قاعدة بيانات المتجهات داخل السلسلة Chromia: فصل جديد من دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

ملخص النقاط الرئيسية

• البنية التحتية المتجهة داخل السلسلة: أطلقت Chromia قاعدة بيانات متجهة داخل السلسلة تستند إلى PostgreSQL، مما يمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.

• الكفاءة من حيث التكلفة وسهولة التطوير: توفر Chromia بيئة تكامل للبلوكتشين بتكلفة أقل بنسبة 57% من الحلول التقليدية، مما يقلل من عتبة تطوير تطبيقات AI-Web3.

• التخطيط المستقبلي: تخطط المنصة لتوسيع فهرسة EVM، وقدرات الاستدلال AI ودعم بيئة المطورين، ومن المتوقع أن تصبح رائدة في الابتكار AI في مجال Web3.

1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين كان دائمًا محور اهتمام الصناعة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، وهي المجالات التي قد تقدم فيها البلوكتشين الحلول.

على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي شهد انفجارًا مؤخرًا، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط دمجًا سطحيًا لنوعين من التكنولوجيا. تعتمد العديد من المشاريع على الحماس للتداول في العملات المشفرة للحصول على التمويل والتعرض، بدلاً من استكشاف التعاون الفني أو الوظيفي مع Web3. والنتيجة هي أن تقييم العديد من المشاريع قد انخفض بشكل كبير من النقاط العالية.

السبب الجذري لعدم إمكانية دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين بشكل حقيقي هو وجود عدة تحديات هيكلية، وأبرزها هو تعقيد معالجة البيانات داخل السلسلة. تظل البيانات متفرقة، وتكون التقنية متقلبة للغاية. إذا كان من الممكن الوصول إلى البيانات واستخدامها بسهولة مثل الأنظمة التقليدية، لكان القطاع قد حقق نتائج أكثر وضوحًا منذ زمن.

تشبه هذه المعضلة نقص اللغة المشتركة أو النقطة الحقيقية للتقاطع بين تقنيتين قويتين ولكن من مجالات مختلفة. هناك حاجة متزايدة في الصناعة إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة، بحيث تستفيد من مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة ت融合 بين الاثنين.

تتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تتمتع بتكلفة فعالة وأداء عالٍ، لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم، تمثل عامل تمكين رئيسي.

2. ضرورة قاعدة البيانات المتجهة

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، برزت قواعد بيانات المتجهات بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتحويل البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات إلى شكل "متجه" للتخزين. نظرًا لأنها تستند إلى التشابه بدلاً من المطابقة الدقيقة لاسترجاع البيانات، فإن قواعد بيانات المتجهات تتوافق بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة، حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد البيانات القائمة على المتجهات تقديم محتوى مفاهيم ذات صلة. وهذا بفضل تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على تشابه المفاهيم بدلاً من الكلمات الدقيقة.

على سبيل المثال في الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، فإن الجواب "السماء جميلة جدًا" يمكننا من فهم مشاعر إيجابية، على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قواعد بيانات المتجهات بطريقة مشابهة، مما يمكّن النظام من تفسير المعاني الضمنية بدلاً من الاعتماد فقط على المطابقة المباشرة للكلمات. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر طبيعية وذكاءً من الذكاء الاصطناعي.

في مجال الويب 2، تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد البيانات المتجهة، حيث حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقارنة، كان من الصعب على الويب 3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى في الغالب على المستوى النظري.

3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على Chromia داخل السلسلة

تعتبر Chromia كتلة علاقة قائمة على PostgreSQL من الطبقة الأولى، حيث تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة تطوير صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.

أحدث التطورات المهمة هي 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 عن نصوص أو صور مشابهة، مما يوفر فائدة عملية واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع المعايير المعتمدة من تقنيات التقليدية. تلعب هذه الدمج دورًا أساسيًا في ترقية الشبكة الرئيسية Mimir 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 الذي يواجه المطورين عند محاولة دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الموجود ربط أنظمة خارجية متعددة، وهي عملية معقدة. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات داخل السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهة مستقلة.

هيكلية التجزئة هذه تؤدي إلى عمليات غير فعالة. يقوم المستخدمون بالاستعلام عن المعالجة داخل السلسلة، ويجب أن تستمر البيانات في الانتقال بين البيئات داخل السلسلة وخارجها. هذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يسبب أيضًا مخاطر أمان خطيرة، حيث تزيد نقل البيانات بين الأنظمة من مخاطر هجمات القراصنة وتقلل من الشفافية العامة.

تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، تتم جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استعلامات المستخدم إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرة داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة بشكل كبير عملية التطوير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز اتصال معقدة، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة داخل السلسلة، مما يضمن الشفافية التامة. هذه علامة على بداية تكامل كامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.

3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالقدرة التنافسية السعرية الممتازة للخدمات الحالية

هناك مفهوم شائع يفيد بأن الخدمات داخل السلسلة "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، حيث ينتج عن كل معاملة رسوم وقود، وتظهر العيوب الهيكلية بشكل بارز عندما ترتفع تكاليف السلسلة في أوقات الازدحام. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات على حلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل هذه المشكلة من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام استئجار وحدات حساب الخادم (SCU)، مشابهًا لبنية تسعير خدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج المعتمد على الحالة مع تسعير خدمات السحابة المألوفة، مما يلغي التقلبات الشائعة في تكاليف الشبكات داخل السلسلة.

بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرموز الأصلية Chromia. توفر كل SCU 16GB من التخزين الأساسي، وتكاليفها تتوسع بشكل خطي مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن حسب الحاجة، مما يحقق توزيعًا مرنًا وفعالًا للموارد. تجمع هذه الطريقة بين الحفاظ على اللامركزية في الشبكة وتقدير الاستخدام القابل للتنبؤ، مما يزيد بشكل كبير من شفافية التكاليف وكفاءتها.

تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة من مزايا التكلفة. وفقًا للاختبارات الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية هي 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و 50GB من التخزين)، مما يقلل بنسبة 57% عن حلول قواعد البيانات المتجهة المشابهة في Web2.

تأتي هذه القدرة التنافسية في الأسعار من الكفاءة الهيكلية المتعددة. تستفيد Chromia من تحسينات تقنية ملاءمة PgVector لبيئة داخل السلسلة، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية على البنية التحتية السحابية علاوة خدمات عالية، بينما تقدم Chromia القوة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.

تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا من موثوقية الخدمة. تتيح العمليات المتوازية عبر عدة نقاط الشبكة أن تكون ذات توافر عالٍ بشكل طبيعي، حتى في حالة تعطل نقاط معينة. وبالتالي، يتم تقليل الاحتياجات التقليدية للبنية التحتية ذات التوافر العالي والتكاليف المرتفعة لدعم الفرق الكبيرة بشكل ملحوظ 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، فقد أظهر قاعدة بيانات الكتلة Chromia الجاذبية المبكرة، ويتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia بشكل نشط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتلة.

تساعد هذه التمويلات في تقليل عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المدمجة في الذكاء الاصطناعي، ونظام توصية محتوى شفاف، ومنصة لمشاركة بيانات المستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.

مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنتاج المزيد من البيانات وتخزينها في Chromia، مما يؤسس ل"دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات منظمة داخل قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تُشكِّل هذه البيانات المتراكمة المواد الأساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى تحسين مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الهائلة أن يقدم 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 توليد المزيد من البيانات المتنوعة، مما يُشكِّل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.

5. خارطة طريق Chromia

بعد إطلاق الشبكة الرئيسية لميمير، ستتركز كروميا على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرس EVM للسلاسل الرئيسية؛
2. توسيع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج واستخدامات أوسع؛
3. توسيع نظام مطوري البرمجيات من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.

5.1 ابتكار فهرس EVM

أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات داخل السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، مما يسهل الحصول على بيانات البلوكتشين.

تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT على الإيثيريوم. تتعلم نماذج البيانات الديناميكية في Chromia بنية البيانات وأنماطها، مما يحل محل هيكل الاستعلامات المحدد بشكل صارم، وبالتالي تحديد أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر داخل السلسلة على الفور، ويمكن لمشاريع DeFi تتبع التدفقات المعقدة بسرعة.

5.2 توسيع قدرات التعلم الآلي

تم إطلاق أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. من الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.

تتجاوز هذه التنمية تحسين التكنولوجيا، وتعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع الابتكار في نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على نقاط الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والتفكير في الذكاء الاصطناعي الموزع.

5.3 استراتيجية توسيع بيئة المطورين

تعمل Chromia بنشاط على بناء شراكات وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تكنولوجيا قواعد البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب عليها.

تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير كبير مثل代理 الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ونظام التوصيات اللامركزي، والبحث النصي المعتمد 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 تكون قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.

6. رؤية كروميا والتحديات السوقية

قاعدة بيانات المتجهات داخل السلسلة الخاصة بـ Chromia تجعلها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تبرز نهجها المبتكر الذي لم يتم تحقيقه في أنظمة أخرى، مما يبرز مزايا تقنية واضحة.

نموذج تأجير SCU القائم على السحابة في المنصة يقدم تحولًا جذابًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود. هذه الهيكلية التكاليفية القابلة للتنبؤ والمحسّنة مناسبة بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة تمايز رئيسية. ومن الجدير بالذكر أن تكاليف الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنةً بخدمات قواعد بيانات المتجهات في Web2، مما يعزز بشكل ملحوظ من تنافسية سوق Chromia.

على الرغم من ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية، لا سيما في الوعي السوقي ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغة البرمجة الأصلية الخاصة بها ودمج الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة للمطورين والشركات. يتطلب الحفاظ على الصدارة تطوير تقني مستمر وتوسع في النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.

النجاح المستدام يعتمد على التحقق من الحالات الاستخدام الفعلية وضمان الاقتصاد الرمزي