Il y a quelque temps, j'ai testé l'outil de génération vidéo Everlyn-1, qui produit une vidéo en 16 secondes, ce qui est vraiment rapide. Mais au début, je me suis toujours posé une question : où sont stockés les données d'entraînement et les vidéos finales ? En regardant la facture AWS, la croissance des coûts est plus rapide que celle des modèles eux-mêmes. Ce n'est qu'ensuite que j'ai découvert qu'ils avaient tout leur système de stockage basé sur un protocole de stockage blockchain de premier plan — et ce n'est pas rien, car l'ensemble des ensembles d'entraînement, des checkpoints et du cache KV ont été transférés là-dessus. Ils utilisent une technologie de codage appelée Red‑Stuff, qui permet de réduire considérablement le coût de stockage à presque zéro. Pour une équipe comme la nôtre, qui produit plusieurs centaines de clips de test par jour, cela permet d'économiser directement plus de la moitié des coûts.

Ce qui m'a le plus surpris, c'est la gestion des fichiers fragmentés. Auparavant, stocker en masse de petits fichiers était lent et risquait de perdre des images, mais leur solution Quilt peut empaqueter directement une séquence de frames dispersées pour un stockage rapide, et la lecture restaure automatiquement la structure d'origine. Cela permet même d'économiser du temps de prétraitement. En plus, avec la collaboration avec la chaîne Sui — les bénéfices sont réglés instantanément via des contrats intelligents, et la preuve de stockage est enregistrée en temps réel sur la blockchain. Faire du travail créatif peut vraiment se faire en toute confiance.

Cette fois, j'ai compris : le stockage décentralisé n'est pas seulement une copie de sauvegarde supplémentaire, c'est en fait le centre du flux de travail vidéo IA. Les coûts diminuent, l'efficacité augmente, et tout l'écosystème peut collaborer étroitement. On m'a dit qu'ils allaient aussi ouvrir une interface à des tiers, ce qui pourrait permettre à nos divers plugins et outils de fonctionner directement sur cette infrastructure.