هذا التقرير كتبته Tiger Research، ويحلل تنفيذ قاعدة بيانات المتجهات لـ Chromia كحالة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
ملخص النقاط
البنية التحتية للمتجهات على البلوكتشين: أطلقت Chromia أول قاعدة بيانات متجهات على البلوكتشين مبنية على PostgreSQL، مما يمثل خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين بشكل عملي.
كفاءة التكلفة وملاءمة المطورين: من خلال تقديم بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين بتكلفة أقل بنسبة 57% من الحلول التقليدية، قللت Chromia من عتبة الدخول لتطوير تطبيقات AI-Web3.
آفاق المستقبل: تخطط المنصة للتوسع إلى فهرسة EVM، وقدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي، ودعم أوسع لنظام مطوري البرمجيات، مما يضع Chromia كقائد محتمل في مجال الابتكار في الذكاء الاصطناعي في Web3.
1. الوضع الحالي لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
**المصدر: Kiyotaka**
تقاطعت الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين منذ فترة طويلة وجذبت انتباه الصناعة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف - وغالبًا ما تعتبر هذه المجالات حلولًا محتملة للبلوكتشين.
على الرغم من انفجار سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع لم تحقق سوى تكامل سطحي بين تقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على الاهتمام المضاربي بالعملات المشفرة للحصول على التمويل والظهور، بدلاً من استكشاف التنسيق العميق بين التكنولوجيا أو الوظائف مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بأكثر من 90% من ذروتها.
الجذر في صعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يكمن في العديد من القضايا الهيكلية. من بين هذه القضايا، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة - حيث لا تزال البيانات متفرقة، وتقلبات التكنولوجيا قوية. إذا كان من الممكن الوصول إلى البيانات واستخدامها بسهولة مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت نتائج أكثر وضوحًا.
تشبه هذه المعضلة كتاب روميو وجولييت: تقنيتان قويتان من مجالات مختلفة تفتقران إلى لغة مشتركة أو تقاطع تقارب حقيقي. أصبح من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة تحتاج إلى بنية تحتية تسد الفجوة - بنية تكمل نقاط القوة في الذكاء الاصطناعي و blockchain وتعمل كنقطة التقاء بين الاثنين.
يتطلب التصدي لهذا التحدي أنظمة تجمع بين الكفاءة من حيث التكلفة والأداء العالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنيات قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم من الممكنات الأساسية.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، برزت قواعد البيانات المتجهة بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوت من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُعرف باسم "المتجهات". نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد البيانات المتجهة تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
**المصدر: weaviate**
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمة "kitten" - بينما يمكن لقواعد البيانات القائمة على المتجهات عرض محتوى ذي صلة مثل "cat" و "dog" و "wolf". يعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من التعبيرات الدقيقة).
كمثال على المحادثة: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء صافية بشكل استثنائي"، لا يزال بإمكاننا فهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قاعدة بيانات المتجهات بطريقة مشابهة، مما يسمح للنظام بتفسير المعاني المحتملة بدلاً من الاعتماد على مطابقة الكلمات المباشرة. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات ذكاء اصطناعي أكثر طبيعية.
في Web2، تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد بيانات المتجهات. تم استثمار مبالغ ضخمة في منصات مثل Pinecone (100 مليون دولار) و Weaviate (50 مليون دولار) و Milvus (60 مليون دولار) و Chroma (18 مليون دولار). بالمقابل، كان من الصعب دائمًا على Web3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر على المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على شبكة Chromia
** المصدر: أبحاث النمر **
كروميا - بلوكتشين علاقات الطبقة 1 المبنية على PostgreSQL - تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة ملائمة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت كروميا في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
المعلمة الأخيرة هي إطلاق "Chromia Expansion"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
لقد ترسخ PgVector في النظام البيئي للتكنولوجيا التقليدية. يُعتبر Supabase، الذي يتم رؤيته غالبًا كبديل لخدمة قاعدة البيانات الرئيسية Firebase، يستخدم PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس الثقة الواسعة في هذه الأداة من قبل الصناعة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع المعايير المثبتة من تقنيات التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا محوريًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة تكامل متكاملة: البلوكتشين والذكاء الاصطناعي في اندماج كامل
التحدي الأكبر الذي يواجه المطورون في محاولة دمج البلوكتشين و الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة بعدة أنظمة خارجية. على سبيل المثال، يجب على المطورين تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهات مستقلة.
هيكل التجزئة هذا يؤدي إلى تشغيل غير فعال. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج السلسلة، ويجب أن تستمر البيانات في الانتقال بين البيئات على السلسلة وخارجها. وهذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمان خطيرة - فزيادة نقل البيانات بين الأنظمة تزيد من مخاطر الهجمات الإلكترونية وتقلل من الشفافية العامة.
توفر Chromia حلاً أساسياً من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استعلامات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرة داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة شاملة في بيئة واحدة.
**المصدر: أبحاث تايجر**
لتوضيح ذلك بمقارنة بسيطة: في الماضي كان على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - كما في الطهي حيث يجب شراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال توفير خلاط متعدد الوظائف، حيث يتم دمج جميع الوظائف في نظام واحد.
تُبسّط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو كود اتصال معقد، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. علاوة على ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذا يُشير إلى بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين وAI.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالأسعار التنافسية الممتازة للخدمات الحالية
توجد عادةً فكرة سائدة: أن الخدمات على البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصةً في النماذج التقليدية للبلوكتشين، حيث تكون العيوب الهيكلية بارزة، مثل الرسوم المتزايدة لكل معاملة، وزيادة تكلفة الازدحام على البلوكتشين. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
**المصدر: كروميا**
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحوسبة على الخادم (SCU) - مشابه لهيكل تسعير AWS أو Google Cloud. يتماشى هذا النموذج القائم على الأمثلة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على التقلبات الشائعة في تكاليف الشبكة للبلوكتشين.
على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام رمز $CHR الأصلي لـ Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بمرونة حسب الحاجة، مما يحقق تخصيص موارد مرن وفعال. تدمج هذه الطريقة التسعير القابل للتنبؤ باستخدام خدمات Web2 مع الحفاظ على اللامركزية في الشبكة - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكاليف والكفاءة.
**المصدر: كروميا، أبحاث تايجر**
** قاعدة بيانات متجه Chromia تعزز ميزة التكلفة. ** وفقا للمعايير الداخلية ، تبلغ تكلفة التشغيل الشهرية لقاعدة البيانات 727 دولارا (استنادا إلى وحدتي SCU و 50 جيجابايت من التخزين) - أقل بنسبة 57٪ من حلول قواعد بيانات متجهات Web2 المماثلة.
تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة البنية المتعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا لتكييف PgVector مع بيئة السلسلة، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي. تتراكم الرسوم العالية على الخدمات التقليدية على بنية AWS أو GCP التحتية، بينما توفر Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تُعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. إن التشغيل المتوازي للعديد من العقد يجعل الشبكة تمتلك طبيعة عالية من التوافر - حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، فإن الحاجة إلى البنية التحتية عالية التوافر المكلفة والفرق الكبيرة الداعمة في نموذج Web2 SaaS تنخفض بشكل كبير، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز من مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهر قاعدة بيانات المتجهات Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع التبني، تدعم Chromia بنشاط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات المتجهات.
تقلل هذه التمويلات من عتبة التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المدمجة بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة توصية المحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
** المصدر: أبحاث النمر **
افترض حالة دراسية مثل "مركز أبحاث AI Web3" الذي طورته Tiger Labs. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات المشاريع على البلوكتشين Web3 إلى تضمينات متجهة، لتقديم خدمات ذكية بواسطة وكالات الذكاء الاصطناعي.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الاستعلام مباشرة عن البيانات على السلسلة من خلال قاعدة بيانات Chromia vector، مما يحقق تسريعًا ملحوظًا في الاستجابة. بالاقتران مع قدرة Chromia على فهرسة EVM، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على السلسلة مثل Ethereum وBNB Chain وBase - مما يدعم مجموعة واسعة من المشاريع. ومن الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على السلسلة، مما يوفر تدفق توصيات شفاف تمامًا للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.
** المصدر: أبحاث النمر **
مع زيادة استخدامات متنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia - مما يؤسس ل"عجلة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في قاعدة بيانات Chromia بشكل هيكلي على شكل متجهات، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة المواد الأساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأداء بشكل مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط معاملات المستخدمين الضخمة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين ويولد مزيدًا من البيانات المتراكمة، مما يشكل حلقة مغلقة للتنمية المستدامة للإيكولوجيا.
5. خارطة طريق Chromia
بعد إطلاق الشبكة الرئيسية لـ Mimir، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
تعزيز فهرس EVM لسلاسل البلوكتشين الرئيسية مثل BSC، إيثريوم، Base وغيرها؛
توسيع قدرات الاستدلال الذكاء الاصطناعي لدعم مجموعة واسعة من النماذج وحالات الاستخدام ؛
توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
5.1 ابتكار فهرس EVM
لقد كانت التعقيدات الكامنة في البلوكتشين منذ فترة طويلة العائق الرئيسي أمام المطورين. ومن أجل ذلك، أطلقت Chromia خطة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: جعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول إليها من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع تداولات NFTs على الإيثيريوم. تتعلم بيانات Chromia الديناميكية الأنماط والهياكل، لتحل محل الهياكل المحددة مسبقًا، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ تداول العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع التدفقات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال الذكي
تقدم بيانات الفهرسة المذكورة أعلاه أساسًا لتوسيع قدرات الاستدلال للذكاء الاصطناعي في Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
تتجاوز هذه التطورات تحسين التكنولوجيا، وتعكس التوافق الاستراتيجي مع الابتكار السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم التشغيل المباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد على نقاط الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والاستدلال الخاص بالذكاء الاصطناعي الموزع.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
كرومايا تعمل بنشاط على إقامة شراكات لتحرير كامل إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فعالية الشبكة وطلبها.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني - حيث ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية كروميا والتحديات السوقية
يُعتبر قاعدة البيانات المتجهة على السلسلة الخاصة بـ Chromia منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تُبرز نهجها المبتكر - التكامل المباشر لقاعدة البيانات المتجهة على السلسلة - ميزة تقنية واضحة لم يتم تحقيقها في بيئات أخرى.
نموذج تأجير SCU السحابي للمنصة يقدم أيضًا تحولًا جذابًا للمطورين المعتادين على نظام تكاليف الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مما يشكل نقطة تمايز رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات الويب 2، مما يعزز بشكل ملحوظ من تنافسية سوق Chromia.
ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية - خاصة في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغتها البرمجية الأصلية (Rell) وتكامل الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. للحفاظ على الميزة، يتطلب الأمر تطويراً تقنياً مستمراً وتوسيع النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
تعتمد النجاح الطويل الأمد على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون تأثير نموذج الإيجار SCU على القيمة الطويلة الأمد للرموز، واستراتيجيات اعتماد المطورين الفعالة، وإنشاء حالات استخدام تجارية ملموسة، من العوامل الحاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.
لقد أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3 و AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروق التكنولوجية إلى قيمة سوقية دائمة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستويات البنية التحتية والبيئة والتواصل. ستكون الاثنا عشر إلى الأربعة والعشرون شهرًا القادمة حاسمة في تشكيل المسار الطويل الأمد لـ Chromia.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تحليل عميق لقاعدة بيانات Chromia المتجهة: كيف تتكامل الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين؟
هذا التقرير كتبته Tiger Research، ويحلل تنفيذ قاعدة بيانات المتجهات لـ Chromia كحالة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
ملخص النقاط
1. الوضع الحالي لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
تقاطعت الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين منذ فترة طويلة وجذبت انتباه الصناعة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف - وغالبًا ما تعتبر هذه المجالات حلولًا محتملة للبلوكتشين.
على الرغم من انفجار سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع لم تحقق سوى تكامل سطحي بين تقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على الاهتمام المضاربي بالعملات المشفرة للحصول على التمويل والظهور، بدلاً من استكشاف التنسيق العميق بين التكنولوجيا أو الوظائف مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بأكثر من 90% من ذروتها.
الجذر في صعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يكمن في العديد من القضايا الهيكلية. من بين هذه القضايا، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة - حيث لا تزال البيانات متفرقة، وتقلبات التكنولوجيا قوية. إذا كان من الممكن الوصول إلى البيانات واستخدامها بسهولة مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت نتائج أكثر وضوحًا.
تشبه هذه المعضلة كتاب روميو وجولييت: تقنيتان قويتان من مجالات مختلفة تفتقران إلى لغة مشتركة أو تقاطع تقارب حقيقي. أصبح من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة تحتاج إلى بنية تحتية تسد الفجوة - بنية تكمل نقاط القوة في الذكاء الاصطناعي و blockchain وتعمل كنقطة التقاء بين الاثنين.
يتطلب التصدي لهذا التحدي أنظمة تجمع بين الكفاءة من حيث التكلفة والأداء العالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنيات قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم من الممكنات الأساسية.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، برزت قواعد البيانات المتجهة بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوت من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُعرف باسم "المتجهات". نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد البيانات المتجهة تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمة "kitten" - بينما يمكن لقواعد البيانات القائمة على المتجهات عرض محتوى ذي صلة مثل "cat" و "dog" و "wolf". يعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من التعبيرات الدقيقة).
كمثال على المحادثة: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء صافية بشكل استثنائي"، لا يزال بإمكاننا فهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قاعدة بيانات المتجهات بطريقة مشابهة، مما يسمح للنظام بتفسير المعاني المحتملة بدلاً من الاعتماد على مطابقة الكلمات المباشرة. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات ذكاء اصطناعي أكثر طبيعية.
في Web2، تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد بيانات المتجهات. تم استثمار مبالغ ضخمة في منصات مثل Pinecone (100 مليون دولار) و Weaviate (50 مليون دولار) و Milvus (60 مليون دولار) و Chroma (18 مليون دولار). بالمقابل، كان من الصعب دائمًا على Web3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر على المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على شبكة Chromia
كروميا - بلوكتشين علاقات الطبقة 1 المبنية على PostgreSQL - تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة ملائمة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت كروميا في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
المعلمة الأخيرة هي إطلاق "Chromia Expansion"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
لقد ترسخ PgVector في النظام البيئي للتكنولوجيا التقليدية. يُعتبر Supabase، الذي يتم رؤيته غالبًا كبديل لخدمة قاعدة البيانات الرئيسية Firebase، يستخدم PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس الثقة الواسعة في هذه الأداة من قبل الصناعة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع المعايير المثبتة من تقنيات التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا محوريًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة تكامل متكاملة: البلوكتشين والذكاء الاصطناعي في اندماج كامل
التحدي الأكبر الذي يواجه المطورون في محاولة دمج البلوكتشين و الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة بعدة أنظمة خارجية. على سبيل المثال، يجب على المطورين تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهات مستقلة.
هيكل التجزئة هذا يؤدي إلى تشغيل غير فعال. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج السلسلة، ويجب أن تستمر البيانات في الانتقال بين البيئات على السلسلة وخارجها. وهذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمان خطيرة - فزيادة نقل البيانات بين الأنظمة تزيد من مخاطر الهجمات الإلكترونية وتقلل من الشفافية العامة.
توفر Chromia حلاً أساسياً من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استعلامات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرة داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة شاملة في بيئة واحدة.
لتوضيح ذلك بمقارنة بسيطة: في الماضي كان على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - كما في الطهي حيث يجب شراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال توفير خلاط متعدد الوظائف، حيث يتم دمج جميع الوظائف في نظام واحد.
تُبسّط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو كود اتصال معقد، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. علاوة على ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذا يُشير إلى بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين وAI.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالأسعار التنافسية الممتازة للخدمات الحالية
توجد عادةً فكرة سائدة: أن الخدمات على البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصةً في النماذج التقليدية للبلوكتشين، حيث تكون العيوب الهيكلية بارزة، مثل الرسوم المتزايدة لكل معاملة، وزيادة تكلفة الازدحام على البلوكتشين. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحوسبة على الخادم (SCU) - مشابه لهيكل تسعير AWS أو Google Cloud. يتماشى هذا النموذج القائم على الأمثلة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على التقلبات الشائعة في تكاليف الشبكة للبلوكتشين.
على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام رمز $CHR الأصلي لـ Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بمرونة حسب الحاجة، مما يحقق تخصيص موارد مرن وفعال. تدمج هذه الطريقة التسعير القابل للتنبؤ باستخدام خدمات Web2 مع الحفاظ على اللامركزية في الشبكة - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكاليف والكفاءة.
** قاعدة بيانات متجه Chromia تعزز ميزة التكلفة. ** وفقا للمعايير الداخلية ، تبلغ تكلفة التشغيل الشهرية لقاعدة البيانات 727 دولارا (استنادا إلى وحدتي SCU و 50 جيجابايت من التخزين) - أقل بنسبة 57٪ من حلول قواعد بيانات متجهات Web2 المماثلة.
تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة البنية المتعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا لتكييف PgVector مع بيئة السلسلة، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي. تتراكم الرسوم العالية على الخدمات التقليدية على بنية AWS أو GCP التحتية، بينما توفر Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تُعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. إن التشغيل المتوازي للعديد من العقد يجعل الشبكة تمتلك طبيعة عالية من التوافر - حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، فإن الحاجة إلى البنية التحتية عالية التوافر المكلفة والفرق الكبيرة الداعمة في نموذج Web2 SaaS تنخفض بشكل كبير، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز من مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهر قاعدة بيانات المتجهات Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع التبني، تدعم Chromia بنشاط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات المتجهات.
تقلل هذه التمويلات من عتبة التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المدمجة بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة توصية المحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
افترض حالة دراسية مثل "مركز أبحاث AI Web3" الذي طورته Tiger Labs. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات المشاريع على البلوكتشين Web3 إلى تضمينات متجهة، لتقديم خدمات ذكية بواسطة وكالات الذكاء الاصطناعي.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الاستعلام مباشرة عن البيانات على السلسلة من خلال قاعدة بيانات Chromia vector، مما يحقق تسريعًا ملحوظًا في الاستجابة. بالاقتران مع قدرة Chromia على فهرسة EVM، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على السلسلة مثل Ethereum وBNB Chain وBase - مما يدعم مجموعة واسعة من المشاريع. ومن الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على السلسلة، مما يوفر تدفق توصيات شفاف تمامًا للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.
مع زيادة استخدامات متنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia - مما يؤسس ل"عجلة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في قاعدة بيانات Chromia بشكل هيكلي على شكل متجهات، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة المواد الأساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأداء بشكل مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط معاملات المستخدمين الضخمة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين ويولد مزيدًا من البيانات المتراكمة، مما يشكل حلقة مغلقة للتنمية المستدامة للإيكولوجيا.
5. خارطة طريق Chromia
بعد إطلاق الشبكة الرئيسية لـ Mimir، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
5.1 ابتكار فهرس EVM
لقد كانت التعقيدات الكامنة في البلوكتشين منذ فترة طويلة العائق الرئيسي أمام المطورين. ومن أجل ذلك، أطلقت Chromia خطة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: جعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول إليها من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع تداولات NFTs على الإيثيريوم. تتعلم بيانات Chromia الديناميكية الأنماط والهياكل، لتحل محل الهياكل المحددة مسبقًا، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ تداول العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع التدفقات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال الذكي
تقدم بيانات الفهرسة المذكورة أعلاه أساسًا لتوسيع قدرات الاستدلال للذكاء الاصطناعي في Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
تتجاوز هذه التطورات تحسين التكنولوجيا، وتعكس التوافق الاستراتيجي مع الابتكار السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم التشغيل المباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد على نقاط الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والاستدلال الخاص بالذكاء الاصطناعي الموزع.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
كرومايا تعمل بنشاط على إقامة شراكات لتحرير كامل إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فعالية الشبكة وطلبها.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني - حيث ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية كروميا والتحديات السوقية
يُعتبر قاعدة البيانات المتجهة على السلسلة الخاصة بـ Chromia منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تُبرز نهجها المبتكر - التكامل المباشر لقاعدة البيانات المتجهة على السلسلة - ميزة تقنية واضحة لم يتم تحقيقها في بيئات أخرى.
نموذج تأجير SCU السحابي للمنصة يقدم أيضًا تحولًا جذابًا للمطورين المعتادين على نظام تكاليف الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مما يشكل نقطة تمايز رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات الويب 2، مما يعزز بشكل ملحوظ من تنافسية سوق Chromia.
ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية - خاصة في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغتها البرمجية الأصلية (Rell) وتكامل الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. للحفاظ على الميزة، يتطلب الأمر تطويراً تقنياً مستمراً وتوسيع النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
تعتمد النجاح الطويل الأمد على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون تأثير نموذج الإيجار SCU على القيمة الطويلة الأمد للرموز، واستراتيجيات اعتماد المطورين الفعالة، وإنشاء حالات استخدام تجارية ملموسة، من العوامل الحاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.
لقد أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3 و AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروق التكنولوجية إلى قيمة سوقية دائمة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستويات البنية التحتية والبيئة والتواصل. ستكون الاثنا عشر إلى الأربعة والعشرون شهرًا القادمة حاسمة في تشكيل المسار الطويل الأمد لـ Chromia.
رابط النص الأصلي