra một đoạn video độ phân giải cao chỉ bằng cách sử dụng Sora có thể yêu cầu mất vài giờ hoặc thậm chí vài ngày trên một GPU tiêu dùng cao cấp, khiến quá trình này không thực tế cho hầu hết người dùng. Ngoài GPU, Bộ vi xử lý trung tâm (CPU) cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý trước các câu lệnh, quản lý bộ nhớ và phối hợp quy trình tạo video tổng thể. Một CPU mạnh mẽ với nhiều lõi và tốc độ xung nhịp cao là điều cần thiết để giảm thiểu nút thắt và đảm bảo hoạt động trôi chảy. Bộ nhớ hệ thống toàn cục (RAM) cũng rất quan trọng, vì nó cho phép mô hình tải và xử lý một lượng dữ liệu lớn trong quá trình tạo hình. Thiếu RAM có thể dẫn đến chậm hiệu suất, bị treo và thậm chí không thể chạy mô hình. Sự kết hợp của những yêu cầu phần cứng này tạo nên một bức tranh về một hệ thống hiện đang vượt ra ngoài tầm với của hầu hết máy tính cá nhân và laptop.
Mặc dù phiên bản hiện tại của Veo 3 và Sora có thể phụ thuộc nhiều vào hạ tầng đám mây, những nỗ lực nghiên cứu và phát triển đang được tập trung vào các kỹ thuật nén mô hình và tối ưu hóa có thể tạo ra con đường cho việc thực thi cục bộ hiệu quả hơn. Các kỹ thuật nén mô hình nhằm mục đích giảm kích thước của mô hình mà không làm giảm hiệu suất đáng kể của nó. Những kỹ thuật này bao gồm lượng tử hóa, giúp giảm độ chính xác của các giá trị số được sử dụng trong mô hình; cắt tỉa, loại bỏ các kết nối không cần thiết trong mạng nơ-ron; và chưng cất tri thức, đào tạo một mô hình "học sinh" nhỏ hơn để bắt chước hành vi của một mô hình "giáo viên" lớn hơn. Những tối ưu hóa này có thể làm giảm đáng kể kích thước bộ nhớ và yêu cầu tính toán. Hơn nữa, các kỹ thuật tối ưu hóa phần mềm, chẳng hạn như các hạt nhân CUDA được tối ưu hóa cho các kiến trúc GPU cụ thể, có thể thúc đẩy nhanh quá trình tạo video hơn nữa. Dù những nỗ lực tối ưu hóa này đầy hứa hẹn, điều quan trọng là phải công nhận rằng có những giới hạn vốn có đối với mức độ mà các mô hình này có thể bị nén và tối ưu hóa mà không làm tổn hại đến chất lượng hình ảnh và khả năng sáng tạo của chúng. Sự đánh đổi giữa kích thước mô hình và chất lượng video vẫn là một thách thức trung tâm.
Quyết định chạy Veo 3 và Sora trên đám mây hay cục bộ có những lợi thế và bất lợi riêng. Việc thực thi dựa trên đám mây cung cấp khả năng mở rộng, cho phép người dùng truy cập vào tài nguyên tính toán gần như không giới hạn theo yêu cầu, mà không cần phải đầu tư vào phần cứng đắt tiền. Điều này cho phép tạo video và thử nghiệm nhanh chóng, bất kể sức mạnh tính toán của người dùng là gì. Đám mây cũng cung cấp quyền truy cập vào các bản cập nhật và cải tiến mô hình mới nhất, đảm bảo rằng người dùng luôn có quyền truy cập vào những khả năng tiên tiến nhất. Tuy nhiên, việc thực thi dựa trên đám mây cũng đi kèm với một số nhược điểm. Nó yêu cầu một kết nối Internet ổn định và băng thông cao, điều này có thể không có ở tất cả các địa điểm. Hơn nữa, dịch vụ đám mây thường liên quan đến các khoản phí đăng ký hoặc phí theo lượt sử dụng, có thể trở nên tốn kém theo thời gian. Các mối quan ngại về quyền riêng tư cũng là một yếu tố, khi dữ liệu và các câu lệnh của người dùng được xử lý trên các máy chủ từ xa.
Ngược lại, việc thực thi cục bộ cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với quyền riêng tư dữ liệu và loại bỏ sự cần thiết của một kết nối internet liên tục. Người dùng có thể chạy Veo 3 và Sora một cách độc lập, mà không phải phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài hay phát sinh chi phí liên tục. Tuy nhiên, việc thực thi cục bộ yêu cầu một khoản đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng hiệu năng cao và yêu cầu người dùng tự quản lý việc cài đặt phần mềm, cấu hình và bảo trì. Hơn nữa, việc thực thi cục bộ có thể hạn chế quyền truy cập vào các bản cập nhật và tính năng mô hình mới nhất, vì người dùng sẽ cần tải xuống và cài đặt chúng bằng tay.
Nhìn về phía trước, một cách tiếp cận lai kết hợp lợi ích của cả thực thi đám mây và cục bộ có thể nổi lên như một giải pháp khả thi nhất cho việc tạo video AI. Trong mô hình này, mô hình chính có thể tồn tại trên một máy chủ đám mây, trong khi một số nhiệm vụ xử lý trước và xử lý sau có thể được thực hiện cục bộ trên thiết bị của người dùng. Điều này sẽ cho phép người dùng tận dụng sức mạnh tính toán của đám mây cho những nhiệm vụ tính toán nặng nề, đồng thời vẫn duy trì một mức độ kiểm soát và quyền riêng tư địa phương nhất định. Một khả năng khác là phát triển các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn được thiết kế đặc biệt cho việc thực thi cục bộ. Những mô hình này có thể không mạnh mẽ như các đối tác dựa trên đám mây, nhưng chúng vẫn có thể cung cấp trải nghiệm tạo video hấp dẫn trên phần cứng tiêu dùng.
Khả năng thực hiện cục bộ cũng phụ thuộc vào các thỏa thuận cấp phép và phân phối do các nhà sáng tạo Veo 3 và Sora đặt ra. OpenAI và các nhà phát triển AI khác có thể chọn hạn chế quyền truy cập cục bộ vào các mô hình của họ vì nhiều lý do, bao gồm bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ, kiểm soát việc sử dụng mô hình và ngăn chặn lạm dụng. Ví dụ, họ có thể chỉ cấp quyền truy cập vào các mô hình của họ thông qua các API dựa trên đám mây hoặc yêu cầu người dùng đồng ý với các điều khoản dịch vụ nghiêm ngặt cấm việc phân phối hoặc sửa đổi cục bộ. Những sáng kiến mã nguồn mở, chẳng hạn như phát triển các mô hình và khung tạo video mã nguồn mở, có thể cung cấp một con đường thay thế cho việc thực thi cục bộ. Những sáng kiến này sẽ cho phép người dùng tự do tải xuống, sửa đổi và phân phối các mô hình, thúc đẩy đổi mới và khả năng tiếp cận. Tuy nhiên, các mô hình mã nguồn mở có thể không luôn tiên tiến hoặc được hỗ trợ tốt như các mô hình độc quyền.
Khi việc chạy hoàn toàn các mô hình Veo 3 hoặc Sora tại chỗ có thể không khả thi cho hầu hết mọi người ngay bây giờ, việc khám phá các giải pháp thay thế có thể cung cấp một con đường hướng tới việc tạo video AI cục bộ. Các dự án mã nguồn mở hiện đang phát triển các mô hình nhỏ hơn, ít tiêu tốn tài nguyên hơn. Những mô hình này, mặc dù có thể không đạt được độ phức tạp và tính chân thực như các đối tác lớn hơn của chúng, nhưng vẫn cung cấp một lựa chọn khả thi cho người dùng tìm kiếm trải nghiệm tạo video cục bộ. Hơn nữa, tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như chuyển đổi phong cách hoặc hoạt hình của các đoạn video hiện có, thay vì tạo ra các cảnh hoàn toàn mới, có thể giảm đáng kể gánh nặng tính toán và làm cho việc thực thi cục bộ trở nên khả thi hơn. Việc phát triển phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như các bộ tăng tốc AI được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý video, cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép tạo video AI cục bộ trong tương lai. Những bộ tăng tốc này sẽ tối ưu hóa việc thực hiện các phép toán nơ-ron, cải thiện hiệu suất đáng kể và giảm tiêu thụ năng lượng.
Tóm lại, mặc dù việc chạy hoàn toàn Veo 3 và Sora cục bộ mà không có kết nối Internet vẫn là một thách thức lớn do kích thước khổng lồ, yêu cầu tính toán và hạn chế cấp phép của chúng, bối cảnh đang liên tục thay đổi. Nén mô hình, tiến bộ phần cứng và các lựa chọn mã nguồn mở đang liên tục đẩy ranh giới của những gì là có thể. Một cách tiếp cận lai, tận dụng lợi ích của cả thực thi đám mây và cục bộ, có thể cuối cùng trở thành giải pháp thực tiễn nhất cho hầu hết người dùng. Tương lai của việc tạo video AI có thể sẽ là sự kết hợp giữa sức mạnh dựa trên đám mây và khả năng tiếp cận cục bộ, cuối cùng mang lại quyền truy cập cho công nghệ thú vị này. Khi phần cứng tiếp tục trở nên mạnh mẽ và có sẵn hơn, và trong khi các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình vẫn tiếp tục cải thiện, giấc mơ về việc tạo video AI cục bộ dễ dàng trở nên khả thi hơn. Con đường có thể không thẳng thắn, nhưng hướng đi là rõ ràng: hướng tới một tương lai nơi mọi người có thể giải phóng tiềm năng sáng tạo của việc tạo video AI từ các thiết bị của chính họ.
