前阵子テストしたEverlyn-1という動画生成ツールは、16秒で映像を出力できて本当に驚くほど速かった。でも最初はいつも一つの問題でつまずいていた：訓練データと完成映像は一体どこに保存されているのか？AWSの請求書を見ると、その増加速度はモデルのアップデートよりも凶暴だ。後になって気づいたのは、彼らのストレージシステム全体があるヘッドブロックチェーンストレージプロトコルに圧縮されていることだった——これを掘り下げると、訓練セット、チェックポイント、KVキャッシュまですべて移行されていた。使っているのはRed‑Stuffというエンコーディング技術で、ストレージコストをほぼゼロに抑えることができる。私たちのように1日に数百のテストクリップを作るチームにとっては、コストを半分以上節約できた。

最も意外だったのは断片ファイルの処理だ。以前は小さなファイルをバッチで保存すると遅くてフレームが抜けやすかったが、彼らのQuiltソリューションは散らばったフレームシーケンスを直接パッケージングして高速保存でき、読み込み時には自動的に元の構造に復元してくれる。前処理の時間も節約できる。さらにSuiチェーンとの連携により——利益はスマートコントラクトで秒単位で決済され、データの証明もリアルタイムでチェーンに記録される。クリエイティブな作業もこれほど堅実に行える。

今回やっと理解できたのは、分散型ストレージは単なるバックアップのためだけではなく、実はAI動画ワークフローの中枢になっているということだ。コストが下がり、効率が向上し、エコシステム全体が密に連携できるようになった。聞くところによると、今後は第三者にインターフェースも公開される予定で、私たちが開発したさまざまなプラグインツールも、このインフラ上で直接動作するかもしれない。