Hace un tiempo probé la herramienta de generación de videos Everlyn-1, y en 16 segundos realmente produce el video, la velocidad es increíble. Pero al principio siempre me quedaba una duda: ¿dónde se almacenan exactamente los datos de entrenamiento y los videos terminados? Al revisar la factura de AWS, la tasa de crecimiento es incluso más rápida que la de las iteraciones del modelo. Luego descubrí que todo su sistema de almacenamiento está basado en un protocolo de almacenamiento en blockchain de cabecera—y no es solo eso, también migraron conjuntos de entrenamiento, puntos de control y caché KV. Utilizan una tecnología de codificación llamada Red‑Stuff, que puede reducir los costos de almacenamiento a casi cero. Para un equipo como el nuestro, que produce cientos de clips de prueba al día, esto significa ahorrar más de la mitad en costos.

Lo más sorprendente fue el manejo de archivos fragmentados. Antes, almacenar en lote archivos pequeños era lento y fácil de perder cuadros, pero su solución Quilt puede empaquetar secuencias de cuadros dispersos para almacenarlos rápidamente, y al leerlos, restaurar automáticamente la estructura original. Incluso ahorra tiempo en preprocesamiento. Además, con la integración con la cadena Sui, los beneficios se liquidan en segundos mediante contratos inteligentes, y la prueba de datos se registra en la cadena en tiempo real, haciendo que el trabajo creativo sea mucho más confiable.

Ahora entiendo claramente: el almacenamiento descentralizado no es solo una copia de seguridad adicional, sino que en realidad se ha convertido en el centro del flujo de trabajo de videos AI. Los costos bajan, la eficiencia aumenta, y todo el ecosistema puede colaborar estrechamente. Se dice que en el futuro también abrirán interfaces a terceros, así que nuestras diversas herramientas y plugins podrían funcionar directamente sobre esta infraestructura.