前陣子測試了Everlyn-1這個影片生成工具，16秒出片確實快得離譜。但一開始總是卡在一個問題上：訓練數據和成片到底存哪兒？看AWS那邊的帳單，增長速度比模型迭代還凶猛。後來才發現，他們整套存儲體系都壓在某頭部區塊鏈存儲協議上——這一扒不要緊，訓練集、檢查點、KV快取全遷過去了。用的還是個叫Red‑Stuff的編碼技術，能把存儲成本硬是摁到幾乎沒有。對我們這種一天產幾百條測試片段的團隊來說，成本直接省了一大半。

最意外的是碎片文件處理。以前批量存小文件又慢又容易丟幀，他們的Quilt方案能把零散幀序列直接打包速存，讀取時自動還原原結構。連前處理時間都省了。加上和Sui鏈的配合——收益用智能合約秒結算，數據存證實時上鏈，做創意工作居然能這麼踏實。

這回算是看明白了：去中心化存儲不只是多一份備份，其實是成為了AI影片工作流的中樞。成本降下來，效率提上去，整個生態還能緊密協作。聽說後續還要向第三方開放接口，到時候咱們開發的各種插件工具，說不定也能直接在這套基礎設施上運行。