生成式AI動画分野は今かなり熱いですが、皆さん共通のボトルネックに直面しています——ストレージコストが高すぎること、データ呼び出し速度が追いつかないこと、ユーザープライバシー保護が依然大きな課題です。

最近、面白い事例を目にしました。生成式AI動画プラットフォームEverlynは、分散型ストレージに目を向け、Walrusをコアデータ層として選択し、これらの業界の困難を直接打破しました。このAIと分散ストレージの深い融合は、実際に注目に値します。

Everlynのコア競争力は何でしょうか？彼らのEverlyn-1モデルは、静止画像を16秒以内に高品質な動画に変換できるというもので、この速度はMidjourneyのようなプラットフォームをはるかに凌駕しています。その背後にある技術支援は、Walrusの後押しなしには成り立ちません。

今回の協力規模はかなり大きいです。Everlynは既に蓄積した5000以上の480pから720pの解像度のユーザービデオをWalrusに移行済みで、今後はAWSやAzureに存在していたトレーニングデータセット、モデルチェックポイント、KVキャッシュなどの重要なデータをすべて移行する計画で、総量は50GBを超えます。AI動画生成プラットフォームにとって、これは大きな動きです。

なぜこれを行うのか？コストです。トレーニングデータのストレージコストは、サービスの価格設定を直接左右します。Walrusが採用するRed-Stuff二次元訂正符号化技術は、ストレージコストを業界最低水準に抑えることができ、これによりEverlynは高速生成能力を維持しつつ、クリエイターの利用ハードルを下げることが可能です。

もう一つの細部——Quiltのバッチストレージ方案。動画生成過程では大量の断片化された小さなファイルが生成されますが、この方案はそれを完璧に処理し、高効率なバッチ処理と高速アクセスを実現し、モデル最適化のリアルタイム性を保証します。全体として、非常に完成度の高い解決策に見えます。