Hugging Face แนะ 5 วิธี ลดต้นทุน AI แบบไม่เสียคุณภาพ
แนวคิด "ใช้ให้ฉลาด" แทน "ใช้มากเพื่อได้มาก" เพื่อการพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน
ทุกวันนี้หลายองค์กรเริ่มมองว่า การใช้ AI ต้องยอมแลกกับการใช้พลังคอมพิวเตอร์มหาศาล GPU เยอะ ๆ FLOPS สูง ๆ ถึงจะได้ผลงานดี ๆ แต่ Sasha Luccioni หัวหน้าด้าน AI และ Climate ของ Hugging Face มองต่างออกไป เธอบอกว่าเราไม่จำเป็นต้อง “ใช้มากเพื่อได้มาก” เสมอไป สิ่งสำคัญคือเราควร “ใช้ให้ฉลาด” เพราะยังมีหลายวิธีที่ช่วยทำให้การใช้ AI คุ้มค่าและยั่งยืนขึ้น
--
1. เลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน
ไม่ใช่ว่างานอะไรก็ใช้โมเดลใหญ่ ๆ ไปหมด เพราะโมเดلเฉพาะทางหรือโมเดลที่ผ่านการกลั่น (distilled model) อาจให้ผลลัพธ์แม่นยำกว่า ประหยัดกว่า และกินพลังงานน้อยกว่าถึง 20–30 เท่า ยกตัวอย่างโมเดล DeepSeek R1 ที่ใหญ่มากจนต้องใช้ GPU อย่างน้อย 8 ตัว แต่พอทำเวอร์ชันย่อ โมเดลอาจเล็กลงได้ถึง 30 เท่า และรันบน GPU แค่ตัวเดียวก็เพียงพอแล้ว
2. ทำให้ “ความคุ้มค่า” เป็นค่าเริ่มต้น
หลายระบบตอนนี้เปิดโหมด reasoning เต็มรูปแบบแม้แค่คำถามง่าย ๆ เช่น “ร้านขายยาปิดกี่โมง” ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้พลังงานขนาดนั้น Luccioni เสนอว่า ควรตั้งโหมดเริ่มต้นเป็นแบบเบา ๆ แล้วให้ผู้ใช้เลือกเองเมื่ออยากได้การวิเคราะห์เชิงลึก วิธีนี้ช่วยลดต้นทุนได้เยอะ
3. ใช้ฮาร์ดแวร์ให้คุ้มจริง ๆ
หลายองค์กรไม่เคยปรับ batch size หรือ precision ให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์ที่ใช้ ทำให้สิ้นเปลืองพลังงานโดยไม่จำเป็น บางกรณีการเปลี่ยน batch size แค่ +1 ก็ทำให้ใช้พลังงานมากขึ้นทันที เพราะต้องใช้หน่วยความจำเพิ่ม ดังนั้นต้องจูนให้พอดีกับอุปกรณ์จริง ๆ ถึงจะได้ประสิทธิภาพสูงสุด
4. สร้างแรงจูงใจเรื่องพลังงาน
Hugging Face เปิดตัว “AI Energy Score” คล้าย ๆ เครื่องใช้ไฟฟ้าที่มีฉลาก Energy Star โดยให้คะแนน 1–5 ดาวกับโมเดลที่ใช้พลังงานคุ้มค่า ยิ่งได้ดาวเยอะก็ยิ่งเป็นเกียรติ ซึ่งทาง Hugging Face จะอัปเดต leaderboard ทุก 6 เดือนเพื่อให้วงการแข่งขันกันพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานมากขึ้น
5. เลิกติดกับดักความคิดที่ว่า GPU เยอะ ๆ ดีกว่าเสมอ
ความจริงแล้ว การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ชาญฉลาด และการใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพดี สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการเพิ่ม GPU โดยไม่คิดหน้าคิดหลัง หลายครั้งองค์กรไม่จำเป็นต้องลงทุนซื้อคลัสเตอร์ขนาดยักษ์ แต่ควรถามตัวเองก่อนว่า “เราต้องการผลลัพธ์แบบไหน และวิธีไหนคือทางที่ฉลาดที่สุดในการทำงานนี้?”
ทั้งหมดนี้ทำให้เห็นว่า AI ไม่จำเป็นต้องแพงเสมอไป ถ้าเราเลือกใช้ให้ถูกทาง แนวคิดของ Hugging Face คือ โมเดลเล็กแต่ตรงงาน ค่าเริ่มต้นที่ประหยัด การใช้ฮาร์ดแวร์อย่างคุ้มค่า ความโปร่งใสด้านพลังงาน และการเลิกแข่ง GPU อย่างไร้จุดหมาย ซึ่งจะช่วยให้องค์กรได้ทั้งประสิทธิภาพ ความคุ้มค่า และความยั่งยืน ไปพร้อม ๆ กันครับ