AWS і Decart ствараюць першую інфраструктуру для AI-відэа ў рэальным часе

Пакуль усе спрачаюцца, хто лепш генеруе выбухі, Runway ці Sora, AWS проста змяніла гульню. Іх партнёрства з Decart не пра тое, як рабіць прыгажэйшыя відэа. Гэта пра тое, як зрабіць генерацыю AI-відэа настолькі хуткай, каб яна мела сэнс для карпаратыўных прыкладанняў.

Інфраструктурны пласт акрыляецца

Прастора AI-генерацыі відэа была ўвесь час апантаная адным пытаннем: якая мадэль дае самы фатарэалістычны вынік? Мы распавядалі пра перамогу Runway Gen-4.5 на Video Arena, прарыў Sora 2 і адкрытыя альтэрнатывы, што кідаюць выклік прапрыетарным гігантам.

Але вось пра што ніхто не гаварыў: затрымка.

💡

Генераваць 10-секундны відэаролік за 2 хвіліны выдатна для творчай дэманстрацыі. Але гэта бескарысна для жывой трансляцыі, інтэрактыўнага прыкладання ці карпаратыўнага працэсу, які апрацоўвае тысячы відэа штодня.

AWS і Decart абвясцілі сваё партнёрства на AWS re:Invent 2025, і гэта фундаментальны зрух у тым, як трэба думаць пра AI-відэа інфраструктуру.

Што Decart прыносіць на стол

Decart не тая вядомая назва, як Runway ці OpenAI. Яны ціха будавалі нешта іншае: AI-мадэлі, аптымізаваныя для інферэнсу ў рэальным часе, а не для максімальнай якасці любой цаной.

10x

Скарачэнне затрымкі

≤40ms

Першы кадр

Enterprise

Фокус на маштабе

Паказчыкі прадукцыйнасці з абвяшчэння партнёрства на AWS re:Invent 2025

Іх падыход прыярытызуе:

Генерацыю з нізкай затрымкай: час адказу менш за секунду для відэакадраў
Высокую прапускную здольнасць: апрацоўку тысяч запытаў адначасова
Прадказальную прадукцыйнасць: стабільную затрымку пры розных нагрузках

Гэта нудная, але важная праца, якая робіць AI-відэа практычным для вытворчых сістэм.

AWS Trainium: спецыяльнае жалеза для AI-відэа

Партнёрства выкарыстоўвае чыпы AWS Trainium, AI-акселератары ад Amazon з адмысловым дызайнам. На адрозненне ад універсальных GPU, Trainium створаны спецыяльна для машыннага навучання.

✗Традыцыйны GPU-падыход

Універсальнае жалеза, вышэйшая затрымка, зменлівая прадукцыйнасць пад нагрузкай, дорага ў маштабе

✓Падыход AWS Trainium

Спецыяльны крэмній, аптымізаваная прапускная здольнасць памяці, прадказальная затрымка, эканамічна эфектыўны на карпаратыўным маштабе

Канкрэтна для генерацыі відэа архітэктура Trainium вырашае праблему прапускной здольнасці памяці, якая шкодзіць трансформерным відэамадэлям. Перамяшчэнне вялізных тэнзараў паміж памяццю і вылічэннямі часта з'яўляецца самай павольнай часткай інферэнсу, а спецыяльны крэмній можа аптымізаваць гэтыя шляхі даных так, як звычайнае жалеза не можа.

Інтэграцыя Amazon Bedrock

Тэхнічная аснова працуе праз Amazon Bedrock, кіраваны сэрвіс AWS для базавых мадэляў. Гэта значыць, што карпарацыі атрымліваюць:

✓Адзіны API для некалькіх AI-відэа магчымасцяў
✓Убудаванае маштабаванне і размеркаванне нагрузкі
✓Карпаратыўная бяспека і адпаведнасць (SOC 2, HIPAA і г.д.)
✓Аплата па выкарыстанні без кіравання інфраструктурай

Інтэграцыя Bedrock важная, таму што яна зніжае парог для карпарацый, якія ўжо карыстаюцца AWS. Ніякіх новых адносін з пастаўшчыкамі, ніякіх асобных рахункаў, ніякіх дадатковых праверак бяспекі.

Чаму рэальны час важны

Дазвольце намаляваць карціну таго, што дазваляе AI-відэа ў рэальным часе:

Жывая трансляцыя

Генерацыя графікі ў рэальным часе
Дынамічнае ўзбагачэнне сцэн
Паляпшэнне паўтораў

Інтэрактыўныя прыкладанні

Геймавыя ролікі, створаныя па запыце
Персаналізаваныя відэаадказы
Дапамога ў рэдагаванні відэа ў рэальным часе

Карпаратыўныя працоўныя працэсы

Аўтаматызаваныя канвееры вытворчасці відэа
Пакетная апрацоўка ў маштабе
Інтэграцыя з існуючымі медыясістэмамі

Электронная камерцыя

Відэа пра прадукты, створаныя з выяваў
Персаналізаваны маркетынгавы кантэнт
A/B-тэставанне ў маштабе відэа

Ні адзін з гэтых варыянтаў не працуе з часам генерацыі 2 хвіліны. Ім патрэбныя адказы за мілісекунды або секунды.

Карпаратыўная гульня

Гэтае партнёрства паказвае стратэгію AWS: хай стартапы б'юцца за тое, хто робіць прыгажэйшыя дэма, пакуль Amazon захоплівае інфраструктурны пласт.

💡

У AI-залатой ліхаманцы AWS прадае кірушкі. І рыдлёўкі. І правы на зямлю. І пробную ўстанову.

Паглядзіце на эканоміку:

Падыход	Хто плаціць	Мадэль прыбытку
Спажывецкае AI-відэа	Індывідуальныя творцы	Падпіска ($20-50/месяц)
Доступ да API	Распрацоўшчыкі	За генерацыю ($0.01-0.10)
Інфраструктура	Карпарацыі	Гадзіны вылічэнняў ($тысячы/месяц)

AWS не канкуруе з Runway за вашы $20/месяц. Яны пазіцыянуюцца, каб захапіць карпаратыўныя бюджэты, якія пераўзыходзяць спажывецкія падпіскі.

Што гэта значыць для рынку

2024

Пачатак войнаў мадэляў

Абвяшчэнне Sora запускае гонку за лепшай якасцю генерацыі

Пачатак 2025

Збліжэнне якасці

Лепшыя мадэлі дасягаюць падобных узроўняў якасці, адрозненне становіцца цяжэйшым

Канец 2025

Фокус на інфраструктуры

Партнёрства AWS/Decart сігналізуе зрух да разгортвання і маштабу

2026

Карпаратыўнае ўкараненне

Магчымасці рэальнага часу адкрываюць новыя вытворчыя сцэнарыі

Мы ўваходзім у "нудную, але важную" фазу AI-відэа. Яркія параўнанні мадэляў будуць працягвацца, але сапраўдныя грошы пойдуць на інфраструктуру, якая робіць AI-відэа практычным для бізнесу.

Тэхнічныя наступствы

Для распрацоўшчыкаў і ML-інжынераў гэтае партнёрства паказвае некалькі тэндэнцый:

1. Аптымізацыя замест архітэктуры

Наступная хваля інавацый будзе сканцэнтравана на тым, каб зрабіць існуючыя архітэктуры хутчэйшымі, а не вынаходзіць новыя. Тэхнікі накшталт:

Спекулятыўнае дэкадаванне для відэатрансформераў
Навучанне з улікам квантавання для эфектыўнасці інферэнсу
Дысціляцыя вялікіх мадэляў у версіі, зручныя для разгортвання

2. Гібрыдныя мадэлі разгортвання

Чакайце больш рашэнняў, якія спалучаюць:

Воблачную інфраструктуру для пікавай ёмістасці
Краёвае разгортванне для крытычных па затрымцы шляхоў
Узроўневую якасць на аснове патрабаванняў сцэнарыю

3. Стандартызацыя

Карпаратыўнае ўкараненне патрабуе прадказальных інтэрфейсаў. Сачыце за:

Агульнымі API паміж пастаўшчыкамі
Стандартызаванымі метрыкамі якасці
Сумяшчальнасцю паміж платформамі

Канкурэнтны ландшафт

AWS не адна распазнае гэтую магчымасць:

🔵

Google Cloud

Vertex AI ужо прапануе генерацыю відэа, верагодна, абвесціць падобныя магчымасці рэальнага часу

🟠

Azure

Партнёрства Microsoft з OpenAI можа пашырыцца на карпаратыўную відэаінфраструктуру

🟢

NVIDIA

Іх платформа інферэнсу (TensorRT, Triton) застаецца стандартам для самастойнага разгортвання

Інфраструктурная вайна толькі пачынаецца. AWS зрабіла першы стрэл партнёрствам з Decart, але чакайце хуткіх адказаў ад канкурэнтаў.

Практычныя высновы

Для карпаратыўных камандаў:

Ацаніце свае патрабаванні да затрымкі AI-відэа зараз
Разгледзьце Bedrock, калі ўжо на AWS
Заплануйце магчымасці рэальнага часу ў сваёй дарожнай карце

Для распрацоўшчыкаў:

Вывучайце тэхнікі аптымізацыі інферэнсу
Разумейце кампрамісы Trainium і спецыяльнага крэмнія
Стварайце з улікам бюджэтаў затрымкі

Для AI-відэа стартапаў:

Адрозненне інфраструктуры можа мець большае значэнне, чым якасць мадэлі
Адкрываюцца магчымасці партнёрства з воблачнымі правайдэрамі
Карпаратыўныя цыклы продажаў пачынаюцца

Погляд наперад

Партнёрства AWS/Decart не самая яркая навіна пра AI-відэа на гэтым тыдні. Runway толькі што заняў першае месца на Video Arena. Кітайскія лабараторыі выпусцілі магутныя адкрытыя мадэлі. Гэтыя гісторыі атрымліваюць больш клікаў.

Але інфраструктура, гэта дзе індустрыя сапраўды маштабуецца. Пераход ад "ўражлівай дэманстрацыі" да "вытворчай сістэмы" патрабуе якраз таго, што будуюць AWS і Decart: надзейных, хуткіх, карпаратыўных асноў.

💡

Звязанае чытанне:

Рэвалюцыя адкрытага AI-відэа: Як лакальнае разгортванне параўноўваецца з воблакам
Архітэктура дыфузных трансформераў: Тэхнічная аснова, якая аптымізуецца
Аналіз Runway Gen-4.5: Бягучы стан канкурэнцыі мадэляў па якасці

Войны мадэляў зрабілі AI-відэа магчымым. Інфраструктура зробіць яго практычным.