AWS och Decart bygger den första realtids-AI-videoinfrastrukturen

Medan alla debatterar huruvida Runway eller Sora genererar bättre explosioner, har AWS tyst förändrat spelet. Deras samarbete med Decart handlar inte om att skapa snyggare videor. Det handlar om att göra AI-videogenerering tillräckligt snabb för att vara relevant för enterprise-applikationer.

Infrastrukturskiktet vaknar

AI-videobranschen har varit besatt av en enda fråga: vilken modell producerar mest fotorealistiska resultat? Vi har täckt Runways Gen-4.5-vinst på Video Arena, Sora 2-genombrottet och open source-alternativen som utmanar proprietära jättar.

Men här är vad ingen pratade om: latens.

💡

Att generera en 10-sekunders video på 2 minuter är imponerande för en kreativ demo. Det är oanvändbart för livesändningar, interaktiva applikationer eller enterprise-arbetsflöden som bearbetar tusentals videor dagligen.

AWS och Decart tillkännagav sitt samarbete vid AWS re:Invent 2025, och det representerar en grundläggande förändring i hur vi bör tänka på AI-videoinfrastruktur.

Vad Decart bidrar med

Decart är inte ett känt namn som Runway eller OpenAI. De har tyst byggt något annorlunda: AI-modeller optimerade för realtidsinferens snarare än maximal kvalitet till vilket pris som helst.

10x

Latensreduktion

≤40ms

Första bildrutan

Enterprise

Skalfokus

Prestandamått från AWS re:Invent 2025 samarbetsannonsering

Deras approach prioriterar:

Låglatensgenerering: Svarstider under en sekund för videobildrutor
Högt genomflöde: Bearbetning av tusentals förfrågningar samtidigt
Förutsägbar prestanda: Konsekvent latens under varierande belastning

Detta är det tråkiga, väsentliga arbetet som gör AI-video praktiskt för produktionssystem.

AWS Trainium: anpassad hårdvara för video-AI

Samarbetet använder AWS Trainium-chips, Amazons specialdesignade AI-acceleratorer. Till skillnad från GPU:er för allmänt bruk är Trainium byggt specifikt för maskininlärningsarbetsbelastningar.

✗Traditionellt GPU-tillvägagångssätt

Hårdvara för allmänt bruk, högre latens, varierande prestanda under belastning, dyrt i skala

✓AWS Trainium-tillvägagångssätt

Specialbyggt kisel, optimerad minnesbandbredd, förutsägbar latens, kostnadseffektivt i enterprise-skala

Specifikt för videogenerering adresserar Trainiums arkitektur minnesbandbreddsflaskhalsen som plågar transformerbaserade videomodeller. Att flytta massiva tensorer mellan minne och beräkning är ofta den långsammaste delen av inferens, och anpassad hårdvara kan optimera dessa datavägar på sätt som generell hårdvara inte kan.

Amazon Bedrock-integration

Den tekniska grunden går genom Amazon Bedrock, AWS:s hanterade tjänst för grundmodeller. Detta innebär att företag får:

✓Ett enda API för flera AI-videofunktioner
✓Inbyggd skalning och lastbalansering
✓Enterprise-säkerhet och compliance (SOC 2, HIPAA, etc.)
✓Betala-per-användning-prissättning utan infrastrukturhantering

Bedrock-integrationen är betydelsefull eftersom den sänker tröskeln för företag som redan använder AWS. Inga nya leverantörsrelationer, ingen separat fakturering, inga ytterligare säkerhetsgranskningar.

Varför realtid spelar roll

Låt mig måla upp en bild av vad AI-video i realtid möjliggör:

Livesändningar

Grafikgenerering i realtid
Dynamisk scenförstärkning
Förbättring av snabba repriser

Interaktiva applikationer

Spelcutscenes genererade på begäran
Personaliserade videosvar
Videoredigeringshjälp live

Enterprise-arbetsflöden

Automatiserade videoproduktionspipelines
Batchbearbetning i skala
Integration med befintliga mediesystem

E-handel

Produktvideor genererade från bilder
Personaliserat marknadsföringsinnehåll
A/B-testning i videoskala

Ingen av dessa användningsfall fungerar med 2-minuters genereringstider. De kräver svar i millisekunder till sekunder.

Enterprise-strategin

Detta samarbete signalerar AWS:s strategi: låt startups kämpa om vem som gör de snyggaste demona medan Amazon tar infrastrukturskiktet.

💡

I AI-guldrushen säljer AWS hackor. Och spadar. Och markrittigheter. Och kontrollkontoret.

Överväg ekonomin:

Tillvägagångssätt	Vem betalar	Intäktsmodell
Konsument-AI-video	Enskilda skapare	Prenumeration ($20-50/månad)
API-åtkomst	Utvecklare	Per generering ($0.01-0.10)
Infrastruktur	Företag	Beräkningstimmar ($tusentals/månad)

AWS konkurrerar inte med Runway om dina $20/månad. De positionerar sig för att fånga företagsbudgetar som vida överstiger konsumentprenumerationer.

Vad detta betyder för marknaden

2024

Modellkriget börjar

Sora-annonseringen utlöser kapplöpning för bästa genereringskvalitet

Tidigt 2025

Kvalitetskonvergens

Toppmodeller når liknande kvalitetsnivåer, differentiering blir svårare

Sent 2025

Infrastrukturfokus

AWS/Decart-samarbetet signalerar skifte till deployment och skala

2026

Enterprise-adoption

Realtidsfunktioner möjliggör nya produktionsanvändningsfall

Vi går in i den "tråkiga men väsentliga" fasen av AI-video. De flashiga modellerjämförelserna kommer att fortsätta, men de riktiga pengarna kommer att gå till infrastruktur som gör AI-video praktiskt för företag.

Tekniska implikationer

För utvecklare och ML-ingenjörer föreslår detta samarbete flera trender:

1. Optimering över arkitektur

Nästa våg av innovation kommer att fokusera på att göra befintliga arkitekturer snabbare, inte uppfinna nya. Tekniker som:

Spekulativ avkodning för videotransformers
Quantization-aware-träning för inferenseffektivitet
Destillation av stora modeller till deployment-vänliga versioner

2. Hybridimplementeringsmodeller

Förvänta dig fler lösningar som kombinerar:

Molninfrastruktur för burst-kapacitet
Edge-deployment för latenskriktiska vägar
Nivåindelad kvalitet baserad på användningsfallskrav

3. Standardisering

Enterprise-adoption kräver förutsägbara gränssnitt. Håll utkik efter:

Gemensamma API:er mellan leverantörer
Standardiserade kvalitetsmått
Interoperabilitet mellan plattformar

Det konkurrensutsatta landskapet

AWS är inte ensamma om att inse denna möjlighet:

🔵

Google Cloud

Vertex AI erbjuder redan videogenerering, kommer sannolikt att tillkännage liknande realtidsfunktioner

🟠

Azure

Microsofts OpenAI-samarbete kan utökas till enterprise-videoinfrastruktur

🟢

NVIDIA

Deras inferensplattform (TensorRT, Triton) förblir standard för självhostade implementeringar

Infrastrukturkriget har bara börjat. AWS avlossade det första skottet med Decart-samarbetet, men förvänta dig snabba svar från konkurrenter.

Praktiska slutsatser

För enterprise-team:

Utvärdera era AI-videolatensbehov nu
Överväg Bedrock om ni redan är på AWS
Planera för realtidsfunktioner i er roadmap

För utvecklare:

Lär er inferensoptimeringstekniker
Förstå Trainium och anpassade kisel-avvägningar
Bygg med latensbudgetar i åtanke

För AI-videostartups:

Infrastrukturdifferentiering kan vara viktigare än modellkvalitet
Samarbetsmöjligheter med molnleverantörer öppnar sig
Enterprise-försäljningscykler startar

Framåtblick

AWS/Decart-samarbetet är inte den mest flashiga AI-videonyheten denna vecka. Runway tog precis förstaplatsen på Video Arena. Kinesiska labb släppte kraftfulla open source-modeller. Dessa historier får fler klick.

Men infrastruktur är där branschen faktiskt skalar. Övergången från "imponerande demo" till "produktionssystem" kräver precis vad AWS och Decart bygger: pålitliga, snabba, enterprise-grader grundvalar.

💡

Relaterad läsning:

Open source AI-videorevolutionen: Hur lokal deployment jämför sig med molnet
Diffusion Transformers-arkitektur: Den tekniska grund som optimeras
Runway Gen-4.5-analys: Nuvarande tillstånd för modellkvalitetskonkurrens

Modellkrigen gjorde AI-video möjligt. Infrastrukturen kommer att göra det praktiskt.