Trong quá trình lựa chọn công cụ tạo video AI, những điểm đau phổ biến là chi phí lưu trữ đám mây cao, tốc độ đọc dữ liệu chậm và độ phức tạp trong vận hành và bảo trì. Gần đây, tôi đã tiếp xúc với một trường hợp thú vị — sau khi một nền tảng video AI chuyển từ lưu trữ đám mây truyền thống sang lưu trữ phân tán, đã xảy ra những thay đổi rõ rệt.

Các số liệu cụ thể thực sự có thể minh chứng vấn đề: dữ liệu huấn luyện có kích thước 50GB được chuyển sang, chi phí lưu trữ giảm trực tiếp 60%. Quan trọng hơn là hiệu suất đọc được nâng cao — nhờ khả năng đọc song song, quá trình tạo video đã rút ngắn từ giờ xuống còn khoảng 16 giây, điều này thực sự là một bước nhảy vọt về mặt hiệu quả cho các dự án AI chú trọng vào tốc độ cập nhật mô hình.

Nhưng điều thực sự ấn tượng là thiết kế của chuỗi công cụ dành cho nhà phát triển. Giao diện vận hành trực quan có thể hiển thị rõ ràng trạng thái lưu trữ của điểm kiểm tra mô hình và video của người dùng, không cần phải đối mặt với dòng lệnh đen tối để kiểm tra từng chút một. Chi phí tích hợp API và SDK cũng không cao, các nhà phát triển có trình độ kỹ thuật trung bình cũng có thể tự quản lý tài nguyên lưu trữ. Về mặt an ninh, không có sự thỏa hiệp — khi một số nút offline, cơ chế tự động phục hồi của phân đoạn chính và phụ đảm bảo dữ liệu không bị mất.

Xét từ góc độ hệ sinh thái, việc tích hợp các dự án như Yotta Labs, TensorBlock cho thấy giải pháp này thực sự được công nhận. Lợi nhuận staking duy trì khoảng 8%, cùng với cơ chế dự trữ cộng đồng, hệ sinh thái đang dần hình thành theo chu trình tự duy trì.

Trong các dự án Web3, có nhiều ý tưởng về thổi phồng khái niệm, nhưng thực sự thiếu các công cụ chuỗi phù hợp với các điểm đau thực tế của nhà phát triển. Cùng với sự tăng trưởng của các ứng dụng tạo AI, giá trị của các hạ tầng cơ bản này sẽ ngày càng nổi bật hơn.