Technická história generatívnych médií: Od Stable Diffusion po Veo3

Úvod

Scéna generatívnych médií prešla v posledných rokoch pozoruhodnou premenou – od experimentálnych výskumných projektov až po infraštruktúrny trh v hodnote niekoľkých miliárd dolárov. To, čo začalo ako špecializované modely na generovanie obrázkov, sa rozrástlo do komplexného ekosystému zahŕňajúceho syntézu obrázkov, tvorbu videí, generovanie zvuku a pokročilé editačné možnosti. Táto technická história skúma, ako spoločnosti ako FAL vybudovali biznis s tržbami nad 100 miliónov dolárov vďaka rozpoznaniu kľúčovej medzery na trhu: vývojári potrebovali optimalizovanú, škálovateľnú inferenčnú infraštruktúru špeciálne navrhnutú pre generatívne mediálne modely, nie len generické GPU orchestrace alebo hosting jazykových modelov. Cesta od Stable Diffusion 1.5 po moderné video modely ako Veo3 odhaľuje dôležité lekcie o trhovom postavení, technickej špecializácii a infraštruktúrnych požiadavkách, ktoré umožňujú AI aplikáciám rásť od výskumných prototypov až po produkčné systémy obsluhujúce milióny vývojárov.

{{ youtubevideo videoID=“hviDWXchDx0” provider=“youtube” title=“A Technical History of Generative Media” class=“rounded-lg shadow-md” }}

Čo sú generatívne médiá a prečo na nich záleží

Generatívne médiá predstavujú zásadne odlišnú kategóriu umelej inteligencie v porovnaní s veľkými jazykovými modelmi, ktoré dominovali nedávnym titulkom. Kým jazykové modely spracúvajú text a generujú odpovede na základe naučených vzorov, generatívne mediálne systémy vytvárajú vizuálny a zvukový obsah – obrázky, videá, hudbu a zvukové efekty – na základe textových opisov, existujúcich obrázkov alebo iných vstupných modalít. Tento rozdiel nie je len v slovách; odráža zásadné rozdiely v technických požiadavkách, trhových dynamikách a obchodných príležitostiach. Generatívne mediálne modely fungujú za iných výpočtových podmienok, vyžadujú špecializované optimalizačné techniky a obsluhujú použitia, ktoré tradičná infraštruktúra jazykových modelov nevie efektívne zvládať. Nárast generatívnych médií vytvoril úplne novú kategóriu infraštruktúrnych spoločností, ktoré sa zameriavajú špecificky na optimalizáciu inferencie týchto modelov a umožňujú vývojárom integrovať pokročilé možnosti generovania obrázkov a videí do svojich aplikácií bez nutnosti spravovať zložité GPU nasadenia alebo riešiť neefektívne využívanie zdrojov.

Technické požiadavky na inferenciu generatívnych médií sa zásadne líšia od obsluhy jazykových modelov. Modely na generovanie obrázkov ako Stable Diffusion a Flux fungujú cez iteratívne difúzne procesy, ktoré si vyžadujú starostlivé riadenie pamäte, presnú optimalizáciu časovania a efektívne dávkové spracovanie. Generovanie videa pridáva ďalšiu vrstvu zložitosti – vyžaduje časovú konzistentnosť, synchronizáciu zvuku a podstatne vyššie výpočtové zdroje. Tieto požiadavky nie je možné efektívne naplniť generickými platformami na orchestru GPU alebo službami pre inferenciu jazykových modelov. Vyžadujú si špecializovanú infraštruktúru, budovanú od základov na zvládnutie unikátnych charakteristík difúznych modelov, autoregresívneho generovania obrázkov a syntézy videa. Spoločnosti, ktoré túto medzeru rozpoznali včas – a investovali do vývoja infraštruktúry na mieru – si dokázali zabezpečiť výrazný podiel na trhu, keď sa adopcia generatívnych médií naprieč odvetviami zrýchlila.

Biznis prípad pre špecializáciu: Prečo generatívne médiá namiesto jazykových modelov

Rozhodnutie špecializovať sa na generatívne médiá namiesto zdanlivo zjavnejšej cesty hostingu jazykových modelov predstavuje jedno z najzásadnejších strategických rozhodnutí v nedávnej histórii AI infraštruktúry. Keď zakladatelia FAL-u zvažovali svoje možnosti okolo rokov 2022–2023, stáli pred kľúčovým rozhodnutím: rozšíriť svoj Python runtime na všeobecnú platformu pre inferenciu jazykových modelov, alebo sa naplno sústrediť na vznikajúcu oblasť generatívnych médií? Odpoveď odhaľuje dôležité poznatky o trhových dynamikách, konkurencieschopnosti a potrebe vyberať si bitky, ktoré môžete vyhrať. Hosting jazykových modelov sa síce javil atraktívne kvôli obrovskému záujmu a financovaniu smerujúcemu do veľkých jazykových modelov, no znamenal by nemožnú konkurenciu. OpenAI už mal dominantný model GPT s obrovskou základňou používateľov a príjmov. Anthropic budoval Claude s masívnou podporou a technickými talentmi. Google, Microsoft a ďalší technologickí giganti investovali miliardy do vlastnej infraštruktúry jazykových modelov. Pre startup by to znamenalo priamu konfrontáciu so spoločnosťami s výrazne väčšími zdrojmi, zavedeným postavením na trhu a schopnosťou ponúkať jazykové modely za cenu alebo dokonca so stratou, ak by to slúžilo ich širším strategickým záujmom.

Trh s generatívnymi médiami naopak predstavoval zásadne odlišnú konkurenčnú dynamiku. Keď v roku 2022 vyšiel Stable Diffusion 1.5, okamžite vznikla potreba optimalizovanej inferenčnej infraštruktúry, no žiadny jasný líder v tejto oblasti neexistoval. Model bol open-source, takže si ho mohol stiahnuť a spustiť každý, ale väčšina vývojárov nemala skúsenosti ani zdroje na jeho efektívnu optimalizáciu. To vytvorilo ideálnu príležitosť pre špecializovanú infraštruktúrnu spoločnosť. FAL pochopil, že vývojári chcú tieto modely používať, ale nechcú riešiť zložitosť nasadzovania GPU, optimalizáciu modelov a škálovanie. Tým, že sa zameral výhradne na generatívne médiá, mohol sa stať expertom v tejto špecifickej oblasti, budovať hlboké vzťahy s tvorcami modelov a vývojármi a etablovať sa ako hlavná platforma pre inferenciu generatívnych médií. Táto stratégia špecializácie sa ukázala ako mimoriadne úspešná – FAL sa rozrástol z bodu obratu na spoločnosť s 2 miliónmi vývojárov, viac ako 350 modelmi a tržbami nad 100 miliónov dolárov ročne.

Porozumenie infraštruktúre a optimalizácii generatívnych médií

Technický základ moderných platforiem generatívnych médií stojí na sofistikovanej optimalizácii inferencie, ktorá ďaleko presahuje jednoduché spúšťanie modelov na GPU. Keď vývojári prvýkrát začali používať Stable Diffusion 1.5, mnohí sa pokúšali nasadiť ho sami na generickej cloudovej infraštruktúre alebo lokálnych GPU. Táto cesta odhalila zásadné neefektivity: modely neboli optimalizované pre konkrétny hardvér, pamäť sa plytvala neefektívnym dávkovaním a využitie bolo slabé, pretože každý používateľ pracoval izolovane. Vývojár mohol využívať len 20–30 % kapacity GPU, no platil za 100 %. Táto neefektivita otvorila príležitosť pre platformu, ktorá by agregovala dopyt mnohých používateľov, optimalizovala inferenciu pre špecifické hardvérové konfigurácie a dosahovala výrazne vyššie využitie cez inteligentné dávkovanie a plánovanie. Prístup FAL-u spočíval vo vývoji vlastných CUDA jadier – nízkoúrovňového GPU kódu optimalizovaného pre konkrétne operácie v generatívnych modeloch, ktorý dokáže dramaticky zvýšiť výkon oproti generickým implementáciám.

Výzva infraštruktúry však siaha ďalej než len k optimalizácii výkonu. Generatívne mediálne modely majú unikátne charakteristiky, ktoré vyžadujú špeciálny prístup. Difúzne modely, ktoré poháňajú väčšinu systémov na generovanie obrázkov, fungujú cez iteratívny proces, kde model postupne pretvára náhodný šum na koherentné obrázky počas mnohých krokov. Každý krok si vyžaduje starostlivé riadenie pamäte, aby sa neprekročila kapacita GPU, a proces musí byť dostatočne rýchly, aby poskytol prijateľnú odozvu pre interaktívne aplikácie. Generovanie videa pridáva časovú dimenziu – modely musia udržiavať konzistentnosť medzi snímkami, pričom generujú kvalitný obsah pri 24 alebo 30 snímkach za sekundu. Zvukové modely majú svoje vlastné požiadavky – niektoré aplikácie vyžadujú spracovanie v reálnom čase, iné vysokú kvalitu výstupu. Platforma obsluhujúca všetky tieto modality musí nadobudnúť hlbokú expertízu v každej oblasti, porozumieť špecifickým optimalizačným možnostiam a obmedzeniam pre každý typ modelu. Práve táto špecializácia robí infraštruktúrne spoločnosti pre generatívne médiá cennými – zhromažďujú know-how a optimalizačné techniky, ktoré jednotliví vývojári len ťažko replikujú.

Vývoj modelov na generovanie obrázkov: Od Stable Diffusion po Flux

História generatívnych médií sa dá sledovať cez vývoj modelov na generovanie obrázkov, pričom každý predstavuje významný zlom na trhu. Stable Diffusion 1.5, vydaný v roku 2022, bol katalyzátorom, ktorý premenil generatívne médiá z akademickej kuriozity na praktický nástroj pre vývojárov. Model bol open-source, relatívne efektívny oproti starším difúznym modelom a produkoval obstojné obrázky pre široké spektrum použití. Pre FAL znamenal Stable Diffusion 1.5 moment, keď rozpoznali príležitosť na úplný obrat firmy. Začali ponúkať optimalizovanú, API-pripravenú verziu modelu, ktorú mohli vývojári volať bez správy vlastnej GPU infraštruktúry. Odozva bola obrovská – vývojári okamžite ocenili hodnotu bezproblémového nasadenia a Stable Diffusion 1.5 sa stal prvým veľkým zdrojom príjmov FAL-u. Okrem základného modelu zažil explóziu aj ekosystém fine-tuningu. Vývojári vytvárali LoRA (Low-Rank Adaptations) – ľahké úpravy modelu, ktoré umožnili prispôsobiť základný model špecifickým potrebám, ako sú určité umelecké štýly, konkrétne tváre alebo unikátne objekty. Tento ekosystém vytvoril pozitívnu spätnú väzbu – čím viac možností fine-tuningu, tým atraktívnejšia platforma, čo prilákalo viac vývojárov a rozšírilo možnosti úprav.

Stable Diffusion 2.1, vydaný ako nasledovník pôvodného modelu, predstavoval varovanie o dôležitosti kvality modelov na trhu generatívnych médií. Napriek tomu, že bol v niektorých aspektoch technicky pokročilejší, SD 2.1 bol často vnímaný ako krok späť v kvalite obrázkov, najmä pri ľudských tvárach a zložitých scénach. Model sa výraznejšie nepresadil a mnoho vývojárov zostalo pri staršej verzii 1.5. Táto skúsenosť ukázala dôležitú lekciu: na trhu generatívnych médií je kvalita výstupov dôležitejšia než technická sofistikovanosť. Používateľov zaujíma hlavne výsledok, nie architektúra alebo tréningová metodika. Stable Diffusion XL (SDXL), vydaný v roku 2023, predstavoval skutočný kvalitatívny skok. SDXL dokázal generovať obrázky vo vyššom rozlíšení, s lepšími detailmi a presnejším renderovaním textu. Pre FAL bol SDXL prelomový – išlo o prvý model, ktorý platforme priniesol tržby vo výške milióna dolárov. Úspech modelu ešte viac rozbehol ekosystém fine-tuningu, pričom vývojári vytvorili tisíce LoRA úprav pre špecifické aplikácie. Úspech SDXL dokázal, že existuje silný komerčný dopyt po kvalitnom generovaní obrázkov, čím potvrdil správnosť stratégie FAL-u špecializovať sa na tento trh.

Vydanie Flux modelov od Black Forest Labs v roku 2024 znamenalo ďalší dôležitý zlom. Flux bol prvou generáciou modelov, ktoré bolo možné skutočne označiť za „komerčne použiteľné“ a „pripravené pre podniky“. Kvalita bola výrazne vyššia než pri predchádzajúcich modeloch, rýchlosť generovania bola akceptovateľná pre produkčné použitie a výsledky boli dostatočne konzistentné na to, aby na nich firmy mohli stavať svoje produkty. Pre FAL bol Flux transformačný: tržby platformy vyskočili z 2 na 10 miliónov dolárov v prvom mesiaci po vydaní Fluxu a následne na 20 miliónov dolárov ďalší mesiac. Tento explozívny rast odrážal nahromadený dopyt po vysokej kvalite generovania obrázkov, ktoré by bolo spoľahlivo použiteľné v komerčných aplikáciách. Flux sa dodával vo viacerých verziách – Schnell (rýchla, zjednodušená verzia), Dev (kvalitnejšia verzia s nekomerčnou licenciou) a Pro (vyžadujúca spoluprácu pri hostovaní), pričom každá bola určená pre iné použitia a cenové hladiny. Úspech Fluxu zároveň ukázal, že trh generatívnych médií dozrel natoľko, že firmy sú ochotné výrazne investovať do možností generovania obrázkov, nielen experimentovať s technológiou.

Posun k videu: Nový trhový segment

Kým generovanie obrázkov pútalo veľkú pozornosť aj tržby, objavenie sa praktických modelov na generovanie videa predstavovalo úplne novú trhovú príležitosť. Prvé text-na-video modely, vrátane Sora od OpenAI, ukázali teoretické možnosti, no buď neboli široko dostupné, alebo produkovali výsledky zaujímavé skôr z výskumného hľadiska než pre praktické použitie. Videá často nemali zvuk, boli nekonzistentné v čase a chýbala im profesionalita potrebná pre komerčné využitie. Toto sa dramaticky zmenilo s vydaním modelov ako Veo3 od Google DeepMind, ktoré predstavovalo skutočný prelom v kvalite videí. Veo3 dokázal generovať videá so synchronizovaným zvukom, správnym načasovaním, presnou synchronizáciou pier pri rozprávaných hlavách a vizuálnou kvalitou blížiacou sa profesionálnym štandardom. Model bol síce nákladný na prevádzku – podstatne náročnejší než generovanie obrázkov – no kvalita ospravedlňovala náklady pre mnohé aplikácie.

Dopad vysoko kvalitného generovania videa na biznis FAL-u bol zásadný. Generovanie videa vytvorilo úplne nový zdroj príjmov a pritiahlo iný typ zákazníkov. Zatiaľ čo generovanie obrázkov využívali hlavne individuálni vývojári, dizajnéri a malé kreatívne tímy, generovanie videa zaujalo väčšie podniky, ktoré chceli vytvárať reklamný obsah, marketingové videá či iné profesionálne aplikácie. FAL nadviazal partnerstvá s viacerými poskytovateľmi video modelov, vrátane Alibaba One, Kuaishou Kling a ďalších, aby ponúkol komplexnú ponuku generovania videa. Rast tržieb platformy sa ešte zrýchlil, keď sa video stalo významnou časťou celkového využitia. Technické výzvy spojené s generovaním videa zároveň podnietili inováciu infraštruktúry FAL-u – video modely vyžadovali iné optimalizačné stratégie než obrazové modely, čo si vyžiadalo nové vlastné jadrá a architektonické prístupy. Úspech generovania videa potvrdil stratégiu FAL-u budovať platformu, ktorá dokáže obslúžiť viacero modalít. Namiesto špecializácie len na generovanie obrázkov vybudoval FAL infraštruktúru dostatočne flexibilnú na obsluhu obrázkových, video aj zvukových modelov, čím sa etabloval ako komplexná platforma pre generatívne médiá.

Prístup FlowHunt-u k workflow-om generatívnych médií

Ako sa generatívne médiá stávajú čoraz kľúčovejšou súčasťou tvorby obsahu a vývoja aplikácií, objavili sa platformy ako FlowHunt, ktoré vývojárom a tímom pomáhajú zvládnuť komplexnosť integrácie týchto schopností do svojich workflow-ov. FlowHunt si uvedomuje, že hoci platformy ako FAL vyriešili infraštruktúrnu výzvu efektívneho spúšťania modelov generatívnych médií, vývojári stále čelia značným problémom pri orchestrácii týchto modelov v rámci širších aplikačných workflow-ov. Typická aplikácia na generatívne médiá môže zahŕňať viacero krokov: prijatie požiadavky od používateľa, spracovanie a validáciu vstupu, volanie jedného alebo viacerých generatívnych modelov, postprocessing výsledkov, ukladanie výstupov a správu analytiky. FlowHunt poskytuje nástroje na automatizáciu a optimalizáciu týchto workflow-ov, čo vývojárom umožňuje sústrediť sa na aplikačnú logiku namiesto správy infraštruktúry. Integráciou s platformami ako FAL umožňuje FlowHunt vývojárom budovať sofistikované aplikácie s generatívnymi médiami bez nutnosti riešiť zložitosti servovania modelov, optimalizácie a škálovania.

Prístup FlowHunt-u k workflow-om generatívnych médií kladie dôraz na automatizáciu, spoľahlivosť a prehľadnosť. Platforma umožňuje vývojárom definovať workflow-y, ktoré spájajú viacero operácií s generatívnymi médiami, elegantne zvládať chyby a poskytovať prehľad o tom, čo sa deje v každom kroku. Napríklad workflow na tvorbu obsahu môže zahŕňať generovanie viacerých obrazových variantov, výber najlepšieho na základe kvalitatívnych metrík, aplikovanie postprocessingových efektov a následné publikovanie výsledku. FlowHunt umožňuje vývojárom deklaratívne definovať celý tento workflow, s automatickými opakovaniami, spracovaním chýb a monitoringom. Táto vrstva abstrakcie je obzvlášť cenná pre tímy budujúce produkčné aplikácie, ktoré potrebujú spoľahlivo generovať obsah vo veľkom. Tým, že sa stará o orchestráciu a správu workflow-ov, umožňuje FlowHunt vývojárom sústrediť sa na kreatívnu a biznis logiku aplikácií, zatiaľ čo platforma zvláda technickú komplexitu koordinácie viacerých operácií s generatívnymi médiami.

Technický pohľad do hĺbky: Vlastné jadrá a optimalizácia výkonu

Pozoruhodný rast FAL-u a kvalita jeho služieb stoja na základe sofistikovanej technickej optimalizácie, ktorú väčšina používateľov nikdy nevidí. Platforma vyvinula viac ako 100 vlastných CUDA jadier – špecializovaného GPU kódu písaného v NVIDIA CUDA jazyku – ktoré optimalizujú konkrétne operácie v rámci modelov generatívnych médií. Tieto jadrá predstavujú tisíce hodín inžinierskej práce zameranej na maximálne využitie GPU hardvéru. Motivácia pre tento stupeň optimalizácie je priamočiara: každá milisekunda zníženia latencie znamená lepší používateľský zážitok a nižšie náklady na infraštruktúru. Model, ktorý dokáže vygenerovať obrázok o 20 % rýchlejšie, znamená, že ten istý GPU môže obslúžiť o 20 % viac používateľov, čo priamo zlepšuje ekonomiku platformy. Písanie vlastných jadier je však veľká výzva. Programovanie v CUDA vyžaduje hlboké pochopenie GPU architektúry, pamäťových hierarchií a princípov paralelného výpočtu. Nie je to niečo, čo sa dá naučiť rýchlo alebo použiť genericky – každé jadro musí byť starostlivo doladené pre konkrétne operácie a hardvérové konfigurácie.

Optimalizačný proces začína profilovaním – pochopením, kde sa v skutočnosti trávi najviac času počas behu modelu. Mnohí vývojári predpokladajú, že najnáročnejšie operácie sú úzkym hrdlom, no profilovanie často odhalí prekvapivé výsledky. Niekedy je problémom presun dát medzi GPU pamäťou a výpočtovými jednotkami, nie samotný výpočet. Inokedy je to režijný čas pri spúšťaní veľkého počtu malých GPU operácií namiesto ich dávkovania. Inžinieri FAL-u modely dôkladne profilujú, identifikujú skutočné úzke hrdlá a následne píšu vlastné jadrá na ich odstránenie. Napríklad môžu napísať jadro, ktoré zlúči viacero operácií do jednej, čím zníži dátovú záťaž a režijné náklady na spustenie. Alebo napíšu jadro špecificky optimalizované pre konkrétne rozmery a dátové typy používané v danom modeli. Tento stupeň optimalizácie je ekonomicky opodstatnený len pri obsluhe miliónov používateľov – investícia do vývoja vlastných jadier sa vráti v podobe vyššej efektivity a nižších nákladov na infraštruktúru.

Okrem individuálnej optimalizácie jadier investoval FAL aj do architektonických vylepšení spôsobu servovania modelov. Platforma využíva techniky ako kvantizácia modelov (zníženie presnosti váh modelu kvôli nižšej spotrebe pamäte a výpočtov), dynamické dávkovanie (zhlukovanie požiadaviek na lepšie využitie GPU) a prioritizáciu požiadaviek (zaistenie, že požiadavky citlivé na latenciu majú prednosť pred tými s dôrazom na priepustnosť). Tieto techniky si vyžadujú precíznu implementáciu, aby sa zachovala kvalita pri súčasnom zvýšení efektivity. Napríklad kvantizácia môže zmenšiť model a zrýchliť ho, no ak sa urobí nesprávne, poškodí výstupnú kvalitu. Inžinieri FAL-u vyvinuli sofistikované stratégie kvantizácie, ktoré zachovávajú kvalitu a zároveň prinášajú významné zisky efektivity. Dynamické dávkovanie vyžaduje predikovanie dĺžky trvania požiadaviek a zoskupovanie na maximalizáciu využitia GPU bez zbytočného zvyšovania latencie. Tieto architektonické vylepšenia v kombinácii s optimalizáciou vlastných jadier umožňujú FAL-u dosiahnuť úrovne využitia a výkonu, ktoré by s generickou infraštruktúrou neboli možné.

Trhová dynamika a konkurenčné prostredie

Trh s generatívnymi médiami sa rýchlo vyvíja, neustále sa objavujú nové modely a možnosti. Pochopenie konkurenčnej dynamiky a štruktúry trhu je nevyhnutné pre pochopenie hodnoty špecializovaných platforiem ako FAL. Trh možno hrubo rozdeliť na niekoľko segmentov: generovanie obrázkov, generovanie videí, generovanie zvuku a nástroje na editáciu/manipuláciu. V rámci každého segmentu súťaží viacero modelov v kvalite, rýchlosti, cene a špecifických možnostiach. Pri generovaní obrázkov trh zahŕňa varianty Stable Diffusion, Flux modely, Gemini Image od Googlu a rôzne špecializované modely pre konkrétne použitia, ako generovanie log alebo ľudských tvárí. Pri videách sú to Veo3, Alibaba One, Kuaishou Kling a ďalšie. Táto diverzita modelov vytvára pre infraštruktúrne platformy príležitosť ale aj výzvu. Príležitosťou je, že žiadny model nedominuje všetkým použitiam – rôzne modely vynikajú v rôznych veciach, takže platforma, ktorá zvládne viacero modelov, je hodnotnejšia. Výzvou je, že podpora mnohých modelov si vyžaduje značné inžinierske úsilie na optimalizáciu každého z nich.

Stratégia FAL-u je kurátorsky vyberať modely, ktoré spolu pokrývajú najdôležitejšie použitia a zároveň si udržiavať vysoký štandard kvality. Namiesto pridávania každého nového modelu FAL nové modely starostlivo vyhodnocuje a pridáva len tie, ktoré prinášajú unikátne možnosti alebo výrazne lepšiu kvalitu než existujúce alternatívy. Tento kurátorský prístup má niekoľko výhod. Po prvé, zaručuje, že výber modelov na platforme je kvalitný a užitočný namiesto zahltenia používateľov množstvom priemerných možností. Po druhé, umožňuje FAL-u sústrediť optimalizačné úsilie na modely, ktoré budú skutočne používané, namiesto rozptyľovania zdrojov. Po tretie, vytvára pozitívnu spätnú väzbu, kde povesť platformy o kvalite priťahuje používateľov aj tvorcov modelov. Tvorcovia chcú svoje modely na FAL-e, pretože vedia, že používatelia platformy dbajú na kvalitu. Používatelia chcú FAL, pretože vedia, že dostupné modely sú starostlivo vybrané a dobre optimalizované. Tento pozitívny cyklus bol pre úspech FAL-u kľúčový.

Konkurenčné prostredie zahŕňa aj iné infraštruktúrne platformy pre generatívne médiá, ako aj priamu konkurenciu od tvorcov modelov, ktorí si svoje modely hostujú sami. Niektorí tvorcovia modelov, ako Stability AI, ponúkli vlastné API pre inferenciu. Iní, ako Black Forest Labs s Fluxom, radšej partnerovali s platformami ako FAL, než by budovali vlastnú infraštruktúru. Rozhodnutie partnerovať alebo budovať je strategické – vývoj vlastnej infraštruktúry vyžaduje veľa zdrojov a operačnej expertízy, zatiaľ čo partnerstvo umožňuje sústrediť sa na vývoj modelov. Pre väčšinu tvorcov modelov dáva väčší zmysel spolupracovať so špecializovanými platformami ako FAL,