AWSとDecartが初のリアルタイムAI動画インフラストラクチャを構築

RunwayとSoraのどちらがより優れた爆発シーンを生成するかについて議論が続く中、AWSは静かにゲームを変えました。Decartとの提携は、より美しい動画を作ることではありません。エンタープライズアプリケーションにとって重要となる速度でAI動画生成を実現することです。

インフラストラクチャレイヤーの目覚め

AI動画生成の分野は、一つの問いに取り憑かれてきました。どのモデルが最も写実的な出力を生成するのか。私たちはVideo ArenaにおけるRunway Gen-4.5の勝利、Sora 2のブレークスルー、そして独占的な大手企業に挑戦するオープンソースの代替案について取り上げてきました。

しかし、誰も話していなかったこと、それはレイテンシです。

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10秒の動画を2分で生成することは、クリエイティブなデモとしては印象的です。しかし、ライブ放送、インタラクティブアプリケーション、または毎日何千もの動画を処理するエンタープライズワークフローには役に立ちません。

AWSとDecartはAWS re:Invent 2025でパートナーシップを発表しました。これはAI動画インフラストラクチャについての考え方における根本的な転換を表しています。

Decartがもたらすもの

DecartはRunwayやOpenAIのような有名な名前ではありません。彼らは異なるものを静かに構築してきました。どんなコストをかけても最高品質を追求するのではなく、リアルタイム推論に最適化されたAIモデルです。

10x

レイテンシ削減

≤40ms

最初のフレーム

Enterprise

スケールフォーカス

AWS re:Invent 2025パートナーシップ発表からのパフォーマンス指標

彼らのアプローチは以下を優先します。

低レイテンシ生成: 動画フレームのサブ秒応答時間
高スループット: 数千のリクエストを同時処理
予測可能なパフォーマンス: 変動する負荷下での一貫したレイテンシ

これは地味ながらも重要な作業であり、AI動画を本番システムで実用的にするものです。

AWS Trainium: 動画AI専用のカスタムシリコン

このパートナーシップはAWS Trainiumチップを活用しています。Amazonがカスタム設計したAIアクセラレータです。汎用GPUとは異なり、Trainiumは機械学習ワークロード専用に構築されています。

✗従来のGPUアプローチ

汎用ハードウェア、より高いレイテンシ、負荷下での可変パフォーマンス、大規模では高コスト

✓AWS Trainiumアプローチ

専用設計のシリコン、最適化されたメモリ帯域幅、予測可能なレイテンシ、エンタープライズ規模でコスト効率的

特に動画生成において、Trainiumのアーキテクチャは、トランスフォーマーベースの動画モデルを悩ませるメモリ帯域幅のボトルネックに対処します。メモリと計算の間で大規模なテンソルを移動することは推論の最も遅い部分であることが多く、カスタムシリコンは汎用ハードウェアでは不可能な方法でこれらのデータパスを最適化できます。

Amazon Bedrock統合

技術的基盤はAmazon Bedrockを通じて実行されます。AWSの基盤モデル向けマネージドサービスです。これにより、企業は以下を得られます。

✓複数のAI動画機能のための単一API
✓組み込みのスケーリングと負荷分散
✓エンタープライズセキュリティとコンプライアンス（SOC 2、HIPAAなど）
✓インフラストラクチャ管理不要の従量課金制

Bedrock統合は重要です。既にAWSを使用している企業にとって障壁を下げるためです。新しいベンダー関係も、別の請求も、追加のセキュリティレビューも必要ありません。

リアルタイムが重要な理由

リアルタイムAI動画が可能にするものを描いてみましょう。

ライブ放送

リアルタイムグラフィックス生成
動的シーン拡張
インスタントリプレイ強化

インタラクティブアプリケーション

オンデマンドで生成されるゲームカットシーン
パーソナライズされた動画レスポンス
ライブ動画編集支援

エンタープライズワークフロー

自動化された動画制作パイプライン
大規模バッチ処理
既存メディアシステムとの統合

Eコマース

画像から生成される商品動画
パーソナライズされたマーケティングコンテンツ
動画規模でのA/Bテスト

これらのユースケースはいずれも2分の生成時間では機能しません。ミリ秒から秒単位の応答が必要です。

エンタープライズ戦略

このパートナーシップはAWSの戦略を示しています。スタートアップに最も美しいデモを競わせている間に、Amazonはインフラストラクチャレイヤーを獲得するのです。

💡

AIゴールドラッシュにおいて、AWSはツルハシを売っています。シャベルも。土地の権利も。鑑定所も。

経済性を考えてみましょう。

アプローチ	支払者	収益モデル
コンシューマーAI動画	個人クリエイター	サブスクリプション（月額$20-50）
APIアクセス	開発者	生成毎（$0.01-0.10）
インフラストラクチャ	企業	計算時間（月額数千ドル）

AWSは月額$20でRunwayと競争しているわけではありません。コンシューマーサブスクリプションをはるかに上回る企業予算を獲得する立場を築いています。

市場への影響

2024

モデル戦争の開始

Soraの発表が最高の生成品質を目指す競争を引き起こす

2025年初頭

品質の収束

トップモデルが同様の品質レベルに到達し、差別化が困難に

2025年後半

インフラストラクチャへの注目

AWS/Decartパートナーシップがデプロイメントとスケールへの転換を示す

2026

エンタープライズ導入

リアルタイム機能が新しい本番ユースケースを可能に

私たちはAI動画の「地味だが重要な」フェーズに入りつつあります。派手なモデル比較は続くでしょうが、実際のお金はAI動画をビジネスで実用的にするインフラストラクチャに流れます。

技術的な影響

開発者とMLエンジニアにとって、このパートナーシップはいくつかのトレンドを示唆しています。

1. アーキテクチャよりも最適化

次のイノベーションの波は、新しいアーキテクチャを発明することではなく、既存のアーキテクチャを高速化することに焦点を当てます。以下のような技術です。

動画トランスフォーマーのための投機的デコーディング
推論効率のための量子化対応トレーニング
デプロイメントに適したバージョンへの大規模モデルの蒸留

2. ハイブリッドデプロイメントモデル

以下を組み合わせたソリューションが増えることが予想されます。

バースト容量のためのクラウドインフラストラクチャ
レイテンシクリティカルパスのためのエッジデプロイメント
ユースケース要件に基づく段階的品質

3. 標準化

エンタープライズ導入には予測可能なインターフェースが必要です。注目すべき点。

プロバイダー間の共通API
標準化された品質メトリクス
プラットフォーム間の相互運用性

競争環境

この機会を認識しているのはAWSだけではありません。

🔵

Google Cloud

Vertex AIは既に動画生成を提供しており、同様のリアルタイム機能を発表する可能性が高い

🟠

Azure

MicrosoftのOpenAIパートナーシップはエンタープライズ動画インフラストラクチャに拡大する可能性

🟢

NVIDIA

彼らの推論プラットフォーム（TensorRT、Triton）はセルフホストデプロイメントのデフォルトであり続ける

インフラストラクチャ戦争は始まったばかりです。AWSがDecartパートナーシップで最初の一撃を放ちましたが、競合他社からの迅速な対応が予想されます。

実践的なポイント

エンタープライズチーム向け:

今すぐAI動画レイテンシ要件を評価する
既にAWSを使用している場合はBedrockを検討する
ロードマップにリアルタイム機能を計画する

開発者向け:

推論最適化技術を学ぶ
Trainiumとカスタムシリコンのトレードオフを理解する
レイテンシバジェットを念頭に置いて構築する

AI動画スタートアップ向け:

インフラストラクチャの差別化がモデル品質よりも重要かもしれない
クラウドプロバイダーとのパートナーシップ機会が開かれつつある
エンタープライズセールスサイクルが始まっている

今後の展望

AWS/Decartパートナーシップは今週最も派手なAI動画ニュースではありません。RunwayがVideo Arenaのトップスポットを獲得したばかりです。中国の研究所が強力なオープンソースモデルをリリースしました。これらの話題の方がより多くのクリックを獲得します。

しかし、インフラストラクチャこそが業界が実際に拡大する場所なのです。「印象的なデモ」から「本番システム」への移行には、AWSとDecartが構築しているもの、つまり信頼性が高く、高速で、エンタープライズグレードの基盤が必要です。

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