生成式AI відео сфера зараз досить популярна, але всі застрягли на одному спільному бар'єрі — високі витрати на зберігання, швидкість доступу до даних не встигає, а захист приватності користувачів залишається великою проблемою.

Нещодавно побачив цікакий кейс. Платформа генеративного AI відео Everlyn звернула увагу на децентралізоване зберігання, обравши Walrus як основний рівень даних, прямо подолавши ці галузеві труднощі. Глибока інтеграція AI та розподіленого зберігання насправді заслуговує на увагу.

Що є ключовою конкурентною перевагою Everlyn? Їхня модель Everlyn-1 здатна за 16 секунд перетворити статичне зображення у високоякісне відео, ця швидкість значно перевищує платформи на кшталт Midjourney. Технологічна підтримка за цим стоїть на Walrus.

Цього разу масштаб співпраці досить великий. Everlyn вже перенесла понад 5000 користувацьких відео з роздільною здатністю від 480p до 720p на Walrus, а також планує перенести всі тренувальні датасети, контрольні точки моделей, KV-кеші та інші ключові дані, що зберігаються раніше в AWS та Azure, загальним обсягом понад 50GB. Для платформи генерації AI відео це серйозний крок.

Чому так роблять? Вартість. Вартість зберігання тренувальних даних безпосередньо визначає ціну послуг. Технологія Red-Stuff двовимірного кодування з виправленням помилок Walrus дозволяє знизити витрати на зберігання до рекордно низького рівня, що дає Everlyn можливість зберігати високі швидкості генерації та одночасно знижувати поріг входу для творців.

Ще один нюанс — пакетне зберігання Quilt. Процес генерації відео створює багато фрагментованих малих файлів, і ця схема ідеально справляється з цим, забезпечуючи ефективну пакетну обробку та швидкий доступ, що гарантує реальну швидкість оптимізації моделі. Здається, це цілісне рішення.