من المرجح أن يرتفع الطلب على التخزين بشكل هائل بسبب ظهور seedance2. يجلب GPT3.5 عصر النصوص، العصر الحقيقي للفيديو، الذي جلبه seedance2. ونفس الشيء ينطبق على بعض الطلبات، وسيصل حجم التخزين الذي يستهلكه الذكاء الاصطناعي للفيديو إلى عدة مئات من الأمتار، وسيكون هذا الحجم أكبر مع زيادة وقت إنتاج الفيديو بالذكاء الاصطناعي. متطلبات التخزين المستمدة هذه المرة ستكون أضعاف متطلبات النص الأصلي. ففي النهاية، هناك العديد من المجموعات المدمنة على مشاهدة الفيديوهات الآن. من الرضع إلى الرجال والسيدات الكبار حول العالم، لا أحد يستطيع الهروب، قد لا يحبون قراءة الكتب أو مشاهدة الأخبار، لكنهم بالتأكيد يحبون مشاهدة الفيديوهات القصيرة. وبناء على ذلك، سيتم توليد احتياجات استثمارية جديدة. نوع التخزين الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي للفيديو يختلف بالتأكيد عن الذكاء الاصطناعي النصي. يقدم جيميني سجلا لعمارة التخزين التي استخدمها دويين وإيبوتوبي في هذه المرحلة. تخزين الفيديو اليوم ليس وسيطا واحدا، بل هو بنية تخزين متعددة المستويات معقدة. أ. تركيب العمارة 1. المستوى الساخن للغاية: كان يستخدم للتعامل مع الانفجارات الفورية من الزيارات (مثل الفيديوهات التي تصدرها مؤثرين كبار). • النوع: عنقود NVMe SSD + ذاكرة تخزين مؤقت على مستوى الذاكرة (Redis/Memcached). • مقاييس الأساسيات: IOPS (عمليات الإدخال/الإخراج في الثانية) وزمن استجابة منخفض جدا. 2. المستوى الدافئ: كان يستخدم لتخزين الفيديوهات التي تشاهد بنشاط يوميا. • النوع: قرص صلب مؤسسي عالي الأداء (HDD) أو قرص QLC SSD عالي السعة. • المقياس الأساسي: التوازن بين معدل النقل والتكلفة. 3. مستوى البارد/الأرشيف: كان يخزن فيديوهات طويلة الذكر من سنوات مضت تقريبا دون أن يلاحظها أحد. • النوع: قرص صلب من الهيليوم عالي الكثافة (HDD) أو حتى قرص شريط معزول فعليا. • المعيار الأساسي: التكلفة لكل تيرابايت (TCO). ب. نقاط الألم: جدران الإدخال/الإخراج مقابل صوامع التخزين في الهياكل التقليدية، يعتبر التخزين "ثابتا". ومع ذلك، فإن عصر الفيديو الذكي الاصطناعي (SeenDance 2) يتطلب التحول من التخزين من "مستودع" إلى "خط تجميع"، مما يؤدي مباشرة إلى انهيار منطق التخزين. وفقا للوضع الحالي السابق ومعضلة تخزين شركات الفيديو، يمكن توسيع اتجاهات تطويرها الثلاثة المستقبلية. ثلاثة اتجاهات مستقبلية لتخزين الفيديو بالذكاء الاصطناعي...