AWS và Decart xây dựng hạ tầng AI Video thời gian thực đầu tiên

Trong khi mọi người đang tranh luận xem Runway hay Sora tạo ra vụ nổ đẹp hơn, AWS đã âm thầm thay đổi cuộc chơi. Sự hợp tác của họ với Decart không phải là về việc tạo video đẹp hơn. Mà là về việc làm cho tạo video AI đủ nhanh để quan trọng đối với các ứng dụng doanh nghiệp.

Lớp hạ tầng thức tỉnh

Không gian tạo video AI đã bị ám ảnh bởi một câu hỏi duy nhất: mô hình nào tạo ra đầu ra chân thực nhất? Chúng tôi đã đề cập đến chiến thắng của Runway Gen-4.5 trên Video Arena, đột phá Sora 2 và các giải pháp thay thế mã nguồn mở thách thức các gã khổng lồ độc quyền.

Nhưng đây là điều mà không ai đang nói đến: độ trễ.

💡

Tạo video 10 giây trong 2 phút là ấn tượng đối với một demo sáng tạo. Nhưng nó vô dụng đối với phát sóng trực tiếp, ứng dụng tương tác hoặc quy trình làm việc doanh nghiệp xử lý hàng nghìn video mỗi ngày.

AWS và Decart đã công bố quan hệ đối tác của họ tại AWS re:Invent 2025, và nó đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta nên suy nghĩ về hạ tầng video AI.

Decart mang đến những gì

Decart không phải là cái tên quen thuộc như Runway hay OpenAI. Họ đã âm thầm xây dựng một thứ khác biệt: các mô hình AI được tối ưu hóa cho suy luận thời gian thực thay vì chất lượng tối đa với bất kỳ chi phí nào.

10x

Giảm độ trễ

≤40ms

Khung hình đầu tiên

Doanh nghiệp

Tập trung quy mô

Các chỉ số hiệu suất từ thông báo quan hệ đối tác AWS re:Invent 2025

Cách tiếp cận của họ ưu tiên:

Tạo ra với độ trễ thấp: Thời gian phản hồi dưới một giây cho các khung hình video
Thông lượng cao: Xử lý hàng nghìn yêu cầu đồng thời
Hiệu suất có thể dự đoán: Độ trễ nhất quán dưới các tải khác nhau

Đây là công việc nhàm chán nhưng thiết yếu khiến video AI trở nên thiết thực cho các hệ thống sản xuất.

AWS Trainium: Silicon tùy chỉnh cho Video AI

Quan hệ đối tác tận dụng chip AWS Trainium, bộ tăng tốc AI được thiết kế tùy chỉnh của Amazon. Không giống như GPU đa năng, Trainium được xây dựng đặc biệt cho khối lượng công việc học máy.

✗Cách tiếp cận GPU truyền thống

Phần cứng đa năng, độ trễ cao hơn, hiệu suất không ổn định dưới tải, đắt ở quy mô lớn

✓Cách tiếp cận AWS Trainium

Silicon được xây dựng theo mục đích, băng thông bộ nhớ được tối ưu hóa, độ trễ có thể dự đoán, hiệu quả về chi phí ở quy mô doanh nghiệp

Cụ thể đối với tạo video, kiến trúc của Trainium giải quyết nút thắt băng thông bộ nhớ gây ảnh hưởng đến các mô hình video dựa trên transformer. Di chuyển các tensor khổng lồ giữa bộ nhớ và tính toán thường là phần chậm nhất của suy luận, và silicon tùy chỉnh có thể tối ưu hóa các đường dẫn dữ liệu này theo những cách mà phần cứng chung không thể làm được.

Tích hợp Amazon Bedrock

Nền tảng kỹ thuật chạy qua Amazon Bedrock, dịch vụ được quản lý của AWS cho các mô hình nền tảng. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp nhận được:

✓API duy nhất cho nhiều khả năng video AI
✓Mở rộng và cân bằng tải tích hợp sẵn
✓Bảo mật và tuân thủ doanh nghiệp (SOC 2, HIPAA, v.v.)
✓Định giá trả theo sử dụng mà không cần quản lý hạ tầng

Tích hợp Bedrock rất quan trọng vì nó làm giảm rào cản cho các doanh nghiệp đã sử dụng AWS. Không có mối quan hệ nhà cung cấp mới, không có thanh toán riêng, không có đánh giá bảo mật bổ sung.

Tại sao thời gian thực lại quan trọng

Hãy để tôi vẽ nên bức tranh về những gì mà video AI thời gian thực cho phép:

Phát sóng trực tiếp

Tạo đồ họa thời gian thực
Tăng cường cảnh động
Nâng cao phát lại ngay lập tức

Ứng dụng tương tác

Cảnh phim game được tạo theo yêu cầu
Phản hồi video được cá nhân hóa
Hỗ trợ chỉnh sửa video trực tiếp

Quy trình làm việc doanh nghiệp

Đường ống sản xuất video tự động
Xử lý hàng loạt ở quy mô lớn
Tích hợp với các hệ thống truyền thông hiện có

Thương mại điện tử

Video sản phẩm được tạo từ hình ảnh
Nội dung tiếp thị được cá nhân hóa
Kiểm tra A/B ở quy mô video

Không có trường hợp sử dụng nào trong số này hoạt động với thời gian tạo 2 phút. Chúng yêu cầu phản hồi trong vòng mili giây đến giây.

Chiến lược doanh nghiệp

Quan hệ đối tác này báo hiệu chiến lược của AWS: để các startup tranh giành xem ai tạo ra demo đẹp nhất trong khi Amazon chiếm lớp hạ tầng.

💡

Trong cơn sốt vàng AI, AWS đang bán cuốc. Và xẻng. Và quyền đất. Và văn phòng thử nghiệm.

Hãy xem xét kinh tế học:

Cách tiếp cận	Ai trả tiền	Mô hình doanh thu
Video AI tiêu dùng	Người sáng tạo cá nhân	Đăng ký ($20-50/tháng)
Truy cập API	Nhà phát triển	Mỗi lần tạo ($0.01-0.10)
Hạ tầng	Doanh nghiệp	Giờ tính toán ($hàng nghìn/tháng)

AWS không cạnh tranh với Runway cho $20/tháng của bạn. Họ đang định vị để chiếm các ngân sách doanh nghiệp làm lu mờ đăng ký tiêu dùng.

Điều này có ý nghĩa gì đối với thị trường

2024

Cuộc chiến mô hình bắt đầu

Thông báo Sora kích hoạt cuộc đua chất lượng tạo tốt nhất

Đầu 2025

Hội tụ chất lượng

Các mô hình hàng đầu đạt mức chất lượng tương tự, việc phân biệt trở nên khó khăn hơn

Cuối 2025

Tập trung hạ tầng

Quan hệ đối tác AWS/Decart báo hiệu sự chuyển đổi sang triển khai và quy mô

2026

Chấp nhận doanh nghiệp

Khả năng thời gian thực cho phép các trường hợp sử dụng sản xuất mới

Chúng ta đang bước vào giai đoạn "nhàm chán nhưng thiết yếu" của video AI. Các so sánh mô hình bắt mắt sẽ tiếp tục, nhưng tiền thực sự sẽ chảy vào hạ tầng làm cho video AI trở nên thiết thực cho doanh nghiệp.

Tác động kỹ thuật

Đối với các nhà phát triển và kỹ sư ML, quan hệ đối tác này gợi ý một số xu hướng:

1. Tối ưu hóa thay vì kiến trúc

Làn sóng đổi mới tiếp theo sẽ tập trung vào việc làm cho các kiến trúc hiện có nhanh hơn, không phải phát minh ra cái mới. Các kỹ thuật như:

Giải mã suy đoán cho video transformer
Đào tạo nhận thức lượng tử hóa cho hiệu quả suy luận
Chưng cất các mô hình lớn thành các phiên bản thân thiện với triển khai

2. Mô hình triển khai kết hợp

Mong đợi nhiều giải pháp kết hợp hơn:

Hạ tầng đám mây cho công suất bùng nổ
Triển khai biên cho các đường dẫn quan trọng về độ trễ
Chất lượng phân tầng dựa trên yêu cầu trường hợp sử dụng

3. Tiêu chuẩn hóa

Việc chấp nhận doanh nghiệp đòi hỏi các giao diện có thể dự đoán. Theo dõi:

API chung trên các nhà cung cấp
Chỉ số chất lượng được tiêu chuẩn hóa
Khả năng tương tác giữa các nền tảng

Bối cảnh cạnh tranh

AWS không phải là duy nhất nhận ra cơ hội này:

🔵

Google Cloud

Vertex AI đã cung cấp tạo video, có thể sẽ công bố các khả năng thời gian thực tương tự

🟠

Azure

Quan hệ đối tác OpenAI của Microsoft có thể mở rộng sang hạ tầng video doanh nghiệp

🟢

NVIDIA

Nền tảng suy luận của họ (TensorRT, Triton) vẫn là mặc định cho triển khai tự lưu trữ

Cuộc chiến hạ tầng mới chỉ bắt đầu. AWS đã bắn phát súng đầu tiên với quan hệ đối tác Decart, nhưng hãy mong đợi phản ứng nhanh từ các đối thủ cạnh tranh.

Bài học thực tế

Cho các nhóm doanh nghiệp:

Đánh giá yêu cầu độ trễ video AI của bạn ngay bây giờ
Xem xét Bedrock nếu đã trên AWS
Lập kế hoạch cho khả năng thời gian thực trong lộ trình của bạn

Cho các nhà phát triển:

Học các kỹ thuật tối ưu hóa suy luận
Hiểu các đánh đổi Trainium và silicon tùy chỉnh
Xây dựng với ngân sách độ trễ trong tâm trí

Cho các startup video AI:

Sự khác biệt hóa hạ tầng có thể quan trọng hơn chất lượng mô hình
Cơ hội hợp tác với các nhà cung cấp đám mây đang mở ra
Chu kỳ bán hàng doanh nghiệp đang bắt đầu

Nhìn về phía trước

Quan hệ đối tác AWS/Decart không phải là tin tức video AI bắt mắt nhất tuần này. Runway vừa tuyên bố vị trí hàng đầu trên Video Arena. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc phát hành các mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ. Những câu chuyện đó nhận được nhiều cú nhấp chuột hơn.

Nhưng hạ tầng là nơi ngành công nghiệp thực sự mở rộng quy mô. Quá trình chuyển đổi từ "demo ấn tượng" sang "hệ thống sản xuất" đòi hỏi chính xác những gì AWS và Decart đang xây dựng: nền tảng cấp doanh nghiệp đáng tin cậy, nhanh chóng.

💡

Bài đọc liên quan:

Cuộc cách mạng video AI mã nguồn mở: Triển khai cục bộ so sánh với đám mây như thế nào
Kiến trúc Diffusion Transformers: Nền tảng kỹ thuật đang được tối ưu hóa
Phân tích Runway Gen-4.5: Trạng thái hiện tại của cạnh tranh chất lượng mô hình

Cuộc chiến mô hình đã làm cho video AI trở nên khả thi. Hạ tầng sẽ làm cho nó trở nên thiết thực.