Спрос на хранение, похоже, снова резко возрастет из-за появления seedance2. GPT-3.5 принес текстовую эпоху, а настоящую эпоху видео принес seedance2. При тех же нескольких подсказках видео AI будет потреблять хранилище объемом в сотни мегабайт, и с увеличением времени создания AI-видео этот объем станет еще больше. Этот новый спрос на хранение будет в несколько раз больше, чем раньше для текста. В конце концов, сейчас много людей, зависимых от просмотра видео, по всему миру от младенцев до пожилых людей никто не может избежать этого, они могут не любить читать книги или новости, но определенно любят смотреть короткие видео. На основе этого возникнет новый инвестиционный спрос. Типы хранения, необходимые для видео AI, определенно отличаются от текстового AI. Gemini предоставил запись текущей архитектуры хранения, используемой Douyin и YouTube. В настоящее время видео-хранение не является единым носителем, а представляет собой сложную многоуровневую архитектуру горячего и холодного хранения (Tiered Storage Architecture). A. Состав архитектуры 1. Ультрагорячий уровень (Ultra-Hot Tier): используется для обработки мгновенных всплесков трафика (например, видео, только что опубликованное популярным блогером). • Тип: кластер NVMe SSD + кэш на уровне памяти (Redis/Memcached). • Ключевые показатели: **IOPS (число операций ввода-вывода в секунду)** и очень низкая задержка. 2. Горячий/Теплый уровень (Warm Tier): используется для хранения видео, которые активно смотрят ежедневно. • Тип: высокопроизводительные корпоративные жесткие диски (HDD) или большие QLC SSD. • Ключевые показатели: баланс между пропускной способностью (Throughput) и стоимостью. 3. Холодный уровень (Cold/Archive Tier): используется для хранения видео, которые были загружены несколько лет назад и почти не смотрятся. • Тип: жесткие диски с высокой плотностью на гелии (HDD) или даже физически изолированные магнитные ленты. • Ключевые показатели: стоимость хранения на ТБ (TCO). B. Проблемы: I/O стена и изолированные хранилища В традиционной архитектуре хранение является "статичным". Но эпоха AI-видео (SeenDance 2) требует, чтобы хранение превратилось из "склада" в "конвейер", что напрямую приводит к краху логики хранения. На основе текущего состояния и проблем хранения видео-компаний можно выделить три направления их будущего развития. Три направления будущего развития хранения видео AI...