تعد مجال الفيديوهات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن من أكثر المجالات حيوية، لكن الجميع عالقون في مشكلة مشتركة وهي ارتفاع تكاليف التخزين، وسرعة استدعاء البيانات، وحماية خصوصية المستخدمين لا تزال قضية كبيرة.

مؤخرًا، رأيت حالة مثيرة للاهتمام. منصة الفيديوهات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي Everlyn وجهت أنظارها نحو التخزين اللامركزي، واختارت Walrus كطبقة البيانات الأساسية، مما كسر مباشرةً هذه الأزمات الصناعية. هذا الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي والتخزين الموزع يستحق بالفعل الانتباه.

ما الذي يميز Everlyn عن غيرها؟ نموذجهم Everlyn-1 قادر على تحويل الصور الثابتة إلى فيديو عالي الجودة خلال 16 ثانية فقط، وهذه السرعة تتفوق بشكل كبير على منصات مثل Midjourney. الدعم التقني وراء ذلك لا يمكن أن يكون إلا من خلال Walrus.

هذه الشراكة ليست صغيرة. لقد نقلت Everlyn أكثر من 5000 مقطع فيديو للمستخدمين بدقة تتراوح بين 480p و720p إلى Walrus، وتخطط لاحقًا لنقل مجموعات البيانات التدريبية، ونقاط النماذج، وذاكرة التخزين المؤقت KV الموجودة على AWS وAzure، والتي تتجاوز مجموعتها 50 جيجابايت. بالنسبة لمنصة توليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي، فهذا خطوة كبيرة.

لماذا يفعلون ذلك؟ من أجل تقليل التكاليف. تكاليف تخزين بيانات التدريب تحدد بشكل مباشر سعر الخدمة. تقنية Red-Stuff لتشفير التصحيح ثنائي الأبعاد التي يستخدمها Walrus يمكن أن تقلل من تكاليف التخزين إلى أدنى مستوى في الصناعة، مما يسمح لـ Everlyn بالحفاظ على قدراتها العالية في الإنتاج السريع، وفي الوقت نفسه تقليل عتبة الاستخدام للمبدعين.

هناك أيضًا تفصيل مهم — خطة التخزين الجماعي من Quilt. عملية توليد الفيديو تنتج العديد من الملفات الصغيرة المجزأة، وهذه الخطة يمكنها معالجتها بشكل مثالي، وتحقيق معالجة جماعية فعالة وسرعة في الوصول، مما يضمن تحديث النموذج في الوقت الحقيقي. يبدو أنه حل متكامل.