هذا التقرير كتبته Tiger Research، ويحلل تنفيذ قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بـ Chromia كحالة لدمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
ملخص النقاط الرئيسية
البنية التحتية للمتجهات على البلوكتشين: قامت Chromia بإطلاق أول قاعدة بيانات متجهات على البلوكتشين مبنية على PostgreSQL، مما يمثل خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات البلوكتشين.
كفاءة التكلفة وودودة للمطورين: من خلال تقديم بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين بتكلفة أقل بنسبة 57% من الحلول التقليدية، قامت Chromia بتقليل عتبة الدخول لتطوير تطبيقات AI-Web3.
آفاق المستقبل: تخطط المنصة للتوسع إلى فهرس EVM، وقدرات استدلال AI، ودعم أوسع لبيئة المطورين، مما يضع Chromia كقائد محتمل للابتكار في مجال AI في Web3.
1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
المصدر: Kiyotaka
تقاطُع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يجذب اهتمام الصناعة على مدى طويل. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف - وغالبًا ما تُعتبر هذه المجالات حلولًا محتملة للبلوكتشين.
على الرغم من أن سوق الوكلاء الذكيين قد انفجر في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا بين تقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على اهتمام المضاربة بالعملات المشفرة لجمع الأموال والظهور، بدلاً من استكشاف التقنية العميقة أو التعاون الوظيفي مع Web3. وبالتالي، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بأكثر من 90% من ذروتها.
تعود جذور الصعوبة في تحقيق تعاون جوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين إلى عدة مشكلات هيكلية. ومن أبرز هذه المشكلات تعقيد معالجة البيانات على السلسلة - حيث تظل البيانات متفرقة، وتكون التقنيات عرضة لتقلبات قوية. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطة كما هو الحال في الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا في وقت مبكر.
هذه المعضلة تشبه سيناريو روميو وجولييت: إن تقنيتين قويتين من مجالات مختلفة تفتقران إلى لغة مشتركة أو نقطة تقاطع حقيقية. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة بحاجة إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة - بحيث يمكن أن تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي وكتلة البلوكتشين، وأن تكون بمثابة نقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب التصدي لهذا التحدي أنظمة تتمتع بتكلفة فعالة وأداء عالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قاعدة بيانات المتجهات التي تدعم معظم ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم هي المحرك الرئيسي.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد البيانات المتجهة في الظهور بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات عن طريق 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: ويفييت
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمة "kitten"، بينما يمكن لقاعدة البيانات المتجهة عرض محتويات ذات صلة مثل "cat" و"dog" و"wolf". يعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات رقمية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).
على سبيل المثال في الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشمسة بشكل خاص"، يمكننا أن نفهم 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 أكثر ذكاءً وطبيعيةً مع الذكاء الاصطناعي.
في Web2، تم التعرف على قيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع. حصلت منصات مثل Pinecone (100 مليون دولار)، Weaviate (50 مليون دولار)، Milvus (60 مليون دولار) وChroma (18 مليون دولار) على استثمارات ضخمة. بالمقابل، كانت Web3 دائمًا صعبة في تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر في المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين Chromia
** المصدر: أبحاث النمر **
كروميا——بلوكتشين طبقة 1 القائم على PostgreSQL——تتميز بقدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت كروميا في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الحدث المهم مؤخراً هو إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع داخل قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة عملية واضحة للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
لقد رسخ PgVector أقدامه في النظام البيئي التكنولوجي التقليدي. يُعتبر Supabase، الذي يُنظر إليه غالبًا كبديل لخدمة قاعدة البيانات الرائدة Firebase، يستخدم PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس ثقة الصناعة الواسعة في هذه الأداة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال القدرة على البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع معايير التكنولوجيا التقليدية المثبتة. سيكون لهذا الدمج دور أساسي في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
التحدي الأكبر للمطورين الذين يحاولون الجمع بين blockchain و الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. ** يتطلب إنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي على blockchain موجود عملية معقدة تربط أنظمة خارجية متعددة. على سبيل المثال ، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة ، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية ، وإنشاء قواعد بيانات متجهة مستقلة.
تسبب هذا الهيكل المجزأ في عمليات غير فعالة. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج السلسلة، مما يتطلب من البيانات الانتقال المستمر بين البيئات على السلسلة وخارجها. لا يزيد ذلك فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمنية خطيرة - حيث يزيد نقل البيانات بين الأنظمة من مخاطر الهجمات الإلكترونية ويقلل من الشفافية العامة.
تقدم Chromia حلًا جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: تُحوّل استعلامات المستخدمين إلى متجهات، وتُبحث البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وتُعاد النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.
** المصدر: أبحاث النمر **
لتوضيح الفكرة بمقارنة بسيطة: كان على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - كما في الطهي حيث يحتاجون لشراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال تقديم جهاز طهي متعدد الوظائف يجمع جميع الميزات في نظام واحد.
تُبسط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز اتصال معقدة، مما يقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على الكتلة، مما يضمن الشفافية التامة. هذه علامة على بداية اندماج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالتنافسية السعرية الممتازة للخدمات الحالية
يوجد اعتقاد شائع: خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، حيث تكون تكاليف الوقود الناتجة عن كل معاملة وارتفاع تكاليف الازدحام في البلوكتشين نتيجة لعيوب هيكلية بارزة. أصبح عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
المصدر: كروميا
تقوم Chromia بحل النقاط المؤلمة من خلال هيكل فعال ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات حساب الخادم (SCU) - وهي بنية مشابهة لنموذج التسعير في AWS أو Google Cloud. يتوافق هذا النموذج القائم على الأمثلة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلبات التكلفة الشائعة في الشبكات البلوكتشين.
على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرمز الأصلي لـ Chromia $CHR. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع بشكل خطي حسب الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن وفقًا للاحتياجات، مما يحقق تخصيصًا فعالًا ومرنًا للموارد. تجمع هذه النموذج بين الحفاظ على لامركزية الشبكة ودمج تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ بخدمات Web2 - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة والكفاءة.
المصدر: كروميا، أبحاث تايجر
تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة ميزة التكلفة بشكل أكبر. وفقًا للاختبارات المعيارية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية هي 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و 50GB تخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات المعادلة في Web2.
يأتي هذا التنافس في الأسعار من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من تحسينات التكنولوجيا التي تتناسب مع بيئة السلسلة على PgVector، ولكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج إمداد الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوات خدمة مرتفعة على البنية التحتية لـ AWS أو GCP، بينما تقدم Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسطى والتكاليف ذات الصلة.
تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. تضمن العمليات المتوازية المتعددة النقاط توفر الشبكة بشكل طبيعي - حتى في حالة تعطل بعض النقاط. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية المكلفة وعالية التوفر والدعم الكبير، كما هو معتاد في نموذج Web2 SaaS، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين وAI
على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، إلا أن قاعدة بيانات الكتل الخاصة بـ Chromia قد أظهرت جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من الحالات الابتكارية. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia بشكل نشط البنائين من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل.
تساعد هذه المنح في تقليل عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة تكامل الذكاء الاصطناعي مع خدمات DeFi، ونظام توصية المحتوى الشفاف، ومنصة لمشاركة البيانات المملوكة للمستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
المصدر: بحث النمر
افترض الحالة مثل "مركز أبحاث AI Web3" الذي طورته Tiger Labs. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات مشاريع Web3 على السلسلة إلى تضمينات متجهية، لتوفير خدمات ذكية بواسطة وكيل AI.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء استعلام بيانات السلسلة مباشرة من قاعدة بيانات المتجهات Chromia，实现 تسريع الاستجابة بشكل ملحوظ. بال结合 قدرة فهرسة EVM لـ Chromia، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على السلاسل مثل Ethereum وBNB Chain وBase - دعم مشاريع واسعة النطاق. من 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 حالات الاستخدام المتنوعة، يتم توليد المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia - مما يؤسس ل"دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات منظمة في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى التحسن المستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الهائلة 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 وبالتالي يساهم في تكوين مجموعة بيانات أكثر ثراءً، مما يشكل حلقة مغلقة للتنمية المستدامة للنظام البيئي.
5. خريطة طريق Chromia
بعد إطلاق Mimir على الشبكة الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
تعزيز فهرس EVM لسلاسل البلوكتشين الرئيسية مثل BSC، إيثيريوم، Base وغيرها؛
توسيع قدرة استنتاج الذكاء الصناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أكثر تنوعًا؛
توسيع نظام مطوري البلوكتشين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
5.1 ابتكار فهرس EVM
لطالما كانت التعقيدات الفطرية للبلوكتشين العقبة الرئيسية أمام المطورين. لهذا السبب، أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، سيتم جعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT في الإيثريوم. يتعلم نموذج البيانات الديناميكي لـ Chromia أنماط البيانات والهياكل، ليحل محل الهياكل الثابتة المحددة مسبقًا للاستعلام، مما يتيح التعرف على أكثر طرق استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة على الفور، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي
تقدم فهرسة البيانات المذكورة أعلاه الأساس لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي لـ Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع في الاستدلال الذكي 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 الابتكارات السريعة لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى كسر الحدود بين التعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي الموزع والاستدلال.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
تعمل Chromia بنشاط على إقامة شراكات ، وإطلاق العنان لجميع إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة وطلبها.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالة أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصية اللامركزي، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج دعم التكنولوجيا - فإنه ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدم. ومن المتوقع أن تصبح القدرة على الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية Chromia والتحديات السوقية
قاعدة بيانات المتجهات على السلسلة من Chromia تجعلها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. نهجها المبتكر - دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة على السلسلة - لم يتحقق بعد في أنظمة بيئية أخرى، مما يبرز ميزة تقنية واضحة.
تقدم نموذج تأجير SCU السحابي في المنصة تحولًا جذابًا للمطورين المعتادين على نظام رسوم الوقود. إن هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمحسّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة اختلاف رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات Web2، مما يعزز بشكل كبير 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) ودمج الذكاء الاصطناعي على السلسلة للمطورين والشركات. للحفاظ على الصدارة، يجب أن تستمر التنمية التكنولوجية وتوسيع النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
النجاح على المدى الطويل يعتمد على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. تأثير نموذج الإيجار SCU على القيمة الطويلة الأجل للرموز، واستراتيجيات تبني المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجارية ذات مغزى، ستكون عوامل حاسمة في تطوير كروميا في المستقبل.
لقد أسست Chromia موقعًا رائدًا مبكرًا 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 وعشرون شهرًا المقبلة حاسمة في تشكيل المسار الطويل الأجل 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.
العمق解析Chromia向量数据库：AI与البلوكتشين如何融合？
هذا التقرير كتبته Tiger Research، ويحلل تنفيذ قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بـ Chromia كحالة لدمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
ملخص النقاط الرئيسية
1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
المصدر: Kiyotaka
تقاطُع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يجذب اهتمام الصناعة على مدى طويل. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف - وغالبًا ما تُعتبر هذه المجالات حلولًا محتملة للبلوكتشين.
على الرغم من أن سوق الوكلاء الذكيين قد انفجر في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا بين تقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على اهتمام المضاربة بالعملات المشفرة لجمع الأموال والظهور، بدلاً من استكشاف التقنية العميقة أو التعاون الوظيفي مع Web3. وبالتالي، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بأكثر من 90% من ذروتها.
تعود جذور الصعوبة في تحقيق تعاون جوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين إلى عدة مشكلات هيكلية. ومن أبرز هذه المشكلات تعقيد معالجة البيانات على السلسلة - حيث تظل البيانات متفرقة، وتكون التقنيات عرضة لتقلبات قوية. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطة كما هو الحال في الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا في وقت مبكر.
هذه المعضلة تشبه سيناريو روميو وجولييت: إن تقنيتين قويتين من مجالات مختلفة تفتقران إلى لغة مشتركة أو نقطة تقاطع حقيقية. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة بحاجة إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة - بحيث يمكن أن تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي وكتلة البلوكتشين، وأن تكون بمثابة نقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب التصدي لهذا التحدي أنظمة تتمتع بتكلفة فعالة وأداء عالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قاعدة بيانات المتجهات التي تدعم معظم ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم هي المحرك الرئيسي.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد البيانات المتجهة في الظهور بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات عن طريق 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: ويفييت
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمة "kitten"، بينما يمكن لقاعدة البيانات المتجهة عرض محتويات ذات صلة مثل "cat" و"dog" و"wolf". يعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات رقمية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).
على سبيل المثال في الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشمسة بشكل خاص"، يمكننا أن نفهم 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 أكثر ذكاءً وطبيعيةً مع الذكاء الاصطناعي.
في Web2، تم التعرف على قيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع. حصلت منصات مثل Pinecone (100 مليون دولار)، Weaviate (50 مليون دولار)، Milvus (60 مليون دولار) وChroma (18 مليون دولار) على استثمارات ضخمة. بالمقابل، كانت Web3 دائمًا صعبة في تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر في المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين Chromia
** المصدر: أبحاث النمر **
كروميا——بلوكتشين طبقة 1 القائم على PostgreSQL——تتميز بقدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت كروميا في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الحدث المهم مؤخراً هو إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع داخل قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة عملية واضحة للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
لقد رسخ PgVector أقدامه في النظام البيئي التكنولوجي التقليدي. يُعتبر Supabase، الذي يُنظر إليه غالبًا كبديل لخدمة قاعدة البيانات الرائدة Firebase، يستخدم PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس ثقة الصناعة الواسعة في هذه الأداة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال القدرة على البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع معايير التكنولوجيا التقليدية المثبتة. سيكون لهذا الدمج دور أساسي في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
التحدي الأكبر للمطورين الذين يحاولون الجمع بين blockchain و الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. ** يتطلب إنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي على blockchain موجود عملية معقدة تربط أنظمة خارجية متعددة. على سبيل المثال ، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة ، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية ، وإنشاء قواعد بيانات متجهة مستقلة.
تسبب هذا الهيكل المجزأ في عمليات غير فعالة. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج السلسلة، مما يتطلب من البيانات الانتقال المستمر بين البيئات على السلسلة وخارجها. لا يزيد ذلك فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمنية خطيرة - حيث يزيد نقل البيانات بين الأنظمة من مخاطر الهجمات الإلكترونية ويقلل من الشفافية العامة.
تقدم Chromia حلًا جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: تُحوّل استعلامات المستخدمين إلى متجهات، وتُبحث البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وتُعاد النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.
** المصدر: أبحاث النمر **
لتوضيح الفكرة بمقارنة بسيطة: كان على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - كما في الطهي حيث يحتاجون لشراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال تقديم جهاز طهي متعدد الوظائف يجمع جميع الميزات في نظام واحد.
تُبسط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز اتصال معقدة، مما يقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على الكتلة، مما يضمن الشفافية التامة. هذه علامة على بداية اندماج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالتنافسية السعرية الممتازة للخدمات الحالية
يوجد اعتقاد شائع: خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، حيث تكون تكاليف الوقود الناتجة عن كل معاملة وارتفاع تكاليف الازدحام في البلوكتشين نتيجة لعيوب هيكلية بارزة. أصبح عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
المصدر: كروميا
تقوم Chromia بحل النقاط المؤلمة من خلال هيكل فعال ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات حساب الخادم (SCU) - وهي بنية مشابهة لنموذج التسعير في AWS أو Google Cloud. يتوافق هذا النموذج القائم على الأمثلة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلبات التكلفة الشائعة في الشبكات البلوكتشين.
على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرمز الأصلي لـ Chromia $CHR. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع بشكل خطي حسب الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن وفقًا للاحتياجات، مما يحقق تخصيصًا فعالًا ومرنًا للموارد. تجمع هذه النموذج بين الحفاظ على لامركزية الشبكة ودمج تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ بخدمات Web2 - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة والكفاءة.
المصدر: كروميا، أبحاث تايجر
تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة ميزة التكلفة بشكل أكبر. وفقًا للاختبارات المعيارية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية هي 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و 50GB تخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات المعادلة في Web2.
يأتي هذا التنافس في الأسعار من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من تحسينات التكنولوجيا التي تتناسب مع بيئة السلسلة على PgVector، ولكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج إمداد الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوات خدمة مرتفعة على البنية التحتية لـ AWS أو GCP، بينما تقدم Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسطى والتكاليف ذات الصلة.
تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. تضمن العمليات المتوازية المتعددة النقاط توفر الشبكة بشكل طبيعي - حتى في حالة تعطل بعض النقاط. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية المكلفة وعالية التوفر والدعم الكبير، كما هو معتاد في نموذج Web2 SaaS، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين وAI
على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، إلا أن قاعدة بيانات الكتل الخاصة بـ Chromia قد أظهرت جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من الحالات الابتكارية. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia بشكل نشط البنائين من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل.
تساعد هذه المنح في تقليل عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة تكامل الذكاء الاصطناعي مع خدمات DeFi، ونظام توصية المحتوى الشفاف، ومنصة لمشاركة البيانات المملوكة للمستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
المصدر: بحث النمر
افترض الحالة مثل "مركز أبحاث AI Web3" الذي طورته Tiger Labs. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات مشاريع Web3 على السلسلة إلى تضمينات متجهية، لتوفير خدمات ذكية بواسطة وكيل AI.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء استعلام بيانات السلسلة مباشرة من قاعدة بيانات المتجهات Chromia，实现 تسريع الاستجابة بشكل ملحوظ. بال结合 قدرة فهرسة EVM لـ Chromia، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على السلاسل مثل Ethereum وBNB Chain وBase - دعم مشاريع واسعة النطاق. من 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 حالات الاستخدام المتنوعة، يتم توليد المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia - مما يؤسس ل"دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات منظمة في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى التحسن المستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الهائلة 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 وبالتالي يساهم في تكوين مجموعة بيانات أكثر ثراءً، مما يشكل حلقة مغلقة للتنمية المستدامة للنظام البيئي.
5. خريطة طريق Chromia
بعد إطلاق Mimir على الشبكة الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
5.1 ابتكار فهرس EVM
لطالما كانت التعقيدات الفطرية للبلوكتشين العقبة الرئيسية أمام المطورين. لهذا السبب، أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، سيتم جعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT في الإيثريوم. يتعلم نموذج البيانات الديناميكي لـ Chromia أنماط البيانات والهياكل، ليحل محل الهياكل الثابتة المحددة مسبقًا للاستعلام، مما يتيح التعرف على أكثر طرق استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة على الفور، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي
تقدم فهرسة البيانات المذكورة أعلاه الأساس لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي لـ Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع في الاستدلال الذكي 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 الابتكارات السريعة لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى كسر الحدود بين التعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي الموزع والاستدلال.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
تعمل Chromia بنشاط على إقامة شراكات ، وإطلاق العنان لجميع إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة وطلبها.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالة أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصية اللامركزي، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج دعم التكنولوجيا - فإنه ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدم. ومن المتوقع أن تصبح القدرة على الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية Chromia والتحديات السوقية
قاعدة بيانات المتجهات على السلسلة من Chromia تجعلها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. نهجها المبتكر - دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة على السلسلة - لم يتحقق بعد في أنظمة بيئية أخرى، مما يبرز ميزة تقنية واضحة.
تقدم نموذج تأجير SCU السحابي في المنصة تحولًا جذابًا للمطورين المعتادين على نظام رسوم الوقود. إن هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمحسّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة اختلاف رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات Web2، مما يعزز بشكل كبير 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) ودمج الذكاء الاصطناعي على السلسلة للمطورين والشركات. للحفاظ على الصدارة، يجب أن تستمر التنمية التكنولوجية وتوسيع النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
النجاح على المدى الطويل يعتمد على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. تأثير نموذج الإيجار SCU على القيمة الطويلة الأجل للرموز، واستراتيجيات تبني المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجارية ذات مغزى، ستكون عوامل حاسمة في تطوير كروميا في المستقبل.
لقد أسست Chromia موقعًا رائدًا مبكرًا 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 وعشرون شهرًا المقبلة حاسمة في تشكيل المسار الطويل الأجل لـ Chromia.
رابط النص الأصلي