生成式AI视频领域现在挺热，但大家都卡在一个共同的瓶颈上——存储成本太高、数据调用速度跟不上、用户隐私保护还是个大问题。

最近看到一个有意思的案例。生成式AI视频平台Everlyn把目光投向了去中心化存储，选择Walrus作为核心数据层，直接打破了这些行业困境。这种AI与分布式存储的深度融合，实际上挺值得关注的。

Everlyn的核心竞争力在于什么？他们的Everlyn-1模型能在16秒内把静态图片转成高质量视频，这个速度确实远超Midjourney这类平台。这背后的技术支撑离不开Walrus的加持。

这次合作规模不小。Everlyn已经把自己积累的5000多条480p到720p清晰度的用户视频迁移到Walrus上，后面还计划把原本存在AWS和Azure上的训练数据集、模型检查点、KV缓存这些关键数据全部转过来，总量超过50GB。对于AI视频生成平台来说，这是个大动作。

为什么这么做？成本。训练数据的存储成本直接决定了服务定价。Walrus用的Red-Stuff二维纠删编码技术能把存储成本压到行业新低，这样Everlyn既能保持高速生成能力，又能给创作者降低使用门槛。

还有个细节——Quilt的批量存储方案。视频生成过程会产生大量碎片化小文件，这个方案能完美处理，实现高效的批量处理和快速访问，保证模型优化的实时性。看起来是个完整的解决方案。