Este informe fue elaborado por Tiger Research, analizando la implementación de la base de datos vectorial de Chromia como un caso de fusión de la IA con la tecnología de 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, marcando un paso importante en la fusión práctica de la IA y la Cadena de bloques.
Eficiencia de costos y facilidad para desarrolladores: Al ofrecer un entorno de desarrollo integrado de cadena de bloques que reduce el costo en un 57% en comparación con las soluciones vectoriales de la industria tradicional, Chromia ha disminuido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3.
Perspectivas futuras: La plataforma planea expandirse a la indexación EVM, capacidades de inferencia de IA y un mayor apoyo al ecosistema de desarrolladores, posicionando a Chromia como un potencial líder en innovación de IA en el ámbito Web3.
1. El estado actual de la convergencia 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 en términos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, áreas que a menudo se consideran soluciones potenciales de la Cadena de bloques.
A pesar de que el mercado de agentes de IA explotará a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído más del 90% desde su pico.
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 ellos 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 datos pudiera ser tan simple como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más claros.
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 un punto de intersección entre ambas.
Enfrentar este desafío requiere sistemas que combinen rentabilidad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones en IA hoy en día, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de las bases de datos vectoriales
Con la popularización de las aplicaciones de IA, las bases de datos de vectores han emergido debido a su capacidad para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en una representación matemática llamada "vector". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos de vectores se alinean mejor con la lógica de comprensión de lenguaje y contexto de la IA.
Fuente: weaviate
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca: solo devuelven libros que contienen la palabra "kitten", mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado como "cat", "dog", "wolf", etc. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (y no en la redacción exacta).
Tomando el diálogo como ejemplo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está particularmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no utilizar 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 una 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 vectoriales 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 enormes inversiones. Por el contrario, la Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la integración de la IA y la cadena de bloques sea más teórica.
3. Visión de la base de datos vectorial en la cadena de bloques Chromia
Fuente: Tiger Research
Chromia——Cadena de bloques relacional Layer1 construida sobre PostgreSQL——se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para los desarrolladores. Basándose en su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología AI.
El reciente hito es el lanzamiento de la "expansión de Chromia", la cual 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 una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector ya está bien establecido en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, que a menudo se considera un sustituto del servicio de base de datos de referencia Firebase, utiliza PgVector para soportar búsquedas de vectores de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
Al integrar PgVector, Chromia introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de las pilas tecnológicas tradicionales. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la mainnet de Mimir en marzo de 2025, y se considera un primer paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre AI y la Cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores que intentan combinar la Cadena de bloques y la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar múltiples procesos externos complejos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir una base de datos vectorial independiente.
Esta estructura fragmentada provoca una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos 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 bases de datos vectoriales en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven 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 un procesador multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque integrado simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se necesitan servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: Competitividad de precios superior en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "incómodos y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, las tarifas de combustible generadas por cada transacción y el aumento de costos en una cadena congestionada son defectos estructurales significativos. 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 los puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de arrendamiento de unidades de cálculo de servidor (SCU) - similar a la estructura de precios de AWS o Google Cloud. Este modo de instanciación es coherente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia, $CHR. Cada SCU ofrece 16GB de almacenamiento base, y el costo se expande de manera lineal 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, al mantener la descentralización de la red, incorpora la tarificación predecible del uso de los servicios Web2, lo que aumenta significativamente la transparencia y eficiencia de los costos.
Fuente: Chromia, Tiger Research
La base de datos de vectores de Chromia refuerza aún más su ventaja de costos. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento) — un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios proviene de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización tecnológica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el impacto más significativo proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio de servicio sobre la infraestructura de AWS o GCP, mientras que Chromia ofrece directamente capacidad de cómputo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo la capa intermedia y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la típica infraestructura de alta disponibilidad costosa y la necesidad de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reducen significativamente, lo que reduce los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El inicio de la fusión entre la Cadena de bloques y la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, y se están desarrollando múltiples casos de uso innovadores. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los constructores mediante la financiación que cubre los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, 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 compartición de datos propios del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Fuente: Tiger Research
Supongamos un caso práctico como el "Centro de investigación AI Web3" desarrollado por Tiger Labs. Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para transformar el contenido de investigación y los datos en cadena de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, que los agentes de IA pueden utilizar para proporcionar servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una aceleración significativa en la respuesta. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar las actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la 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, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para el "volante de IA". Los textos, imágenes y datos de transacciones provenientes 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 IA.
Estos datos acumulados se convierten en materiales centrales de aprendizaje para la IA, impulsando la mejora continua del rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. 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 cerrado de desarrollo sostenible del ecosistema.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de Mimir en la red principal, Chromia se centrará en tres áreas principales:
Mejorar el índice EVM de las cadenas principales como BSC, Ethereum, Base, etc.
Ampliar la capacidad de razonamiento de IA para soportar una gama más amplia de modelos y casos de uso;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
5.1 Innovación del 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 los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar drásticamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, facilitando así el acceso a los datos de la Cadena de bloques.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. El modelo de datos de aprendizaje dinámico de Chromia reemplaza la rígida estructura de consultas predefinidas, identificando así la ruta de recuperación de información más eficiente. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de objetos 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 razonamiento de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de razonamiento de IA en la red de pruebas, centrándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar 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 y refleja una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación de modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de IA cada vez más diversos en los nodos de los proveedores, Chromia tiene como objetivo 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 tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación de IA, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crear una plataforma donde los desarrolladores puedan 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 del 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 la cadena, no se ha logrado en otros ecosistemas, lo que resalta una clara ventaja técnica.
El modelo de alquiler SCU en la nube de la plataforma también introduce un atractivo cambio de paradigma para los desarrolladores acostumbrados al sistema 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 señalar que el costo de uso es aproximadamente un 57% más bajo que el de los servicios de bases de datos vectoriales Web2, lo que aumenta significativamente la competitividad de Chromia en el mercado.
A pesar de esto, Chromia enfrenta desafíos clave, especialmente en la conciencia del mercado y el crecimiento del ecosistema. Es crucial comunicar a los desarrolladores y empresas sus innovaciones complejas, como su lenguaje de programación nativo (Rell) y la integración de IA en la cadena. Mantener una posición de liderazgo requiere un desarrollo tecnológico continuo y expansión del ecosistema, especialmente cuando otras plataformas de Bloquear comienzan a apuntar a casos de uso similares.
El éxito a largo plazo depende de la verificación de casos de uso reales y de garantizar la sostenibilidad del modelo económico del token. El impacto del modelo de alquiler de SCU en el valor a largo plazo del token, 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 avances continuos en infraestructura, ecosistema y comunicación. Los próximos 12-24 meses serán cruciales para moldear 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 elaborado por Tiger Research, analizando la implementación de la base de datos vectorial de Chromia como un caso de fusión de la IA con la tecnología de Cadena de bloques.
Resumen de puntos clave
1. El estado actual de la convergencia 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 en términos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, áreas que a menudo se consideran soluciones potenciales de la Cadena de bloques.
A pesar de que el mercado de agentes de IA explotará a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído más del 90% desde su pico.
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 ellos 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 datos pudiera ser tan simple como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más claros.
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 un punto de intersección entre ambas.
Enfrentar este desafío requiere sistemas que combinen rentabilidad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones en IA hoy en día, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de las bases de datos vectoriales
Con la popularización de las aplicaciones de IA, las bases de datos de vectores han emergido debido a su capacidad para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en una representación matemática llamada "vector". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos de vectores se alinean mejor con la lógica de comprensión de lenguaje y contexto de la IA.
Fuente: weaviate
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca: solo devuelven libros que contienen la palabra "kitten", mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado como "cat", "dog", "wolf", etc. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (y no en la redacción exacta).
Tomando el diálogo como ejemplo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está particularmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no utilizar 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 una 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 vectoriales 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 enormes inversiones. Por el contrario, la Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la integración de la IA y la cadena de bloques sea más teórica.
3. Visión de la base de datos vectorial en la cadena de bloques Chromia
Fuente: Tiger Research
Chromia——Cadena de bloques relacional Layer1 construida sobre PostgreSQL——se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para los desarrolladores. Basándose en su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología AI.
El reciente hito es el lanzamiento de la "expansión de Chromia", la cual 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 una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector ya está bien establecido en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, que a menudo se considera un sustituto del servicio de base de datos de referencia Firebase, utiliza PgVector para soportar búsquedas de vectores de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
Al integrar PgVector, Chromia introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de las pilas tecnológicas tradicionales. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la mainnet de Mimir en marzo de 2025, y se considera un primer paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre AI y la Cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores que intentan combinar la Cadena de bloques y la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar múltiples procesos externos complejos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir una base de datos vectorial independiente.
Esta estructura fragmentada provoca una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos 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 bases de datos vectoriales en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven 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 un procesador multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque integrado simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se necesitan servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: Competitividad de precios superior en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "incómodos y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, las tarifas de combustible generadas por cada transacción y el aumento de costos en una cadena congestionada son defectos estructurales significativos. 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 los puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de arrendamiento de unidades de cálculo de servidor (SCU) - similar a la estructura de precios de AWS o Google Cloud. Este modo de instanciación es coherente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia, $CHR. Cada SCU ofrece 16GB de almacenamiento base, y el costo se expande de manera lineal 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, al mantener la descentralización de la red, incorpora la tarificación predecible del uso de los servicios Web2, lo que aumenta significativamente la transparencia y eficiencia de los costos.
Fuente: Chromia, Tiger Research
La base de datos de vectores de Chromia refuerza aún más su ventaja de costos. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento) — un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios proviene de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización tecnológica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el impacto más significativo proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio de servicio sobre la infraestructura de AWS o GCP, mientras que Chromia ofrece directamente capacidad de cómputo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo la capa intermedia y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la típica infraestructura de alta disponibilidad costosa y la necesidad de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reducen significativamente, lo que reduce los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El inicio de la fusión entre la Cadena de bloques y la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, y se están desarrollando múltiples casos de uso innovadores. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los constructores mediante la financiación que cubre los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, 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 compartición de datos propios del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Fuente: Tiger Research
Supongamos un caso práctico como el "Centro de investigación AI Web3" desarrollado por Tiger Labs. Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para transformar el contenido de investigación y los datos en cadena de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, que los agentes de IA pueden utilizar para proporcionar servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una aceleración significativa en la respuesta. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar las actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la 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, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para el "volante de IA". Los textos, imágenes y datos de transacciones provenientes 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 IA.
Estos datos acumulados se convierten en materiales centrales de aprendizaje para la IA, impulsando la mejora continua del rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. 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 cerrado de desarrollo sostenible del ecosistema.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de Mimir en la red principal, Chromia se centrará en tres áreas principales:
5.1 Innovación del 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 los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar drásticamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, facilitando así el acceso a los datos de la Cadena de bloques.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. El modelo de datos de aprendizaje dinámico de Chromia reemplaza la rígida estructura de consultas predefinidas, identificando así la ruta de recuperación de información más eficiente. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de objetos 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 razonamiento de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de razonamiento de IA en la red de pruebas, centrándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar 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 y refleja una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación de modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de IA cada vez más diversos en los nodos de los proveedores, Chromia tiene como objetivo 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 tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación de IA, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crear una plataforma donde los desarrolladores puedan 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 del 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 la cadena, no se ha logrado en otros ecosistemas, lo que resalta una clara ventaja técnica.
El modelo de alquiler SCU en la nube de la plataforma también introduce un atractivo cambio de paradigma para los desarrolladores acostumbrados al sistema 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 señalar que el costo de uso es aproximadamente un 57% más bajo que el de los servicios de bases de datos vectoriales Web2, lo que aumenta significativamente la competitividad de Chromia en el mercado.
A pesar de esto, Chromia enfrenta desafíos clave, especialmente en la conciencia del mercado y el crecimiento del ecosistema. Es crucial comunicar a los desarrolladores y empresas sus innovaciones complejas, como su lenguaje de programación nativo (Rell) y la integración de IA en la cadena. Mantener una posición de liderazgo requiere un desarrollo tecnológico continuo y expansión del ecosistema, especialmente cuando otras plataformas de Bloquear comienzan a apuntar a casos de uso similares.
El éxito a largo plazo depende de la verificación de casos de uso reales y de garantizar la sostenibilidad del modelo económico del token. El impacto del modelo de alquiler de SCU en el valor a largo plazo del token, 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 avances continuos en infraestructura, ecosistema y comunicación. Los próximos 12-24 meses serán cruciales para moldear la trayectoria a largo plazo de Chromia.
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