Este informe fue redactado por Tiger Research, analizando la implementación de la base de datos vectorial de Chromia como un caso de fusión entre la inteligencia artificial y la Cadena de bloques.
Resumen de puntos clave
Infraestructura de vectores en cadena: Chromia ha lanzado la primera base de datos de vectores en cadena construida sobre PostgreSQL, lo que marca un importante paso hacia la fusión práctica de la IA y la Cadena de bloques.
Eficiencia de costos y amigabilidad para desarrolladores: Al proporcionar un entorno de desarrollo integrado de cadena de bloques que cuesta un 57% menos que las soluciones vectoriales de la industria tradicional, Chromia reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3.
Perspectivas futuras: La plataforma planea expandirse hacia la indexación EVM, capacidades de inferencia de IA y un apoyo más amplio para el ecosistema de desarrolladores, posicionando a Chromia como un potencial líder en innovación de IA en el ámbito de Web3.
1. El estado actual de la fusión de la IA y la cadena de bloques
**Fuente: Kiyotaka**
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha atraído la atención de la industria durante mucho tiempo. Los sistemas de IA centralizados aún enfrentan desafíos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, áreas que a menudo se consideran soluciones potenciales de la cadena de bloques.
**Aunque el mercado de las agencias de IA se disparó a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo lograron la integración superficial de las dos tecnologías. Muchas iniciativas se basan en el interés especulativo de las criptomonedas para su financiación y exposición, en lugar de explorar profundas sinergias técnicas o funcionales con la Web3. Como resultado, las valoraciones de muchos proyectos han caído más de un 90% desde sus máximos.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de estos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena: los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad tecnológica es alta. Si el acceso y uso de los datos pudiera ser tan sencillo como en los sistemas tradicionales, la industria podría haber logrado resultados más claros hace tiempo.
Este dilema es similar al guion de Romeo y Julieta: dos poderosas tecnologías de diferentes campos carecen de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión. Es cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha: que complemente las ventajas de la IA y la Cadena de bloques, y que sirva como punto de intersección para ambas.
Para enfrentar este desafío, se necesita un sistema que combine costo-efectividad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que sostiene la mayoría de las innovaciones en IA de hoy, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la popularización de las aplicaciones de IA, han surgido bases de datos vectoriales para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos como texto, imágenes, audio, etc., en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que los datos se recuperan en función de la similitud en lugar de la exactitud, las bases de datos vectoriales son más adecuadas para la comprensión del lenguaje y el contexto por parte de la IA que las bases de datos tradicionales. **
**Fuente: weaviate**
Las bases de datos tradicionales son como los catálogos de las bibliotecas: solo devuelven libros que contienen la palabra "gatito", mientras que las bases de datos vectoriales pueden presentar "gato", "perro", "lobo" y otros contenidos relacionados. Esto se debe al hecho de que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual en lugar de una redacción precisa.
Por ejemplo, en un diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no usar un vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de la coincidencia directa de palabras. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.
En Web2, el valor de las bases de datos de vectores ha sido ampliamente reconocido. Plataformas como Pinecone (100 millones de dólares), Weaviate (50 millones de dólares), Milvus (60 millones de dólares) y Chroma (18 millones de dólares) han recibido grandes inversiones. En comparación, Web3 ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que ha llevado a que la fusión de la IA con la Cadena de bloques se mantenga más en el ámbito teórico.
3. Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques de Chromia
**Fuente: Tiger Research**
Chromia——Cadena de bloques relacional Layer1 construida sobre PostgreSQL——destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Aprovechando su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología AI.
Un hito reciente es el lanzamiento de "Chromia expandido", que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector permite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector se ha consolidado en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, a menudo visto como un sustituto del servicio de base de datos principal Firebase, utiliza PgVector para soportar búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
** Al integrar PgVector, Chromia aporta capacidades de búsqueda vectorial a Web3, alineando su infraestructura con los estándares probados de las pilas tecnológicas tradicionales. **Esta integración desempeña un papel central en la actualización de la red principal de Mimir en marzo de 2025 y se considera un paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre la IA y la cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración total: fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar procesos complejos de múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la cadena, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre el entorno en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también causa graves vulnerabilidades de seguridad: la transmisión de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
Chromia ofrece una solución fundamental al integrar directamente una base de datos vectorial en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se transforman en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento completo en un solo entorno.
**Fuente: Tiger Research**
Una analogía simple: en el pasado, los desarrolladores tenían que gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Chromia simplifica el proceso al ofrecer una batidora multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos están registrados en la cadena de bloques, lo que garantiza una total transparencia. Esto marca el inicio de la completa fusión entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: Comparado con la excelente competitividad de precios de los servicios existentes.
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "inconvenientes y costosos". Especialmente en el modelo tradicional de cadena de bloques, los defectos estructurales significativos de cada transacción que genera tarifas de combustible y el aumento de los costos en la cadena congestionada son evidentes. La imprevisibilidad de los costos se ha convertido en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de cadena de bloques.
**Fuente: Chromia**
Chromia resuelve puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de cálculo de servidor (SCU), similar a la estructura de precios de AWS o Google Cloud. Este modelo de instancia es consistente con los precios de los servicios en la nube conocidos, eliminando las fluctuaciones de costos comunes en las redes de cadenas de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia $CHR. Cada SCU proporciona 16 GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente según el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, lo que permite una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo integra la tarificación predecible del uso de los servicios Web2, al mismo tiempo que mantiene la descentralización de la red, lo que mejora significativamente la transparencia de costos y la eficiencia.
**Fuente: Chromia, Tiger Research**
Chromia refuerza aún más su ventaja de costos con la base de datos de vectores. Según pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50GB de almacenamiento) — un 57% más bajo que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios se deriva de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno on-chain, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Mientras que los servicios tradicionales están repletos de altas primas de servicio en la infraestructura de AWS o GCP, Chromia proporciona potencia informática y almacenamiento directamente a través de los operadores de nodos, lo que reduce el nivel intermedio y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos permite que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que disminuye los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El comienzo de la fusión entre Cadena de bloques y IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado una atracción temprana, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los creadores mediante la financiación de los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estos financiamientos reducen las barreras experimentales, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos propios de los usuarios y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
**Fuente: Tiger Research**
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación AI Web3" desarrollado por Tiger Labs. Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para convertir el contenido de investigación y los datos de proyectos Web3 en la cadena en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA puedan proporcionar servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar datos en cadena directamente a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una respuesta notablemente acelerada. Combinando la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante señalar que el contexto de la conversación del usuario se almacena en cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para los usuarios finales como los inversores.
**Fuente: Tiger Research**
Con el crecimiento de los casos de uso diversificados, más datos continúan generándose y almacenándose en Chromia, sentando las bases para el "volante de AI". Los textos, imágenes y datos de transacciones de aplicaciones de Cadena de bloques se almacenan en la base de datos de Chromia en forma de vectores estructurados, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en materiales de aprendizaje centrales para la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros más precisos y personalizados. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios a su vez generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo de desarrollo sostenible del ecosistema.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de la mainnet de Mimir, Chromia se centrará en tres áreas principales:
Mejorar el índice EVM de cadenas principales como BSC, Ethereum, Base, etc.
Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;
Expandir el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
5.1 Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado una innovadora solución de índice centrada en el desarrollador, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: facilitar el acceso a los datos de la Cadena de bloques al mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear las transacciones de NFT en Ethereum. El modelo de datos dinámico de aprendizaje de Chromia reemplaza la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar la ruta de recuperación de información más eficiente. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos de DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
5.2 Ampliación de la capacidad de inferencia de IA
El progreso del índice de datos mencionado anteriormente sienta las bases para la expansión de la capacidad de inferencia de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de pruebas, enfocándose en apoyar modelos de IA de código abierto. Es importante señalar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización técnica, reflejando una alineación estratégica con el rápido ritmo de innovación de los modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de poderosos modelos de IA cada vez más diversos en los nodos de los proveedores, Chromia busca romper las fronteras del aprendizaje y la inferencia de IA distribuida.
5.3 Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está trabajando activamente en establecer colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, centrándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos están destinados a mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación de inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crea una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y las capacidades de inferencia de IA prevén convertirse en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
6. La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos de vectores en cadena de Chromia la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI. Su enfoque innovador: la integración directa de la base de datos de vectores en cadena, no se ha realizado en otros ecosistemas, lo que destaca una clara ventaja técnica.
El modelo de arrendamiento SCU basado en la nube de la plataforma también introduce un cambio de paradigma atractivo para los desarrolladores acostumbrados a los sistemas de tarifas de combustible. Esta estructura de costos predecible y optimizada es especialmente adecuada para aplicaciones de IA a gran escala, constituyendo un punto de diferenciación clave. Es importante destacar que el costo de uso es aproximadamente un 57% más bajo que el de los servicios de bases de datos vectoriales Web2, lo que mejora significativamente la competitividad de Chromia en el mercado.
A pesar de esto, Chromia enfrenta desafíos clave, especialmente en el reconocimiento del mercado y el crecimiento del ecosistema. Es crucial comunicar a los desarrolladores y empresas las complejas innovaciones, como su lenguaje de programación nativo (Rell) y la integración de IA en la cadena. Mantener la posición de liderazgo requiere un desarrollo técnico continuo y una expansión del ecosistema, especialmente cuando otras plataformas de cadena de bloques comienzan a apuntar a casos de uso similares.
El éxito a largo plazo depende de validar casos de uso reales y asegurar la sostenibilidad del modelo económico de los tokens. El impacto del modelo de alquiler de SCU en el valor a largo plazo de los tokens, las estrategias de adopción efectivas por parte de los desarrolladores y la creación de casos de aplicación comercial sustantivos, serán factores decisivos para el desarrollo futuro de Chromia.
Chromia ha establecido una posición de liderazgo temprana en el emergente campo de la fusión Web3-AI. Sin embargo, convertir las diferencias tecnológicas en un valor de mercado duradero requiere un progreso continuo en las capas de infraestructura, ecosistema y comunicación. Los próximos 12-24 meses serán cruciales para dar forma a la trayectoria a largo plazo de Chromia.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Profundidad解析Chromia向量数据库：AI与Cadena de bloques如何融合？
Este informe fue redactado por Tiger Research, analizando la implementación de la base de datos vectorial de Chromia como un caso de fusión entre la inteligencia artificial y la Cadena de bloques.
Resumen de puntos clave
1. El estado actual de la fusión de la IA y la cadena de bloques
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha atraído la atención de la industria durante mucho tiempo. Los sistemas de IA centralizados aún enfrentan desafíos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, áreas que a menudo se consideran soluciones potenciales de la cadena de bloques.
**Aunque el mercado de las agencias de IA se disparó a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo lograron la integración superficial de las dos tecnologías. Muchas iniciativas se basan en el interés especulativo de las criptomonedas para su financiación y exposición, en lugar de explorar profundas sinergias técnicas o funcionales con la Web3. Como resultado, las valoraciones de muchos proyectos han caído más de un 90% desde sus máximos.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de estos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena: los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad tecnológica es alta. Si el acceso y uso de los datos pudiera ser tan sencillo como en los sistemas tradicionales, la industria podría haber logrado resultados más claros hace tiempo.
Este dilema es similar al guion de Romeo y Julieta: dos poderosas tecnologías de diferentes campos carecen de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión. Es cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha: que complemente las ventajas de la IA y la Cadena de bloques, y que sirva como punto de intersección para ambas.
Para enfrentar este desafío, se necesita un sistema que combine costo-efectividad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que sostiene la mayoría de las innovaciones en IA de hoy, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la popularización de las aplicaciones de IA, han surgido bases de datos vectoriales para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos como texto, imágenes, audio, etc., en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que los datos se recuperan en función de la similitud en lugar de la exactitud, las bases de datos vectoriales son más adecuadas para la comprensión del lenguaje y el contexto por parte de la IA que las bases de datos tradicionales. **
Las bases de datos tradicionales son como los catálogos de las bibliotecas: solo devuelven libros que contienen la palabra "gatito", mientras que las bases de datos vectoriales pueden presentar "gato", "perro", "lobo" y otros contenidos relacionados. Esto se debe al hecho de que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual en lugar de una redacción precisa.
Por ejemplo, en un diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no usar un vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de la coincidencia directa de palabras. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.
En Web2, el valor de las bases de datos de vectores ha sido ampliamente reconocido. Plataformas como Pinecone (100 millones de dólares), Weaviate (50 millones de dólares), Milvus (60 millones de dólares) y Chroma (18 millones de dólares) han recibido grandes inversiones. En comparación, Web3 ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que ha llevado a que la fusión de la IA con la Cadena de bloques se mantenga más en el ámbito teórico.
3. Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques de Chromia
Chromia——Cadena de bloques relacional Layer1 construida sobre PostgreSQL——destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Aprovechando su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología AI.
Un hito reciente es el lanzamiento de "Chromia expandido", que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector permite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector se ha consolidado en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, a menudo visto como un sustituto del servicio de base de datos principal Firebase, utiliza PgVector para soportar búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
** Al integrar PgVector, Chromia aporta capacidades de búsqueda vectorial a Web3, alineando su infraestructura con los estándares probados de las pilas tecnológicas tradicionales. **Esta integración desempeña un papel central en la actualización de la red principal de Mimir en marzo de 2025 y se considera un paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre la IA y la cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración total: fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar procesos complejos de múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la cadena, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre el entorno en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también causa graves vulnerabilidades de seguridad: la transmisión de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
Chromia ofrece una solución fundamental al integrar directamente una base de datos vectorial en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se transforman en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento completo en un solo entorno.
Una analogía simple: en el pasado, los desarrolladores tenían que gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Chromia simplifica el proceso al ofrecer una batidora multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos están registrados en la cadena de bloques, lo que garantiza una total transparencia. Esto marca el inicio de la completa fusión entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: Comparado con la excelente competitividad de precios de los servicios existentes.
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "inconvenientes y costosos". Especialmente en el modelo tradicional de cadena de bloques, los defectos estructurales significativos de cada transacción que genera tarifas de combustible y el aumento de los costos en la cadena congestionada son evidentes. La imprevisibilidad de los costos se ha convertido en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de cadena de bloques.
Chromia resuelve puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de cálculo de servidor (SCU), similar a la estructura de precios de AWS o Google Cloud. Este modelo de instancia es consistente con los precios de los servicios en la nube conocidos, eliminando las fluctuaciones de costos comunes en las redes de cadenas de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia $CHR. Cada SCU proporciona 16 GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente según el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, lo que permite una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo integra la tarificación predecible del uso de los servicios Web2, al mismo tiempo que mantiene la descentralización de la red, lo que mejora significativamente la transparencia de costos y la eficiencia.
Chromia refuerza aún más su ventaja de costos con la base de datos de vectores. Según pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50GB de almacenamiento) — un 57% más bajo que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios se deriva de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno on-chain, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Mientras que los servicios tradicionales están repletos de altas primas de servicio en la infraestructura de AWS o GCP, Chromia proporciona potencia informática y almacenamiento directamente a través de los operadores de nodos, lo que reduce el nivel intermedio y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos permite que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que disminuye los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El comienzo de la fusión entre Cadena de bloques y IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado una atracción temprana, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los creadores mediante la financiación de los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estos financiamientos reducen las barreras experimentales, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos propios de los usuarios y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación AI Web3" desarrollado por Tiger Labs. Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para convertir el contenido de investigación y los datos de proyectos Web3 en la cadena en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA puedan proporcionar servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar datos en cadena directamente a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una respuesta notablemente acelerada. Combinando la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante señalar que el contexto de la conversación del usuario se almacena en cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para los usuarios finales como los inversores.
Con el crecimiento de los casos de uso diversificados, más datos continúan generándose y almacenándose en Chromia, sentando las bases para el "volante de AI". Los textos, imágenes y datos de transacciones de aplicaciones de Cadena de bloques se almacenan en la base de datos de Chromia en forma de vectores estructurados, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en materiales de aprendizaje centrales para la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros más precisos y personalizados. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios a su vez generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo de desarrollo sostenible del ecosistema.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de la mainnet de Mimir, Chromia se centrará en tres áreas principales:
5.1 Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado una innovadora solución de índice centrada en el desarrollador, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: facilitar el acceso a los datos de la Cadena de bloques al mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear las transacciones de NFT en Ethereum. El modelo de datos dinámico de aprendizaje de Chromia reemplaza la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar la ruta de recuperación de información más eficiente. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos de DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
5.2 Ampliación de la capacidad de inferencia de IA
El progreso del índice de datos mencionado anteriormente sienta las bases para la expansión de la capacidad de inferencia de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de pruebas, enfocándose en apoyar modelos de IA de código abierto. Es importante señalar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización técnica, reflejando una alineación estratégica con el rápido ritmo de innovación de los modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de poderosos modelos de IA cada vez más diversos en los nodos de los proveedores, Chromia busca romper las fronteras del aprendizaje y la inferencia de IA distribuida.
5.3 Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está trabajando activamente en establecer colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, centrándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos están destinados a mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación de inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crea una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y las capacidades de inferencia de IA prevén convertirse en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
6. La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos de vectores en cadena de Chromia la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI. Su enfoque innovador: la integración directa de la base de datos de vectores en cadena, no se ha realizado en otros ecosistemas, lo que destaca una clara ventaja técnica.
El modelo de arrendamiento SCU basado en la nube de la plataforma también introduce un cambio de paradigma atractivo para los desarrolladores acostumbrados a los sistemas de tarifas de combustible. Esta estructura de costos predecible y optimizada es especialmente adecuada para aplicaciones de IA a gran escala, constituyendo un punto de diferenciación clave. Es importante destacar que el costo de uso es aproximadamente un 57% más bajo que el de los servicios de bases de datos vectoriales Web2, lo que mejora significativamente la competitividad de Chromia en el mercado.
A pesar de esto, Chromia enfrenta desafíos clave, especialmente en el reconocimiento del mercado y el crecimiento del ecosistema. Es crucial comunicar a los desarrolladores y empresas las complejas innovaciones, como su lenguaje de programación nativo (Rell) y la integración de IA en la cadena. Mantener la posición de liderazgo requiere un desarrollo técnico continuo y una expansión del ecosistema, especialmente cuando otras plataformas de cadena de bloques comienzan a apuntar a casos de uso similares.
El éxito a largo plazo depende de validar casos de uso reales y asegurar la sostenibilidad del modelo económico de los tokens. El impacto del modelo de alquiler de SCU en el valor a largo plazo de los tokens, las estrategias de adopción efectivas por parte de los desarrolladores y la creación de casos de aplicación comercial sustantivos, serán factores decisivos para el desarrollo futuro de Chromia.
Chromia ha establecido una posición de liderazgo temprana en el emergente campo de la fusión Web3-AI. Sin embargo, convertir las diferencias tecnológicas en un valor de mercado duradero requiere un progreso continuo en las capas de infraestructura, ecosistema y comunicación. Los próximos 12-24 meses serán cruciales para dar forma a la trayectoria a largo plazo de Chromia.
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