“大家知道亞麻遜公司是全球最大的雲計算公司，我們在雲計算領域做了深耕，尤其是我們最近研究出來一個新品——Amazons S3 Glacier Deep Archive 雲上超低成本的冷存儲，成本甚至比磁盤更加便宜。”

“我們推出來的這個技術就是爲了解決現在日益增加的數據，但是大家又不知道確定這些數據會不會有用，就如同雞肋一般食之無味，棄之可惜。可又怕有一天，自己餓的要死，只有這些雞肋能吃。”

“我不知道Yandex要存放的大量的視頻數據會不會是冷數據，不過我猜那麼大量級的，應該不太可能是熱門數據。”

“世界上最大的穀子哥的視頻網站都沒有那麼多的熱門數據，所以我覺得如果Yandex使用我們的這個解決方案肯定很合適。”

“另外在價格方面我們也很有優勢，每千兆字節和每月0.00099米元，它幾乎是在雲中存儲數據的最便宜的方式，對於檔案存儲，每月每TB一米元。並且我們承諾數據的持久性爲99.99999999999％。”

容康永用的是英語說得這些，所以林奇不用翻譯就能明白他說的是什麼意思。

同樣下面的大部分人都能明白，明白了之後，大家紛紛開始討論了起來。

“亞麻遜又推出了新的冷存儲解決方案，看來這世界第一雲計算公司的名頭更加坐實了，別的雲公司不好追趕了。”林奇還是挺看好亞麻的雲計算的。

“冷存儲方案居然說成本比磁盤更加便宜，我就不信，數據最終還不是得存在磁盤上，我們東部數據有更好的解決方案。”這是東部數據的執行副總裁Michael C. Ray發表的看法。

就連伊利亞·沃羅茲也在臺下，不停地點頭表示很看好這個解決方案。

“接下來我們看看東部數據對這個問題有什麼好的解決方案。”伊利亞·沃羅茲第二個邀請的是東部數據。

“大家好，我是東部數據的執行副總裁Michael C. Ray，剛纔容康永說他們的亞麻遜的冷存儲解決方案，成本比磁盤還低，我不敢苟同。”（亞麻遜和甲骨文公司兩個公司也是經常互懟，實際上商業上除了互吹，更多的是互懟）

“我們都知道雲存儲解決方案其實就是把數據存儲到了雲端，最後這些數據都要落在磁盤上，既然要落在磁盤上，那麼就會有磁盤的成本，這是繞不過去的。”

“我們公司就是研究磁盤的，最近我們的研究也有了突破，我們在同等價格下，我們研究出來存儲容量是現在2倍的高容量磁盤，讀寫速度也比上一代磁盤技術快了5%。如果Yandex今天能和我們簽訂合作，我們可以再給一個很大的折扣和優惠。”

“同樣我們也歡迎任何企業和我們一起合作，如果亞麻遜和我們合作，我相信你們的冷存儲解決方案的成本會更低。”

說完了這些Michael C. Ray看了一眼容康永，榮康永也在認真的聽講，聽到了這些他陷入了沉思。

“這也是一個不錯的解決方案，如果和亞麻遜能結合起來，那麼成本說不好真的能在降低不少啊。”林奇算是看明白了，世界上只有永恆的利益，沒有永恆的敵人。

這個解決方法也不錯，伊利亞·沃羅茲又點了點頭，他感覺他們公司組織的這場討論大會很及時，雖然纔有兩個公司來說明他們的解決方法，但是這兩個都是大公司，並且解決方案都有可取之處。

“接下來我們聽一聽來自硅谷的一個新興AI創業公司Bishop Flux的CEO斯坦利·康格里夫（Stanley Congreve）爲我們帶來的解決方案。”

這下楊翰林不樂意了，“我們在互聯網方面的名氣不如亞麻遜和東部數據計算了，這個從來沒有聽過名字的公司，怎麼也比我們還靠前發言，Yandex這事辦得不地道啊！”

“沒事，發言的名次罷了，我們不在乎這個。”林奇連忙安慰楊翰林。

很快Bishop Flux公司的一個年輕的小夥子就走了上去。

“大家好，看了前輩們的解決方案，我很有感觸。我今天也帶來一些我們公司研發的一些新技術。”

“我們都知道視頻就是一幀一幀的圖片組成的，只要播放的足夠快，因爲我們人類眼睛的特性是看不出來圖片那麼短暫的停留的。可以從最早的膠片放映機就能看出來現在視頻的原理。”

“如果一秒有30幀，一幀就是一張圖片，一個圖片假設有1027*768個像素，這個真的不多。每個像素由RGB組成，每個8位，就是24位。”

“我們可以算一下每秒鐘的視頻有多大，30*1024*768*24=566，231，040Bits=70，778，880Bytes。如果一分鐘的視頻的呢，那就是4，246，732，800Bytes，4個G大小。”

在下面坐的衆人，都點點頭表示贊同這個看法，並且大家也都知道這是不壓縮的情況下，如果壓縮後，視頻的大小就會好很多。大家繼續聽了下去。

“我們現在也沒有聽說過哪種視頻真的1分鐘就有4個G大小的，如果真是那麼大根本沒有辦法存儲和傳輸，如果真的這麼大，除了量子通信，其他什麼網絡都不行。不過也正是因爲有了量子通信，所以今天我們纔可以不討論網絡的問題，只討論存儲。”

“所以視頻領域纔有另一中技術——編碼，其實編碼就是一個壓縮的過程。這個編碼過程其實就是利用了圖片和視頻的一些特點，空間冗餘、時間冗餘、視覺冗餘、編碼冗餘，因爲這些特性所以編碼的算法非常複雜，並且多種多樣，但是編碼過程其實都是類似的。”

“編碼的算法無非都是通過幀內預測（去除空間冗餘），幀間預測（去除時間冗餘），變換（去除空間冗餘），量化（去除視覺冗餘，通過降低圖像質量提高壓縮比），熵編碼（去除編碼冗餘，變長編碼）。”

“如果完整的存儲所有的圖片，那麼視頻就太大了，所以編碼算法會將視頻序列分成三種幀，I幀（關鍵幀），P幀（前向預測編碼幀）和B幀（雙向預測內插編碼幀），每一種幀都有各自的的用途，關鍵幀是保存了完整的圖片，前向預測編碼幀表示的是這一幀跟之前的一個關鍵幀的差別，這樣解碼的時候就能使用關鍵幀，解出來這一幀的最終畫面，還有雙向預測內插編碼幀，記錄的是本幀於前後幀的差別。”

“也正是通過這種壓縮方式在使得現在的視頻沒有那麼大的存儲量，方便了傳輸。我們公司是研發了一種基於AI的高效率的編碼方式，能在保留清晰度的情況下，讓視頻的大小隻有現在視頻的一半大小。”

等到這句話說完，下面的在做的大佬們紛紛議論。

以前沒有聽過Bishop Flux公司的名字，現在看來還挺厲害的，不知道能不能收購了他們。伊利亞·沃羅茲首先想到的是就是收購了這個公司。

“這也不失爲一個好的想法，看來深度學習已經給人們帶來了很多方面的變革。”林奇也覺的這個想法挺好的。