DamienAWS и Decart изградија прва инфраструктура за AI видео во реално време
Amazon Web Services соработува со AI стартапот Decart за создавање инфраструктура од корпоративно ниво за AI генерирање на видеа со ниска латентност, означувајќи преод од војна на модели кон доминација на инфраструктурата.
Додека сите дебатираат дали Runway или Sora генерира подобри експлозии, AWS тивко ја смени играта. Партнерството со Decart не е за правење поубави видеа. Тоа е за правење AI генерирање на видеа доволно брзо за да биде релевантно за корпоративни апликации.
Будењето на инфраструктурниот слој
Областа на AI генерирање на видеа беше опседната со едно прашање: кој модел произведува најфотореалистичен резултат? Ние ги покривме победата на Runway Gen-4.5 на Video Arena, пробивот на Sora 2 и алтернативите со отворен код кои ги предизвикуваат приватните гиганти.
Но ова е она што никој не зборуваше: латентност.
Генерирање 10-секундно видео за 2 минути е импресивно за креативно демо. Тоа е бескорисно за живо емитување, интерактивна апликација или корпоративен работен процес кој обработува илјадници видеа дневно.
AWS и Decart го објавија нивното партнерство на AWS re:Invent 2025, и тоа претставува фундаментална промена во начинот на кој треба да размислуваме за AI видео инфраструктура.
Што донесува Decart
Decart не е познато име како Runway или OpenAI. Тие тивко градеа нешто различно: AI модели оптимизирани за извршување во реално време наместо максимален квалитет по секоја цена.
Метрики на перформанси од AWS re:Invent 2025 најава на партнерство
Нивниот пристап приоритизира:
- Генерирање со ниска латентност: Времиња на одговор под секунда за видео кадри
- Висока пропусна моќ: Обработка на илјадници барања истовремено
- Предвидливи перформанси: Конзистентна латентност под различни оптоварувања
Ова е досадната, суштинска работа што AI видеото го прави практично за продукциски системи.
AWS Trainium: Приспособен силиконски чип за видео AI
Партнерството користи AWS Trainium чипови, Amazon-овите приспособени AI акцелератори. За разлика од GPU со општа намена, Trainium е изграден специјално за работни оптоварувања со машинско учење.
Хардвер за општа намена, повисока латентност, варијабилни перформанси под оптоварување, скапо на голема скала
Специјално изграден силиконски чип, оптимизирана пропусна моќ на меморија, предвидлива латентност, ефикасна по цена на корпоративна скала
Специјално за генерирање на видео, архитектурата на Trainium го решава проблемот со пропусната моќ на меморијата што ги мачи видео моделите базирани на трансформатори. Преместувањето на масивни тензори меѓу меморијата и пресметувањето често е најспориот дел од извршувањето, а приспособениот силиконски чип може да ги оптимизира овие патеки за податоци на начин што општиот хардвер не може.
Интеграција со Amazon Bedrock
Техничката основа работи преку Amazon Bedrock, AWS управувана услуга за основни модели. Ова значи корпорациите добиваат:
- ✓Единствено API за повеќе AI видео можности
- ✓Вградено скалирање и балансирање на оптоварување
- ✓Корпоративна безбедност и усогласеност (SOC 2, HIPAA, итн.)
- ✓Плаќање по користење без управување со инфраструктура
Интеграцијата со Bedrock е значајна бидејќи ја намалува бариерата за корпорациите што веќе користат AWS. Нема нови односи со добавувачи, нема одделни сметки, нема дополнителни безбедносни прегледи.
Зошто реалното време е важно
Дозволете ми да нацртам слика на она што реалното време AI видео овозможува:
Живо емитување
- Генерирање графика во реално време
- Динамична проширување на сцена
- Подобрување на моментално преиграње
Интерактивни апликации
- Филмски сцени од игри генерирани по барање
- Персонализирани видео одговори
- Помош за уредување на видео во живо
Корпоративни работни процеси
- Автоматизирани пајплајни за продукција на видео
- Обработка на пакети на скала
- Интеграција со постојни медиумски системи
Е-трговија
- Видеа за производи генерирани од слики
- Персонализирана маркетинг содржина
- A/B тестирање на видео скала
Ниту еден од овие случаи на употреба не работи со времиња на генерирање од 2 минути. Тие бараат одговори во милисекунди до секунди.
Корпоративната игра
Ова партнерство ја сигнализира стратегијата на AWS: дозволете стартапите да се борат за тоа кој прави најубави демо додека Amazon го заробува инфраструктурниот слој.
Во AI златната треска, AWS продава кирки. И лопати. И права на земјиште. И канцеларија за процена.
Размислете за економијата:
| Пристап | Кој плаќа | Модел на приход |
|---|---|---|
| Потрошувачко AI видео | Индивидуални креатори | Претплата ($20-50/месец) |
| API пристап | Програмери | По генерирање ($0.01-0.10) |
| Инфраструктура | Корпорации | Часови на пресметување ($илјадници/месец) |
AWS не се натпреварува со Runway за вашите $20/месец. Тие се позиционираат да ги заробат корпоративните буџети кои ги надминуваат потрошувачките претплати.
Што ова значи за пазарот
Војните на модели започнуваат
Објавата на Sora предизвика трка за најдобар квалитет на генерирање
Конвергенција на квалитет
Топ моделите постигнуваат слични нивоа на квалитет, диференцијацијата станува потешка
Фокус на инфраструктура
AWS/Decart партнерството сигнализира преод кон распоредување и скала
Корпоративно прифаќање
Можностите во реално време овозможуваат нови продукциски случаи на употреба
Влегуваме во "досадната но суштинска" фаза на AI видео. Шареноликите споредби на модели ќе продолжат, но вистинските пари ќе течат кон инфраструктура што AI видеото го прави практично за бизнис.
Технички импликации
За програмерите и ML инженерите, ова партнерство сугерира неколку трендови:
1. Оптимизација над архитектура
Следниот бран на иновација ќе се фокусира на правење постојните архитектури побрзи, не измислување нови. Техники како:
- Спекулативно декодирање за видео трансформатори
- Обука свесна за квантизација за ефикасност на извршување
- Дистилација на големи модели во верзии погодни за распоредување
2. Хибридни модели на распоредување
Очекувајте повеќе решенија што комбинираат:
- Облак инфраструктура за капацитет на налет
- Распоредување на раб за патеки критични за латентност
- Степенуван квалитет базиран на барања на случај на употреба
3. Стандардизација
Корпоративното прифаќање бара предвидливи интерфејси. Внимавајте на:
- Заеднички API низ провајдерите
- Стандардизирани метрики за квалитет
- Интероперабилност меѓу платформите
Конкурентниот пејзаж
AWS не е сам во препознавањето на оваа можност:
Google Cloud
Vertex AI веќе нуди генерирање на видео, веројатно ќе објави слични можности во реално време
Azure
Microsoft-овото OpenAI партнерство може да се прошири на корпоративна видео инфраструктура
NVIDIA
Нивната платформа за извршување (TensorRT, Triton) останува стандард за самохостирани распоредувања
Војната на инфраструктура само започнува. AWS го испука првиот куршум со партнерството со Decart, но очекувајте брзи одговори од конкурентите.
Практични заклучоци
За корпоративни тимови:
- Оценете ги вашите барања за AI видео латентност сега
- Размислете за Bedrock ако веќе сте на AWS
- Планирајте можности во реално време во вашата патоказ
За програмери:
- Научете техники за оптимизација на извршување
- Разберете ги компромисите на Trainium и приспособениот силиконски чип
- Градете со буџети за латентност во умот
За AI видео стартапи:
- Диференцијацијата на инфраструктура може да биде поважна од квалитетот на моделот
- Можностите за партнерство со провајдери на облак се отвораат
- Корпоративните продажни циклуси започнуваат
Поглед нанапред
AWS/Decart партнерството не е најшареноликата AI видео вест оваа недела. Runway само што го зеде првото место на Video Arena. Кинески лаборатории пуштија моќни модели со отворен код. Тие приказни добиваат повеќе кликови.
Но инфраструктурата е каде што индустријата всушност се скалира. Преминот од "импресивно демо" до "продукциски систем" бара точно она што AWS и Decart го градат: доверливи, брзи, основи од корпоративен ранг.
Поврзано читање:
- Революцијата на AI видео со отворен код: Како локалното распоредување се споредува со облакот
- Архитектура на Diffusion Transformers: Техничката основа што се оптимизира
- Анализа на Runway Gen-4.5: Тековна состојба на конкуренцијата на квалитет на модели
Војните на модели го направија AI видеото можно. Инфраструктурата ќе го направи практично.
Дали оваа статија беше корисна?
Damien
Развивач на вештачка интелигенцијаРазвивач на вештачка интелигенција од Лион кој сака да ги претворува сложените концепти на машинско учење во едноставни рецепти. Кога не дебагира модели, ќе го најдете да вози велосипед низ долината Рона.
Поврзани статии
Продолжете со истражување со овие поврзани објави
Runway GWM-1: Општиот модел на светот што ја симулира реалноста во реално време
Runway-евиот GWM-1 означува преломна точка, премин од генерирање видеа кон симулација на светови. Истражете како овој авторегресивен модел создава средини што можете да ги истражувате, фотореалистички аватари и симулации за тренирање роботи.
Усвојување на AI видео во претпријатијата: Деловен случај за 2025
Од експериментално до оперативно: зошто 75% од претпријатијата сега користат AI видео, ROI зад промената и практична рамка за имплементација за вашата организација.
YouTube го Носи Veo 3 Fast во Shorts: Бесплатно AI Генерирање Видео за 2,5 Милијарди Корисници
Google го интегрира својот модел Veo 3 Fast директно во YouTube Shorts, нудејќи бесплатно генерирање видео од текст со звук за креатори ширум светот. Еве што значи ова за платформата и достапноста на AI видео.