電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）自文本與圖片類的AIGC爆火以來，幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)公司和應(yīng)用開發(fā)商都在跟進(jìn)。然而近期隨著Sora的爆火，決定開發(fā)同類應(yīng)用的廠商卻少之又少，這就不得不談到硬件成本的問題，畢竟一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)文生視頻的應(yīng)用，服務(wù)器成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于GPT類應(yīng)用。

從文生視頻模型的配置談?dòng)布杀?/strong>

對于目前市面上的一些文生視頻模型而言，其配置往往決定了體驗(yàn)的好壞。就拿Runway的Gen-2模型來說，其最大的特點(diǎn)在于可以生成4K級別分辨率的視頻，且具備影視級別的構(gòu)圖和運(yùn)鏡，支持圖片和文本的指令輸入。

然后是最近一炮走紅的Sora，其將最大時(shí)長做到了1分鐘，且支持符合部分物理規(guī)律的世界模型，以及多鏡頭的切換等。不過與Gen-2模型一樣，其對分辨率也進(jìn)行了限制，甚至只能生成1080p的視頻。

其他文生視頻模型的配置則更加捉襟見肘，比如Meta的Emu Video只能生成最長4秒的512x512分辨率視頻等等。從以上文生視頻模型看來，由于為了確保畫面一致性，視頻分辨率、視頻長度和每秒幀數(shù)往往決定了生成單個(gè)視頻的硬件負(fù)載。目前對于硬件要求最高的應(yīng)該是Runway的Gen-2和OpenAI的Sora。

這也是為何文生視頻應(yīng)用均采用訂閱模式，甚至是按量訂閱的付費(fèi)策略，比如生成視頻的項(xiàng)目數(shù)量、存儲(chǔ)空間、導(dǎo)出質(zhì)量等，文生視頻考驗(yàn)的不僅是服務(wù)器算力，還有存儲(chǔ)成本。畢竟為了方便用戶回溯，這些生成的視頻依然需要存儲(chǔ)在服務(wù)器上一段時(shí)間。

就以Runway為例，要想完全無限制地生成視頻功能，每月訂閱費(fèi)用高達(dá)76美元，且這僅僅意味著450s的Gen-2視頻生成，如果用戶需要生成更多內(nèi)容，則還需要額外購買?？梢姙榱司S持服務(wù)器費(fèi)用，文生視頻應(yīng)用面臨的成本壓力要遠(yuǎn)大于GPT類應(yīng)用。

不只是云端，硬件成本也決定了本地部署的難度

從ChatGPT和Stable Diffusion這兩個(gè)最火的AIGC應(yīng)用就可以看出，硬件是開發(fā)這類應(yīng)用的最大門檻之一?；诘统杀居布蛟斓念怌hatGPT應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間慢，生成內(nèi)容質(zhì)量差。而Stable Diffusion這類文生圖模型，已經(jīng)可以在消費(fèi)級硬件上實(shí)現(xiàn)不錯(cuò)的效果，甚至可以普及到一些低功耗的端側(cè)設(shè)備上。

但對于Sora這類文生視頻的模型而言，要想在消費(fèi)級實(shí)現(xiàn)本地部署可謂是難于登天，在完成內(nèi)容的基本生成工作后，還需要經(jīng)歷風(fēng)格化、分鏡、遮罩、渲染和自定義等一系列流程，可以說不僅考驗(yàn)硬件的AI算力，也對視頻渲染能力提出了更高的要求。

據(jù)了解，一批開源開發(fā)者已經(jīng)在構(gòu)建OpenAI Sora的復(fù)制版本，且可以在使用消費(fèi)級英偉達(dá)GPU的高配電腦上跑通。不過馬斯克也評論道，他也認(rèn)為這是可行的，但是幀渲染速率會(huì)非常低。如果需要花上數(shù)小時(shí)，才能生成出一個(gè)質(zhì)量較差的4秒視頻，對于絕大多數(shù)用戶來說，必然不是好的體驗(yàn)。

寫在最后

要論硬件成本的話，對于應(yīng)用開發(fā)者和用戶而言，文生視頻目前還是一個(gè)較為昂貴的“玩具”。但我們也不能否認(rèn)其前景，隨著算力成本逐漸下降，未來文生視頻不僅可以作為內(nèi)容創(chuàng)作途徑，也可以作為輔助工具，替代掉一部分重復(fù)性工作，尤其是在廣告視頻行業(yè)。

不過這類應(yīng)用的出現(xiàn)，也會(huì)讓我們開始重新審視起GPU在AIGC硬件市場的地位，畢竟多出了圖形渲染這一額外的硬件要求，其他的ASIC方案在這方面固然會(huì)遜色GPU一籌。再加上英偉達(dá)GPU在物理仿真上的優(yōu)勢，或許文生視頻會(huì)給英偉達(dá)帶來更多的市場機(jī)遇。