シーダンスの登場により、貯蔵需要は飛躍的に増加する可能性が高いです。 GPT3.5はテキストの時代、すなわち本当の動画の時代をもたらし、seedance2によってもたらされました。 同じことがいくつかのプロンプトで、動画AIが消費するストレージは数百メートルに達し、AIの動画制作時間が長くなるにつれてその容量はさらに大きくなります。 今回導出される記憶容量は、元のテキストの何倍ものになるでしょう。 結局のところ、今は動画視聴に中毒になっているグループが非常に多いのです。 乳児から高齢者まで、世界中の誰もが逃げられません。本を読んだりニュースを見たりするのが好きではないかもしれませんが、短い動画を見るのは間違いなく大好きです。 これに基づき、新たな投資ニーズが生まれます。 動画AIが必要とするストレージの種類は、テキストAIとは明らかに異なります。 Geminiはこの段階でDouyinとYputobeが使用していたストレージアーキテクチャの記録を提供します。 今日のビデオストレージは単一のメディアではなく、複雑な多層構造の階層ストレージアーキテクチャです。 A. 建築構成 1. 超ホットティア:トップインフルエンサーがリリースした動画など、瞬時のトラフィックの爆発に対応するために使われていました。 ・タイプ:NVMe SSDクラスター+メモリレベルキャッシュ(Redis/Memcached)。 ・コア指標:IOPS(入出力処理数/秒間)と非常に低いレイテンシ。 2. ウォームティア:毎日積極的に視聴されている動画を保存するために使用されました。 ・タイプ:高性能エンタープライズハードドライブ(HDD)または大容量QLC SSD。 ・コア指標:スループットとコストのバランス。 3. コールド/アーカイブティア:ほとんど気づかれなかった数年前のロングテール動画を保存していました。 ・タイプ:高密度ヘリウムハードドライブ(HDD)または物理的に隔離されたテープドライブ。 ・コア指標:TBあたりのコスト(TCO)。 B. 課題点:I/O壁とストレージサイロの比較 従来のアーキテクチャでは、ストレージは「静的」です。 しかし、AIビデオ時代(SeenDance 2)ではストレージが「倉庫」から「組立ライン」へと変わることが求められ、それがストレージロジックの崩壊を招きます。 上記の現状と映像企業のストレージのジレンマに基づき、今後の3つの発展方向性を拡張することができます。 ビデオAIストレージの今後の3つの方向性...